최근 비만은 소아에서부터 성인에 이르기까지 증가 추세에 있다. 비만은 여러 대사 질환에 영향을 주며 특히 심혈관계, 뇌혈관계 등 혈관성 질환에 영향을 줄 수 있다. 이 연구는 혈관성 질환에 관여하는 apolipoprotein AI의 농도가 체질량지수와의 어떤 상관성을 가지고 있는지 알아 보고자 실시하였다. 또한 콜레스테롤과 중성지방, 유리지방산과도 분석하여 보았다. 분석방법으로 SPSS 19.0을 이용하였으며 t-test와 회귀분석을 이용하였다. 분석 결과 apolipoprotein AI의 농도는 체질량지수와는 상관성이 있었지만 -0.484 (p=0.01)으로 약한 역 상관성을 보였고, 고밀도 콜레스테롤은 0.89 (p=0.01)으로 강한 상관성, 중성지방은 -0.88 (p=0.01)으로 강한 역상관성을 나타내었다. 유리지방산은 상관성이 없는 걸로 분석되어 졌다. 결론적으로 Apolipoprotein AI 검사는 체질량지수와의 상관성은 그리 높지 않았으며 비만에 영향을 줄 수 있는 중성지방이나 콜레스테롤등을 같이 검사하여 동맥경화를 예방 할 수 있는 조절인자로 관리되어 져야 한다.
디지털·AI 기반 교수·학습이 강조됨에 따라 생성형 AI의 교육적 활용에 대한 논의가 활발해지고 있다. 본 연구는 고등학교 1학년 수학 교과서 5종의 예제와 문제 풀이에 대한 ChatGPT 4, Claude 3 Opus, Gemini Advanced의 수학적 성능을 분석하였다. 총 1,317개 문항에 대해 전체 정답률과 기능별 특징을 살펴본 결과, ChatGPT 4의 전체 정답률이 0.85로 가장 높았고, Claude 3 Opus가 0.67, Gemini Advanced가 0.42 순으로 나타났다. 기능별로는 함수 구하기와 증명하기에서 세 모델 모두 높은 정답률을 보였으나, 설명하기와 그래프 그리기에서는 상대적으로 낮은 정답률을 보였다. 특히 경우의 수 세기에서 ChatGPT 4와 Claude 3 Opus가 1.00의 정답률을 보인 반면, Gemini Advanced는 0.56으로 낮았다. 또한 모든 모델이 벤 다이어그램을 이용한 설명하기와 이미지 생성이 필요한 문제에서 어려움을 겪었다. 연구 결과를 바탕으로 교사들은 각 AI 모델의 강점과 한계를 파악하고 이를 수업에 적절히 활용할 수 있을 것이다. 본 연구는 생성형 AI의 수학적 성능을 분석함으로써, 실제 수학 수업에서의 생성형 AI의 활용 가능성을 제시했다는 점에서 의의가 있다. 또한 인공지능시대의 수학 교육에서 교사의 역할을 재정립하는 데 중요한 시사점을 제공하였다. 향후 생성형 AI와 교사의 협력적 교육 모델 개발, AI를 활용한 개별화 학습 방안 연구 등이 필요할 것이다.
Objective: The purpose of this study is to analyze trends related to sports and artificial intelligence (AI) to understand the trends and how they change according to time, and to establish methods to apply AI in sports. Both macro and micro perspectives related to sports utilization of AI were analyzed. Method: In this study, after analyzing and discussing various information related to the use of artificial intelligence in the sports through a search of academic journals, papers, books, and websites published recently at nationally and internationally, the application plan of artificial intelligence in the sports field was presented. Results: 1) Motion analysis technology using artificial intelligence is effective in sports where posture is important, and if it provides systematic feedback and training methods, it can help improve performance. 2) The introduction of a sports referee judgment system using artificial intelligence is expected to improve performance by restoring factual judgment and objective fairness in sports games. 3) Artificial intelligence will provide coaching staff and players with a variety of information to help improve performance through systematic coaching and improving feedback and enhanced training methods. 4) It is judged that artificial intelligence-related to sports ethics, sports ICT, sports marketing, sports prediction, etc. We think that based on the current AI research trends will have a positive impact on all sports-related areas, helping to revitalize sports. Conclusion: Motion analysis technology using artificial intelligence, sports referee judgment system, coaching using artificial intelligence, and artificial intelligence are judged to have a positive effect on all sports-related areas and help revitalize sports.
건설은 경제 발전과 일자리 창출에 중요한 역할을 담당하고 있다. 그러나, 건설 산업은 타 산업에 비하여 고위험 산업으로, 매년 많은 사고와 재해가 발생하고 있다. 노동부 중대산업재해감독과에 따르면 2022 년 재해조사 대상 사망사고 발생 현황 발표 결과, 건설 사고 사망자는 341 명으로, 전체 산업재해 사망사고자의 53%를 차지하고 있다. 최근 사회 변화와 다양한 경기 변동, 물가 상승에 따라 건설 공사 비용 절감을 위한 안정성 결여, 시공 품질 관리의 어려움, 근로자 안전 의식 부족 등의 문제가 심화되고 있다. 이에 따라, 건설 현장의 근본적인 안전문화의 정착과 함께, 첨단 ICT 기술을 활용한 지능형 건설 안전관리 시스템의 구축이 필요한다. 그리고, 건설안전관리를 위한 스마트 건설 안전관리통합관제시스템(SCMS)의 기능과 적용 범위를 더욱 확대함으로써 건설 현장의 안전사고 예방을 개선할 수 있을 것으로 기대된다. 이를 위해 지속적인 다양한 연구와 데이터 수집과 분석 등 기술적인 연구와 함께 법과 제도에 대한 개선 논의가 필요하다.
본 연구는 정보제공원(AI 챗봇 vs. 상담원)에 따라 추천하는 제품에 대한 태도와 선택연기에 미치는 영향에 차이가 있는지 살펴보고, 이러한 차이가 발생하게 된 심리적 프로세스에 대해 정보신뢰와 불확실성을 중심으로 살펴보았다. 또한, AI 챗봇이 추천하는 제품에 대한 선택연기를 감소하기 위한 방안으로 의인화의 역할과 사회적 실재감, 지각된 개인화의 순차적 매개효과에 대해 살펴보았다. 이를 살펴보기 위해 3회의 실험을 수행하였다. 실험 1은 256명을 대상으로 시나리오 기법을 사용하여 여행상품 구매과정에서 정보제공원(AI 챗봇 vs. 상담원)에 따른 정보신뢰와 제품태도에 미치는 영향과 불확실성과 선택연기에 미치는 영향에 대해 살펴보고자 하였다. 실험 2는 160명을 대상으로 AI 챗봇의 의인화 여부에 따른 사회적 실재감, 지각된 개인화, 선택연기에 미치는 영향에 대해 살펴보고자 하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 소비자는 AI 챗봇(vs. 상담원)이 추천하는 제품정보를 신뢰하여 더 긍정적인 제품태도를 보이는 것으로 나타났다. 둘째, 소비자는 AI 챗봇(vs. 상담원)이 추천하는 제품을 구매할지 선택하는 상황에서 오히려 불확실성을 지각하여 선택연기가 높게 나타났다. 셋째, 소비자는 의인화된 AI 챗봇(vs. 비의인화된 AI 챗봇)이 추천하는 제품에 대한 선택연기는 사회적 실재감과 지각된 개인화를 통해 감소하는 것으로 나타났다. 마지막으로 연구결과를 기반으로 시사점과 향후 연구방향에 대해 논의하였다.
인공지능 제품은 스마트폰이나 스피커, 가전제품에 에이전트로 내장되어 '인공지능 비서'로 활용되고 있으며, 현재는 약 인공지능 수준으로 에이전트의 성격, 목소리 등 의인화에 관한 연구가 진행되고 있다. 향후 인공지능 기술 발전으로 지능형 에이전트의 역할과 기능이 확장될 것으로 보이며, 사용자 유형, 사용환경, 에이전트 외관 등 에이전트 관련 다양한 속성에 대한 고려가 필요할 것으로 보인다. 따라서 본 연구에서는 강한 인공지능 에이전트가 나타나는 컨셉 영상 시나리오의 분석을 통해 사용자 관점에서 에이전트의 인터랙션 속성들을 유형화하였다. 연구방법으로 에이전트에 대한 이론적고찰을 토대로 분석을 위한 프레임워크를 구축하였다. 이후 대중화된 영상시청 플랫폼인 유튜브(Youtube)를 활용하여 다수의 영상 시나리오를 수집 및 선별하고 환경, 사용자, 에이전트 관점에 따라 분석하였다. 그 결과 시점, 공간, 형태, 에이전트 행위, 연동기기, 에이전트 인터페이스, 사용상태, 사용자 인터페이스 8개 속성을 유형화하였다. 이는 향후 상용화될 에이전트의 개발 및 예측 시 참고자료로 활용될 것으로 기대된다.
본 연구는 영상의학 분야에서 인공지능(AI) 기술 기반의 판독 보조 시스템의 'Time Behavior(시간반응성)' 속성을 측정하여 '성능 효율성'을 분석하였다. 의료 영상의 증가와 영상의학 전문의 수의 한계로 인해 인공지능(AI) 기술 기반의 솔루션이 증가하고 있으며, 관련된 연구가 많이 수행되고 있다. 하지만 대부분의 선행 연구가 인공지능의 진단 정확도에 초점을 맞췄다면, 본 연구는 Time Behavior의 중요성을 강조하여 수행하였다. 50개의 흉부 엑스레이 PA 이미지를 사용하여 측정한 결과, 평균 15.24초 만에 영상을 처리하여 높은 일관성과 안정성을 보여주었고, 이 처리 속도는 유명 글로벌 AI 플랫폼과 동등한 수준으로 영상의학과 워크플로우 효율성 부분에 크게 개선될 수 있는 가능성을 제시하였다. 앞으로 인공지능 기술이 영상의학 분야에서 큰 역할을 담당하여, 전반적인 의료 품질 향상과 효율성을 개선하는 데 도움이 될 것으로 기대한다.
지금까지 주로 사용해 오던 TMA(trimethylaluminum, AI$(CH_3)_3)$와 $H_2O$를 사용하여 ALD(Atomic Layer Deposition)법으로 증착시킨 AI$(CH_3)_3)$막내의 $OH^{-}$기는 AI$(CH_3)_3)$의 우수한 물성을 악화시키는 불순물 역할을 하므로, 이를 개선하기 위하여 본 연구에서는 TMA와 오존(ozone, $O_3$)을 이용하여 AI$(CH_3)_3)$막을 증착한 후, 산화제 소스로 $H_2O$와 $O_3$을 각각 사용했을 때 그것들이 AI$(CH_3)_3)$막의 유전적 특성에 끼치는 효과에 관하여 비교 조사하였다. XPS 분석결과 $O_3$를 사용한 AI$(CH_3)_3)$막은 $H_2O$를 사용할 때와는 다르게 $OH^{-}$기가 감소됨을 관찰할 수 있었다. 화학적 안정성(chemical inertness)의 척도가 되는 wet 에칭율 또한 $O_3$를 사용한 AI$(CH_3)_3)$막의 경우가 더욱 우수하게 나타났다. TiN을 상부전극으로 한 MIS (metal-insulator-silicon) capacitor 구조로 제작된 AI$(CH_3)_3)$막의 경우 $H_2O$를 사용한 경우 보다 $O_3$를 사용한 경우에 누설전류밀도가 더 낮았고, 절연특성이 더 우수하였으며, $H_2O$보다 $O_3$를 사용했을 때 C-V 전기적이력(hystersis) 곡선의 편차(deviation)가 감소하는 것으로 보아 전기적 특성이 더 향상되었음을 알 수 있었다.
선박의 조타기 작동 신호를 AIS를 통하여 전달함으로써 상대선박의 변침의도를 신속히 파악하여 충돌위험을 피할 수 있는 선회조기감지시스템을 구현하고 실선실험을 통하여 그 실효성을 검증하였다. 또한, 실선실험을 통해 선박의 타각정보가 AIS를 통해 송 수신이 가능하다는 것을 확인하였으며, ECDIS에 표시된 타각정보는 주변선박의 충돌회피에 크게 기여할 것으로 판단된다. 선회조기감지시스템은 선박의 안전운항을 위한 정보 제공의 필요성, 선박 통항량 증가 및 고속화 등으로 인한 위험성 증대로 VTS관제의 역할이 더욱 중요시 되고 있는 상황에서 선박의 조타각이 표시된 해당 시스템을 활용할 경우 변침상황을 보다 신속히 파악할 수 있으므로 관제가 보다 쉬워질 것으로 예상된다. 또한, 선박의 침몰이나 VDR의 소실로 인한 해양사고 분석의 어려움도 AIS를 통한 조타신호가 저장된 해양안전종합정보시스템(GICOMS)의 분석을 통해 다소 해소될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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