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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권6호
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pp.1518-1539
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2024
Artificial intelligence-enabled business models aim to improve decision-making, operational efficiency, innovation, and productivity. The presented systematic literature review is conducted to highlight elucidating the utilization of artificial intelligence (AI) methods and techniques within AI-enabled businesses, the significance and functions of AI-enabled organizational models and frameworks, and the design parameters employed in academic research studies within the AI-enabled business domain. We reviewed 39 empirical studies that were published between 2010 and 2023. The studies that were chosen are classified based on the artificial intelligence business technique, empirical research design, and SLR search protocol criteria. According to the findings, machine learning and artificial intelligence were reported as popular methods used for business process modelling in 19% of the studies. Healthcare was the most experimented business domain used for empirical evaluation in 28% of the primary research. The most common reason for using artificial intelligence in businesses was to improve business intelligence. 51% of main studies claimed to have been carried out as experiments. 53% of the research followed experimental guidelines and were repeatable. For the design of business process modelling, eighteen AI mythology were discovered, as well as seven types of AI modelling goals and principles for organisations. For AI-enabled business models, safety, security, and privacy are key concerns in society. The growth of AI is influencing novel forms of business.
본 논문에서는 기존 중고거래 플랫폼들의 불편한 점들을 해소하고 사용자들이 효율적이고 편리한 중고거래를 할 수 있도록 도와주는 플랫폼을 개발했다. 조사를 통해 기존 중고거래 플랫폼은 허위 매물, 시세 파악의 어려움, 사기 피해 등의 문제점이 존재한다는 사실을 인식했다. 문제 해결을 위해 파이썬을 활용하여 주요 중고거래 플랫폼의 상품 데이터를 수집했다. 이에 IQR을 적용하여 가격의 이상치를 판별했다. 가격 비교와 허위 매물 판별이 용이하게 되는 장점이 있다. 또한 이상치를 제거한 상품들의 시세를 계산하여 데이터를 차트로 시각화했다. 플랫폼과 지역마다 상이한 중고 상품의 신뢰성 있는 시세를 파악할 수 있고 중고거래 사기 피해를 방지할 수 있도록 사용자에게 주요 사기 수법, 뉴스 등의 정보를 제공한다.
현대사회는 다양한 형태의 위기에 노출되어 있다. 특히, 9·11테러 이후로 각 국가는 비군사적 위기에 대한 관리의 비중이 점차 커지고 있다. 이에 본 연구에서는 제4차 산업혁명시대에서 국가위기관리를 위해 인공지능(AI)을 활용하는 방안에 관한 고찰을 목적으로 한다. 이를 위해 인간의 의사결정을 지원해주기 위해 운용되고 연구개발(R&D) 중인 인공지능(AI)의 실효성을 분석하여 인공지능(AI)을 국가위기관리에 활용 가능성을 살펴보았다. 연구결과, 인공지능(AI)은 데이터에 근거한 객관적인 상황 판단과 최적의 대응 방안을 정책결정권자에게 제시해주어 급박한 위기 상황에서 정책결정권자의 결정행위를 지원해주는 것이 가능하여 인공지능(AI)을 국가위기관리에 활용하는 것이 효율적임을 알 수 있었다. 이러한 연구결과는 신속하고 효율적인 국가위기 대응을 위해 인공지능(AI) 활용의 가능성을 제시해 준다.
Artificial-intelligence (AI) technology is used in a variety of fields, from robot cleaner motion control to call center counselors, AI speakers, and Mars exploration. Because the technology levels of all applications and services that utilize AI vary widely, it is not possible to view all applications using AI technology at the same level. Nevertheless, there have been no cases in which the level of AI technology was defined. Therefore, the Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI) Artificial Intelligence Research Laboratory has defined the levels of the main technical elements of AI from steps 1 to 6. In this report, the Artificial Intelligence Technology Level 1.0 (ATL 1.0) is presented. It was established by comprehensively referring to the AI technology prospects and technology roadmaps of major countries. It is hoped that it can be used as a measure for determining the levels of AI applications or services or as an indicator for establishing a technology roadmap.
The purpose of this study is to effectively implement the artificial intelligence education required in the digital transformation era. As we enter the era of the 4th industrial revolution, the demand for a great digital transformation in industry is essential, and the nurturing of manpower is presented as an indispensable relationship in the industrial field based on it. The integration of various new technologies that have emerged from the era of the 4th industrial revolution has the greatest purpose in realizing artificial intelligence technology. As the importance of digital competency in the top curriculum reorganization has been highlighted, artificial intelligence education is necessary even in the curriculum reorganization in 2022, and there is a demand in the educational field that it should be converted into a mandatory education in middle and high schools. Artificial intelligence education according to the demands of the times is to develop an artificial intelligence curriculum in universities by reestablishing systematic artificial intelligence education in universities, setting educational goals, and presenting the goals of artificial intelligence education by major. The main direction of this study is to present the relationship between artificial intelligence and each major in university education, develop a curriculum based on artificial intelligence for each major, and link artificial intelligence software for AI education customized for each major. We would like to present a process that can measure the learning outcomes of AI education.
Yejin SHIN;Joon Ho KWAK;KyoungWoo CHO;JaeYoung HWANG;Sung-Min WOO
한국인공지능학회지
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제11권3호
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pp.1-5
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2023
With recent advancements in artificial intelligence (AI) technology, more products based on AI are being launched and used. However, using AI safely requires an awareness of the potential risks it can pose. These concerns must be evaluated by experts and users must be informed of the results. In response to this need, many countries have implemented certification programs for products based on AI. In this study, we analyze several trends and differences in AI product certification programs across several countries and emphasize the importance of such programs in ensuring the safety and trustworthiness of products that include AI. To this end, we examine four international AI product certification programs and suggest methods for improving and promoting these programs. The certification programs target AI products produced for specific purposes such as autonomous intelligence systems and facial recognition technology, or extend a conventional software quality certification based on the ISO/IEC 25000 standard. The results of our analysis show that companies aim to strategically differentiate their products in the market by ensuring the quality and trustworthiness of AI technologies. Additionally, we propose methods to improve and promote the certification programs based on the results. These findings provide new knowledge and insights that contribute to the development of AI-based product certification programs.
인공지능(AI)이 발달하면서 누구나 손쉽게 접속하여 인공지능에 대한 내용을 학습하거나, 인공지능 모델을 만드는 등 인공지능 관련 다양한 활동을 할 수 있는 플랫폼들이 많이 생겨났다. 이에 본 연구에서는 다양한 인공지능 교육 플랫폼을 분석하여 인공지능 기반 SW교육 활성화를 위한 프레임워크기반 인공지능 교육 플랫폼을 활용한 SW교육 수업안을 개발하여 제안하였다. 인공지능 기반 SW교육 프레임워크는 컴퓨팅 사고력(Computational Thinking)의 기반 위에서 인공지능 리터러시(literacy)를 함양하는 것을 목표로 학습자 중심의 프로젝트 수업을 구성하여 실생활의 맥락이나 다른 교과와 융합 가능한 요소를 포함하였다. 이를 활용하여 분리수거 도우미 인공지능 만들기라는 주제로 6차시 분량의 프로젝트 기반 수업으로 실과, 사회, 창의적 체험활동을 활용한 SW교육 수업안을 개발하여 제시하였다. 이 프로젝트 수업은 AI Oceans, 엔트리와 같이 어렵지 않은 플랫폼을 활용하여 수업을 구성하였다.
본 연구는 시설작물의 병충해 진단을 위해 딥러닝 모델을 응용한 인공지능 서비스 앱, Dr. Vegetable을 제안하고자 한다. 농업 현장에서 숙련된 농부는 한눈에 농작물의 병충해를 판단할 수 있지만 미숙련된 농부는 병충해 피해를 발견하더라도 그 종류와 해결 방법을 찾아내기가 매우 어렵다. 또한 아무리 숙련된 농부라고 할지라도 육안검사만으로 병충해를 조기에 발견하는 것은 쉽지 않다. 한편 시설작물의 경우 병충해에 의한 연쇄피해가 발생할 우려가 있으므로 병충해의 조기 발견 및 방제가 매우 중요하다. 즉, 농부의 경험에 따른 농작물 병해충 진단은 정확성을 장담할 수 없으며 비용과 시간적인 측면에서 위험성이 높다고 할 수 있다. 본 논문에서는 YOLOv5를 활용하여 상추, 고추, 토마토 등 농작물의 병충해를 진단하는 인공지능 서비스를 제안한다. 특히 한국지능정보사회진흥원이 운영하고 있는 AI 통합 플랫폼인 AI 허브에서 제공하는 노지 작물 질병 및 해충 진단 이미지를 사용하여 딥러닝 모델을 학습하였다. 본 연구를 통해 개발된 모바일 어플리케이션을 이용하여 실제 시설농장에서 병충해 진단 서비스를 적용한 결과 약 86%의 정확도, F1 Score 0.84, 그리고 0.98의 mAP 값을 얻을 수 있었다. 본 연구에서 개발한 병충해 진단 딥러닝 모델을 다양한 조도에서 강인하게 동작하도록 개선한다면 농업 현장에서 널리 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
인공지능이 4차 산업혁명 시대의 핵심 기술로 주목받는 가운데, 인공지능에 대한 기본적인 소양을 길러주기 위한 교육의 필요성이 대두되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 초·중등학생을 위한 프로젝트 기반의 AI 교육 프로그램을 개발하여 적용하고 그 효과를 분석하였다. 본 연구에 참여한 학생들은 3인 1조로 편성되어 2박 3일 일정의 프로젝트 학습을 수행하였으며, 이 과정에서 자신이 원하는 문제를 선택하고 인공지능 기술을 활용해 이를 해결하는 구체적인 산출물을 제작하였다. AI 프로젝트 수업의 효과를 알아보기 위해 활동 전후 학습자의 인공지능에 대한 태도와 효능감의 변화를 분석하였다. 분석 결과, AI 프로젝트 수업 이후 인공지능에 대한 태도와 효능감 모두에서 통계적으로 유의미한 수준의 긍정적인 변화가 확인되었다. 이러한 변화는 인지된 프로그래밍 언어 활용 수준이 높을수록, 프로젝트 학습에 대한 흥미 수준이 높을수록 더욱 뚜렷하게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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