• Environmental Engineering Research
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• 제14권2호
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• pp.102-110
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• 2009

Application of artificial intelligence (AI) approaches in eco-environmental modeling has gradually increased for the last decade. Comprehensive understanding and evaluation on the applicability of this approach to eco-environmental modeling are needed. In this study, we reviewed the previous studies that used AI-techniques in eco-environmental modeling. Decision Tree (DT) and Artificial Neural Network (ANN) were found to be major AI algorithms preferred by researchers in ecological and environmental modeling areas. When the effect of the size of training data on model prediction accuracy was explored using the data from the previous studies, the prediction accuracy and the size of training data showed nonlinear correlation, which was best-described by hyperbolic saturation function among the tested nonlinear functions including power and logarithmic functions. The hyperbolic saturation equations were proposed to be used as a guideline for optimizing the size of training data set, which is critically important in designing the field experiments required for training AI-based eco-environmental modeling.

• Journal of Digestive Cancer Research
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• 제12권1호
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• pp.38-43
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• 2024

Artificial Intelligence (AI) is the intelligence of machines or software, in contrast to human intelligence. Generative AI technologies, such as ChatGPT, have emerged as valuable research tools that facilitate brainstorming ideas for research, analyzing data, and writing papers. However, their application has raised concerns regarding authorship, copyright, and ethical considerations. Many organizations of medical journal editors, including the International Committee of Medical Journal Editors and the World Association of Medical Editors, do not recognize AI technology as an author. Instead, they recommend that researchers explicitly acknowledge the use of AI tools in their research methods or acknowledgments. Similarly, international journals do not recognize AI tools as authors and insist that human authors should be accountable for the research findings. Therefore, when integrating AI-generated content into papers, it should be disclosed under the responsibility of human authors, and the details of the AI tools employed should be specified to ensure transparency and reliability.

• 기독교교육논총
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• 제78권
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• pp.57-85
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• 2024

연구의 목적 : 본 연구는 인공지능 생성형 AI를 교육목회에 활용하기 위하여, 인공지능과 생성형 AI의 개념과 교육목회의 교육신학적 측면을 분석하여 인공지능 ChatGPT를 교육목회에 효율적인 활용방안을 모색하는 것이다. 연구의 내용 및 방법 : 본 연구의 내용은 첫째, 인공지능과 생성형 AI의 개념을 인공지능의 개념, 인공지능의 종류, 생성형 언어모델 AI ChatGPT로 나누어 분석하였다. 둘째, 교육목회의 교육신학적 접근을 교육목회의 개념, 교육목회의 목표, 교육목회의 내용, 인공지능 시대 교육목회의 방향으로 나누어 분석하였다. 셋째, 인공지능 ChatGPT를 교육목회의 활용방안을 모색하기 위하여, 초대교회 공동체의 교회의 5가지 기능(행 2:42~47)을 중심으로, 설교 원고 작성의 도구, 예배와 기도의 준비 도구, 교회 교육을 위한 도구, 성도의 교재를 위한 도구, 섬김과 봉사를 위한 도구로 나누어 분석하였다. 결론 및 제언 : 본 연구의 결론은 첫째, 인공지능 ChatGPT를 통해서 설교 원고를 작성하는 경우 설교자의 영성과 신앙, 그리고 통찰을 통해서 질 좋은 설교 원고를 작성할 수 있다. 둘째, 인공지능 ChatGPT를 통해서 효율적으로 예배를 디자인하고, 기획하고, 다양한 시나리오를 통해서, 객관적으로 회중을 섬기는 예배(Service)를 준비할 수 있다. 셋째, 인공지능 ChatGPT를 교회 교육에 활용함으로, 인간과 인공지능 교사와 협업을 통해서 교사와의 상호 보완적인 관계를 유지하면서 활용할 수 있다. 넷째, 인공지능 ChatGPT를 통해서 교회 공동체 구성원들이 영적 교제를 나눌 수 있는 프로그램, 교회 구성원의 필요를 충족시키고 상호 의존성을 강화시킬 수 있는 방안, 새로운 사람들을 적극적으로 환영하고, 다양성을 존중하는 태도를 길러주고, 그리스도의 사랑 안에서 서로 사랑하고, 섬기며, 함께 성장해 나가는 데 중요한 역할을 할 수 있는 유익한 자료들을 제공해 준다. 마지막으로, 인공지능 ChatGPT를 통해서 봉사활동에 대한 다양한 정보와 지역사회의 아동이나 청소년들에게 학습 지원, 멘토링 관련 프로그램, 지역사회의 마을 공동체를 형성하는데 주도적인 역할 등을 수행할 수 있는 방안들을 모색하는 프로그램들을 제공 받을 수 있다.

• 정보화정책
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• 제23권4호
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• pp.24-37
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• 2016

지능정보사회는 정보가 중심이 되는 정보사회를 한 단계 넘어선 지능형 초연결사회를 의미한다. 인공지능이 구체적으로 논의되는 지금, 인공지능이 핵심적인 역할을 하는 지능정보사회의 대응을 위한 법 제도에 대한 논의를 시작해야할 때이다. 어느 순간 특이점을 넘어설 때는 너무 늦은 대응이 될 수 있기 때문이다. 물론, 인공지능이 우리 사회를 어떻게 변화시킬 지는 예측하기가 쉽지 않다. 다만, 고민스러운 것은 알고리즘이 세상을 지배하거나 적어도 의사결정의 지원을 하게될 지능정보사회에서 인간은 인공지능과 어떤 관계를 모색할 것인지 여부이다. 한 가지 분명한 것은 인공지능을 지배하거나, 또는 인공지능을 배제하는 것은 해결방안이 되기는 어렵다는 점이다. 인공지능이 중심에 서는 지능정보사회를 대응하기 위한 법제도적인 논의는 사람을 전제하는 현행 법제도를 인공지능으로 대체하는 수준까지 이뤄질 필요가 있다. 지능정보사회로의 패러다임 전환에 따른 법제 정비는 인공지능과 로봇, 그리고 사물이라는 새로운 객체의 출현과 그 객체의 주체화까지도 가정할 수 있기 때문이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1993년도 정기총회 및 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.26-28
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• 1993

The application of artificial intelligence technologies to power systems has been an active research topic for about a decade. The purpose of this paper is to provide a brief review of the current status of applications of artificial intelligence (AI) techniques to power systems. In this paper, AI techniques, such as knowlege-based expert systems, artificial neural networks and fuzzy systems are reviewed in the view of the applications to power systems.

• 한국인공지능학회지
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• 제12권1호
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• pp.7-16
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• 2024

This study aims to explore driving factors of Artificial Intelligence application for city marketing strategy with perspectives of millennials and generation Z. This study proposed the following research questions: i) how perceived place branding factor, public service factor, affective factor, immersive experience factor, cognitive factor, cost benefit factor, social networking factor, and promotional value factor affect attitude toward AI application for city marketing; and ii) how attitude affect satisfaction and prospect toward AI application for city marketing? This study conducted an online survey with the assistance of a well-known research agency and applied factor and regression analysis to test hypotheses. The results found that effects of place branding, cognitive, social networking, and promotional value affect attitude significantly in the case of millennials, while effects of public service, affective, cost benefit, social networking, and promotional value affect attitude significantly in the case of generation Z. The results found that effects of attitude on satisfaction and prospect of AI showed significance. The results provide implications and different aspects for AI application of city marketing strategy with perspectives by generations, while millennials and generation Z perceived effects of promotional value as the most significant factor for AI application of city marketing strategy.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.99-110
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• 2021

Governments around the world are actively establishing strategies and initiatives to spread the use of artificial intelligence (AI), for AI is not a mere new technology, but is an innovative technology that brings about extensive changes in industrial and social structures and is a core engine that will lead the 4th Industrial Revolution. The South Korean government has also been paying attention to AI as a technology and tool for innovative growth, but its application to the industries is still rather sluggish. The government has prepared multifarious AI-related policies with the aim of constructing South Korea as an AI powerhouse, but there is no clear strategy on which detailed policies to implement first and which industries to apply AI preferentially. With these limitations of South Korea's AI policies in mind, this paper analyzed the priorities of industries in AI adoption and the priorities of AI-related national policies, using Delphi-AHP method for 30 top-level AI experts in South Korea. The results of analysis show that AI application is urgent and necessary in the fields of medical/healthcare, public and safety, and manufacturing, which seems to reflect the peak of the COVID-19 crisis in the second half of 2020 at the time of the investigation. And it turns out that policies related to AI talent cultivation, data, and R&D investment are important and urgent above all in order for organizations to apply AI. This suggests that strategies are required to focus limited national resources on these industries and policies first.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.31-36
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• 2021

AI 기술로 대변되는 4차 산업혁명 시대를 맞이하여 교육 현장에서 다양한 AI 교육이 이루어지고 있다. 하지만 교육 현장에서 이루어지는 AI 교육은 단발적인 프로젝트 교육 혹은 교사 중심의 교육이 대부분을 차지하고 있다. 이에 학생 중심, 현장 중심 교육을 실천하기 위해 디자인 씽킹을 기반으로 인공지능 교육 프로그램을 개발하였다. 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램은 생활 속 문제를 AI로 해결하는 과정을 통해 AI에 대한 이해와 활용 능력이 향상될 것이며, AI에 대한 이해를 넘어선 새로운 가치를 창출하는 능력을 길러줄 것이다. 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램 등으로 교육 현장에서 다양한 AI 교육이 이루어지길 기대한다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제18권4호
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• pp.216-221
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• 2020

Artificial intelligence (AI), an essential skill of the Fourth Industrial Revolution, is being actively taught in higher education; however, AI education is only in the preparatory stage in elementary, middle, and high schools. Investigating various newspaper articles related to AI education to date can aid in basic data collection, which is an important process in the preparatory stage. Accordingly, 13,378 newspaper articles were collected from a total of 21 newspapers, and five topics were extracted using the latent Dirichlet allocation (LDA)-based topic model along with frequency analysis. Newspaper articles from the early 2000s expanded to technologies related to the Fourth Industrial Revolution. Accordingly, education in AI fields should be linked with education in AI-based technology. In addition, efforts should be made to secure the continuity and sequence of AI education in cooperation with related higher institutions and companies.

• 대한영상의학회지
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• 제85권5호
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• pp.834-847
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• 2024

인공지능(artificial intelligence; 이하 AI)은 진단 정확도와 효율성을 높여 영상의학 분야에 변화를 가져오고 있지만, 예측 불확실성은 여전히 중요한 과제로 남아 있다. 본 리뷰에서는 주요 불확실성의 원인인 분포 외(out-of-distribution) 불확실성, 데이터 내재적 불확실성(aleatoric uncertainty), 모델 불확실성을 다루며, 안전한 AI 통합을 위해 독립적인 신뢰성 지표와 설명 가능한 AI의 중요성을 강조한다. 독립적인 신뢰성 지표는 AI 예측의 신뢰성을 평가하는 데 기여하며, 설명 가능한 AI는 투명성을 제공하여 AI와 영상의학 전문의 간의 협업을 강화한다. 오류 무관용(zero error tolerance) 모델의 개발은 오류를 최소화하도록 설계되어, 안전성의 새로운 기준을 제시하였다. 이러한 문제를 해결함으로써 AI는 영상의학에서 신뢰할 수 있는 동반자로 자리 잡아, 환자 진료 수준과 결과를 개선하는 데 기여할 것이다.