Lee, Won Joo;Kim, Doohyun;Kim, Sang Il;Kim, Han Sung
한국컴퓨터정보학회논문지
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제27권3호
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pp.251-258
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2022
본 논문에서는 산업체 수요에 기반한 표준 AI 개발자 직무 교육과정을 제안한다. 이 교육과정의 특징은 산업체와 대학간의 AI 개발자 직무 역량의 미스 매치를 최소화 할 수 있다는 것이다. AI 개발자 직무 교육과정 개발을 위해 산업체 현장에 재직중인 AI 개발자를 대상으로 설문 조사를 실시한다. 이 설문조사에서는 NCS 기반의 5개 AI 개발자 직무 중 산업체 현장의 인력 수요가 많은 AI 개발자 직무를 도출하여 직무분석을 실시한다. 직무분석에서는 해당 직무의 핵심 능력단위요소를 선정하고, 그 핵심 능력단위요소를 수행하기 위해 필요한 지식, 기술, 도구 등을 도출한다. 그리고 지식, 기술, 도구 등을 교육할 수 있는 핵심 교과목과 이수 체계를 도출하여 표준 AI 개발자 직무 교육과정을 개발한다. 그리고 본 논문에서 제안한 표준 AI 개발자 직무 교육과정을 활용한 효율적인 AI 개발자 직무 교육 방안을 제시한다.
본 연구는 인공지능 소양 능력의 측정을 위한 검사 기준의 설계와 개발을 목적으로 한다. 선행연구와 전문가 FGI를 통해 AI 소양의 핵심 영역을 선정하고 세부 기준을 설계하였다. 검사 기준의 영역은 AI의 개념, 실제와 영향 3가지로 구분하고 세부 항목은 AI의 개념 33문항, AI의 실제 13문항, AI의 영향 15문항으로 구성하였다. 검사 기준의 타당성 확보를 위해 2번에 걸친 전문가 타당도 검사를 실시하여 검사 기준을 수정, 보완하였다. 최종 AI소양 검사 기준은 총 30문항으로 개발하였다. 본 연구에서 개발된 AI소양 검사 기준은 AI소양 능력 측정을 위한 자기 체크리스트나 AI역량 검사 문항을 개발하는 중요한 도구가 되기를 기대한다.
세계적으로 인공지능 기술의 급부상으로 인해 초·중등에서 실시하고 있는 SW(Software 이하 SW) 교육은 AI(Artificial Intelligence 이하 AI) 교육을 포함하여 확대되고 있는 추세이다. 이에 본 연구에서는 4P(Play, Problem Solving, Product Making, Project)기반 만5세 대상 유치원에서부터 고등학교까지 적용할 수 있는 AI 교육체계를 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 AI 교육체계는 학령별, 단계별로 적용할 수 있도록 4P기반의 Play(놀이), Problem Solving(문제해결), Product Making(제작), 그리고 Project(프로젝트) 4단계 교육전략을 설계하고, 수준을 AI 소양과 AI 개발이라는 2개의 영역으로 나누어 제시하였다. 개발된 AI 교육체계의 타당도를 검증하기 위하여 SW 교육 또는 AI 교육 경험이 있는 15명의 전문가를 대상으로 델파이 방법을 적용하였다. 검증 결과 도출된 AI 교육체계는 향후 학교급별 AI 교육을 위한 내용 체계를 개발하는데 기여할 수 있을 것이다.
스마트팩토리는 협동 로봇과 같은 프로그래머블한 설비의 유기적인 협업을 통해 최적화된 공정을 수행한다. 따라서 수집되는 센서 데이터의 특징과 환경 조건의 복잡도가 높아, 예지보전을 위한 AI 소프트웨어의 개발 시 요구사항 기반의 체계적인 개발 및 검증이 필수적이다. 본 논문에서는 AI 소프트웨어의 요구사항을 사용자와 시스템 관점에서 정의하고, AI 모델 개발 프로세스와 스마트팩토리 예지보전 측면에서 분석한다. 도출된 요구사항을 CNN 기반의 협동 로봇 기어 마모 예측 모델의 개발에 적용하여 데이터 관리와 모델 신뢰성 관점의 요구사항을 분석 및 검증하였다.
AI가 시장의 패러다임을 바꾸는 새로운 혁신 기술로 주목받고 있다. 기업은 AI의 기술적 이점이 잘 반영되면서 동시에 시장의 수요를 충족하는 방법을 적용하여 신제품을 개발해야 한다. 하지만 업계에는 이러한 요건을 충족하는 방법론이 부재하다 보니 기업들은 기존 제품개발 방법론을 이용해 AI 기반 제품개발을 추진하고 있다. 이로 인해 AI의 기술적 이점이 충분히 반영되지 못하거나 AI의 기술적 잠재성이 시장 가치로 연결되지 못하게 된다. 이러한 한계를 극복하기 위해 이 연구는 AI 기반의 신제품을 개발하기 위한 새로운 방법론을 제시한다. AI 혁신이 기존 방식과 다른 차별적 속성을 확인하고, 이러한 속성이 반영된 제품 설계 프로세스와 방법론을 제시한다. 이 연구는 AI 제품개발이 양손잡이 접근(Ambidexterity approach)을 지향해야 함을 강조하며, 테크놀로지 푸시(Technology push) 기반의 아이디어 생성, 마켓 풀(Market pull) 기반의 소비자 요구조건 분석, 제품 설계 구체화 등을 포함하는 AI 기반 제품의 설계(Design) 프로세스 및 구체적인 개발 방법을 제안했다. 이 방법론의 현실 적용 가능성을 검증하기 위해 사례연구를 실시, AI 기반의 차량용 인포테인먼트 시스템개발 전략을 도출한다. 기술적 가능성에 기반하여 13개의 혁신 아이디어를 생성했고, 카노(KANO) 분석과 TOPSIS의 결합에 의한 소비자 요구조건 분석을 통해 총 6개의 신제품 개발 전략을 도출했다. 이 연구제서 제안하는 방법론은 기업이 AI 기반의 혁신제품을 통해 신시장을 개척하거나 기존 제품의 고도화를 통해 시장 확장을 펼치는 데 유용하게 활용될 수 있다.
본 연구는 초등학생들의 AI 리터러시 함양을 위한 통합예술교육프로그램을 개발하고자 하였다. 먼저 AI 리터러시 영역별 목표와 2022 개정 초등학교 교육과정의 미술, 음악, 체육과의 목표 연구, 통합예술교육의 목표와 요소 매트릭스를 이용하여 2개의 주제 프로그램을 개발하였다. 개발된 프로그램은 1차 전문가 타당도 검사를 통해 수정 및 보완 후 학생에게 수업 적용하였고, 학생들의 AI 리터러시 사전/사후 검사, 프로그램에 대한 만족도 조사 결과를 토대로 2차 수정을 거쳤다. 마지막으로 3차 전문가 타당도 검사를 통해 최종 프로그램을 개발하였다. 개발된 프로그램은 초등학생들의 AI리터러시 함양을 위한 융합교육프로그램을 활용되기를 기대한다.
4차 산업혁명을 주도하는 기술 중 가장 핵심적인 기술로 꼽히고 있는 인공지능은 다양한 분야에 접목되면서 우리 사회 전반에 걸쳐 패러다임의 전환을 가져오고 있다. 바이오 분야 역시 예외는 아니어서 컴퓨터, 전기·전자, 기계 등 타 학문과 융합되면서 방대한 데이터 기반의 AI 기술을 도입하고 있다. 신약개발에서 AI 기술 도입은 신약개발의 효율성을 개선하고 효능 및 품질 향상을 가져올 수 있다. 신약개발은 다학제 분야가 접목된 융합 분야이고 개발 과정 단계별로 결과의 불확실성이 존재하고 있어 실용적 수준의 신약 개발을 위해서는 화학, 생물학, 독성학, 약동학 등 전문지식의 융합을 기반으로 하는 AI 기술 개발이 필요하다. 신약개발은 크게 주어진 질병에 대한 타겟 물질 발굴 및 검증, 히트 및 선도물질 발굴, 도출된 화합물에 대한 합성 가능성 및 효능 등에 대한 평가(Scoring)를 거쳐 최적의 신약 후보 물질을 발굴하고 마지막으로 전임상과 임상 과정의 단계를 거친다. 이때 AI 기술은 모든 단계에서 적용될 수 있고 단계마다 특화되어 적용될 수 있다. 본 논문에서는 신약개발을 위해 적용되고 있는 AI 기술 현황과 현재 기술의 한계를 살펴보고 향후 신약개발에서 AI 기술의 발전 방향을 고찰해 보고자 한다.
초등학교 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 교육은 학교급별 특성과 수준을 고려하여 놀이 및 체험 활동 중심으로 계획되고 있다. 그러나 교육 현장의 수요 및 AI 리터러시 연구에서 AI 개념의 지도 필요성이 제시되고 있다. 초등학생에게 어렵고 생소한 AI 개념을 교육하기 위해 학습자의 발달 특성을 고려한 교수학습 전략이 필요하다. 선행조직자는 개념 지도 시 학습자의 인지적 부하를 줄일 수 있는 효과적인 교수학습 전략 중 하나로 이미 초등학생을 위한 인공지능 교재에 널리 사용되고 있다. 그러나 교재 분석 결과 선행조직자는 학생별 경험과 양육환경의 차이로 인해 선행조직자로서 기능하지 못할 가능성이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 초등학교에 널리 활용될 수 있는 선행조직자를 초등 교육과정에서 추출하여 AI 교육 프로그램을 개발하였다. 본 프로그램은 초등학교 5~6학년 AI 교육 내용 기준에서 AI 개념 요소를 추출하여 초등학교 1~4학년 교과 교육과정에서 선행조직자를 선정하였고 4차시의 교육 프로그램을 개발하였다. 본 연구를 통해 개발된 프로그램이 초등학생의 효과적인 AI 개념을 학습과 AI 리터러시 향상에 도움이 될 것으로 기대된다.
이 연구에서는 중등 과학 예비교사들의 AI 활용 역량 강화를 위하여, 구글의 티쳐블머신을 활용하여 예비교사들이 'AI 기반 분자구조 맞춤형 학습 지원 도구'를 직접 생성해 보는 프로젝트 활동을 개발 및 적용하였다. 이를 위하여, 충청북도 소재 H 대학교 화학교육과에 재학 중인 3학년 예비교사 26명을 대상으로 비교과 활동 시간에 개발된 프로그램을 14차시 동안 적용하였고, 'AI의 작동 원리 이해', '과학 수업에서 AI 활용에 대한 효능감', '과학 수업에서 AI 활용 방안'에 대한 인식을 살펴보았다. 연구 결과, 본 연구에서 개발한 프로그램은 예비교사들에게 머신러닝에 대한 AI 기술의 작동 원리를 기초적 수준에서 이해시키고, 그 사용법을 익히는 데 효과가 있는 것으로 나타났다. 또한 본 연구에서 개발한 프로그램은 과학 수업에서 AI 활용에 대한 예비교사들의 효능감을 높이는 데에도 효과가 있는 것으로 나타났다. 그리고 예비교사들은 학생들의 과학 개념 이해를 도울 수 있는 새로운 교수학습 전략이자 도구로서 AI 기술의 활용 방안 측면을 인식한 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서 개발한 프로그램은 기초적 수준에서 예비교사들의 AI 활용 역량 강화 및 인식 개선 등에 긍정적 영향을 미쳤음을 알 수 있었다. 이에 대한 시사점에 대해 논의하였다.
본 연구는 교원의 AI디지털역량을 평가하고 연수에 활용할 수 있는 교원의 AI디지털 역량에 대한 단계별 프레임워크 개발에 대한 것이다. 이를 위해 AI디지털역량에 대해 활용과 소양의 관점을 테크놀로지컬교수내용지식(TPACK)의 관점과 연계하여 분석하였다. 그리고 단계별 교원의 AI디지털 역량 선행연구 사례로 영국교육훈련재단의 3단계 역량, 유네스코 ICT 교사 역량 프레임워크 등을 제시하였다. 그리고 본 연구에서는 선행연구와 국내의 여건을 고려하여 교원의 AI디지털 역량을 진입, 적응, 선도의 3단계로 구분하여 제시하였다. 최초 진입단계는 2차에 델파이 조사를 통과하였으며 그 외 2개 단계는 1차에서 통과하였다. 최종 진입단계는 AI디지털에 대해 이해는 하였지만, 실천에 어려움을 겪는 단계, 적응단계는 표준교육과정에 적용하는 수준, 선도단계는 심화과정에 AI디지털 적용과 타 교사에게 모델이 되는 수준으로 기술하였다. 본 연구에서 제시한 총괄 AI디지털 역량을 통하여 세부적인 역량 개발이 가능하며 평가문항개발의 참고자료로 이용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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