• 디지털융복합연구
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• 제20권3호
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• pp.241-249
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• 2022

인공지능은 개인의 일상생활뿐 아니라 전 산업 분야에 적용되며 인공지능 시대라 해도 과언이 아닌 시기가 도래하였다. 그러므로 인공지능 수용에 영향을 주는 요인 파악은 중요하다. 본 연구는 상용화되거나 익숙해진 인공지능은 더는 인공지능이라 인식하지 못하는 AI Effect 현상으로 인공지능 사전경험이 무시되었을 때 인공지능 수용에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하였다. 이를 위해 두 번의 실험을 수행하였다. 105명의 성인을 대상으로 한 첫 번째 실험 결과는 실험 대상자 중 32.4%(34명)가 AI Effect가 존재하였고, 이 중 여성이 43.6%(24명), 남성은 20%(10명)가 AI Effect가 존재하는 것을 나타나 여성이 약 2배 정도 높았고, 인공지능 지식 정도가 낮을수록 AI Effect가 존재하는 것으로 나타났다. 두 번째 실험 결과는 성인 240명의 참가자 중 AI Effect가 존재하는 85명만이 대상이었고, 인공지능 경험인지는 인공지능을 적극적으로 수용하게 하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통한 AI Effect 이해는 기업에 인공지능의 적극적 수용방안 설정에 도움을 줄 수 있을 것이라 기대된다. 더불어 사용자의 개인 차이와 AI Effect의 관계 규명, AI Effect가 다양한 수용 태도에 미치는 영향 등을 고려한 연구로의 확장을 기대한다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제17권3호
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• pp.203-208
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• 1999

목적 : 폐암 환자의 대부분은 진단 당시 수술을 받을 수 없는 병기로 발견되기 때문에 수술 조직이 아닌 기관지내시경 조직에서 자발성 아포토시스 정도를 평가하여 이의 임상적 의의에 대한 기초 자료로 삼고자 본 연구를 시행하였다. 대상 및 방법 : 1990년 9월부터 1994년 9월까지의 4년동안 흉부에 방사선치료를 받은 폐 편평세포암 환자 중 조직표본이 충분히 보관되어 있으며 추적이 가능하였던 19명을 대상으로 하였다. 병기는 II기가 1명, IIIa기 8명, IIIb기 5명, IV기 5명이었다. 면역조직화학적 염색법으로 자발성 아포토시스율(Al)과 p53 단백질 양성률을 관찰하였다. 결과 : 19명 중 16명은 $5\~15$ 개월 후에 사망하였으며 3명은 55, 67, 67 개월간 생존하고 있다. 중앙생존기간은 17개월, 평균 생존기간은 24 개월이었다. AI는 $0\~1\%$의 범위로 중앙값이 $0.4\%$였다. AI가 낮은 군에서 진단 당시 원격전이가 있었던 경우가 $50\%$ (5/10) 였고, 높은 근에서는 원격전이가 전혀 없었다(0/9). 생존기간에 영향을 줄 수 있는 예후인자들의 분석 결과 단변량 분석에서는 M병기가 통계학적으로 유의한 차이를 보였고, 다변량 분석에서는 AI, 화학요법, M병기, T병기, 병기가 의의가 있었다. 자발성 아포토시스와 p53 변이 사이의 관련은 관찰되지 않았다. 결론 : AI는 진단 당시 원격전이와 관련이 있으며, p53 변이와는 관련이 없었다. AI가 낮은 군에서 높은 군보다 생존기간이 짧은 경향을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.820-822
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• 2019

개체명이란, 문서에서 특정한 의미를 가지고 있는 단어나 어구를 뜻하는 말로 사람, 기관명, 지역명, 날짜, 시간 등이 있으며 이 개체명을 찾아서 해당하는 의미의 범주를 결정하는 것을 개체명 인식이라고 한다. 본 논문에서는 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 활용한 한국어 개체명 인식기를 제안한다. 제안하는 모델은 기 학습된 BERT 모델을 활용함으로써 성능을 극대화하여, 최종 F1-Score 는 90.62 를 달성하였고, Bi-LSTM-Attention-CRF 모델에 비해 매우 뛰어난 결과를 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.121-130
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• 2023

학교 현장에서는 사회의 패러다임을 바꾸는 AI를 접목한 AI 융합교육을 권장하고 있다. 이에 본 연구는 AI, AI 융합교육에 대한 용어의 혼재를 최소화하기 위해 용어를 정의하고, AI 융합교육을 수행하는 관점에서 교사의 교육요구도를 분석하기 위한 목적으로 진행되었다. 목적 달성을 위해 전문가 19명의 의견 수렴, 교육대학원의 AI 융합전공에 재학 중인 중등 교사 125명을 대상으로 자기기입식 설문을 진행하였다. 분석 결과, 전문가들은 AI 융합교육을 AI 기반교육이나 활용교육이 아닌 문제 해결의 방법론으로 정의하였다. 교사의 교육요구도 분석에서는 AI와 빅데이터'가 1 순위이며, 'AI 융합교육 방법론', 'AI 활용 학습 실제'등의 순이었다. 본 연구는 AI와 관련된 다양한 용어가 혼재하는 가운데 전문가의 의견을 수렴하여 용어를 정의하였고, 현직 교사의 AI 융합교육에 대한 교육 방향성을 제시했다는 데 의의가 있다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.77-84
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• 2021

본 연구는 현대 사회에서 문제 해결의 필수적인 역량으로 주목받고 있는 컴퓨팅 사고력(Computational Thinking, CT)을 향상시킬 수 있는 방법으로 AI 메이커 코딩 교육을 제안하고, 이 교육이 초등학생들의 CT 향상에 미치는 효과성을 분석하는 것을 목적으로 하였다. 연구를 위해 안산시 소재 H초등학교의 학생 4학년 5명, 6학년 5명, 총 10명을 모집하였으며 AI 메이커 코딩 교육은 총 8차시로 계획하여 기본적인 블록 코딩과 메이커 교육의 개념부터 실생활의 문제 해결의 영역까지 수업을 구성하였다. AI 메이커 코딩 교육의 효과성을 분석하기 위해 사전·사후 CT 검사를 실시하였다. 검사 결과는 CT의 5가지 요소에서 "추상화", "알고리즘", "데이터 처리"에 대해서는 AI 메이커 코딩 교육이 유의미한 효과를 주었다는 것을 확인하였고, "문제분해", "자동화"에 대해서는 상관관계가 없는 것을 확인하였다. 종합적으로 모든 학생의 평균 점수가 향상되었고, 학생 간 편차는 감소하여 AI 메이커 코딩 교육이 CT 향상에 효과적이라는 사실을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.489-493
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• 2020

4차 산업혁명의 기술 발달은 세계와 사회의 발전을 가속화 시키고 있다. 4차 산업기술은 Cyber World와 연결되어 국가와 사회 인프라를 발전시키고 4차 산업기술의 응용은 Cyber-city와 Cyber-life system을 창조할 수 있다. Cyber 세계와 현실 세계를 연결시키는 ICT 비즈니스 업계에서는 Cyber 업무와 현실의 업무를 연결시켜야 한다. Cyber 업무와 현실의 업무의 연결 방법 중 한 가지로 AR명함을 사용하는 것이다. AR명함을 스마트폰으로 인식하면 3D 캐릭터가 등장하여 명함 주인공을 소개하도록 한다. 또한, AR 명함은 사업자의 상품·제품·서비스가 AR로 반영되어 제품, 서비스 등에 대한 홍보가 가능하도록 한다. 연결된 유무선 5G 통신을 이용하면, 실시간 전자상거래도 가능하다. 본 논문에서는 Source Coding으로 AR명함 제작하고 AR 명함 platform을 설계할 것이다.

• 대한영상의학회지
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• 제81권6호
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• pp.1397-1411
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• 2020

목적 이 연구는 인공지능(artificial intelligence; 이하 AI)에 대한 영상의학과 전공의들의 인식 및 의견을 알아보고자 하였다. 대상과 방법 2019년 6월 4일부터 7일까지 AI와 관련한 18개의 객관식 문항과 1개의 주관식 문항이 포함된 설문의 응답을 받았다. 모집된 결과를 로지스틱 회귀분석을 이용하여 전공의 연차, 소속 병원의 위치 및 규모 등의 요인에 따라 분석하였다. 결과 총 101명(89.4%)의 전공의가 응답하였다. AI의 지식적 측면에서 응답자의 50명(49.5%)이 AI에 대해 평균 이상으로 공부하고 있으며, 68명(67.3%)이 AI 관련 용어에 대한 이해도가 평균 이상이라고 응답하였다. 또한 서울 및 경기 지역 응답자가 기타 지역 응답자에 비하여 AI에 대한 자가 평가 및 지식수준이 의미 있게 높았으며, 4년차 전공의에 비해 1~2년차 전공의가 AI에 대한 자가 평가 및 지식수준이 의미 있게 낮았다. AI 관련 연구에 참여해본 적 있는 전공의는 15.8%이었지만, 추후 연구 참여 의향이 있는 전공의는 90%에 달하였다. 전공의 들은 또한 학회 주도의 AI 교육 및 적극적 홍보를 원하고 있었다. 결론 영상의학과 전공의의 AI 교육 수요를 충족시키고, 의료 AI 시대의 영상의학과 의사의 역할을 제대로 알리기 위해 보다 많은 학회 차원의 노력이 요청된다.

• 방송과미디어
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• 제28권2호
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• pp.2-7
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• 2023

본고에서는 서울대학교 정보신호처리연구실, 영문명 ISPL(Intelligent Signal Processing Lab)을 소개하고, 향후 신호처리의 연구 방향을 전망해 본다. ISPL은 1999년 서울대학교 전기공학부에 설치하였고, 지금까지 34명의 박사와 20명의 석사를 배출하였으며, 졸업생들은 현재 삼성전자, LG, 네이버, NCSOFT, SK hynix, 삼성SDS, 한국생산기술연구원, 한국전자기술연구원, KT, SAP, Apple, Meta AI, 한양대, 명지대, 아주대, 숭실대 등으로 진출하여 연구 활동을 하고 있다. 1장에서는 ISPL의 초기부터 현재까지의 연구 분야를 대략 세 단계로 나누어서 소개하고, 2장에서는 딥 러닝과 AI 시대에 신호처리의 역할과 연구 방향을 전망한다.

• 대한소아치과학회지
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• 제48권4호
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• pp.376-383
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• 2021

이 연구의 목적은 국내의 법랑질 형성부전(Amelogenesis imperfecta, AI)과 상아질 형성부전(Dentinogenesis imperfecta, DI) 환자의 유병률 및 발생률을 조사하고, 치과 치료의 현황을 파악하는 것이다.국민건강보험공단 자료 분석에서 AI와 DI의 유병률은 각각 100,000명당 11.6명, 2.4명이었으며, 2013년 - 2015년 연간 발생률은 각 각 100,000명당 2.2명, 0.5명이었다. 국민건강보험공단 자료에서 해당 환자들의 내원 횟수, 치료 비용은 대조군과 차이가 없었지만 전북대학교 치과병원 자료의 분석 결과 총 내원 횟수 중 비급여 진료만 시행한 횟수는 AI, DI 각각 46.2%, 42.9%를 차지하고 있었고, 총 치료 비용 중 비급여 비용이 AI, DI 각각 87.9%, 81.4%로 큰 비율을 차지하였다. 이 연구는 AI와 DI 환자의 국내 현황에 대해 분석하였으며, 이에 대한 검증을 위한 다기관의 협력 하에 이루어지는 추가 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.93-100
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• 2020

이 연구는 인공지능 소양 능력을 향상시키기 위해 효과적인 디지털 콘텐츠의 설계와 개발을 목적으로 한다. 인공지능 소양에 대한 정의를 내리고 인공지능 소양에 필요한 역량을 분석하였다. 인공지능 역량에 맞는 교육 요소를 선정한 뒤에 이에 맞는 10개의 소양교육 콘텐츠로 구성하였다. 콘텐츠의 설계와 개발 내용은 전문가 10명에게 내용타당도 검사를 실시하여 검증하였다. CVI 값은 0.75 이상으로 타당성이 높게 나왔다. 개발된 콘텐츠는 온라인 시스템에 탑재하여 55명의 AI 초보자들에게 적용하였다. 학습자들은 콘텐츠의 난이도, 이해도, 효과성, 학습도전성의 검사 항목에서 최소 3.85 이상의 긍정적인 결과를 보였다. 본 연구에서 개발된 콘텐츠가 많은 사람들에게 인공지능의 이해에 도움을 주고 인공지능 소양을 향상시키는데 긍정적임을 확인할 수 있었다.