본 연구의 목적은 인공지능(AI)과 관련한 기술적 지식과 사회적 영향력에 대한 균형 잡힌 시각을 길러주는 교육 프로그램을 개발하고 그 효과성을 살펴보는 것에 있다. 이를 위해 구성주의적 접근에 기초한 교육 프로그램을 개발하고 중학생을 대상으로 한 실험수업을 통해 AI에 대한 개념과 인식의 변화 그리고 수업 만족도를 분석하였다. 주요 결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 수업 후 AI 개념과 일상생활 속 사례에 대한 이해가 향상한 것을 확인하였다. 둘째, AI가 사회에 미치는 영향력에 대한 인식이 형성되고, 개인정보, 초지능화, 신뢰성에 대한 두려움이 낮아진 것을 확인할 수 있었다. 셋째, 수업 만족도를 보면 AI에 대한 이해, 수업에 대한 재미, AI에 대한 흥미와 관심, 다른 친구에게 추천 관련 항목이 모두 높게 나타났다. 이상의 결과를 토대로 초·중등학교의 AI 교육을 위한 시사점을 논의하였다.
다양한 산업영역에서 수행되는 스케줄링 문제를 해결하기 위하여 AI분야에서는 지식을 기반으로한 방법이 적용되어 왔다. 그러나 최근 CSP(Constraints Satisfaction Problem) 개념이 소개되어 그 효율성이 입증되고 있으며 스케줄링 응용 문제들이 CSP로 정형화되면서부터 지식 기반 기법과 제약만족 기법의 적용이 공존하고 있다. 지식을 기반으로 한 방법은 도메인 전문가(domain expert)의 지식을 습득하여 시스템에 반영하는데 이러한 지식은 문제해결에 중심적 역할을 수행하게 된다. 제약조건을 기반으로 한 방법은 문제를 CSP로 정형화 한 후 제약조건에 따른 일관성 유지 및 휴리스틱 탐색 방법을 적용하여 문제의 해를 효율적으로 구하게 된다. 본 연구에서는 스케줄링 문제를 해결하기 위한 지식기반 기법과 제약만족 기법을 주기장 할당 문제에 적용하여 실제 항공사의 운항 데이터를 바탕으로 실험하고 분석 및 비교를 통해 제약 만족 기법이 시스템의 유지 및 보수 측면에서 효율적이며 근사해가 아닌 최적해를 통한 문제 해결이 가능함을 보였다.
학습 속도가 느린 강화학습을 범용적으로 활용할 수 있도록 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 사전 지식을 제공해서 학습 속도를 높일 수 있지만, 잘못된 사전 지식을 제공했을 위험이 존재한다. 본 연구는 불확실하거나 잘못된 사전 지식이 학습에 어떤 영향을 미치는지 살펴본다. OpenAI Gym 라이브러리를 이용해서 만든 Gamble 환경, Cliff 환경, 그리고 Maze 환경에서 실험을 진행했다. 그 결과 사전 지식을 통해 에이전트의 행동에 경향성을 부여할 수 있다는 것을 확인했다. 또한, 경로탐색에 있어서 잘못된 사전 지식이 얼마나 학습을 방해하는지 알아보았다.
첨단 정보통신기술(ICT)인 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터(Big Data) 등이 사회와 경제 전반에 융합돼 혁신적인 변화가 일어나는 요즘, 헬스케어, 지능형 로봇, 가정용 인공지능 시스템(스마트홈), 공유자동차 등은 이미 우리 생활에 깊이 영향을 미치고 있다. 이미 오래전부터 공장에서는 로봇이 사람 대신 일을 하고 있으며(FA, OA), 인공지능 의사도 병원에서 활동을 하고 있고(Dr. Watson), 인공지능 스피커(기가지니)와 인공지능 비서인 구글 어시스턴트가 자연어생성을 하며 우리를 돕고 있다. 이제 인공지능을 이해하는 것은 필수가 되었으며, 인공지능을 이해하기 위해서 수학의 지식은 선택이 아니라 필수가 되었다. 따라서 이런 일들을 가능하게 해주는 수학지식을 설명하는 역할이 수학자들에게 주어졌다. 이에 본 연구진은 인공지능과 머신러닝(Machine Learning, 기계학습)을 이해하기 위해 필요한 수학 개념을 우리의 실정에 맞게 한 학기(또는 두 학기) 분량으로 정리하여, 무료 전자교과서 "인공지능을 위한 기초수학"을 집필하고, 인공지능 분야에 관심이 있는 다양한 전공의 대학생과 대학원생을 대상으로 하는 강좌를 개설하였다. 본 논문에서는 그 개발과정과 운영사례를 공유한다. http://matrix.skku.ac.kr/math4ai/
4차 본 연구에서는 유치원의 SW·AI 교육 실태조사를 통하여 이를 기초로 유아교육의 특성을 고려한 진정한 의미의 유아 SW·AI 교육 활성화 방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 편의표본 추출(convenience sampling)을 통하여 총 194개의 유치원을 대상으로 자료를 수집하였다. 수집된 자료는 빈도분표를 이용해 분석하였으며, 현재 전체 조사대상의 44%의 유치원에서 SW·AI 교육을 시행하고 있으며 66%가 실시하지 않은 것으로 나타났다. 조사 결과 SW·AI 교육을 시행하고 있는 유치원 중 22%가 정규교육과정 형태로 SW·AI 교육을 시행하고 있으며, 70%가 방과 후 특별활동 형태로 SW·AI 교육을 시행하고 있다. SW·AI 교육은 해당 연령의 학급 교실(80%)에서 주로 외부 강사(97%)에 의해 이루어지고 있는 것으로 나타났다. 유치원의 SW·AI 교육내용으로는 네이버, 클로바 등의 관련 업체에서 개발된 블록 코딩 기반 프로그램을 사용하고 있었으며, 이러한 프로그램은 모두 관련 업체가 개발한 교구·재를 포함하여 프로그램과 교구재 사용을 패키지 형식으로 사용하고 있다. 조사 대상의 56%가 현재 SW·AI 교육을 시행하지 않고 있다고 답변하였으며 SW·AI 교육에 대한 인식 부족, 인적·환경적 인프라 부족 등이 주된 요인으로 나타났다. 이와 같은 조사를 토대로 유치원 과정에서 유아교육의 본질과 특성을 지닌 SW·AI 교육이 실현되기 위해서는 첫째, 놀이 중심의 컴퓨팅적 사고력을 기를 수 있도록 유아 발달을 고려한 SW·AI 교육 프로그램이 개발되어야 할 것이다. 둘째, 유치원 교사들을 대상으로 SW·AI에 관한 기초지식을 습득하여 SW·AI 역량을 제고할 수 있도록 국가 차원의 체계적인 교사 교육이 이루어져야 할 것이다. 셋째, 유아교육 전문가와 SW·AI 교육전문가로 구성된 유아 SW·AI 전담부서의 설립 및 국가 차원의 재정적 지원이 이루어져야 할 것이다.
인공지능(Artificial Intelligence, 이하, AI) 기술의 발달로 각계각층에서 급진적인 변화를 대비하고 있다. 이에 교육부에서도 2022 개정 교육과정 주요사항에 AI 소양을 새로운 기초 소양으로 제시하였다. 이에 초등학생에게 AI 개념 및 원리를 전달하려는 교재가 많이 개발되고 있다. 교재 및 교과서는 교수·학습 과정에서 필수적인 역할을 수행한다. 그리고 교과서의 내용 요소 중 핵심적인 내용을 함축하는 삽화는 글보다 지식 전달에 효율적이다. 보다 일차원적이고 직관적인 삽화를 통하여 초등학생에게 인공지능 지식을 쉽게 전달하기 위하여 기존 교재에 제시된 삽화의 분석이 필수적이라고 판단하였다. 따라서 교육부와 한국과학창의재단에서 출판된 '학교에서 만나는 인공지능 수업(초등학생용)' 2권에 제시된 삽화를 종류 및 역할별로 분류하였다. 삽화의 종류 중 그림과 사진의 비중이 컸고, 자료제공을 하는 과정에서 삽화가 다수 사용되었다. 본 논문을 통하여 인공지능 교재의 삽화에 대한 보충적인 연구가 이루어지길 기대한다.
생성형AI(Generative AI, GenAI) 서비스는 단순/반복적인 업무를 자동화하고, 많은 일자리의 생산성 향상에 도음을 주어 전반적으로 기존 일자리 감소에 영향을 줄 것이다. 반면에 높은 수준의 생성형AI 기술을 낮은 비용으로 활용할 수 있게 하고, 예술, 게임, 미디어 산업 등 창작 영역과 플랫폼 기반의 서비스 출시에 도움을 주어, 창조적 아이디어에 기반한 소수의 인원이 참여하는 1인 창조기업에서 새로운 일자리 창출에 긍정적인 영향을 줄 것이다. 본 연구의 목적은 1인 지식 창업자라고 할 수 있는 컨설턴트, 강사들이 생성형AI의 강점인 창의성을 활용하여 업무 효율을 높이는 데 적극적으로 활용할 수 있도록 생성형AI 서비스 특성이 지속이용의도에 미치는 영향을 분석하는데 있다. 본 연구에서는 기술수용모델(TAM)을 활용하여 생성형AI의 서비스 특성인 효율성, 창의성, 의인화, 개인화 및 자율성이 지속이용의도에 미치는 영향에 관한 연구를 인지된 유용성과 인지된 이용 용이성을 중심으로 진행하였다. 따라서 본 연구에서는 생성형AI의 서비스 특성이 인지된 유용성과 인지된 이용 용이성을 증진하고, 인지된 유용성과 인지된 이용 용이성이 지속 이용의도에 영향을 미칠 것이라는 인과적 경로를 검증하고자 한다. 1인 창업자가 외부의 도움없이 지속적으로 높은 수준의 업무효율를 유지할 수 있게 도움이 되는 지속사용의도를 종속변수로 설정하여 본 연구를 진행하였다.
점점 더 회사들에서 인공지능 스피커를 내놓고 있는 가운데 스피커의 가격은 누군가에게는 부담이 될 수 있는 가격이 되었다. 약간의 전공지식과 손재주를 가지고 있다면 본인이 직접 입맛에 맞게 집안의 센서정보와 환경정보를 획득하는 AI 스피커를 만드는 일이 어렵지 않다. 그래서 본 논문에서는 라즈베리파이와 Google Cloud Speech(GCS), Naver의 Clova Speech Synthesis(CSS) API를 이용하여 인공지능 스피커를 구현한다.
재순위화기 연구는 주로 파이프라인 과정 설계, 데이터 증강, 학습 함수 개선, 혹은 대규모 언어 모델의 지식 활용 등에 집중되어있다. 이러한 연구들은 좋은 성능 상승을 이끌어주었지만 실제 적용이 힘들 뿐만 아니라 학습 비용이 크게 발생한다는 한계점을 가지고 있다. 더 나아가 주어진 데이터 집합만을 활용해서는 보다 더 세부적인 학습 신호를 주기 어렵다는 단점 또한 존재한다. 최근 자연어처리 분야의 연구에서는 피드백을 인위적으로 생성하여 반영하여 모델 성능 상승을 이끄는 연구가 제안되었다. 본 연구는, 이러한 연구를 바탕으로 질의와 문서 간의 함의 관계 점수를 피드백으로 사용 및 재순위화기 모델로의 반영을 제안한다. 재순위화기 모델에 대해 피드백을 반영하는것은 그렇지 않은 모델 대비하여 성능 상승을 이끌며 피드백 반영이 더 좋은 표상 도출에 도움이 됨을 확인할 수 있다.
본 연구는 지식경영시스템 구축의 대안으로, 그룹의사결정지원시스템(GDSS : Group Decision Support System)의 활용 방안을 제시하였다. GDSS는 구성원들의 사회적 의사소통과 기술적 의사소통 모두를 지원할 수 있는 형태로 설계되고 실행되어야만 지식집약 조직의 달성과 유지에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다. 기존 GDSS에 관한 문헌에서 제공되는 세 가지 수준의 GDSS와 지식변환과정 및 집단 구성원의 의사소통 유형과의 관계에 대한 이해를 바탕으로, GDSS에 새롭게 추가되어야 하는 특성 및 활용 가능한 기술을 제시하였으며, 지식관리 기반기술 중 조직에 구축된 KMS에 적용되지 못하고 있던 지식관리 기반기술의 GDSS를 통한 활용 방안도 발견할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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