Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2024.05a
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pp.737-738
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2024
본 연구는 사용자의 감정을 인식하고, 개인화된 행동을 학습하는 AI 반려동물 시스템을 제안한다. DQN 을 이용한 강화학습을 통해 사용자의 피드백에 따라 행동을 변화시키며, 보다 자연스럽고 흥미로운 상호작용을 가능하게 한다. 이를 통해 기존의 정형화된 로봇 반려동물의 한계를 극복하고 사용자에게 맞춤형 경험을 제공하는 AI 반려동물 개발에 기여하고자 한다.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.25
no.3
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pp.449-457
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2021
Ministry of education recently announced to implement AI curriculum in elementary, middle school and highschool from 2025 which will include programing, basic AI principal and AI Ethics, and the media is releasing articles that have reservations on it. This study is focused on analyzing the perspective of elementary teachers - who are going to be in charge of AI education - on the implementation of AI education in elementary schools and the teachers are divided into two groups of 'software-experienced' and 'software-inexperienced' in relation to software training background. The results showed that 100% of the 'software-experienced' teachers agreed on implementing AI education and 80% of 'software-inexperienced' teachers also showed positive perspective on it. Among the reasons that 20% of 'software-inexperienced' teachers had negative perspective on AI education, it was highly rated that existing home economics subject covers fulfilling amount of software education. Both 'software-experienced' and 'software-inexperienced' teachers chose grade 5 and 6 as the most appropriate age for software education and considered one class per a week as the most appropriate amount of AI class. In terms of the subject format, 75% of the 'software-experienced' teachers chose the idea that software education has to be an independent school subject which will include AI education. Also, 54% of the 'software-inexperienced' teachers chose the ideas either AI education should be an independent subject or software education should be an independent subject which will include AI education. The preference of the content of AI education appeared in order of basic AI programing, principles of AI and AI Ethics.
Hyunsu Choi;Leonard Sunwoo;Se Jin Cho;Sung Hyun Baik;Yun Jung Bae;Byung Se Choi;Cheolkyu Jung;Jae Hyoung Kim
Korean Journal of Radiology
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v.24
no.5
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pp.454-464
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2023
Objective: We aimed to investigate current expectations and clinical adoption of artificial intelligence (AI) software among neuroradiologists in Korea. Materials and Methods: In April 2022, a 30-item online survey was conducted by neuroradiologists from the Korean Society of Neuroradiology (KSNR) to assess current user experiences, perceptions, attitudes, and future expectations regarding AI for neuro-applications. Respondents with experience in AI software were further investigated in terms of the number and type of software used, period of use, clinical usefulness, and future scope. Results were compared between respondents with and without experience with AI software through multivariable logistic regression and mediation analyses. Results: The survey was completed by 73 respondents, accounting for 21.9% (73/334) of the KSNR members; 72.6% (53/73) were familiar with AI and 58.9% (43/73) had used AI software, with approximately 86% (37/43) using 1-3 AI software programs and 51.2% (22/43) having up to one year of experience with AI software. Among AI software types, brain volumetry software was the most common (62.8% [27/43]). Although 52.1% (38/73) assumed that AI is currently useful in practice, 86.3% (63/73) expected it to be useful for clinical practice within 10 years. The main expected benefits were reducing the time spent on repetitive tasks (91.8% [67/73]) and improving reading accuracy and reducing errors (72.6% [53/73]). Those who experienced AI software were more familiar with AI (adjusted odds ratio, 7.1 [95% confidence interval, 1.81-27.81]; P = 0.005). More than half of the respondents with AI software experience (55.8% [24/43]) agreed that AI should be included in training curriculums, while almost all (95.3% [41/43]) believed that radiologists should coordinate to improve its performance. Conclusion: A majority of respondents experienced AI software and showed a proactive attitude toward adopting AI in clinical practice, suggesting that AI should be incorporated into training and active participation in AI development should be encouraged.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.534-535
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2023
청각 장애인 운전자를 위한 보조등을 개발하고자 한다. 청각 장애인들은 운전할 때 다른 차의 경적이나 구급차, 소방차와 같은 긴급 자동차의 사이렌 소리를 듣지 못한다. LED 기술과 아두이노를 활용하여 소리의 발생 위치와 종류를 시각적으로 표시하며, 진동으로 알림을 제공해 주고자 한다. 이를 통해 다른 운전자와의 오해를 줄이고 운전 중의 시각 집중도를 높일 수 있을 것이다. 이로써, 청각 장애인들이 운전 시 마주치는 애로사항을 완화할 수 있을 것이다. 이 제품은 다양한 차종에 적용할 수 있을 것이며, 청각 장애 운전자에게 자유로운 운전과 도로 안전을 제공할 것으로 기대된다.
Sewoong Hwang;Min-Taek LIm;Hyun-Ki Hong;Hun-Tae Hwang;Sung-Hyun Park;Young-Kyu Choi;Suk-Hyung Hwang;Soo-Hwan Kim
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.01a
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pp.469-471
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2023
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.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.01a
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pp.457-460
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2023
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.
Seung-Bo Park;Dong-Hwi Cho;Seo-Young Choi;Eun-Ji Kim
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.07a
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pp.465-466
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2023
AI 기술의 발전으로 AI가 그린 그림과 인간이 직접 그린 그림을 식별하는 것이 어려워졌다. AI 기술을 통해 작품을 특정 화풍으로 그리는 것이 쉬워져 작품 도용과 평가 절하가 증가하고 있으며, AI가 인간과 유사하게 그림을 표현하는 경우 딥페이크 피싱과 같은 악용 사례도 늘어나고 있다. 따라서 본 논문에서는 AI 그림을 식별하기 위한 인공지능 모델 개발을 목표로 하고 있으며, 데이터셋을 구축하여 인공지능 기술을 활용한 알고리즘을 개발한다. YOLO Segmentation과 CNN을 활용하여 학습을 진행하고, 이를 통해 도용과 딥페이크 피해를 방지하는 프로세스를 제안한다.
In future education, the paradigm of education is changing due to changes in learner-led and assessment methods. In addition, AI-based learning infrastructure and software education are increasingly needed. Thus, this study aims to examine the effectiveness of AI-based evaluation in future education by combining it with learner-led assessment. Using AI education and evaluation literature and Step 7 of the Learner-Driven Software Assessment Method, we sought to extract evaluation elements tailored to elementary school level in conjunction with the 2015 revised elementary practical course content elements, software understanding, procedural problem solving, and structural evaluation elements. In the future, we will develop a grading system that applies AI-based learner-led evaluation elements in software education and continuously demonstrate its effectiveness, and help the school site prepare for future education independently through AI-based learner-led assessment in software education.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.1020-1021
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2023
장애인의 사회활동 증대는 개인의 삶의 질 향상 및 사회의 다양성과 포용성 증진에 중요하다. 특히 청각장애인은 환경적, 신체적 장애로 인해 사회적 접근성에 제한을 받는다. 이를 해결하기 위해 AR 글래스 기반의 NEAR를 개발하였다. NEAR는 음성자막 변환 및 위험 알람 기능을 제공하여 청각장애인의 사회활동 제약을 해소한다. STT 기능은 입력 음성을 텍스트로 변환하며, MFCC 기능은 다양한 상황의 소리를 감지하여 위험 알림을 제공한다. 이 연구는 청각장애인의 사회적 참여 향상 및 사회의 포용성 증진에 기여할 것으로 기대된다.
Jongseok Ahn;Seunghyeon Lee;Cheolhee Kim;Donghee Kang
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2024.01a
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pp.481-484
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2024
본 논문에서는 레고(LEGO®) 조립 설명서를 생성하기 위해 딥러닝을 이용한 조립 및 설명서 생성 시스템을 제안한다. 이 시스템은 사용자가 제공한 단일 이미지를 기반으로 레고 조립 설명서를 자동 생성한다. 해당 시스템은 딥러닝 기반 이미지 분할 기술을 활용하여 물체를 배경으로부터 분리하고 이를 통해 조립 설명서를 생성하는 과정을 포함하며, 조립을 위한 알고리즘을 새로 설계하였다. 이 시스템은 기존 레고 제품의 한계를 극복하고, 사용자에게 주어진 부품으로 다양한 모델을 자유롭게 조립할 수 있게 한다. 또한, 복잡한 레고 조립 과정을 간소화하고, 조립의 장벽을 낮추는 데 도움을 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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