• 에너지공학
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• 제6권1호
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• pp.26-33
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• 1997

유기주형물질을 첨가하지 않고 순수하고 결정성이 좋은 구리이온이 교환된 Cu-ZSM5 제올라이트 촉매를 제조하여 NO 분해반응 실험에 사용하였다. 구리이온교환 정도의 증가에 따라 NO 분해 활성은 점차로 증가하였고 100% 이상으로 구리이온교환 시에도 지속적으로 증가하였다. 산소의 존재하에서 NO의 분해 활성은 $O_2$양이 증가할수록 저하되었고, NO, $O_2$TPD실험 결과 NO의 분해 활성점과 $O_2$의 흡착점은 같은 것으로 판명되었다. 또한 50$0^{\circ}C$에서 전처리 후에도 촉매 표면의 $O_2$는 완전히 탈착되지 않았으며, 50$0^{\circ}C$에서 수소 처리를 하였을 경우 반응 활성이 초기에 상당량 향상되는 현상으로 보아 촉매 표면에 흡착된 산소가 NO의 분해반응 활성을 저하시키는 요인이 된다는 것을 알 수 있었다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제5권2호
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• pp.121-133
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• 2020

본 연구는 최근 빠르게 발전하는 인공지능 기술의 변화 트렌드를 분석하고 향후 발전 방향을 전망함으로써 부산지역의 인공지능 신산업 육성 방향을 설정하고자 수행하였다. 방향 설정을 위해 수행하였다. 이를 위해 최근 빠르게 시장에 출시되고 있는 인공지능 기술의 동향을 조사하고 부산지역의 실태와 여건을 분석하였다. 시장에 출시되고 있는 인공지능 기술을 지역 특화산업에 활용하기 위한 지원책을 도출하고자 하였다. 인공지능은 '초연결', '초지능', '초융합'으로 대표되는 4차 산업혁명의 핵심 키워드로, 인공지능기반의 데이터 활용 기술은 제조공정에서 서비스까지 다양한 분야에 활용될 수 있으며, 이를 통한 기술 간·산업 간 장벽이 허물어지는 초융합의 시대로 접어들고 있다. 본 연구에서는 이러한 추세에 따라 부산을 인공지능 도시로 육성하기 위한 추진 방향을 주요 지자체 간 인공지능 연관 생태계 비교·분석을 토대로 도출하였다. 본 연구에서 부산을 'AI City'로 육성하기 위한 핵심정책이라고 할 수 있는 인공지능 산업생태계조성 방안을 제시하고자 하였다. 부산의 AI 산업생태계 육성 방안은 궁극적으로 인공지능 산업을 부산의 미래 먹거리로 육성하기 위한 정책방향 설정을 목적으로 한다.

• 융합보안논문지
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• 제19권1호
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• pp.121-126
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• 2019

급성장하고 있는 빅데이터 시장에서 주목받는 스포츠분야의 초창기 빅데이터 활용 범주는 선수의 기량과 경기력 향상을 위한 빅데이터 분석이 주를 이루었고, 이후 스포츠 환경 변화의 흐름으로 사물인터넷과 인공지능 기술과 같은 ICT 기술의 적용을 통해 보다 섬세하고 다양한 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 '빅데이터 기술'이 적용되었다. IT기업인 알리바바는 기존의 인터넷 콘텐츠의 유통 플랫폼을 통해 세계 최고 수준의 스포츠 콘텐츠를 무기로 새로운 스포츠 경험을 제공하고자 빅데이터를 활용하였으며, 가상현실을 활용한 스포츠콘텐츠도 빅데이터 분석을 통해 기술 훈련에 활용되고 있다. 향후 스포츠콘텐츠의 빅데이터의 활용은 스마트 환경에서 무궁무진한 가치와 가능성을 가지고 있으나 스포츠콘텐츠를 관리하고 공유할 수 있는 플랫폼의 부족과 한계점을 극복하는 것이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 스포츠콘텐츠를 제공하는 기업 또는 제공자의 인식의 전환과 스포츠 콘텐츠를 제공할 수 있는 전문인력을 양성하고 확보하는 것이 중요하며, 또한 스포츠콘텐츠로부터 쏟아지는 빅데이터를 체계적으로 관리 활용을 위한 시스템 개발을 위한 정책 추진이 필요하다. 이 외에도 빅데이터 활용에 있어 개인정보 노출문제를 해결하기 위한 사회적 논의를 통한 법적 제도 마련의 노력이 요구된다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권2호
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• pp.123-138
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• 2024

본 연구는 S대학 <인공지능을 위한 기초수학[Math4AI]> 강좌의 교수·학습과정에서 맞춤형 챗GPT를 개발하여 활용한 경험을 공유한다. 연구진은 ① 먼저 강좌 맞춤형 챗GPT (https://math4ai.solgitmath.com/)를 개발하였다. 이때 챗GPT가 부정확한 정보를 주지 않도록 수년간의 해당 강좌 주요 데이터(교재, 실습실, 토론 기록, 코드 등)를 우선적으로 학습하는 챗GPT의 기능을 적용하였다. ② 학생들이 교재를 스스로 학습하다 궁금한 부분이 생기면, 맞춤형 챗GPT 인터페이스를 통해 자연어로 수학 용어, 정리, 예제, 열린 문제 번호, 핵심어 등을 질문하여 도움을 얻을 수 있도록 하였다. 그러면 챗GPT는 관련된 주요 문제나 용어, 그리고 이전 학생들의 토론에 기반한 몇 가지 샘플 답안 또는 토론 내용과 함께 사용되었던 코드 샘플을 제공한다. ③ 학생들이 챗GPT를 통해 얻은 내용을 스스로 윤문하여 공유하고, 상호 토론하면서, 교재에서 제시하는 주요 개념과 열린 문제의 대부분을 이해하도록 하였다. ④ 학기 말에는 그간 본인이 얻은 열린 문제들에 대한 학습기록을 모아 PBL (Problem-Based Learning) 보고서로 제출하고, 발표하여 강좌를 수료하도록 하였다. 이러한 방식은 학생들이 학습을 포기하지 않고 한 단계 앞으로 더 나아갈 추진력과 동기를 주며, 궁극적으로 각각의 문제를 스스로 해결하는 자기 주도적 학습을 도울 수 있다. 또한 학생들 각자의 수준에 맞추어 실시간으로 최적화된 조언을 제시하므로 강좌뿐만 아니라 대학수학교육 전반에 대한 학생별 맞춤형 교육(personalized education)을 제공할 수 있다. 즉, 학생들이 담당교수(또는 조교)와 AI 조교의 도움으로 실시간 답변과 효과적인 조언을 받을 수 있게 됨을 의미한다. 이는 양질의 조교 부족에 대한 고민을 추가 비용 없이 획기적으로 해결할 수 있다. 본 연구는 강좌의 교수·학습과정에 교재 맞춤형 챗GPT를 접목한 것으로, 인공지능(AI) 기술을 기타 대학수학 과목들(미적분학, 선형대수학, 이산수학, 공학수학, 기초통계학 등)과 초·중·고 수학교육에 적용할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 특히 AI 기술을 적용하여 이전 수강생들의 학습기록(열린 문제 풀이, 토론 자료, 코드 등)을 참고하며, 각자 실습한 결과를 공유 및 상호 토론하여 문제를 해결하는 방식은, 다양한 전공의 학생들이 내용을 더 효과적으로 이해하고, 본인 전공 관련 문제 해결 능력을 향상시키는 데 획기적인 도움을 줄 것으로 예상된다. 또한 교재 맞춤형 챗GPT와 함께 자기주도적인 학습을 경험토록 하는 교수학습 방법은 평생 교육(lifelong learning, extension school, extension college, extended college) 또는 평생학습의 관점에서 중요하다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권6호
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• pp.419-427
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• 2021

본 연구의 목적은 예비고령층과 고령층의 건강정보 획득경로와 경로별 인식 및 활용실태를 확인하기 위함이다. 연구대상자는 예비고령층 200명, 고령층 200명으로, 구조화된 설문지를 이용한 대면조사를 시행하였으며, MINITAB17을 활용하여, 카이제곱 검정(chi-square test)과 피셔의 정확검정(Fisher's exact test)을 실시하였다. 연구결과 대상군의 건강정보 획득경로는 전문의료인을 통한 획득은 비슷한 수준인 반면, 대중매체와 인터넷 사이트를 통한 획득 빈도는 예비고령층이 높았다. 특히, 인터넷 사이트를 통한 건강정보 획득은 고령층보다 4배 이상 높았다. 경로별 건강정보 활용내용은 예비고령층이 건강검진 및 예방에 집중한 반면, 고령층은 예방뿐만 아니라 질환치료 등 건강과 관련된 전반적인 정보를 탐색하고 활용하였다. 획득된 건강정보에 대해 두 군 모두 긍정적인 인식을 보였다. 본 연구결과를 통하여 향후 고령층을 대상으로 한 건강관련 정보의 전달에 있어 인터넷 사이트를 포함한 모든 경로가 유용하게 사용될 수 있음을 확인하였다. 또한, 고령층의 자가건강관리의 향상을 위한 다양한 컨텐츠 개발에 연령적 특성과 경로별 활용 건강정보 영역을 고려할 것을 제언한다.

• 융합정보논문지
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• 제12권5호
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• pp.1-14
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• 2022

본 연구는 인공지능 서비스과정에서 개인정보를 포함한 데이터가 처리되고 있고, 그 과정에서 발생 가능한 개인정보 침해사고를 방지하기 위한 해결방안으로 개인정보 침해요인에 대응하는 위기관리 컴플라이언스를 마련하고자 한다. 이를 위해 먼저, 문헌조사 및 전문가 Delphi를 거쳐 처리과정을 범주화를 하였는데, 인공지능서비스 제공과정을 서비스기획·데이터 설계 및 수집과정, 데이터 전처리 및 정제과정, 알고리즘 개발 및 활용과정으로 구분하고, 3개 과정을 9단계의 개인정보처리단계로 다시 세분화하여 개인정보 침해요인을 구성하였다. 둘째, 조사한 개인정보 침해요인을 전문가 대상의 FGI, Delphi 등을 통해 선정하였다. 셋째, 각 개인정보 침해요인에 대한 심각도 및 발생가능성에 대해 전문가대상으로 설문조사하였으며, 94명의 응답결과에 대해 타당성 및 적정성을 검증하였다. 넷째, 인공지능 서비스에서의 개인정보 침해요인에 대한 적절한 위기관리 컴플라이언스를 제시하기 위해, 개인정보의 자산가치, 개인정보 침해요인, 개인정보침해사고 발생가능성을 활용하여 개인정보 침해위험도 산정방식을 마련하였으며, 이를 통해 점수등급에 따라 위험정도에 따른 개인정보 침해사고 대응방안을 제시하였다.

• 실천공학교육논문지
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• 제15권1호
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• pp.31-38
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• 2023

본 논문에서는 비전공자들을 위한 기초 머신러닝 모델 학습 및 활용교육 커리큘럼을 제안하고, Orange 머신러닝 모델 학습 및 분석 도구를 활용한 교육 방법을 제안하였다. Orange는 오픈 소스기반 머신러닝 및 데이터 시각화 도구로서, 복잡한 프로그래밍 없이 시각적인 위젯을 사용하여, 데이터를 학습시켜 머신러닝 모델을 만들 수 있다. Orange는 비전공자 학부생부터 전문가 그룹까지 다양하게 사용되는 플랫폼이다. 본 논문에서는 한 학기 분량의 기초 머신러닝 모델 학습 및 활용교육 커리큘럼과 주별 실습 내용을 제시하였다. 그리고, 머신러닝 모델 학습 및 활용에 대한 교육 내용 실체를 실증하기 위해, Orange 도구를 활용하여, 분류 데이터(Categorical Data) 표본과 수치 데이터(Numerical Data) 표본으로부터 머신러닝 모델을 학습시키고, 모델을 활용하여 모집단의 결과를 예측하는 활용 사례들을 제안하였다. 마지막으로 본 커리큘럼에 대한 교육 만족도를 비전공자 대상으로 조사 및 분석하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제9권2호
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• pp.15-21
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• 2003

본 논문은 IMO의 해사안전위원회에서 결의하고 SOLAS 협약 제5장에 따라 2002년 7월 1일부터 시행되기 시작한 선박자동식별장치(AIS)의 도입목적을 달성하기 위하여 선박 또는 VTS센터에서 성공적인 운영방안을 마련하고, AIS도입에 따라 나타날 수 있는 제반 문제점들을 체계화함으로써 향후 AIS 기술개발이 이용자 측면에서 실용성있게 이루어지도록 하기 위한 지침을 제공하는데 그 목적을 두고 있다. 이를 위하여 AIS의 기술적 특징분석, 국내외 제도분석, 해양사고 현황분석을 통하여 AIS를 선박, VTS센터 및 해상보안시스템에 이용하고자 할 때 나타나는 문제점을 지적하고 그 활용방안을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.17-18
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• 2019

최근 4차 산업혁명의 핵심 분야 중 하나인 인공지능에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 많은 기업들이 인공지능 스피커와 같은 제품을 출시하고 있으나 대부분 비서 역할만을 할 수 있도록 구성된 제품이 대부분이다. 그러나 학교와 같이 많은 사람이 존재하는 경우 시끄러운 환경에서 사용되고 있는 인공지능 스피커는 명령 인식이 제대로 되지 않아 실용도가 저하되는 단점을 가지고 있으며, 현재 인공지능 스피커는 단순한 질의응답 수준의 응대만 가능하여 다소 부족한 부분이 있다. 또한 인공지능의 급속한 발전으로 인공지능 스피커가 아닌 전자제품에 인공지능 비서 기능이 탑재된 제품도 새롭게 출시되어 인공지능 스피커가 필요 없을 수도 있기에, 본 논문에서는 학교와 같은 주변의 소음이 많이 발생하는 교육 환경에서도 소통이 가능한 인공지능 마이크를 활용할 수 있는 모델을 제안한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제21권6호
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• pp.87-96
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• 2021

산업의 발전에 따라 게임에 활용되는 기술도 고도화 되고 있다. 특히, 인공지능 기술은 게임로그를 수집하고 분석하여 패턴을 추출하고 게임의 자동화와 지능화를 위하여 활용되고 있다. 이러한 게임 플레이어의 패턴은 온라인 게임에서 플레이어 매칭, 적대적 NPC의 생성, 게임 월드의 밸런싱 등 적용 범위가 넓다. 본 연구에서는 게임 플레이어의 모델 생성 방법을 제안한다. 모델 생성을 위하여 사냥, 수집, 이동, 전투, 위기관리, 제작, 상호작용 등의 속성을 정의하였으며 의사결정나무 방법을 이용하여 패턴을 추출하고 모델링 하였다. 제안하는 방법의 검증을 위하여 상용 게임의 게임 로그를 이용하여 모델링하고 에러율을 확인하였으며 유효한 결과를 확인하였다.