현대사회는 21세기 초반 지식정보사회를 지나 지능정보사회로 바뀌어 가고 있다. 본 연구에서는 지능정보사회에서 요구되는 학습자의 핵심역량을 신장시키기 위하여 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 기반으로 소프트웨어 교육 교수-학습 모형을 개발하였다. 본 모형은 인공지능 자체에 대한 학습의 부담감을 줄이고, 머신러닝을 활용하여 문제를 해결하는 과정에서 핵심역량을 신장시키는 것에 중점을 두었다. 개발된 모형의 구체적인 단계는 문제인식 및 분석, 데이터 수집, 데이터 가공 및 선별, ML모델 훈련 및 평가, ML프로그래밍, 적용 및 해결, 공유 및 환류의 7단계로 구성되어 있다. 본 연구에서 개발한 모형을 학생과 학부모를 대상으로 적용한 결과 긍정적인 반응을 얻을 수 있었으며, 이를 통해 머신러닝 기반의 소프트웨어 교육 프로그램의 개발 및 운영에 작은 밑거름을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 머신러닝 플랫폼을 활용하여 STEAM 교육을 하는 인공지능 융합교육 프로그램이 초등학생의 융합인재소양과 학습몰입에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 동질집단인 초등학교 6학년 44명을 실험집단과 통제집단으로 나누고 통제집단에는 일반 교과 융합 수업 10차시를, 실험집단에는 머신러닝 포 키즈(Machine learning for Kids)를 활용한 STEAM 기반 인공지능 융합 수업 10차시를 적용하였다. 인공지능 융합교육 프로그램은 2015 개정 교육과정의 목표, 성취기준 및 내용 요소를 분석하여 융합교육 프로그램 설계를 위한 교과목 및 수업 내용을 선정하였고, 소프트웨어 수업 모델, 다양한 교수·학습 전략 등을 활용한 교수·학습 과정안 및 학습지를 개발하였다. 융합인재소양 검사와 학습몰입 검사 결과, 실험집단과 통제집단 간에 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 특히 인공지능 기능을 확장시킨 코딩 환경이 학습자들의 몰입과 융합인재소양에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었다. 융합인재소양의 하위 요소 중 융합, 창의 영역과 같은 개인적인 역량을 발휘하는 부분에서 유의미한 차이가 나타났으며, 학습몰입의 하위 요소 중 도전과 능력의 조화, 명확한 목표, 과제에 대한 집중, 자기 목적적 경험 영역에서 유의미한 차이가 나타났다. 추후 더욱 확장된 연구가 이루어진다면, 미래를 대비하는 더욱 효과적인 교육을 위한 기초 연구가 될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 블록형 코딩 방식을 통해 비전공자가 스스로 머신러닝의 쉽게 원리를 구현해 볼 수 있는 딥아이( D.I.Y, Deep AI Yourself) 플랫폼을 제안하였다. 딥아이는 구글의 오픈 소스 블록형 코딩 툴 개발 라이브러리인 Blockly를 기반으로 머신러닝 알고리즘을 쉽게 구현할 수 다양한 블록으로 구성되어 있다. Blockly는 CSR 기반이며 사용자가 개발한 블록 코드는 내부적으로 코드 생성기에 의해 파이썬 코드 등으로 변환되어 백엔드 서버에서 처리를 하며 결과를 사용자에게 제공한다.
4차 산업 혁명 시대는 디지털 혁명 위에 구축되고 있다. 이러한 기술 발전을 이해하고 올바르게 활용하기 위해서 디지털 리터러시 교육의 필요성이 대두되었다. 이에 본 연구는 디지털 리터러시의 구성요소를 알아보고 그에 따른 디지털 리터러시 함양을 위한 교육과정 및 교수 학습 방법 개선안, 교수자 디지털 리터러시 함양 방안을 제시하였다. 교육과정은 디지털 문제 해결력 확대를 통한 개선이 필요하다. 교수 학습 방법 개선안은 쌍방향 플랫폼 구축을 통해, 교수자와 학습자의 소통·협업·공유를 바탕으로 연계 및 융합형 교육모델을 제시할 필요가 있다. 마지막으로 교수자 디지털 리터러시 함양 안으로 학습자 중심의 교육모델을 쉽게 설계할 수 있는 교육환경 개선이 매우 중요함을 제시하였다. 본 연구는 디지털 기술로 연결된 환경에서 디지털 리터러시를 통한, 소통과 협업 기반의 교육환경 조성을 위한 기초 자료를 제시했음에 그 의의가 있으며, 향후 본 연구를 기반으로 한 교수·학습 지원 시스템을 개발하고자 한다.
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.
최근 인공지능 기술의 발달에 따라 사용자의 편의성을 위한 기술이 많이 개발되고 있다. 그중 자율주행차에 대한 관심이 나날이 증가하고 있다. 현재 많은 자동차 기업에서 자율주행차 상용화를 목표로 하고 있다. 상용화를 뒷받침할 정부의 새롭고 합리적인 정책 수립의 기반을 조성하기 위하여 뉴스 기사 데이터를 통해 여론의 변화와 인식을 분석하고자 하였다. 따라서 본 논문에서는 최근 3년간 자율주행차와 유사한 용어가 언급된 뉴스 기사 데이터 35,891건을 수집하고, 네트워크 분석하였다. 분석결과, '자율주행', 'AI', '미래', '현대자동차', '자율주행차', '자동차', '산업', '전기차' 등의 주요 키워드가 도출되었다. 또한, 자율주행차 산업은 자동차 기업뿐만 아니라, 반도체 기업, 빅테크 기업 등 다양한 산업과 융합되며 더욱 빠르고 다양한 플랫폼과 서비스 산업으로 발전하고 있으며, 산업의 융복합에 주목하고 있는 것으로 나타났다. 여론의 변화와 인식을 지속적으로 확인하기 위해 SNS 데이터나 기술 트렌드의 지속적인 분석을 통한 인식 분석이 필요할 것으로 판단된다.
최근 높은 접근성을 기반으로 다양한 콘텐츠가 양산됨에 따라 미디어 콘텐츠 시장이 더욱 활성화되고 있다. 사용자들은 취향에 맞는 콘텐츠를 찾고자 하며, 각 플랫폼에서 콘텐츠의 개인화 추천을 위해 경쟁하고 있다. 효율적인 추천시스템을 위해서는 양질의 메타데이터가 필요하다. 기존의 플랫폼들은 영상의 메타데이터를 사용자가 직접 입력하는 방식을 취하고 있다. 이는 많은 양의 데이터를 처리하는 데에 시간과 비용을 낭비하게 할 것이다. 본 논문에서는 미디어 초개인화 추천을 위해서 영화예고편을 바탕으로, 영상의 YCrCb 컬러 모델을 기반으로 키프레임을 추출하고, 인공지능의 지도학습을 통해 영화 장르를 구별하고 추후 메타데이터 생성을 위한 활용방안을 제안하고자 한다.
본 논문에서 챗봇에서 사용하는 AI알고리즘과 자연어처리 방법을 분류하고 제시하고 챗봇 구현에 사용할 수 있는 프레임워크에 대해서도 기술한다. 챗봇은 사용자 인터페이스를 대화방식으로 구성하여 입력된 문자열을 해석하고 입력된 문자열에 적절한 답을 학습된 데이터에서 선택하여 출력하는 구조의 시스템이다. 최근 콜센터와 주문 업무에 적용하여 인건비를 감소하고 정확한 업무를 할 수 있는 장점이 있다. 하지만 질문에 대한 적정한 답변 집합을 생성하기 위해 학습이 필요하며 이를 위해 상당한 계산 기능을 갖는 하드웨어가 필요하다. 개발을 하는 업체는 물론 AI분야 개발을 학습하는 학생들의 실습은 한계가 있다. 현재 챗봇은 기존의 전통적인 업무를 대체하고 있으며 시스템을 이해하고 구현하는 실습과정이 필요한 실정이다. 정형화되어 있는 데이터에 대해서만 응답을 하는 수준을 넘어 딥러닝 등의 기술을 적용하여 비정형 데이터를 학습시켜 질문에 대한 응답의 정확성을 높이기 위해 RNN과 Char-CNN 등을 사용해야한다. 챗봇을 구현하기 위해서는 이와 같은 이론을 이해하고 있어야한다. 본 논문에서는 단기간에 챗봇 코딩교육에 활용할 수 있는 방안과 기존 개발자, 학생들이 챗봇 구현을 할 수 있는 플랫폼을 활용하여 학생들이 전체시스템을 구현 예를 제시하였다.
With the advent of the era of the 4th Industrial Revolution, various support policies and programs are being introduced as the promotion of startups related to the 4th industry is promoted as a core policy of the government. Based on major technologies such as Artificial Intelligence(AI), Big Data, Internet of Things(IoT), Blockchain, and Automation leading the 4th industrial revolution, logistics and distribution companies are expanding the range of markets and services provided. The purpose of this study is to examine the current status of startups in the logistics field based on major technologies of the 4th Industrial Revolution, which are rapidly growing at home and abroad, and suggest implications for revitalizing logistics startups through a policy demand survey. As a result of the study, in order to foster domestic logistics startups, we propose policy support for integration of logistics startups, integrated management of information, provision of physical space, network platform, and practical education and mentoring.
사회경제적 발전과 교육부의 창의인성교육의 강화와 함께 일반국민도 미술품에 대한 향유문화가 고조되고 있고, 미술품이 투자대체제로써의 관심이 증대되고 있는 흐름 속에 미술품 시장의 산업화가 확대되고 있다. 최근 정부에서도 미술진흥 중장기 계획 수립을 발표하는 등 미술품 시장 활성화를 위한 정책적 의지를 나타내고 있다. 4차산업혁명 시대의 도래로 인공지능(AI), 가상현실(VR), 빅데이터 등 지능정보기술과 융 복합하는 현대미술 콘텐츠가 선보이고 있고, 인문학 및 창의융합에 대한 사회적 관심도 고조되고 있다. 이에 따라 누구나 쉽게 미술시장 정보에 접근할 수 있게 하고, 작가와 가격대별 검색기능과 분석자료, 비평 등 통합정보를 제공하는 등 미술시장의 투명화와 활성화 전략의 수립이 필요하다. 본 논문은 미술시장 경매거래정보 제공, 미술시장 보고서 및 뉴스 제공, 홍보 플랫폼 제공, 미술시장 분석서비스 및 회원관계관리 서비스를 제공하는 미술품 거래정보 온라인 제공시스템 구축을 위한 정보시스템계획을 수립하였다. 이를 위해 미술시장에 대한 환경분석과 중점분석을 통해 미래모델을 수립하였으며, 이에 따른 전략과제와 이행계획도 수립하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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