• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.213-221
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• 2021

4차 산업혁명을 맞이하여 인공지능 교육의 필요성이 증대되었고 코로나19로 인한 온라인 학습 환경은 다양한 인공지능 플랫폼 체험형 수업을 가능하게 하였다. 이 연구에서는 인공지능 플랫폼을 활용하여 인공지능 교육 목표를 달성할 수 있도록 수업안을 개발하여 제안하였다. 활용한 인공지능 플랫폼은 AI for Oceans이며 환경을 위한 프로그램 만들기라는 주제로 6차시 분량의 노벨엔지니어링 기반 STEAM 수업을 설계하였다. 이 모델은 수업의 전체 상황을 아우르며 문제해결의 맥락을 제공한다. 학생들은 AI for Oceans를 체험하며 지도 학습에 대한 충분한 탐색 과정을 거친 후 지도 학습에 대한 이해를 바탕으로 엔트리의 인공지능 블록을 사용하여 환경을 위한 나만의 프로그램을 설계한다. 본 연구에서는 인공지능융합교육을 위하여 인공지능의 원리를 토대로 문제 해결에 활용하여 창의적인 문제해결역량 및 융합적 사고력을 강화하는 것을 목표로 수업안을 개발하여 제시하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권2호
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• pp.22-31
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• 2023

Governments around the world are enacting laws mandating explainable traceability when using AI(Artificial Intelligence) to solve real-world problems. HAI(Human-Centric Artificial Intelligence) is an approach that induces human decision-making through Human-AI collaboration. This research presents a case study that implements the Human-AI collaboration to achieve explainable traceability in governmental data analysis. The Human-AI collaboration explored in this study performs AI inferences for generating labels, followed by AI interpretation to make results more explainable and traceable. The study utilized an example dataset from the Ministry of Oceans and Fisheries to reproduce the Human-AI collaboration process used in actual policy-making, in which the Ministry of Science and ICT utilized R&D PIE(R&D Platform for Investment and Evaluation) to build a government investment portfolio.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.483-494
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• 2020

4차 산업혁명이 도래함으로써 AI 교육에 대한 관심이 증가하고 있다. 미래를 이끌어갈 AI 역량을 갖춘 인재를 양성하기 위해서는 학교 현장에서 AI 교육이 내실 있게 이루어져야 한다. 국내·외에서 AI 교육을 시행하고 있지만, 더 나은 AI 교육을 시행하기 위해서는 AI 교육 플랫폼의 역할이 중요하다고 판단하였기에, 본 연구에서는 AI 교육 플랫폼에 대한 전문가 인식을 조사하였다. 교수·학습관리, 교육용 콘텐츠, 접근성, AI 교육 플랫폼의 성능, 초등학생의 수준 적합도 등의 5가지 기준을 바탕으로 인식조사를 시행하였다. 총 103명의 교육 관련 전문가들을 대상으로 실시하였으며, 조사 결과 Machine Learning for Kids, Teachable Machine, AI Oceans(code.org), 엔트리, 지니 블록, 앱인밴터, Elice, mBlock 등의 8가지 플랫폼 중 엔트리가 초등 AI 교육에 가장 적합한 플랫폼으로 선정되었다. 이는 엔트리가 양질의 교육용 콘텐츠를 제공하고, 접근성이 편리하며, 교수·학습 관리가 가능하고, 초등학생들의 수준에 적합한 AI 교육 플랫폼이기 때문인 것으로 분석된다. 다양한 AI 교육 플랫폼을 학교 현장에 적용하기 위해서 교사를 대상으로 AI 관련 연수를 실시하여 AI 교육 전문가로 양성해야 하며, 지속적으로 AI 교육 플랫폼을 접할 기회를 제공해야 할 것이다. 본 연구는 조사대상 인원이 제한적이었고, 대부분의 인식조사 참여자가 경기도에서 근무하는 전문가라서 모집단 인식조사라고 하기 에는 제한점이 존재한다. 향후 이와 같은 제한점을 보완하기 위한 전국단위의 전문가를 대상한 연구가 진행되어야 할 것으로 판단된다.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.453-462
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• 2020

인공지능(AI)이 발달하면서 누구나 손쉽게 접속하여 인공지능에 대한 내용을 학습하거나, 인공지능 모델을 만드는 등 인공지능 관련 다양한 활동을 할 수 있는 플랫폼들이 많이 생겨났다. 이에 본 연구에서는 다양한 인공지능 교육 플랫폼을 분석하여 인공지능 기반 SW교육 활성화를 위한 프레임워크기반 인공지능 교육 플랫폼을 활용한 SW교육 수업안을 개발하여 제안하였다. 인공지능 기반 SW교육 프레임워크는 컴퓨팅 사고력(Computational Thinking)의 기반 위에서 인공지능 리터러시(literacy)를 함양하는 것을 목표로 학습자 중심의 프로젝트 수업을 구성하여 실생활의 맥락이나 다른 교과와 융합 가능한 요소를 포함하였다. 이를 활용하여 분리수거 도우미 인공지능 만들기라는 주제로 6차시 분량의 프로젝트 기반 수업으로 실과, 사회, 창의적 체험활동을 활용한 SW교육 수업안을 개발하여 제시하였다. 이 프로젝트 수업은 AI Oceans, 엔트리와 같이 어렵지 않은 플랫폼을 활용하여 수업을 구성하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권4호
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• pp.549-566
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• 2022

최근 인공지능(AI) 기술이 급격하게 발전되고 있으며, 이를 활용한 산업이 점차 확대되고 있다. 또한 사회과학 연구분야에서도 인공지능기술의 텍스트 마이닝을 활용한 분석연구가 활발하게 전개되고 있다. 해양수산부에서 소관하는 법률은 125여개로 해양환경, 수산, 선박, 어촌, 항만 등 다양한 분야에서 제정되었다. 해양수산부 법률을 대상으로 한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 양적으로 꾸준하게 증가하고 있다. 이 연구는 해양수산부 법률 관련 연구논문을 대상으로 텍스트 마이닝을 적용하여 국내 연구동향을 분석하였다. 연구방법으로 첫째 텍스트 마이닝의 일종인 토픽 모델링을 수행하여 잠재된 토픽을 파악하였다. 둘째 특정 법률을 주제로 다룬 연구논문의 동시출현 네트워크 분석을 수행하여 주요 주제를 도출하였다. 마지막으로 저자 네트워크 분석을 수행하여 저자 간 사회 연결망을 탐색하였다. 분석결과 시기에 따라 핵심 토픽의 변화를 확인하였으며, 선박안전법, 해양환경관리법 등 법률별 주요 주제를 탐색하였다. 또한 저자 네트워크 분석하여 핵심 연구자를 도출하고, 저자 간 공동연구 성향을 파악하였다. 이를 통해 해양수산부 법률 관련 연구주제의 변화를 탐색하였으며, 향후 연구주제의 다양화와 해양수산 분야 연구의 양적 증가와 질적 성장을 기대한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권3호
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• pp.451-458
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• 2022

In Korea, five major ports have been designated as sulfur oxide emission control areas to reduce air pollutant emissions, in accordance with Article 10 of the "Special Act on Port Air Quality" and Article 32 of the "Ship Pollution Prevention Regulations". As regulations against vessel-originated air pollutants (such as PM, CO2, NOx, and SOx) have been strengthened, the Ministry of Oceans and Fisheries(MOF) enacted rules that newly built public ships should adopt eco-friendly propulsion systems. However, particularly in diesel-electric hybrid propulsion systems,the demand for precise control schemes continues to grow as the fuel saving rate significantly varies depending on the control strategy applied. The conventional Power Take In-Power Take Off(PTI - PTO) mode control adopts a rule-based strategy, but this strategy is applied only in the low-load range and PTI mode; thus, an additional method is required to determine the optimal fuel consumption point. The proposed control method is designed to optimize fuel consumption by applying the equivalent consumption minimization strategy(ECMS) to the PTI - PTO mode by considering the characteristics of the specific fuel oil consumption(SFOC) of the engine in a diesel-electric hybrid propulsion system. To apply this method, a specific fishing vessel model operating on the Korean coast was selected to simulate the load operation environment of the ship. In this study, a 10.2% reduction was achieved in the MATLAB/SimDrive and SimElectric simulation by comparing the fuel consumption and CO2 emissions of the ship to which the conventional rule-based strategy was applied and that to which the ECMS was applied.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.304-305
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• 2022

최근 디지털 통신기술이 해사(海事)분야에도 널리 적용되기 시작하면서 대용량의 데이터가 축적되고 있으며, 이에 따라 데이터과학 및 인공지능 기술을 활용하여 새로운 가치를 창출하기 위한 시도가 널리 이루어지고 있다. 대표적으로 우리나라 해양수산부는 LTE-Maritime 통신망을 기반으로 지능형 해상교통정보 서비스를 2021년부터 국민들에게 제공하고 있으며, 이와 함께 대용량의 해상교통정보를 데이터과학 기반으로 분석하여 서비스를 개선하는 등 부가가치를 창출하기 위한 연구개발이 진행되고 있다. 한편 이러한 해사 분야의 데이터 기반 연구를 수행하기 위해서는 연구자가 원하는 데이터를 적시에 제공받아 활용할 수 있는 법제도적 연구 환경의 조성이 필수적이다. 이번 연구에서는 우리나라 해사 분야 데이터의 종류를 살펴보고, 과학적 분석 및 활용과 관련된 법제도를 식별하였다. 연구 결과 개별 해사데이터의 활용을 제한하는 법제도적 요인이 있음을 확인하였으며, 이를 개선하여 데이터 기반 연구개발을 촉진하기 위한 방안을 제시하였다.