This paper proposes a compact eAI framework for the integration of various types of applications deployed on different platforms in the Internet. The applications are connected and invoked to achieve a business goal by the coordination of the workflow system in the framework. for the construction of the framework, five sub-modules are elicited and the functions and roles of each module are defined. The elicited five sub-modules include business process modeling tool, eAI platform, business processes transform module, UDDI connection module, and workflow system. In the framework, intra and inter organizational applications can be integrated together across firewalls. In this paper, the extension of a workflow system to implement the framework is also described in detail and the usefulness of the framework is ascertained by implementing an application process within the framework. A full-fledged eAI solution can be constructed by gradually adding supplementary functions within this framework.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.26
no.5
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pp.375-384
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2022
As artificial intelligence(AI) education becomes essential in elementary schools with the revised 2022 curriculum, it is necessary to develop an AI curriculum for elementary school students. In this study, I developed the AI content framework to cultivate AI literacy of elementary school students. AI education areas were largely divided into AI understanding and AI development, and detailed areas were divided into eight categories: using of AI, impact of AI, AI ethics, recognition of AI, data expression, data exploring, learning of AI, and prediction of AI. In addition, twice expert Delphi surveys were conducted to verify the validity of the subject elements and achievement standards for each area. The final draft was finalized after reflecting expert opinions on the AI education content framework. In order for AI education to be expanded in elementary schools in the future, continuous research is needed, such as developing textbooks and teaching tools according based on the AI framework proposed in this study, securing the lesson hours to apply them to schools, and correcting and supplementing the problems of them.
This study evaluates the AI digital competencies of teachers and presents a step-by-step framework for teacher's AI digital competencies that can be utilized in training. To do this, AI digital competencies were analyzed from the perspective of utilization and disposition, linked with the Technological Pedagogical Content Knowledge (TPACK) perspective. Then, as a precedent for step-by-step teacher AI digital competencies, the 3-step competency of the British Education and Training Foundation and the UNESCO ICT Teacher Competency Framework were presented. In this study, teacher's AI digital competencies were divided into three stages: entry, adaptation, and leadership, considering precedent research and domestic conditions. The initial entry stage passed the validity test in the second round of the Delphi survey, and the other two stages passed in the first round. The final entry stage is described as a stage where teachers understand AI digital but have difficulty implementing it, the adaptation stage is a level applied to standard curricula, and the leadership stage is a level where AI digital is applied in advanced courses and teachers serve as models for others. Through the overall AI digital competencies presented in this study, detailed competency development is possible, and it can be used as a reference material for developing evaluation items.
This paper deals with a resource efficient artificial intelligence (AI) service architecture for multi-channel video streams. As an AI service, we consider the object detection model, which is the most representative for video applications. Since most object detection models are basically designed for a single channel video stream, the utilization of the additional resource for multi-channel video stream processing is inevitable. Therefore, we propose a resource efficient AI service framework, which can be associated with various AI service models. Our framework is designed based on the modular architecture, which consists of adaptive frame control (AFC) Manager, multiplexer (MUX), adaptive channel selector (ACS), and YOLO interface units. In order to run only a single YOLO process without regard to the number of channels, we propose a novel approach efficiently dealing with multi-channel input streams. Through the experiment, it is shown that the framework is capable of performing object detection service with minimum resource utilization even in the circumstance of multi-channel streams. In addition, each service can be guaranteed within a deadline.
With the aim of an intelligent world in the age of individual customization through decentralization of information and technology, sharing/opening, and connection, we often see a tendency to cross expectations and concerns in the technological discourse and interest in artificial intelligence more than ever. Recently, it is easy to find claims by futurists that AI singularity will appear before and after 2045. Now, as part of preparations to create a paradigm of coexistence that coexists and prosper with AI in the coming age of artificial intelligence, a standard framework for setting up more correct AI ethics and regulations is required. This is because excluding the risk of omission of setting major guidelines and methods for evaluating reasonable and more reasonable guideline items and evaluation standards are increasingly becoming major research issues. In order to solve these research problems and at the same time to develop continuous experiences and learning effects on AI ethics and regulation setting, we collect guideline data on AI ethics and regulation of international organizations / countries / companies, and research and suggest ways to set up a standard framework (SF: Standard Framework) through a setting research model and text mining exploratory analysis. The results of this study can be contributed as basic prior research data for more advanced AI ethics and regulatory guidelines item setting and evaluation methods in the future.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.24
no.1
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pp.59-69
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2020
The purpose of this study is to design the framework of evaluation on learner's cognitive skill for artificial intelligence(AI) education through computational thinking. To design the rubric and framework for evaluating the change of leaner's intrinsic thinking, the evaluation process was consisted of a sequential stage with a) agency that cognitive learning assistance for data collection, b) abstraction that recognizes the pattern of data and performs the categorization process by decomposing the characteristics of collected data, and c) modeling that constructing algorithms based on refined data through abstraction. The evaluating framework was designed for not only the cognitive domain of learners' perceptions, learning, behaviors, and outcomes but also the areas of knowledge, competencies, and attitudes about the problem-solving process and results of learners to evaluate the changes of inherent cognitive learning about AI education. The results of the research are meaningful in that the evaluating framework for AI education was developed for the development of individualized evaluation tools according to the context of teaching and learning, and it could be used as a standard in various areas of AI education in the future.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.47
no.2
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pp.21-29
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2024
Fueled by international efforts towards AI standardization, including those by the European Commission, the United States, and international organizations, this study introduces a AI-driven framework for analyzing advancements in drone technology. Utilizing project data retrieved from the NTIS DB via the "drone" keyword, the framework employs a diverse toolkit of supervised learning methods (Keras MLP, XGboost, LightGBM, and CatBoost) enhanced by BERTopic (natural language analysis tool). This multifaceted approach ensures both comprehensive data quality evaluation and in-depth structural analysis of documents. Furthermore, a 6T-based classification method refines non-applicable data for year-on-year AI analysis, demonstrably improving accuracy as measured by accuracy metric. Utilizing AI's power, including GPT-4, this research unveils year-on-year trends in emerging keywords and employs them to generate detailed summaries, enabling efficient processing of large text datasets and offering an AI analysis system applicable to policy domains. Notably, this study not only advances methodologies aligned with AI Act standards but also lays the groundwork for responsible AI implementation through analysis of government research and development investments.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.23
no.6
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pp.639-653
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2019
The purpose of this study is to design an instructional framework and cognitive learning environment for AI education based on computational thinking in order to ground the theoretical rationale for AI education. Based on the literature review, the learning model is proposed to select the algorithms and problem-solving models through the abstraction process at the stage of data collection and discovery. Meanwhile, the instructional model of AI education through computational thinking is suggested to enhance the problem-solving ability using the AI by performing the processes of problem-solving and prediction based on the stages of automating and evaluating the selected algorithms. By analyzing the research related to the cognitive learning environment for AI education, the instructional framework was composed mainly of abstraction which is the core thinking process of computational thinking through the transition from the stage of the agency to modeling. The instructional framework of AI education and the process of constructing the cognitive learning environment presented in this study are characterized in that they are based on computational thinking, and those are expected to be the basis of further research for the instructional design of AI education.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.31
no.3
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pp.149-163
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2024
As conversational AI systems such as ChatGPT have become more advanced, researchers are exploring ways to use them in education. However, we need effective ways to evaluate these systems before allowing them to help teach students. This study proposes a detailed framework for testing conversational AI across three important criteria as follow. First, specialized benchmarks that measure skills include giving clear explanations, adapting to context during long dialogues, and maintaining a consistent teaching personality. Second, adaptive standards check whether the systems meet the ethical requirements of privacy, fairness, and transparency. These standards are regularly updated to match societal expectations. Lastly, evaluations were conducted from three perspectives: technical accuracy on test datasets, performance during simulations with groups of virtual students, and feedback from real students and teachers using the system. This framework provides a robust methodology for identifying strengths and weaknesses of conversational AI before its deployment in schools. It emphasizes assessments tailored to the critical qualities of dialogic intelligence, user-centric metrics capturing real-world impact, and ethical alignment through participatory design. Responsible innovation by AI assistants requires evidence that they can enhance accessible, engaging, and personalized education without disrupting teaching effectiveness or student agency.
Kim, J.K.;Kim, H.J.;Cho, Y.C.P.;Kim, H.M.;Lyuh, C.G.;Han, J.;Kwon, Y.
Electronics and Telecommunications Trends
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v.36
no.2
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pp.32-42
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2021
The rapid growth of deep-learning applications has invoked the R&D of artificial intelligence (AI) processors. A dedicated software framework such as a compiler and runtime APIs is required to achieve maximum processor performance. There are various compilers and frameworks for AI training and inference. In this study, we present the features and characteristics of AI compilers, training frameworks, and inference engines. In addition, we focus on the internals of compiler frameworks, which are based on either basic linear algebra subprograms or intermediate representation. For an in-depth insight, we present the compiler infrastructure, internal components, and operation flow of ETRI's "AI-Ware." The software framework's significant role is evidenced from the optimized neural processing unit code produced by the compiler after various optimization passes, such as scheduling, architecture-considering optimization, schedule selection, and power optimization. We conclude the study with thoughts about the future of state-of-the-art AI compilers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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