• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제11권6호
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• pp.514-530
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• 2005

본 논문은 인터넷에 연결된 여러 형태의 플랫폼 상에 장착되어 있는 다양한 응용 프로그램 통합을 지원하는 e-비즈니스 응용 프로그램 통합(eAI) 프레임워크를 제안한다. 연결된 응용 프로그램은 프레임워크를 구성하고 있는 워크플로우 시스템에 의해서 구동되고 조정되면서 특정 비즈니스 목적을 달성하게 된다. 프레임워크 구성을 위해서 5개의 하위 프레임워크 구성 모듈이 도출되었으며 도출된 각 모듈의 기능과 역할이 정의되었다. 도출된 5개의 하위 모듈은 비즈니스 프로세스 설계 툴, eAI 플랫폼, 비즈니스 프로세스 변환 모듈, UDDI 연결 모듈, 그리고 워크플로우 시스템을 포함한다. 제안된 프레임워크 환경에서 기업 내$\cdot$외부 응용 프로그램들은 방화벽에 구애되지 않고 손쉽게 통합될 수 있다. 본 논문에서는 제안된 시스템의 구현을 위한 워크플로우 시스템의 확장에 대해서 비교적 자세하게 기술하였으며, 구현된 eAI 프레임워크를 사용한 응용 프로그램 구현을 통하여 제안된 프레임워크의 유용성을 확인하였다. 완전한 기능을 갖춘 eAI 솔루션은 이 프레임워크에 추가적인 기능을 점진적으로 추가함으로써 구현 가능하다.

• 정보교육학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.375-384
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• 2022

2022 개정 교육과정에서 인공지능 교육이 초등교육에서 필수화됨에 따라 초등학생을 위한 인공지능 교육과정 개발이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 초등학생들의 인공지능 소양을 기르기 위한 내용체계표를 개발하였다. 인공지능 교육 영역을 크게 인공지능 이해와 인공지능 개발로 구분하였고, 세부 영역을 인공지능 활용, 인공지능 영향, 인공지능 윤리, 인공지능 인식, 데이터 탐색, 데이터 표현, 인공지능 예측 등 8가지로 구분하였다. 또한, 영역별로 주제 요소와 성취기준을 제시하고, 그것에 대한 타당성을 검증하기 위해 2차에 걸친 전문가 델파이조사를 하였다. 인공지능 교육 내용체계표에 대한 전문가 의견을 반영한 후 최종안을 확정하였다. 향후 인공지능교육이 초등학교에서 확대되려면, 본 연구에서 제안한 인공지능 교육 내용체계에 따라 교재와 교구를 개발하고, 그것을 학교에 적용할 수 있도록 수업 시수를 확보해야 하며, 학교 현장에 적용하면서 발생된 문제점을 수정·보완하는 등 지속적인 연구가 필요하다.

• 실천공학교육논문지
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• 제15권3호
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• pp.597-603
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• 2023

본 연구는 교원의 AI디지털역량을 평가하고 연수에 활용할 수 있는 교원의 AI디지털 역량에 대한 단계별 프레임워크 개발에 대한 것이다. 이를 위해 AI디지털역량에 대해 활용과 소양의 관점을 테크놀로지컬교수내용지식(TPACK)의 관점과 연계하여 분석하였다. 그리고 단계별 교원의 AI디지털 역량 선행연구 사례로 영국교육훈련재단의 3단계 역량, 유네스코 ICT 교사 역량 프레임워크 등을 제시하였다. 그리고 본 연구에서는 선행연구와 국내의 여건을 고려하여 교원의 AI디지털 역량을 진입, 적응, 선도의 3단계로 구분하여 제시하였다. 최초 진입단계는 2차에 델파이 조사를 통과하였으며 그 외 2개 단계는 1차에서 통과하였다. 최종 진입단계는 AI디지털에 대해 이해는 하였지만, 실천에 어려움을 겪는 단계, 적응단계는 표준교육과정에 적용하는 수준, 선도단계는 심화과정에 AI디지털 적용과 타 교사에게 모델이 되는 수준으로 기술하였다. 본 연구에서 제시한 총괄 AI디지털 역량을 통하여 세부적인 역량 개발이 가능하며 평가문항개발의 참고자료로 이용할 수 있다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권4호
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• pp.439-449
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• 2023

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.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.7-15
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• 2022

정보와 기술의 탈중앙화/분권, 공유/개방, 연결을 통한 개별 맞춤 시대의 지능화 세계 지향으로 그 어느 때 보다도 인공지능에 대한 관심과 기술적 담론 속에 기대와 우려가 교차하는 경향을 자주 보게 된다. 최근에는 2045년 전, 후로 AI의 특이성(Singularity)이 나타날 것이라는 미래학자들의 주장도 쉽게 찾아볼 수 있다. 이제는 다가올 인공지능 시대에서 AI와 함께 상생하고 번영하는 공존 패러다임을 만들기 위한 준비의 일환으로 보다 올바른 AI 윤리와 규제 설정을 위한 표준 프레임워크가 요구되고 있다. 주요지침 설정 누락의 위험성 배제와 타당하고 보다 합리적인 지침 항목과 평가 기준을 가늠 할 수 있는 방안이 점차 큰 연구문제로 나타나고 있기 때문이다. 이런 연구문제 해결과 동시에 AI 윤리와 규제 설정에 대한 지속적인 경험과 학습효과가 연결 발전될 수 있도록 국제기구/국가/기업의 AI 윤리와 규제에 대한 가이드 라인 자료 등을 수집하여 설정 연구모형과 텍스트 마이닝 탐색 분석을 통해 표준 프레임워크(SF: Standard Framework) 설정 방안을 연구 제시한다. 본 연구결과는 향후 보다 발전적인 AI 윤리와 규제지침 항목 설정과 평가 방안연구에 기초 선행연구 자료로 기여될 수 있을 것이다.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.59-69
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• 2020

본 연구에서는 Computational Thinking 기반의 인공지능(AI)교육에 대한 학습자의 내재적 사고의 변화를 살펴보기 위한 평가도구 개발의 기준과 프레임워크를 구성하여 제시하고자 하였다. 이를 위해 데이터수집을 위한 인지적 학습보조(Agency)의 단계, 수집된 데이터의 특징을 분해하여 데이터의 패턴을 인식하고 카테고리화 과정을 수행하는 추상화(Abstracting)의 단계, 추상화과정을 수행한 정제된 데이터를 토대로 알고리즘을 구성하는 모델링(Modeling)단계의 일련의 순차적 과정이 평가요소로 구성되었다. 또한 학습자의 인식, 학습, 행동, 결과에 대한 인지적영역에 대한 평가가 구성되었으며, 학습자의 문제해결의 과정과 결과에 대하여 지식, 역량, 태도의 영역에 대하여 측정을 하게 됨으로써 AI교육에 대한 학습의 내재적인 인지영역의 변화와 결과에 대한 평가를 할 수 있도록 프레임 워크가 설계되었다. 연구의 결과는 교수학습의 맥락에 따른 개별화된 평가도구 개발에 대한 프레임워크를 구성하였다는 점에서 의미가 있으며, 향후 AI교육의 다양한 영역에서 활용될 수 있는 기준으로서 활용될 수 있을 것이다.

• 정보교육학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.639-653
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• 2019

본 연구에서는 Computational Thinking기반의 인공지능교육을 위한 프레임워크와 인지적 학습환경 구성의 절차를 구현하고자 하였으며, 추후 인공지능교육을 위한 교육과정 설계의 이론적 근거를 제시하고자 하였다. 연구의 결과를 토대로 데이터수집 및 발견의 단계에서 추상화 과정을 통해 알고리즘과 문제해결의 모형을 선택하는 학습모형을 제시하였고 이를 자동화하여 평가하는 단계를 기반으로 문제해결 및 예측하는 과정을 수행함으로써 인공지능을 활용한 문제해결력을 기를 수 있는 Computational Thinking 기반 AI의 교수학습모형을 제시하였다. 인공지능교육에 대한 인지적 학습환경과 관련된 연구를 분석하여 Computational Thinking의 핵심 사고과정 중 하나인 추상화의 단계를 중심으로 절차를 구성하였으며, Agency(학습보조)에서 Modeling(인지적 구조화)으로의 전이를 토대로 학습구성의 단계를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 인공지능교육의 프레임워크와 인지적 학습환경 구성의 절차는 Computational Thinking을 기반으로 제시되었다는 점에서 특징을 갖고 있으며 추후 인공지능기반 교수학습연구의 근간이 될 것으로 기대한다.

• 전자통신동향분석
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• 제36권2호
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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.

• Journal of Smart Tourism
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• 제1권4호
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• pp.9-18
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• 2021

The impacts that AI and robotics systems can and will have on our everyday lives are already making themselves manifest. However, there is a lack of research on the ethical impacts and means for amelioration regarding AI and robotics within tourism and hospitality. Given the importance of designing technologies that cross national boundaries, and given that the tourism and hospitality industry is fundamentally predicated on multicultural interactions, this is an area of research and application that requires particular attention. Specifically, tourism and hospitality have a range of context-unique stakeholders that need to be accounted for in the salient design of AI systems is to be achieved. This paper adopts a stakeholder approach to develop the conceptual framework to centralize human values in designing and deploying AI and robotics systems in tourism and hospitality. The conceptual framework includes several layers - 'Human-human-AI' interaction level, direct and indirect stakeholders, and the macroenvironment. The ethical issues on each layer are outlined as well as some possible solutions to them. Additionally, the paper develops a research agenda on the topic.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제34권1호
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• pp.150-190
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• 2024

This article proposes a framework to elucidate the structural dynamics of the generative AI ecosystem. It also outlines the practical application of this proposed framework through illustrative policies, with a specific emphasis on the development of the Korean generative AI ecosystem and its implications of platform strategies at AI platform-squared. We propose a comprehensive classification scheme within generative AI ecosystems, including app builders, technology partners, app stores, foundational AI models operating as operating systems, cloud services, and chip manufacturers. The market competitiveness for both app builders and technology partners will be highly contingent on their ability to effectively navigate the customer decision journey (CDJ) while offering localized services that fill the gaps left by foundational models. The strategically important platform of platforms in the generative AI ecosystem (i.e., AI platform-squared) is constituted by app stores, foundational AIs as operating systems, and cloud services. A few companies, primarily in the U.S. and China, are projected to dominate this AI platform squared, and consequently, they are likely to become the primary targets of non-market strategies by diverse governments and communities. Korea still has chances in AI platform-squared, but the window of opportunities is narrowing. A cautious approach is necessary when considering potential regulations for domestic large AI models and platforms. Hastily importing foreign regulatory frameworks and non-market strategies, such as those from Europe, could overlook the essential hierarchical structure that our framework underscores. Our study suggests a clear strategic pathway for Korea to emerge as a generative AI powerhouse. As one of the few countries boasting significant companies within the foundational AI models (which need to collaborate with each other) and chip manufacturing sectors, it is vital for Korea to leverage its unique position and strategically penetrate the platform-squared segment-app stores, operating systems, and cloud services. Given the potential network effects and winner-takes-all dynamics in AI platform-squared, this endeavor is of immediate urgency. To facilitate this transition, it is recommended that the government implement promotional policies that strategically nurture these AI platform-squared, rather than restrict them through regulations and stakeholder pressures.