• 공학교육연구
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• 제24권3호
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• pp.50-57
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• 2021

Although the mathematics education process in AI education is a very important issue, little cases are reported in developing effective methods on AI and mathematics education at the university level. The universities cover all fields of mathematics in their curriculums, but they lack in connecting and applying the math knowledge to AI in an efficient manner. Students are hardly interested in taking many math courses and it gets worse for the students in humanities, social sciences and arts. But university education is very slow in adapting to rapidly changing new technologies in the real world. AI is a technology that is changing the paradigm of the century, so every one should be familiar with this technology but it requires fundamental math knowledge. It is not fair for the students to study all math subjects and ride on the AI train. We recognize that three key elements, SW knowledge, mathematical knowledge, and domain knowledge, are required in applying AI technology to the real world problems. This study proposes a modular approach of studying mathematics knowledge while connecting the math to different domain problems using AI techniques. We also show a modular curriculum that is developed for using math for AI-driven autonomous driving.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제3권
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• pp.71-82
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• 1994

Knowledge acquisition, maintenance of knowledge base, and validation and verification of knowledge are the addressed bottlenecks of building successful knowledge based systems. Along with the increment of interesting in the knowledge based systems, the organization needs to develop a new one although it has a similar one. This causes several serious problems including knowledge redundancy and maintenance of knowledge base. This paper present three models of the reusable knowledge base which might be the solution to the above problem. Three models are : 1) multiple knowledge bases for a single AI application, 2) multiple knowledge bases for multiple AI applications, 3) a single knowledge base for multiple AI applications. A new approach to build such a reusable knowledge base in a homogeneous environment is presented. Our model combines the essential object-oriented techniques with rules in a consistent manner. Important aspects of applying object-oriented techniques to AI are discussed (inheritance, encapsulation, message passing), and some potential problems in building an AI application (decomposition technique of knowledge, search time, and heterogeneous environment) are pointed out. The models of a reusable knowledge base provide several amenities : 1) reduce the knowledge redundancy, 2) reduce the effort of maintenance of the knowledge base, 3) reuse the resource of the multiple domain knowledge bases, 4) reduce the development time.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.27-38
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• 2023

본 논문에서는 시간의 흐름에 따라 새로운 데이터를 지속적으로 학습하고 성장할 수 있는 연속 학습 기반 대화형 AI 에이전트를 제안한다. 연속학습 기반 대화형 AI 에이전트는 태스크 관리자 (Task Manager), 사용자 속성 추출(User Attribute Extraction), 자동 확장 지식 그래프(Auto-growing Knowledge Graph), 크게 3가지 요소로 구성된다. 태스크 관리자는 사용자와의 대화에서 새로운 데이터를 발견하면 이전에 학습한 지식을 통해 새로운 태스크를 생성한다. 사용자 특성 추출 모델은 새로운 태스크에서 사용자의 특성을 추출하고, 자동 확장 지식 그래프는 새로운 외부 지식을 지속적으로 학습할 수 있도록 한다. 한정된 데이터셋을 기반으로 학습된 기존 대화형 AI 에이전트와 달리, 본 논문에서 제안하는 방법은 지속적인 사용자의 특성과 지식 학습을 기반으로 대화를 가능하게 한다. 연속학습 기술이 적용된 대화형 AI 에이전트는 사용자와의 대화가 축적될수록 개인 맞춤형 대응이 가능하며, 새로운 지식에도 대응이 가능하다. 본 논문에서는 시간에 따른 대화 생성 모델의 성능 변화 실험을 통해 제안하는 방법의 가능성을 검증한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.665-672
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• 2021

21세기 인류는 AI 실용 시대를 열어 가고 있다. 이제껏 인류는 산업 구조가 고도화 되어도 지식 생산의 추상화 작업 만큼은 자신의 고유 영역이라 보았는 데 그 믿음에 의구심을 갖게 되었고, 이에 현대인은 인간과 기계 지능을 구분하고 자신의 정체성을 새롭게 구축해야 하는 상황에 놓이게 되었다. 이에 본 논문은 현대 인류의 정체성을 과거로부터 축적한 지식의 결과라는 관점에서 살피고자 하였다. 이러한 논의를 지구와 인류 출현으로부터 시작하는 "단계별 지식 축적 방식의 변화" 라는 역사 모형으로 요약하여 제시하였다. 이 분석 모형의 1 단계는 지구 상에 인간 지능 출현까지의 "DNA 지식 축적" 이다. 2단계는 스스로 지식을 생산할 수 있게 된 인간의 생물학적 지능에 의한 "문명 지식 축적" 과정이다. 현재는 3단계로 분류되며 AI 기술을 이용한 "기계적 지식 축적"단계로 진입하고 있다고 보았다. 본 논문은 인류 역사를 이러한 단계별 지식 축적 모형으로 제안하며 관련한 논의를 기술하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권8호
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• pp.217-224
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• 2020

본 연구는 인공지능 수용의도를 증가시킬 수 있는 정책적 시사점을 제시하고자 하였다. 이를 위해 인공지능에 대한 지식수준과 감정적 요인이 인공지능 수용의도에 미치는 영향을 확인하였고, 이에 대한 영향을 정부신뢰가 조절하는지 검증하고자 위계적 회귀분석을 활용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 인공지능에 대한 지식수준이 높을수록 수용의도가 증가하였고, 인공지능에 대한 감정이 부정적으로 형성될수록 인공지능의 수용의도가 감소하였다. 그리고 수용의도에 미치는 영향은 인공지능에 대한 감정, 정부신뢰, 지식 순으로 나타났다. 둘째, 규제에 대한 정부신뢰가 높을수록 수용의도가 증가하였으며, 규제에 대한 정부신뢰가 낮은 집단일수록 인공지능에 대한 감정이 수용의도에 미치는 영향이 더 큰 것으로 나타났다. 한편, 인구통계학적 요인 중 종교가 인공지능 수용의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타나 후속연구에 대한 필요성을 제안하였다. 이 연구는 전반적인 인공지능에 대한 지식과 감정, 그리고 규제에 대한 정부신뢰라는 변인을 통해 인공지능에 대한 인식과 판단을 실증 분석하여 인공지능 연구를 위한 기초자료를 제공하는데 의의가 있다.

• 한국의류학회지
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• 제47권4호
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• pp.743-759
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• 2023

Collaboration between AI and fashion designers is becoming essential. Thus, this study explored (1) 321 consumer responses to fashion designers, comparing their capabilities and product quality across different designer types, (2) the relationship between designer capabilities and perceived product quality, and (3) the moderating role of AI knowledge in the effect of capabilities on perceived product quality. Data were analyzed using EFA, ANOVA, regression, and moderation analysis. The results indicated that subjects perceived human designers as having higher capabilities and perceived product quality than AI designers. All subjects' perceived creativity and empathy significantly impacted the perceived functionality, aesthetics, and symbolism-sociality of clothing. Additionally, the perceived creativity of AI and human+AI designers, and the perceived empathy of human and human+AI designers, significantly influenced the perceived functionality and symbolism-sociality, but the perceived creativity of human designers and empathy of AI designers did not directly impact perceived functionality and symbolism-sociality. Moreover, perceptions of the designers' capabilities significantly aesthetics in all subjects. Furthermore, low levels of perceived consumer AI knowledge enhanced the positive impact of perceived human+AI designers' creativity and empathy on perceived functionality and aesthetics. The study suggests that fashion companies should refrain from revealing AI designers at this time.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제31권3호
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• pp.358-377
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• 2021

Knowledge drives business innovation. However, even if companies have the same knowledge element in the business ecosystem, innovation performance varies depending on the structural position of the technical knowledge network. This study investigated whether there is a difference in exploitative innovation according to the structural position of the AI technical knowledge network. We collected patents from the top 100 digital companies registered with the US Patent Office from 2015 to 2019 and classified the companies into knowledge producer-based brokers, knowledge absorber-based brokers, knowledge absorbers, and knowledge producers from the perspective of knowledge creation and flow. The analysis results are as follows. First, a few of the top 100 digital companies disseminate, absorb, and mediate knowledge, while the majority do not. Second, exploitative innovation is the largest, in the order of knowledge producer, knowledge absorber-based broker, knowledge absorber, and knowledge producer-based broker. Finally, patents for industrial intelligence occupy a large proportion, and knowledge producers are leading exploitative innovation. Therefore, latecomers need to expand their resources and capabilities by citing patents owned by leading companies and converge with existing industries into AI-based industries.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.350-358
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• 2020

본 연구는 인공지능에 대한 지식과 감정적 요인 그리고 수용의도 간의 관계에서 위험인식이 어떤 영향을 미치는지 그 과정을 살펴보고자 매개 및 조절효과를 실증 분석하였고, 인공지능의 수용성을 높일 수 있는 시사점을 제시하였다. 이를 위해 10대부터 40대까지 설문조사를 실시하여 1,969명의 유효 표본을 확보하였고, 분석방법으로는 매개회귀분석과 조절회귀분석을 활용하였다. 분석결과에 따르면, 첫째, 인공지능에 대한 지식과 감정은 인공지능 수용의도에 유의한 영향을 보였다. 둘째, 인공지능에 대한 감정과 수용의도의 관계에서 위험 인식은 부분매개효과 및 조절효과를 확인하였다. 셋째, 인공지능에 대한 지식과 수용의도의 관계에서 위험인식은 조절효과만 유의하게 나타났다. 종합적으로, 인공지능에 대한 감정이 부정적으로 형성될수록 개인이 느끼는 위험인식이 높아지게 되고, 높아진 위험인식은 인공지능의 수용의도를 낮출 수 있는 과정을 반영하고 있었다. 또한 인공지능에 대한 감정변수의 영향력이 지식변수보다 더욱 강한 영향을 미치고 있음을 확인하였고, 인공지능에 대한 위험인식이 낮은 집단일수록 인공지능에 대한 지식과 감정에 대한 영향력이 더욱 뚜렷하게 나타났다. 분석결과를 바탕으로 연구의 시사점과 향후 연구를 위한 제언을 논의하였고, 인공지능의 성공적인 사회적 안착을 위해 보다 다양하고 확장적인 연구들을 기대한다.

• 대한영상의학회지
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• 제81권6호
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• pp.1397-1411
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• 2020

목적 이 연구는 인공지능(artificial intelligence; 이하 AI)에 대한 영상의학과 전공의들의 인식 및 의견을 알아보고자 하였다. 대상과 방법 2019년 6월 4일부터 7일까지 AI와 관련한 18개의 객관식 문항과 1개의 주관식 문항이 포함된 설문의 응답을 받았다. 모집된 결과를 로지스틱 회귀분석을 이용하여 전공의 연차, 소속 병원의 위치 및 규모 등의 요인에 따라 분석하였다. 결과 총 101명(89.4%)의 전공의가 응답하였다. AI의 지식적 측면에서 응답자의 50명(49.5%)이 AI에 대해 평균 이상으로 공부하고 있으며, 68명(67.3%)이 AI 관련 용어에 대한 이해도가 평균 이상이라고 응답하였다. 또한 서울 및 경기 지역 응답자가 기타 지역 응답자에 비하여 AI에 대한 자가 평가 및 지식수준이 의미 있게 높았으며, 4년차 전공의에 비해 1~2년차 전공의가 AI에 대한 자가 평가 및 지식수준이 의미 있게 낮았다. AI 관련 연구에 참여해본 적 있는 전공의는 15.8%이었지만, 추후 연구 참여 의향이 있는 전공의는 90%에 달하였다. 전공의 들은 또한 학회 주도의 AI 교육 및 적극적 홍보를 원하고 있었다. 결론 영상의학과 전공의의 AI 교육 수요를 충족시키고, 의료 AI 시대의 영상의학과 의사의 역할을 제대로 알리기 위해 보다 많은 학회 차원의 노력이 요청된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권8호
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• pp.1103-1110
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• 2022

AI 관련 산업의 급속한 발전으로 인해 무수히 많은 엣지 디바이스가 실세계에서 동작되고 있고, 이들 디바이스로 구성된 스마트 공간에서 발생하는 데이터가 상상을 초월함으로, 엣지 디비이스가 처리하는 것이 점점 어려워지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 EdgeCPS 기술이 등장하게 되었다. EdgeCPS는 엣지 디바이스와 엣지 서버간 연동과 자원 증강 및 기능 증강을 통하여 AI 응용 서비스를 포함한 다양한 응용 서비스의 원활한 수행을 지원하기 위한 기술이다. 따라서, 본 논문에서는 EdgeCPS 플랫폼에 적용 가능한 지식 공유 그래프 기반의 컴포넌트화된 AI 응용 지원 시스템을 제안한다. 지식 공유 그래프는 AI 응용 작성에 필수적인 요소인 학습데이터, 학습된모델, 학습알고리즘, 디바이스 등에 대한 정보를 효과적으로 저장할 수 있도록 설계된다. 그리고 EdgeCPS 플랫폼의 지원 하에서 자원증강 및 기능증강을 손쉽게 변경할 수 있도록 AI 응용이 컴포넌트화 되어 동작한다. AI 응용 지원 시스템은 사용자가 손쉽게 응용을 작성할 수 있고 테스트 해 볼 수 있도록 지식 공유 그래프와 연동되고, 응용에 대한 파이프라인을 통해서 응용의 실행 양상을 사용자에게 시각화를 해 준다.