• 사물인터넷융복합논문지
• /
• 제8권6호
• /
• pp.49-54
• /
• 2022

코로나 이후 급격한 현대사회의 변화는 인공지능 인재가 국가 경쟁력을 좌우하는 주요한 영향요인으로 부각시겼다. 이에 따라 교육부에서는 인공지능 교육 공백기에 있는 초등학교 4-6학년과 중고등학생의 디지털 역량을 개발시키기 위해 대단위 SW·AI 캠프 교육 사업을 기획하였다. 이에 본 연구에서는 초등학교 4-6학년 학생들을 대상으로 하는 캠프 형 SW·AI교육프로그램을 개발하여 초등학교 4-6학년 학생들로 하여금 인공지능 기초소양을 갖추도록 하고자 한다. 이를 위해 초등학교에서의 SW·AI 교육의 의미를 정의하고 초등학교과정에서 다루어야 할 SW·AI 내용으로 'SW·AI의 이해', 'SW·AI의 원리와 활용' 및 'SW·AI의 사회적 영향'을 설정하였다. 또한 설정된 초등학교 SW·AI 교육학습 요소와 현재 초등학교에서 사용하고 있는 교과서의 관련 교과 및 단원과의 연계를 시도하였다. 교육에 사용되는 프로그램으로는 블록코딩 기반의 소프트웨어 코딩 학습 도구인 엔트리를 통하여 소프트웨어 프로그래밍 기초 역량을 강화하도록 하였으며, 모든 프로그램은 초등학생의 발달적 특징을 고려하여 경험과 체험 위주의 참여자 중심으로 운영되도록 설계하였다. 본 연구에서 이루어진 SW·AI 캠프 교육 프로그램은 방과 후 과정이나 방학 등을 이용하여 단기간에 운영되는 프로그램이다. 따라서 이를 토대로 초등학교 과정에서 SW·AI 교육이 정규교육과정의 일원으로 편성되어 운영되기 위해서는 정규교과 내용분석과 SW·AI 교육내용의 심층적인 분석을 기초로 한 연구가 필요함을 제언하는 바이다.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제24권3호
• /
• pp.243-254
• /
• 2020

인공지능 인력을 양성하기 위해 주요국에서는 초등학교에서부터 인공지능 교육을 제공하고자 하는 노력을 기울이고 있다. 초등학교에서 인공지능 교육을 도입하기 위해서는 초등학생 수준을 고려한 교육과정과 내용이 필요하다. 본 연구는 초등학생의 인공지능 교육을 목적으로 언플러그드 수준의 조작을 통해 인공지능이 학습하는 원리를 체험하는 교육 콘텐츠를 개발하였다. 개발한 교육 콘텐츠는 문장의 정서를 판단하는 인공지능으로 주제를 선정하였고, 문제를 해결하기 위해 데이터 속성을 도출하여 수집하고 인공지능이 학습하는 과정을 시뮬레이션하여 문제를 해결하는 과정으로 구성하였다. 연구결과, 인공지능에 대한 태도가 사전보다 사후에 증가하였고, 과제 수행률이 평균 85%로 나타나 제안하는 인공지능 교육 콘텐츠가 교육적 의의가 있음을 보여주었다.

• 한국과학교육학회지
• /
• 제44권2호
• /
• pp.141-153
• /
• 2024

2022 개정 과학과 교육과정은 AI를 활용한 탐구 활동을 경험함으로써 융합적 사고를 바탕으로 일상생활과 사회 속 과학 문제를 해결할 수 있는 능력을 기르는 것을 목표로 한다. 이에 과학 교과와 AI를 융합한 과학-AI 융합교육 프로그램을 개발하고 이를 활용하여 고등학생을 대상으로 융합 수업을 진행하였다. 과학-AI 융합 수업은 감쇠진자의 운동을 정성적으로 이해하고 블록코딩 플랫폼 KNIME을 사용하여 진자의 위치를 예측할 수 있는 AI 모델을 구축하는 것을 목표로 한다. 개별 심층 면담을 통해 학습자의 경험을 이해하고 해석하고자 하였다. Giorgi의 현상학적 연구 방법론을 바탕으로 학습자의 참여 동기, 배움과 변화, 어려움과 수업의 한계를 기술하였다. 학생들은 AI에 대한 관심과 사회적 트렌드에 대한 인식을 바탕으로 수업에 참여하고자 하는 동기를 가지고 있었다. 학생들은 직접 데이터를 수집하고 AI 모델을 구축하는 것을 배웠다. 실험 결과를 바탕으로 주변 현상을 예측할 수 있을 것으로 기대하였으며 융합 수업을 긍정적으로 인식하였다. 한편, 여전히 익숙하지 않은 플랫폼, AI 원리 이해를 어려움으로 인식하였고 따라해야만 하는 수업 방식의 한계와 수업 내용상의 한계를 인식하였다. 융합 수업의 경험은 실생활의 문제를 AI를 통해 해결하고자 하는 학습 동기로 나타났으며, 학생들이 느낀 어려움과 한계는 더 심화되고 확장된 주제를 학습하고 싶은 동기로 이어졌다. 이를 바탕으로 과학-AI 융합 수업을 위한 논의 및 제언을 도출하였다. 본 연구는 과학-AI 융합 수업을 개발하고 이를 현장에 적용할 때 시사점을 제공할 것으로 기대된다.

• 한국학교수학회논문집
• /
• 제23권2호
• /
• pp.223-237
• /
• 2020

4차 산업혁명 시대를 대표하는 인공지능 기술은 이제 우리 삶에 깊숙이 관여되고 있고 미래 교육은 이러한 인공지능의 원리와 활용에 대한 학생들의 역량 함양을 중시하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 인공지능 역량과 가장 밀접한 교과인 수학에서 다루어야 하는 인공지능 관련 교육 내용을 고찰하는데 있다. 이를 위해 인공지능의 핵심 기술인 기계학습(machine learning)의 원리를 수학기반으로 학습할 수 있는 인공지능 교과를 수학과의 과목으로 신설할 것과, '인공지능과 데이터 과학을 위한 수학' 교과에서 다루어야 하는 주요 수학 내용들을 제안하였다.

• 융합보안논문지
• /
• 제22권5호
• /
• pp.135-143
• /
• 2022

북한의 핵 및 미사일 위협, 전쟁 양상의 변화, 저출산에 따른 병역자원의 감소 등 국방환경이 급격하게 변화하고 있다. 이러한 변화에 능동적으로 대응하기 위해 우리 군은 국방혁신 4.0을 추진하고 있으며 인공지능, 빅데이터 분석 등과 같은 첨단과학기술을 적용한 과학기술 강군을 육성하고자 노력하고 있다. 이에 본 연구에서는 경계작전을 위해 최첨단 과학기술이 적용된 레이더 기반 AI 과학화 경계시스템의 효과를 계층분석적 의사결정방법(Analytic Hierarchy Process, AHP)을 활용하여 분석하고자 한다. 이를 위해 우선 과학화 경계시스템의 효과를 평가할 수 있는 평가요소를 선정하고, 그 상대적 중요도를 분석한다. 각각의 평가요소들은 경계시스템의 작동 및 운용의 핵심 개념으로부터 핵심 요소를 도출하고, 각 요소와 경계작전의 효과 사이의 상관관계에 대한 전문가들의 자문을 통해 선정되었다. 평가요소들의 중요도를 토대로 레이더 기반의 AI 과학화 경계시스템과 기존의 과학화 경계시스템의 상대적 효과를 알아본다.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제24권5호
• /
• pp.433-441
• /
• 2020

지능정보사회의 도래와 미래 인재 육성을 위한 인공지능 교육이 교육계의 주목을 받으며 교원의 인공지능대학원 과정 또한 개설, 운영 중이며 올해 신설된 AI교육 대학원의 교육과정은 각 대학의 여건을 고려하여 자체적으로 편성되어있다. 이에 본 연구에서는 교육대학원에서 보다 효과적이고 교육적 가치를 높일 수 있는 AI교육과정이 향후 개발될 수 있도록 교육과정 개발의 방향을 탐색하고자 한다. 본 연구에서 제안한 교육대학원 AI교육과정은 Backward 설계를 토대로 Bloom의 디지털 텍사노미, Bruner의 나선형 교육과정 구성 원리를 포함하여 '내용영역', '수준', '교수학습방법' 등 3가지의 요소로 구성하고자 하였다. 연구에서 제시한 AI교육과정개발 방향을 토대로 국내 교육대학원의 AI교육과정이 좀 더 내실화되길 바라며, 향후 본 연구에서 제시한 교육과정을 수정·보완하여 초·중등학교의 AI교육과정 구성에도 활용할 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국항해학회지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.13-22
• /
• 1998

선재용 자동식별시스템(AIS)은 21세기에 선박식별, 감시, 통신에 사용하기 위한 중요한 해상장비가 될 것 이며, 현재 여러 선진국에서 개발중에 있다. 본 논문에서는 AIS의 기술적인 방법을 제시하고자 한다. AIS의 주요 부분은 방송트랜스폰더(broadcast transponder)이고 핵심기술은 STDMA(self-organized Time Division Multiple Access)라 불리는 고용량의 VHF 라디오 데이터링크(radio data link)이다. 해상 VHF채널로 자신의 위치와 신분(identities)을 자동적이고 주기적으로 방송하게 될 AIS가 설치된 선박들은 선상이나 VTS 센터에 있는 ECDIC의 서면에 표시가 될 것이다. AIS는 방송서비스뿐만 아니라 일대일(point topoint) 통신 서비스를 지원하게 될 것이다. 본 논문에서는 STDMA의 방안 뿐만 아니라 AIS의 구성과 동작원리 그리고 기능을 설명하고자한다. 이외에 IMO에서의 AIS에 관한 표준화 작업을 본 논문에 소개하고자 한다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
• /
• 제7권2호
• /
• pp.188-194
• /
• 2019

Always, emotion is mutant. This is principle of literary treatment. In the literature, sadness is not sadness, and 'loving emotion' is not 'loving emotion.' Despite loving of our, loving is sadness. Also loving is to cry. This crying becomes love. This study is to show the mutant emotion which is to be able to code Deep Learning AI. We explored the Sijo "Streams that cried last night", because this Sijo was useful to study mutant emotion. The result was that this Sijo was coding the mutant emotion. Almost continuously, the sadness codes were spawning and concentrating. So this Sijo was making the emotion of love with the sadness. If this study is continued, It is believed that our lives will be much happier. And the method of literary therapy will be able to more upgrade.

• 대한영상의학회지
• /
• 제83권4호
• /
• pp.759-770
• /
• 2022

인공지능의 연구 개발 및 활용에서 윤리의 중요성이 의료분야뿐 아니라 전 사회적으로 점차 널리 인식되고 있다. 이 종설은 영상의학 영상데이터를 인공지능 연구에 활용할 때 개인정보의 보호 및 데이터에 대한 권리 측면에서 윤리적으로 고려할 사항들에 대해서 국내 독자들에게 실용적인 정보를 제공하고자 한다. 따라서 이 글에 담긴 내용은 많은 부분이 관련된 국내 법과 정부 제도에 바탕을 두고 있다. 인공지능의 연구 개발 및 활용에서 개인정보 보호는 매우 중요한 윤리적 원칙이며 연구 데이터의 적절한 가명처리는 개인정보 보호를 위한 핵심 방법이다. 아울러 인공지능 연구 개발에 의료 데이터를 상업적 이해관계를 최소화하며 윤리적으로 공유할 필요성도 부각되고 있다. 연구 데이터 공유는 개인정보 유출의 위험을 증가시키므로 개인정보 보호에 더욱 주의가 필요하다.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국생물정보시스템생물학회 2005년도 BIOINFO 2005
• /
• pp.51-56
• /
• 2005

There are many sources of systematic variations in cDNA microarray experiments which affect the measured gene expression levels like differences in labeling efficiency between the two fluorescent dyes. Print-tip lowess normalization is used in situations where dye biases can depend on spot overall intensity and/or spatial location within the array. However, print-tip lowess normalization performs poorly in situation where error variability for each gene is heterogeneous over intensity ranges. We proposed the new print-tip normalization methods based on support vector machine regression(SVMR) and support vector machine quantile regression(SVMQR). SVMQR was derived by employing the basic principle of support vector machine (SVM) for the estimation of the linear and nonlinear quantile regressions. We applied our proposed methods to previous cDNA micro array data of apolipoprotein-AI-knockout (apoAI-KO) mice, diet-induced obese mice, and genistein-fed obese mice. From our statistical analysis, we found that the proposed methods perform better than the existing print-tip lowess normalization method.