• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.591-601
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• 2024

아동 사용자를 대상으로 한 생성형 AI 기반 교육 콘텐츠와 서비스가 급증함에 따라 생성형 AI에 대한 아동의 인식과 관련된 연구의 필요성이 증가하고 있다. 이에 본 연구는 아동이 인식하는 생성형 AI의 유형 분류, 인지적, 행동적, 감정적 속성 부여 여부를 파악하고자 하였다. 이를 파악하기 위해 아동들과 함께 생성형 AI를 이용해 동화책을 생성해보는 워크샵을 진행하고, 반구조화 인터뷰와 그림 그리기를 통한 응답을 수집하였다. 그 결과 아동들은 생성형 AI를 인지적 수준이 높은 인공물로 여겼지만, 생성형 AI를 통해 창작되는 결과물에 의존한 유형 분류의 모습을 보였다.

• 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.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.723-731
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• 2021

본 연구에서는 창의적 문제 해결 프로세스로 주목받고 있는 디자인 씽킹 프로세스를 도입하여 초등학생 인공지능 교육 프로그램을 개발하고 적용하였다. 인공지능의 이해, 공감적 문제발견, 문제 정의, 아이디어 창출, 프로토타입 제작, 평가 및 공유 단계로 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램을 개발하였으며, 초등학교 4~6학년 학생을 대상으로 개발 프로그램을 적용하였다. 프로그램의 효과를 확인하기 위해 학생들의 컴퓨팅 사고력을 사전 사후 검사한 결과 학년별로 컴퓨팅 사고력이 상승했으며, 학생들은 공감적 문제발견에서 얻은 통찰을 바탕으로 창의적 문제 해결을 위해 협업하는 과정을 경험하였다. 또한 인공지능 기술을 활용하여 문제를 해결하려는 태도를 엿볼 수 있었고, 프로토타입 단계에서 아이디어를 생성하고 팀원 간 의사소통을 통해 아이디어를 발전시키는 모습을 확인하였다. 이를 통해 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램은 초등학생들을 위한 인공지능 교육 중 하나의 방안으로써 학습의 연속성을 보장하며, 창의적 문제 해결 과정의 경험을 제공할 수 있다는 가능성을 확인하였다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제32권3호
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• pp.496-513
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• 2022

Artificial intelligence or big data technologies can benefit finance companies such as those in the insurance sector. With artificial intelligence, companies can develop better customer segmentation methods and eventually improve the quality of customer relationship management. However, the application of AI-based customer segmentation in the insurance industry seems to have been unsuccessful. Findings from our interviews with sales agents and customer service managers indicate that current customer segmentation in the Korean insurance company relies upon individual agents' heuristic decisions rather than a generalizable data-based method. We propose guidelines for AI-based customer segmentation for the insurance industry, based on the CRISP-DM standard data mining project framework. Our proposed guideline provides new insights for studies on AI-based technology implementation and has practical implications for companies that deploy algorithm-based customer relationship management systems.

• 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.

• 융합보안논문지
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• 제22권5호
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• pp.135-143
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• 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.

• 유통과학연구
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• 제15권4호
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• pp.69-78
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• 2017

Purpose - The study was AI as exploratory study on artificial intelligence (AI) shopping information services, to explore the possibility of a new business of the distribution industry. For research, we compare to IBM of consumer awareness surveys an AI shopping information service for retailing channel and target goods group. Finally, we present to service scenario for distribution service using AI. Research design, data, and methodology - First, to identify possible the success of the information service shopping using AI, AI technology for the consumer is very important for the acceptance of judgement. Therefore, we explored the possibility of AI information service for business as a shopping. The experimental data were used to interpret the meaning of the relevant literature and the IBM Institute of Business Value (IBV) Report 2015. This research is based on the use of a technical acceptance model (TAM) to determine whether the consumer would adopt the 'AI shopping information service' technology. Step 1 of the process assumes that the consumer adopts AI technology. In step 2, consumers find their preference channels and goods targeted at them as per their preferences. Finally Step 3, we present scenario for 'AI shopping information service' based on the results of Step 1 and 2. Results - Consumers have expressed their high interests in the new shopping information services, especially the on/off line distribution channels can use shopping information to increase the efficiency in provision of goods. Digital channel (such as SNS, online shopping etc.) is especially high value goods such as cars, furniture, and home appliances by displaying it to an appropriate product group. Conclusions - The study reveals the potential for the use of new business models such as 'AI shopping information service' by the distribution industry. We present seven scenario related AI application refer from IBM suggestion, and the findings would enable the distribution industry to approach target consumers with their products, especially high value goods. 'Shopping advisor' is considered to the most effective. In order to apply to the other field of the distribution industry business, which utilizes AI technology, it should be accompanied by additional empirical data analysis should be undertaken.

• 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.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권5호
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• pp.997-1008
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• 2022

오늘날 AI(Artificial Intelligence) 기술은 악성코드 분야를 비롯하여 다양한 분야에서 광범위하게 연구되고 있다. 중요한 의사결정 및 자원을 보호하는 역할에 AI 시스템을 도입하기 위해서는 신뢰할 수 있는 AI 모델이어야 한다. 학습 데이터셋에 의존적인 AI 모델은 새로운 공격에 대해서도 견고한지 확인이 필요하다. 공격자는 악성코드를 새로 생성하기보단, 기존에 탐지되었던 악성코드의 변종을 대량 생산하여 공격에 성공하는 악성코드를 탐색다. AI 모델의 Misclassification을 유도하는 Adversarial attack과 같이 대부분의 공격은 기존 공격에 약간에 변형을 가해 만든 공격들이다. 이러한 변종에도 대응 가능한 Robust한 모델이 필요하며, AI 평가지표로 많이 사용되는 Accuracy, Recall 등으로는 모델의 Robustness 수준을 측정할 수 없다. 본 논문에서는 Adversarial attack 중 하나인 C&W attack을 기반으로 Adversarial sample을 생성하여 Robustness 수준을 측정하고 Adversarial training 을 통해 Robustness 수준을 개선하는 방법을 실험한다. 본 연구의 악성코드 데이터셋 기반 실험을 통해 악성코드 분야에서 해당 제안 방법의 한계 및 가능성을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.421-426
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• 2023

인공지능 융합기술 중 Chatbot은 인공지능 기반의 대화형 시스템이며, 인간과의 상호작용을 제공할 수 있는 시스템을 말한다. 챗봇의 발전으로 NLP, NLU 그리고 NLG로 발전하게 되면서, 챗봇이 재조명되고 있다. 하지만 인공지능 챗봇은 학습한 데이터에 따라 편향된 정보를 제공할 수 있고, 프라이버시 침해, 사이버 보안의 우려를 비롯한 심각한 피해를 줄 수 있으며, 이에 인공지능 기술의 이해와 효과적이고 책임감 있게 사용할 수 있는 능력인 AI 리터러시 함양이 필수적임을 제시했다. 인공지능의 지속적인 진화와 보편화에 따라, AI 리터리시 역시 범위를 확장하며 새로운 영역을 포함하게 될 것이다. 본 연구는 인공지능 기술에 대한 경각심을 일깨우고, 인간의 AI 리터러시 역량 함양을 통해 기술에 매몰되지 않는 인간 존중의 기술 사용을 제안하는데 그 의의가 있다고 하겠다.