• 한국과학교육학회지
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• 제43권2호
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• pp.99-110
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• 2023

이 연구에서는 중등 과학 예비교사들의 AI 활용 역량 강화를 위하여, 구글의 티쳐블머신을 활용하여 예비교사들이 'AI 기반 분자구조 맞춤형 학습 지원 도구'를 직접 생성해 보는 프로젝트 활동을 개발 및 적용하였다. 이를 위하여, 충청북도 소재 H 대학교 화학교육과에 재학 중인 3학년 예비교사 26명을 대상으로 비교과 활동 시간에 개발된 프로그램을 14차시 동안 적용하였고, 'AI의 작동 원리 이해', '과학 수업에서 AI 활용에 대한 효능감', '과학 수업에서 AI 활용 방안'에 대한 인식을 살펴보았다. 연구 결과, 본 연구에서 개발한 프로그램은 예비교사들에게 머신러닝에 대한 AI 기술의 작동 원리를 기초적 수준에서 이해시키고, 그 사용법을 익히는 데 효과가 있는 것으로 나타났다. 또한 본 연구에서 개발한 프로그램은 과학 수업에서 AI 활용에 대한 예비교사들의 효능감을 높이는 데에도 효과가 있는 것으로 나타났다. 그리고 예비교사들은 학생들의 과학 개념 이해를 도울 수 있는 새로운 교수학습 전략이자 도구로서 AI 기술의 활용 방안 측면을 인식한 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서 개발한 프로그램은 기초적 수준에서 예비교사들의 AI 활용 역량 강화 및 인식 개선 등에 긍정적 영향을 미쳤음을 알 수 있었다. 이에 대한 시사점에 대해 논의하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.428-434
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• 2020

최근 ICT 기술의 발달로 인해 정보시스템의 융합 서비스 플랫폼에 대한 변화가 고속화되고 있다. 5G 통신, IoT, AI, Cloud가 적용된 사이버 시스템으로 확장된 융합 서비스가 실제 사회에 반영되고 있다. 하지만 사이버 공격과 보안 위협에 대한 대응과 보안기술 강화를 위한 사이버 보안 감리 분야는 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 5G 통신, IoT, AI, Cloud 기반의 정보시스템 보안성 확장에 따른 정보보호 관리체계 국제표준 분석, 보안 감리 분석과 관련 시스템들의 보안성을 분석한다. 그리고 정보시스템의 사이버 공격과 보안 위협에 따른 보안성 확장을 위한 사이버 보안 감리 점검 사항과 내용을 설계하고 연구한다. 본 연구는 5G, IoT, AI, Cloud 기반 시스템들의 융합 서비스 확장에 따른 사이버 공격과 보안 위협대응을 위한 감리 방안과 감리 내용의 기초자료로 활용될 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.13-22
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• 2021

임상의사결정시스템은 누적된 의료 데이터를 활용하여 머신러닝으로 학습된 AI 모델을 환자의 진단 및 진료 예측에 적용한다. 그러나 기존의 블랙박스 기반의 AI 응용은 시스템이 예측한 결과에 대해 타당한 이유를 제시하지 못하여 설명성이 부족한 한계점이 존재한다. 이와 같은 문제점을 보완하기 위해 이 논문에서는 임상의사결정시스템의 개발 단계에서 설명이 가능한 XAI를 적용하는 시스템 모델을 제안한다. 제안 모델은 기존의 AI모델에 설명성이 가능한 특정 XAI 기술을 추가로 적용시켜 블랙박스의 한계점을 보완할 수 있다. 제안 모델의 적용을 보이기 위해 LIME과 SHAP을 활용한 XAI 적용 사례를 제시한다. 테스트를 통해 데이터들이 모델의 예측 결과에 어떤 영향을 미치는지 다양한 관점에서 설명할 수 있다. 제안된 모델은 사용자에게 구체적인 이유를 제시함으로써 사용자의 신뢰를 높일 수 있는 장점을 가진다. 아울러 XAI의 적극적인 활용을 통해 기존 임상의사결정시스템의 한계를 극복하고 더 나은 진단 및 의사결정 지원을 가능하게 할 것으로 기대한다.

• 패션비즈니스
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• 제27권4호
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• pp.141-162
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• 2023

With the prospect that integrating creative AI in the fashion design field will become more visible, this study considered the case of creative fashion design development through Human-AI Co-creation (HAIC). Methodologically, this research encompasses a literature review and empirical investigations. In the literature review, the fashion design and creative HAIC processes, and the possibilities of integrating AI in fashion design were considered. In the empirical study, based on the case analysis of generating fashion design through HAIC, the HAIC type according to the role and interaction method, and characteristics of humans and AI was considered, and the HAIC process for fashion design was derived. The results of this study are summarized as follows. First, HAIC types in fashion design are divided into four types: AI-driven passive HAIC, human-driven passive HAIC, flexible interaction-based HAIC, and integrated interaction-based value creation HAIC. Second, the stages of the HAIC process for creative fashion design can be broadly divided into semantic data integration, visual ideation, design creation and expansion, design presentation, and design/manufacturing solution and UX platform creation. Third, in fashion design, HAIC contributes to human ability, enhancement of creativity, achievement of efficient workflow, and creation of new values. This research suggests that HAIC has the potential to revolutionize the fashion design industry by facilitating collaboration between humans and AI; consequently, enhancing creativity, and improving the efficiency of the design process. It also offers a framework for understanding the different types of HAIC and the stages involved in the creative fashion design process.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.369-376
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• 2021

인공지능(AI) 기술의 발전에 따라 많은 분야에서 인공지능 활용 방안에 대한 논의가 활발하게 일어나고 있으며 교육 분야에서도 인공지능 인재 양성을 위한 각종 정책이 추진되고 있다. 본 연구에서는 인공지능 기술을 활용한 로봇 프로그래밍 프레임워크를 제안하고 이를 기반으로 머신러닝(Machine Learning) 분야에서 높은 빈도로 활용되는 파이썬(Python)과 교육 현장의 활용도가 높은 교육용 로봇을 활용하여 인공지능(AI) 교육 프로그램을 제안하였다. 국제자동차공학회(SAE)에서 제시하는 자율주행자동차 수준(0~5단계)을 4단계로 단순화하고 이를 기반으로 로봇에 부착된 카메라가 선(객체)을 인지(Perception)하고 검출(Object detection)하여 스스로 움직일 수 있는 라인 디텍터(Line Detector)를 만드는 것을 목표로 하였다. 개발된 프로그램은 단순히 특정 프로그래밍 언어를 활용하여 주어진 문제를 해결하는 정형화된 형태가 아니라 생활 속의 복잡하고 비구조화된 문제를 자기주도적으로 정의하고 인공지능(AI) 기술을 기반으로 해결하는 경험을 가지는데 그 의의가 있다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제25권4호
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• pp.343-350
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• 2024

Objective: Artificial intelligence-based computer-aided diagnosis (AI-CAD) is increasingly used in mammography. While the continuous scores of AI-CAD have been related to malignancy risk, the understanding of how to interpret and apply these scores remains limited. We investigated the positive predictive values (PPVs) of the abnormality scores generated by a deep learning-based commercial AI-CAD system and analyzed them in relation to clinical and radiological findings. Materials and Methods: From March 2020 to May 2022, 656 breasts from 599 women (mean age 52.6 ± 11.5 years, including 0.6% [4/599] high-risk women) who underwent mammography and received positive AI-CAD results (Lunit Insight MMG, abnormality score ≥ 10) were retrospectively included in this study. Univariable and multivariable analyses were performed to evaluate the associations between the AI-CAD abnormality scores and clinical and radiological factors. The breasts were subdivided according to the abnormality scores into groups 1 (10-49), 2 (50-69), 3 (70-89), and 4 (90-100) using the optimal binning method. The PPVs were calculated for all breasts and subgroups. Results: Diagnostic indications and positive imaging findings by radiologists were associated with higher abnormality scores in the multivariable regression analysis. The overall PPV of AI-CAD was 32.5% (213/656) for all breasts, including 213 breast cancers, 129 breasts with benign biopsy results, and 314 breasts with benign outcomes in the follow-up or diagnostic studies. In the screening mammography subgroup, the PPVs were 18.6% (58/312) overall and 5.1% (12/235), 29.0% (9/31), 57.9% (11/19), and 96.3% (26/27) for score groups 1, 2, 3, and 4, respectively. The PPVs were significantly higher in women with diagnostic indications (45.1% [155/344]), palpability (51.9% [149/287]), fatty breasts (61.2% [60/98]), and certain imaging findings (masses with or without calcifications and distortion). Conclusion: PPV increased with increasing AI-CAD abnormality scores. The PPVs of AI-CAD satisfied the acceptable PPV range according to Breast Imaging-Reporting and Data System for screening mammography and were higher for diagnostic mammography.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.41-55
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• 2021

AI(Artificial Intelligence) 음성 스피커는 많은 이들의 관심을 받으며 AI 기술 기반 제품 관련 초기 시장 형성과 발전에 중요한 역할을 하고 있다. 이런 가운데 본 연구는 확장된 기술 수용 모델과 인지된 즐거움 및 혁신 저항 요인을 통합한 통합 수용 모델을 기반으로 AI 음성 스피커 지속적 이용 의향 영향 요인들을 살펴보았다. 또한, AI 음성 스피커만의 차별화된 요소로서 3가지 인지된 의인화된 특성들(인지된 이성적지지, 인지된 친밀성, 인지된 인지적 개방성) 요인들이 어떻게 AI 음성 스피커 지속적 이용 의향에 영향을 미치는 지를 살펴 보았다. 자료는 20-30대 AI 음성 스피커 이용 경험자를 중심으로 온라인 설문을 통해 수집되었으며, 수집된 자료는 구조방정식모델(Structural Equation Modeling)을 통하여 분석되었다. 연구결과, 인지된 용이성, 인지된 유용성, 인지된 즐거움 및 혁신 저항 모두 지속적 이용 의향에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 인지된 이성적지지, 인지된 친밀성, 인지된 인지적 개방성 3가지 인지된 의인화된 특성들 인지된 용이성, 인지된 유용성 및 인지된 즐거움에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구가 지니는 다양한 함의들도 같이 논의된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.951-952
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• 2013

국내 양돈분야에서의 AI(Artificial Insemination)센터는 인공수정 기술의 개발과 보급과 관하여서는 중추적인 역할을 수행하고 있다. 그러나 현재 전국AI센터에서 사용하고 있는 정보관리 시스템은 독립적이고 운영체제에 의존적인 형태로 운영되고 있다. 따라서 현재 전국AI센터 정보관리 체계는 실시간으로 정보관리 시스템의 접근제한과 모바일 서비스 등의 분야에서 그 분명한 한계를 가진다. 이에 본 논문에서는 유무선 통합(FMC) AI PigMoS(Pig Monitoring System, PigMoS) 시스템을 제안하고 구현하였다. 본 논문에서 제안한 FMC AI PigMoS 시스템은 이동성, 실시간 정보관리 등을 지원할 수 있도록 인터넷과 모바일에서 운영할 수 있도록 구현 하였다. 구현된 FMC AI PigMoS 시스템은 이동성과 실시간 정보관리 등에 필요한 모듈 중심으로 설계하고 구현하였다. 이는 원거리 소비자들에게 각 AI센터에서 생성된 AI정보를 실시간으로 제공하여 개별AI센터의 경쟁력 향상을 높일 것으로 기대한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권9호
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• pp.343-347
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• 2022

To date, the use of artificial intelligence has already brought certain results in such areas of art as poetry, painting, and music. The development of AI and its application in the creative process opens up new perspectives, expanding the capabilities of authors and attracting a new audience. The purpose of the article is to analyze the essential, artistic, and technological limitations of AI art. The article discusses the methods of attracting AI to artistic practices, carried out a comparative analysis of the methods of using AI in visual art and in the process of writing music, identified typical features in the creative interaction of the author of a work of art with AI. The basic principles of working with AI have been determined based on the analysis of ways of using AI in visual art and music. The importance of neurobiology mechanisms in the course of working with AI has been determined. The authors conclude that art remains an area in which AI still cannot replace humans, but AI contributes to the further formation of methods for modifying and rethinking the data obtained into innovative art projects.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.819-822
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• 2021

AI World Cup 환경은 다수 가상 에이전트들이 팀을 이뤄서 서로 상호작용하며 대전이 가능한 가상 축구 환경이다. 본 논문에서는 AI World Cup 환경에서 멀티 에이전트기반 학습/추론 기술을 사용하여 다양한 전략과 전술을 구사하는 가상 축구 에이전트 구현과 시뮬레이션 결과를 소개한다. 먼저, 역할을 바탕으로 협동하여 상대방과 대전할 수 있는 논리 기반 추론형 멀티 에이전트 기술이 적용된 Dynamic planning 축구 에이전트 9 세트를 구현하였다. 이후, 강화학습 에이전트 기반, 단일 에이전트를 조합한 Independent Q-Learning 방식의 학습형 축구 에이전트를 구현한 후, 이를 멀티 에이전트 강화학습으로 확장하여 역할 기반 전략 학습이 가능한 가상 축구 에이전트를 구현하고 시뮬레이션 하였다. 구현된 가상 축구 에이전트들 간 대전을 통해 승률을 확인하고, 전략의 우수성을 분석하였다. 시뮬레이션 예제는 다음에서 확인할 수 있다 (https://github.com/I-hate-Soccer/Simulation).