• Asian Journal of Innovation and Policy
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• 제9권1호
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• pp.56-78
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• 2020

Changes in our lives due to Artificial Intelligence (AI) are currently ongoing, and there is little refutation of the effectiveness of AI. However, there have been active discussions to minimize the side effects of AI and use it responsibly, and publishing the AI Charter of Ethics (AICE) is one result of it. This study examines how our society is responding to threats from AI that may emerge in the future by examining various AIECs in the Republic of Korea. First, we summarize seven AI threats and classify these into three categories: AI's value judgment, malicious use of AI, and human alienation. Second, from Korea's seven AICEs, we draw fourteen topics based on three categories: protection of social values, AI control, and fostering digital citizenship. Finally, we review them based on the seven AI threats to evaluate any gaps between the threats and our responses. The analysis indicates that Korea has not yet been able to properly respond to the threat of AI's usurpation of human occupations (jobs). In addition, although Korea's AICEs present appropriate responses to lethal AI weapons, these provisions will be difficult to realize because the competition for AI weapons among military powers is intensifying.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.59-65
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• 2017

M&S의 발전과 더불어 국방 M&S등 인간의 의사결정을 포함하는 분야의 요구가 증대되는 현실에서 AI기술을 활용한 모델링 연구가 각광받고 있다. AI는 복잡한 문제 해결을 위한 방법임은 분명하나 M&S에서 요구되는 입력시점과 처리시간 등의 논리적 시간을 고려하지 않았다. 따라서 본 논문에서는 대표적인 AI 기술인 규칙기반 전문가시스템을 논리적 시간을 고려한 규칙구조 "IF-THEN-AFTER"와 추론엔진으로 재설계한 시간기반의 전문가 시스템을 제안하고, 기존의 규칙기반 전문가 시스템과의 차이를 설명하기 위한 간단한 예제를 들어 논리적 분석을 시도하였다. 그 결과로 제안하는 시간기반의 전문가 시스템 모델은 일반적인 규칙기반 전문가시스템과 다르게 입력시점과 추론시간에 따라 다른 결과를 보임을 알 수 있으며, 이는 M&S에서 요구되는 논리적 시간을 고려한 AI의 문제해결이 가능함을 의미한다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.694-702
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• 2022

본 논문은 메타버스 환경에서 대화형 AI가 어떻게 윤리적으로 진화될 수 있을지에 대한 솔루션을 UX(사용자경험) 관점으로 찾아보는 기술 전략 연구이다. 대화형 AI는 사람들과의 직접적인 인터랙션을 통해 사람들의 온·오프라인의 결정요소에 영향을 미치기 때문에 메타버스 AI 윤리가 필수적으로 반영되어야 한다. 대화형 AI의 머신러닝의 과정에는 사용자 개인의 경험데이터와 함께 문화적 코드들이 포함되고 고려되어야 사용자경험의 오류값을 줄일 수 있다. 이를 통해 초 개인화된 메타버스의 서비스가 사회적 가치를 고려하며 윤리적으로 진화할 수 있다. 위와 같은 가설을 기반으로 본 논문의 연구 결과로 메타버스 서비스 환경에서 컨택스트 기반의 대화형 AI를 위한 머신러닝(ML)과정에 사용자의 경험데이터를 추가한 선행적 관점의 개념 모델을 개발, 제안하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.193-204
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• 2021

정부가 '전산업 AI 활용, 전국민 AI 교육'을 국가적 과제로 추진하고 있는 가운데, 본 연구는 설문 자료 분석을 통해 국민의 AI 정책에 대한 지지에 영향을 끼치는 요인들을 파악하고자 하였다. 구체적으로 위험-혜택 이론과 이중처리 이론에 기반해 사람들이 지각하는 AI의 상반된 특성들이 어떻게 혜택 및 위험성 인식으로 연결되며 AI에 대한 전반적 태도와 AI 산업 육성 및 교육 정책의 지지로 이어지는지 구조방정식 모형을 통해 탐색하고, 그 과정에서 혜택/위험성 인식 및 태도가 매개 변인으로서 기능하는지 살펴보았다. 분석 결과, AI의 알려진 특성들 가운데 인지된 유용성이 AI의 혜택 인식을 구성하는 주요소였으며 이 혜택 인식이 AI에 대한 태도를 거쳐 AI 정책 지지로 유의하게 이어진다는 점이 드러났다. 또한 혜택 인식과 AI에 대한 태도가 지각된 유용성을 AI 정책 지지로 잇는 매개 역할을 유의하게 수행하는 것을 알 수 있었다. 인지된 오락성은 AI에 대한 긍정적 태도로 유의하게 이어졌지만 AI의 혜택으로 인식되지는 않았다. 인지된 사생활 침해는 AI의 위험성 인식을 예측하는 주된 요인이었지만 위험성 인식은 AI에 대한 태도나 AI 정책 지지와 유의한 관계를 보이지 않았다. 결론적으로 AI 개발 지지 여부를 결정짓는 가장 강력한 요인은 혜택에 대한 인식이며, 혜택 인식을 유의하게 예측한다는 점에서 유용성 지각의 중요성을 알 수 있었다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제11권4호
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• pp.378-384
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• 2023

In this study, we explore social awareness, interest, and acceptance of generative AI, including chatGPT, which has revolutionized web search, 30 years after web search was released. For this purpose, we performed a machine learning-based topic modeling analysis based on Korean news big data collected from November 30, 2022, when chatGPT was released, to August 31, 2023. As a result of our research, we have identified seven topics related to chatGPT and generative AI; (1)growth of the high-performance hardware market, (2)service contents using generative AI, (3)technology development competition, (4)human resource development, (5)instructions for use, (6)revitalizing the domestic ecosystem, (7)expectations and concerns. We also explored monthly frequency changes in topics to explore social interest related to chatGPT and Generative AI. Based on our exploration results, we discussed the high social interest and issues regarding generative AI. We expect that the results of this study can be used as a precursor to research that analyzes and predicts the diffusion of innovation in generative AI.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.34-41
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• 2021

본 연구의 목적은 AI 스피커를 활용한 영어 말하기 수업과 활동이 초등영어학습자들의 정의적 특성과 학습 만족도에 미치는 영향을 살펴보기 위함이다. 총 46명의 초등영어학습자가 실험에 참여하였으며설문지를 사전-사후 배포하여 양적으로 분석하였다. 본 연구를 통해 밝혀낸 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, AI 기반 영어 학습에 대한 전반적인 이해도 관련 수업 후 AI 기반 활동의 교육적 장점과 효능에 대한 인식이 넓어진 것을 알 수 있었다. 둘째, AI 기반 영어 말하기 활동에 대한 정의적 특성의 변화를 살펴본 결과 사전대비 사후의 평균값이 상승하고 대응표본 t-검정 결과 흥미도, 가치관, 태도 영역에 있어 유의미한 차이가 발견되었다. AI 활용 영어 학습에 대한 만족도를 살펴본 결과 실험 전에 비해 평균 만족도가 상승하고 특히 효능감, 학업 성취감 및 몰입도면에서 높은 상승을 보였다. 끝으로 AI 기반 영어 학습의 만족도과 정의적 특성 간의 상관관계를 분석한 결과 AI 기반 영어 학습에 대한 만족도는 학습자들의 자신감, 흥미도, 태도와 관련이 있는 것으로 나타났다.

• 창의정보문화연구
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• 제7권3호
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• pp.177-185
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• 2021

미래교육에서는 학습자 주도의 교육방식과 평가방식의 변화로 교육의 패러다임이 바뀌고 있다. 또한 AI 기반의 학습 인프라와 소프트웨어 교육은 그 역할와 필요성이 점점 확대되고 있다. 이에 본 연구에서는 미래교육에서 추구하는 AI 기반의 평가를 학습자 주도 평가에 접목시켜 그 효과성을 고찰해 보고자 하였다. AI 교육 및 평가 관련 문헌 연구와 학습자 주도형의 소프트웨어 평가 방법 7단계를 인용하여 초등학교 수준에 맞는 평가요소를 2015 개정 초등 실과교육과정 내용 요소인 소프트웨어의 이해, 절차적 문제해결, 프로그래밍 요소와 구조 평가요소와 연계하여 추출하고자 하였다. 앞으로 관련 연구를 통해 소프트웨어 교육에서 AI 기반의 학습자 주도 평가 요소를 적용한 채점 시스템을 개발하여 그 효과성을 지속적으로 입증한 후 학교 현장이 소프트웨어 교육에서 AI 기반의 학습자 주도 평가를 통해 미래교육을 주체적으로 준비해 나가는 데 도움이 되고자 한다.

• 한국인공지능학회지
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• 제11권2호
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• pp.7-17
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• 2023

Artificial Intelligence (AI) technology has already penetrated deeply into our daily lives, and we live with the convenience of it anytime, anywhere, and sometimes even without us noticing it. However, because AI is imitative intelligence based on human Intelligence, it inevitably has both good and evil sides of humans, which is why ethical principles are essential. The starting point of this study is the AI principles for companies or organizations to develop products. Since the late 2010s, studies on ethics and principles of AI have been actively published. This study focused on AI principles declared by global companies currently developing various products through AI technology. So, we surveyed the AI principles of the Global 500 companies by market capitalization at a given specific time and collected the AI principles explicitly declared by 46 of them. AI analysis technology primarily analyzed this text data, especially LDA (Latent Dirichlet Allocation) topic modeling, which belongs to Machine Learning (ML) analysis technology. Then, we conducted a Delphi technique to reach a meaningful consensus by presenting the primary analysis results. We expect to provide meaningful guidelines in AI-related government policy establishment, corporate ethics declarations, and academic research, where debates on AI ethics and principles often occur recently based on the results of our study.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.1-12
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• 2017

Recently, the Go game has been performed between the 'AlphaGo' of the DeepMind and Lee Sedol, a famous professional Go-player of Korea, which leads to arise a lot of interests in the AI (Artificial Intelligence) research area. Based on the Fuzzy logic of the AI, we have also developed another game's AI, .i.e., the Yutnori game, one of Korean traditional board games. However, it is not easy and simple to consider all the cases of the Yutnori game since it is a non-perfect information game in terms of the AI. Thus, we have developed the Fuzzy-logic-based AI which tries to simulate humans' selections, meaning that the suggested AI has focused on the humans' choices depending on diverse situations in the Yutnori. With our extensive simulations using the suggested Yutnori AI, we have analyzed its performances with respect to 10 Yutnori situations among various scenarios. In conclusion, our suggested AI have demonstrated that 6 out of 10 situations are exactly same with the humans' choices and the rest 4 cases are also similar to that of human's, which reveals that our Fuzz-logic-based Yutnori AI can effectively simulate human's choices.

• 한국과학교육학회지
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• 제44권2호
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• pp.141-153
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• 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.