• 한국가시화정보학회지
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• 제20권2호
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• pp.21-27
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• 2022

Air purifiers can be placed where the air cleaning is required, making it easy to manage indoor air quality. The position of the air purifier affects the indoor airflow pattern, resulting in different air cleaning efficiency. Many efforts and strategies have been examined through numerical simulations and experiments to find the proper location of the air purifier, but problems still remain due to the various geometrical indoor spaces and arrangements. Herein, we develop an artificial intelligence model to predict the performance of an air purifier depending on the installation location. To obtain the training data, numerical simulations were performed on the different locations of the air purifiers and airflow patterns. The trained artificial intelligence model predicted the air exchange performance depending on the installation location of the air purifier with a prediction accuracy of 92%.

• Korean Journal of Radiology
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• 제24권9호
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• pp.890-902
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• 2023

Objective: The clinical impact of artificial intelligence-based computer-aided detection (AI-CAD) beyond diagnostic accuracy remains uncertain. We aimed to investigate the influence of the clinical implementation of AI-CAD for chest radiograph (CR) interpretation in daily practice on the rate of referral for chest computed tomography (CT). Materials and Methods: AI-CAD was implemented in clinical practice at the Seoul National University Hospital. CRs obtained from patients who visited the pulmonology outpatient clinics before (January-December 2019) and after (January-December 2020) implementation were included in this study. After implementation, the referring pulmonologist requested CRs with or without AI-CAD analysis. We conducted multivariable logistic regression analyses to evaluate the associations between using AI-CAD and the following study outcomes: the rate of chest CT referral, defined as request and actual acquisition of chest CT within 30 days after CR acquisition, and the CT referral rates separately for subsequent positive and negative CT results. Multivariable analyses included various covariates such as patient age and sex, time of CR acquisition (before versus after AI-CAD implementation), referring pulmonologist, nature of the CR examination (baseline versus follow-up examination), and radiology reports presence at the time of the pulmonology visit. Results: A total of 28546 CRs from 14565 patients (mean age: 67 years; 7130 males) and 25888 CRs from 12929 patients (mean age: 67 years; 6435 males) before and after AI-CAD implementation were included. The use of AI-CAD was independently associated with increased chest CT referrals (odds ratio [OR], 1.33; P = 0.008) and referrals with subsequent negative chest CT results (OR, 1.46; P = 0.005). Meanwhile, referrals with positive chest CT results were not significantly associated with AI-CAD use (OR, 1.08; P = 0.647). Conclusion: The use of AI-CAD for CR interpretation in pulmonology outpatients was independently associated with an increased frequency of overall referrals for chest CT scans and referrals with subsequent negative results.

• 의학교육논단
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• 제18권2호
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• pp.58-64
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• 2016

The birth of the scientific revolution, brought forth by Vesalius and Copernicus in 1543, marked the beginning of a new age. However, the changes such as treatment effectiveness, survival rate, prevalence of specific diseases, etc. had not yet become clear during the 16th century. In the early 17th century, Boerhaave emphasized bedside teaching and practice. His attitude influenced numerous students and educators, so many medical students visited hospital wards where he worked. From the late 18th to 19th centuries, Jenner's smallpox vaccination, Pasteur's anthrax and rabies vaccinations, and Koch's four postulates used to detect pathogens were developed using the scientific research method, which initiated big changes for medicine. Flexner, credited for reporting the new medical education system, adopted scientific medicine. He believed medical students must study basic medical science since it could be the foundation of clinical medicine and lead to a revolution in the field. He proposed a new medical curriculum composed of two-years of basic medicine and two-years of clinical medicine, which has been used more than 100 years. During the late 20th century, bedside teaching rounds decreased gradually as scientific medicine has become popular. Many medical educators in many articles have proposed bedside education as an effective method for medical learning. Despite the advent of the age of artificial intelligence and the changing of medical environments in the near future, bedside education will be more useful and important for medical students, educators, and patients as it is a traditional method and essential for patients who desire a more personal approach.

• 한국융합학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.123-131
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• 2016

본 연구는 2016 구글 딥마인드 챌린지 매치에서 최고 수준의 딥러닝 인공신경망을 갖고 있는 인공지능 알파고와 인간지능의 대표로 상징되는 바둑 최고수의 대국 분석 및 문헌 연구로 인공지능 시대에 적합한 학습자의 역량 교육에 대해 논의했다. 알파고는 지금까지 알려져 있는 바둑의 정석과 상식을 넘어서는 새로운 바둑의 패러다임을 보여주는 기발한 수를 두었고, 이세돌은 알파고도 생각하지 못한 '신의 한 수' 로 인공지능 수퍼 컴퓨터를 이길 수 있었다. 이는 인간의 집념과 도전, 인간 본성의 통찰과 직관의 승리였다. 인공지능 시대에 기계를 조정하고 통제할 수 있는 학습자 역량을 기르기 위한 융합과학 교육은 자연으로부터의 감성적 체험과 토포필리아 교육으로 인공지능이 갖지 못한 인간 본성의 다채로운 감성과 통찰, 긍정적 정서를 함양시킬 수 있는 방향이어야 한다.

• 한국인공지능학회지
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• 제11권3호
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• pp.23-27
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• 2023

The purpose of this study is to identify and analyze suicide factors of adolescents using the Random Forest algorithm. According to statistics on the cause of death by the National Statistical Office in 2019, suicide was the highest cause of death in the 10-19 age group, which is a major social problem. Using machine learning algorithms, research can predict whether individual adolescents think of suicide without investigating suicidal ideation and can contribute to protecting adolescents and analyzing factors that affect suicide, establishing effective intervention measures. As a result of predicting with the random forest algorithm, it can be said that the possibility of identifying and predicting suicide factors of adolescents was confirmed. To increase the accuracy of the results, continuous research on the factors that induce youth suicide is necessary.

• 디지털융복합연구
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• 제20권3호
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• pp.241-249
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• 2022

인공지능은 개인의 일상생활뿐 아니라 전 산업 분야에 적용되며 인공지능 시대라 해도 과언이 아닌 시기가 도래하였다. 그러므로 인공지능 수용에 영향을 주는 요인 파악은 중요하다. 본 연구는 상용화되거나 익숙해진 인공지능은 더는 인공지능이라 인식하지 못하는 AI Effect 현상으로 인공지능 사전경험이 무시되었을 때 인공지능 수용에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하였다. 이를 위해 두 번의 실험을 수행하였다. 105명의 성인을 대상으로 한 첫 번째 실험 결과는 실험 대상자 중 32.4%(34명)가 AI Effect가 존재하였고, 이 중 여성이 43.6%(24명), 남성은 20%(10명)가 AI Effect가 존재하는 것을 나타나 여성이 약 2배 정도 높았고, 인공지능 지식 정도가 낮을수록 AI Effect가 존재하는 것으로 나타났다. 두 번째 실험 결과는 성인 240명의 참가자 중 AI Effect가 존재하는 85명만이 대상이었고, 인공지능 경험인지는 인공지능을 적극적으로 수용하게 하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통한 AI Effect 이해는 기업에 인공지능의 적극적 수용방안 설정에 도움을 줄 수 있을 것이라 기대된다. 더불어 사용자의 개인 차이와 AI Effect의 관계 규명, AI Effect가 다양한 수용 태도에 미치는 영향 등을 고려한 연구로의 확장을 기대한다.

• 철학연구
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• 제145권
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• pp.91-117
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• 2018

이 논문의 목적은 "주역"과 인공지능 사이에 존재하는 유사성과 차이점을 밝히려는데 있다. "주역"의 점술은 인류의 가장 오래된 지식체계 가운데 하나이며, 인공지능은 인류가 만들어낸 과학의 발명 가운데서도 최전선에 서 있는 지식체계이다. 양자 사이에는 아무런 연관성이 없는 것처럼 보이지만, 빅 히스토리(Big History)의 관점에서 본다면 "주역"과 인공지능은 기호학적 관점에서 볼 때 다음과 같은 공통점을 지닌다. 첫째, 인공지능과 "주역"은 인공언어를 사용하는 기호 체계에 의지한다. 둘째, 점술과 인공지능을 가능하게 하는 원리는 모방과 재현에 있다. 셋째, 인공지능과 "주역"은 모두 추리 과정을 수행하기 위하여 알고리즘(algorithm)에 의지하며, 그 알고리즘은 이진법(二進法)을 기본적 수단으로 삼는다. 넷째, "주역"과 인공지능은 지식을 획득하기 위한 수단으로 유비(類比)의 방법에 의존한다. 물론 이러한 몇 가지 유사성이 있다고 해서 "주역"이 과학이 될 수 있는 것은 아니다. 그럼에도 불구하고 전혀 거리가 먼 것 같은 두 지식체계 사이에 이러한 공통점이 있다는 것을 발견함으로써 문명의 본질에 관해 중요한 통찰을 얻을 수 있다. "주역"과 인공지능은 미지(未知)의 세계에 대한 새로운 지식을 얻기 위하여 지능을 사용한다. 그러나 우리는 "주역"의 점술의 과정에 개입하는 지능이 어떤 종류의 지능인지 정확하게 알지 못한다. 마찬가지로 인공지능의 성격에 대해서도 아직 잘 알지 못하고 있다. 미지의 주체에 의해 운용되는 지능은 우리에게 신비롭고도 두려운 존재이다. "주역"의 점술이 우리에게 점단(占斷)을 행하는 초월적 주체가 무엇인지에 관해 경외하는 마음을 품게 하였듯이, 기계속에 보이지 않는 인공지능의 주체도 우리를 두렵게 한다. 뿐만 아니라 인공지능의 등장은 의식있는 존재만이 지능을 가질 수 있다고 간주했던 전통철학의 관점에 도전을 던지고 있다. 분명한 것은 기호를 매개로 진행되어 온 문명의 발전 과정이 이제 새로운 단계로 진입하고 있다는 사실이다. 인공지능이 인간의 지능을 능가하는 시점을 특이점(singularity)이라고 하는데, 필자는 이 용어를 구문명(舊文明)과 신문명(新文明)의 경계를 가리키는 임계점(臨界點)이라는 의미로 사용하였다. 소옹(邵雍)의 용어를 빌려서 표현한다면 구문명은 선천(先天)이고, 신문명은 후천(後天)이다. 임계점을 지나면 질적 변화가 일어나 새로운 단계로 진입하며 더 이상 과거로 회귀하지 않는다. 현대 문명은 특이점을 통과했다는 징후를 여러 측면에서 보이고 있다. 후천개벽은 조선 후기의 종교 사상가들에게는 예언이었지만 어느덧 소리 없이 현실로 다가와 이미 우리 곁에 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권12호
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• pp.9-22
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• 2023

본 논문에서는 인공지능의 무한한 발전 가능성을 유지하면서 공정성과 윤리적 책임을 유지하는 AI 규제에 대한 균형 잡힌 방안을 제시합니다. AI 시스템이 일상생활에 점점 더 통합됨에 따라, 특정 인구 집단에 대한 편견과 불이익을 방지하기 위한 규제 개발이 필수적입니다. 본 논문에서는 책임 있는 개발과 적용을 보장하기 위해 AI 애플리케이션의 규제 프레임워크와 사례 분석 연구를 진행합니다. 본 논문을 통하여 AI 규제에 대한 지속적인 논의를 이끌어내며, 혁신과 공정성 사이의 균형을 맞추는 정책을 수립을 제안합니다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.97-115
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• 2023

In South Korea, chronic kidney disease(CKD) impacts around 4.6 million adults, leading to a high reliance on hemodialysis. For effective dialysis, vascular access is crucial, with decisions about vascular surgeries often made during dialysis sessions. Anticipating these needs could improve dialysis quality and patient comfort. This study investigates the use of Artificial Intelligence(AI) to predict the timing of surgeries for dialysis vessels, an area not extensively researched. We've developed an AI algorithm using predictive maintenance methods, transitioning from machine learning to a more advanced deep learning approach with Long Short-Term Memory(LSTM) models. The algorithm processes variables such as venous pressure, blood flow, and patient age, demonstrating high effectiveness with metrics exceeding 0.91. By shortening the data collection intervals, a more refined model can be obtained. Implementing this AI in clinical practice could notably enhance patient experience and the quality of medical services in dialysis, marking a significant advancement in the treatment of CKD.

• 과학교육연구지
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• 제45권1호
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• pp.105-117
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• 2021

이 연구의 목적은 인공지능 윤리의식에 대한 초등학교, 중학교, 고등학교 학생들의 성차를 분석하는 것이다. 과연 인공지능 윤리의식에 성차가 존재하는지, 존재한다면 언제부터 성차가 발생하는지를 알아보기 위한 연구이다. 본 연구는 I 광역시 초등학생 198명(여학생 98명, 남학생 100명), 중학생 265명(여학생 166명, 남학생 99명), 고등학생 114명(여학생 58명, 남학생 56명)을 대상으로 실시하였다. 본 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 전체 남학생과 여학생 사이의 인공지능 윤리의식의 성차가 확인되었다. 둘째, 인공지능 윤리의식의 성차는 초등학교에서 중학교, 고등학교로 학령이 높아질수록 확고해지는 경향이 있었다. 셋째, 초등학생, 중학생, 고등학생 모든 단계에서 여학생은 아직 인공지능에 대한 신뢰성이 그리 높지 않고, 차별 금지에 대한 우려가 남학생에 비해 크며, 예술 등의 분야에서 인공지능의 인간 영역에의 진입 허용에 대해 부정적인 입장을 가지고 있는 것으로 파악되었다. 넷째, 학령과 성별의 상호 작용 효과는 안정성 및 신뢰성, 그리고 허용과 한계 범주에서 확인되었다. 이러한 결과들을 종합해 볼 때, 인공지능 교육 활동시 인공지능 윤리의식에 성차가 생기지 않도록 교육 프로그램을 양성 평등적으로 접근하는 교육적 방안이 필요하다고 할 수 있다.