• 한국인공지능학회지
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• 제10권1호
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• pp.15-19
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• 2022

This study is to understand the relationship between turnover and various conditions. Turnover refers to workers moving from one company to another, which exists in various ways and forms. Currently, a large number of workers are considering many turnover rates to satisfy their income levels, distance between work and residence, and age. In addition, they consider changing jobs a lot depending on the type of work, the decision-making ability of workers, and the level of education. The company needs to accept the conditions required by workers so that competent workers can work for a long time and predict what measures should be taken to convert them into long-term workers. The study was conducted because it was necessary to predict what conditions workers must meet in order to become long-term workers by comparing various conditions and turnover using regression and decision trees. It used Microsoft Azure machines to produce results, and it found that among the various conditions, it looked for different items for long-term work. Various methods were attempted in conducting the research, and among them, suitable algorithms adopted algorithms that classify various kinds of algorithms and derive results, and among them, two decision tree algorithms were used to derive results.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.47-50
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• 2023

본 논문에서는 딥러닝 CNN 알고리즘을 이용하여 사람의 얼굴 이미지를 학습한 다음 나이와 성별을 예측하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 개개인 마다 각기 다른 외형적 특성을 고려하여 이를 분석한 다음 이에 맞는 헤어 스타일, 옷차림을 추천할 수 있다. 해당 기술을 활용하여 메타버스 아바타 생성에 사용자의 얼굴과 같은 신체적 특성을 고려할 수 있다. 향후에는 신체 전체를 이미지화하여 보다 더 다양한 정보를 인식할 수 있도록 연구를 진행할 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권8호
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• pp.279-285
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• 2018

본 연구는 인공지능 시대에서 미래 디자이너의 역할과 키워야 할 역량을 제안하는 데 목적이 있다. 인공지능 기술이 사회 전반의 핵심 기술로 등장하여 디자이너의 작업 영역에 영향을 주고 있다. 따라서 4차 산업혁명 시대에 존재하는 현역 및 예비 디자이너들은 이에 맞추어 필요한 역량을 키울 준비를 해야 한다. 연구 방법으로는 문헌 연구를 통해 과거부터 현재까지 디자인의 의미와 디자이너의 역할 변화를 조사하였다. 또한, 생성적 디자인, 디자인 프로세스 그리고 인공지능 기반 디자인 소프트웨어에 관한 연구를 진행하고 한계점을 분석하였다. 마지막으로 디자이너에게 필요한 핵심역량을 알아보고, 인공지능 시대 사회에서 미래 디자이너의 역할과 갖추어야 할 역량을 제안하였다. 결론적으로 미래 디자이너의 역할은 사용자에 대한 이해와 공감능력을 바탕으로 인공지능과 협업하여 창의력을 발휘해 사회혁신을 이끌어야 한다. 본 연구를 바탕으로 디자이너는 4차 산업혁명 시대에 대응하여 인공지능이 갖지 못하는 공감능력, 창의성 등 인간 고유의 인문학적 역량을 키우고 인공지능과 협업할 수 있기를 기대한다.

• 융합정보논문지
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• 제11권2호
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• pp.16-24
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• 2021

본 논문은 고령화 사회로 진입함에 따라 급속히 늘어나는 고령자를 위하여, IoT와 인공지능 기술을 적극 활용하여 고령자로 하여금 행복한 노년을 영위할 수 있도록 도와주는 smart aging 서비스를 소개한다. 특히 고령화문제를 해결하려는 기존의 복지개념에서 탈피하여 긴급 상황에서 자신을 보호하고 감성을 만족시키어 활기찬 고령사회 구축으로의 패러다임 변화를 이끌어내는, 미래지향의 고령 친화적 wellbeing 지원 시스템을 제안한다. IoT(사물인터넷)와 AI(인공지능)를 도입하여 고령자의 생활정보로부터 생활상황 및 감성상태를 판단하여 긴급 상황 대응, 기분전환과 감성 위로 제공 및 모임을 추천한다. 제안 시스템은 맥박, 위험한 단어사용 및 외부소통 등의 정보를 입력하면 인공지능 기법을 이용하여 우울증의 정도를 판단해줌으로써, 기존 헬스케어 중심의 복지개념에서 탈피하여 고령자에게 감정적인 행복감을 제공하는 새로운 개념의 wellbeing 지원 시스템의 실현가능성을 보여주었다고 생각한다.

• 대중서사연구
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• 제26권4호
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• pp.215-237
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• 2020

이 글은 마쓰나가 신지가 2018년 일본에서 펴낸 『비디오 게임의 미학』을 소개하기 위해 씌어졌다. 마쓰나가 신지는 철학적이고 미학적인 관점에서 비디오 게임을 연구해온 일본의 대표적인 연구자다. 그가 이 책에서 주목하는 것은 비디오 게임이 지닌 인공적인 놀이로서의 측면이다. 마쓰나가 신지는 비디오 게임이 인간의 행위와 경험을 디자인하는 놀이라는 점에 주목하고, 이를 비디오 게임의 수용 과정에서 일어나는 의미 작용의 측면에서 논했다. 이를 위해 도입된 것은 컴퓨터와 공유되는 분석철학의 방법이다. 그동안 일본에서 발표된 선행연구에서 비디오 게임은 주로 일본 문화론이나 오락 문화의 문맥에서 논해졌다. 그러나 『비디오 게임의 미학』은 다음과 같은 점에서 선행연구와 구별된다. 첫째, 예술 이론의 내부에서 비디오 게임이라는 장르를 연구하기 위한 연구방법을 개척하고, 둘째, 전통적인 미학적 개념과의 연관 관계를 도출하는 동시에, 셋째, 인공지능시대에 부상한 새로운 개념을 미적 행위로서의 비디오 게임에 결부시키고 있다. 이 작업을 통해서 비디오 게임이 미학의 대상으로 체계화되었으며, 미학과 예술의 영역도 확장되었다. 이 책의 독보적인 특징은 철학과 미학의 언어로 비디오 게임을 체계화했고, 그 언어를 컴퓨터가 공유할 수 있는 방식으로 구사했다는 점이다. 말하자면 『비디오 게임의 미학』은 인간과 컴퓨터가 공유할 수 있는 개념 상자라고 할 수 있다. 따라서 이 책의 궁극적인 의의는 전통적인 인문학의 언어를 컴퓨터가 해독 가능한 언어로 번역함으로써 인공지능이 인간의 비밀에 다가서는 길을 개척했다는 점에 있다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제22권3호
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• pp.343-350
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• 1997

In farm management, many factors should be considered to select optimum farm machinery Some factors such as fm size can be quantified, but other factors such as working experience can not be. Futhermore, as several factors are missed and assumptions are made for the selection using conventional computer programs, the result is sometimes questionable. This problem can be solved using artificial intelligent techniques such as expert system. In this study, an expert system was developed to select optimum machinery by considering available working days, machinery to on, farming environments, labor cost, population, etc. It also took into account the characteristics of machinery, turning radius, easiness of operation, subsidy, loan to purchase, asset. farmers age, Rest Metabolic Rate, and working experience, etc. Expertise and experience of human experts were utilized to develop the expert system. The developed expert system was evaluated by the human experts and others, and it was proved to be practically useful fir farmers.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.163-175
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• 2018

4차 산업혁명시대의 주요한 변화 동인인 혁신적 테크놀러지와 인공지능의 발전은 상대적으로 인간의 감성적 영역에 대한 관심을 증대시키고 있다. 그리고 이에 대한 교육적 대안으로서 디자인씽킹 프로세스를 활용한 메이커교육에 주목하고 있다. 이는 만들기 활동 과정과 결과로서 경험하게 되는 여러 감성적 측면(타인/사용자의 이해와 공감, 협력활동을 통한 소통, 개방, 공유의 정신, 논리적 사고를 넘어선 직관적 사고의 수용)을 감성지능의 함양이란 가능성과 연결시킬 수 있기 때문이다. 이에 본 연구에서는 대학교 학부생 37명을 대상으로 한 교양과목에서 '디자인씽킹 프로세스 기반의 메이커교육' 프로그램을 개발 및 적용한 뒤 그 결과로서 학생들의 감성지능에 어떤 변화가 이루어지는지 감성지능 검사지를 이용한 양적분석과 면담, 성찰일지와 같은 질적자료분석을 통해 알아보았다. 그 결과로 디자인씽킹기반의 메이커교육 프로그램은 감성지능의 대부분 영역에서 긍정적 영향이 있음을 확인 할 수 있었다.

• 문화기술의 융합
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• 제5권3호
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• pp.9-23
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• 2019

인공지능 스피커 시장은 디스플레이 탑재라는 새로운 흐름 속에 놓여 있다. 이 연구는 디스플레이 유무에 따른 인공지능 스피커 사용 경험의 차이를 사용 맥락에 따라 분석하고자 한다. 이를 위해 아마존 에코 쇼(Echo Show)와 에코 플러스(Echo Plus)의 온라인 리뷰 텍스트가 어떠한 구조적 차이를 보이며 차별화된 UX 이슈들로 구성되어 있는지 의미연결망 분석을 통해 살펴보고자 한다. 사용자 경험의 물리적 맥락과 사회적 맥락에 따른 에고 네트워크 분석을 실시하여 주요 이슈를 도출하였다. 분석 결과 디스플레이 탑재에 따라 사용자의 기대격차가 발생하고 이로 인해 부정적 경험이 유도되는 것으로 나타났다. 또한, 멀티모달 인터페이스는 침실보다 부엌에서 활용도가 높으며, 가족 구성원 간의 커뮤니케이션 활성화에 기여할 수 있음을 확인하였다. 이러한 발견을 바탕으로 향후 국내에서도 출시될 디스플레이형 스피커가 고려해야 할 사용자 경험 전략을 제안한다.

• 한국교육논총
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• 제40권2호
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• pp.1-16
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• 2019

지능정보사회는 사물, 지식, 계산을 키워드로 하는 새로운 세계이다. 이 세계에서 교육개혁의 철학적 조건은 무엇인가? 로빈슨과 애로니카(2015)는 현재의 교육개혁이 유기 농업이라는 상징을 중심으로 이루어져야 한다고 주장한바 여기에는 유기체로서의 인간의 존엄성에 대한 문제의식이 담겨 있다. 인간은 지능과 생명의 결합체이다. 인공지능의 개발은 안드로이드의 상호작용 증가에 따른 인간적 본질에 대한 물음을 제기한다. 현실적으로는 딥러닝으로 상징되는 인공지능의 발전이 교육개혁의 조건이 될 것이다. 반면 정보기술과 예술의 결합은 새로운 생명 이미지의 창출을 통해 인공생명의 문제, 곧 생명 자체에 관한 문제를 제기할 것이다. 인간적 본질에 대한 물음이 생명 자체에 관한 물음과 함께 회귀한다. 인공지능과 인공생명이 낳는 철학적 물음은 교육적 물음과 패러독스를 이루어 미래의 교육개혁에 난문(難問)을 던질 것이다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제21권7호
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• pp.869-879
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• 2020

Objective: To evaluate the performance of a convolutional neural network (CNN) model that can automatically detect and classify rib fractures, and output structured reports from computed tomography (CT) images. Materials and Methods: This study included 1079 patients (median age, 55 years; men, 718) from three hospitals, between January 2011 and January 2019, who were divided into a monocentric training set (n = 876; median age, 55 years; men, 582), five multicenter/multiparameter validation sets (n = 173; median age, 59 years; men, 118) with different slice thicknesses and image pixels, and a normal control set (n = 30; median age, 53 years; men, 18). Three classifications (fresh, healing, and old fracture) combined with fracture location (corresponding CT layers) were detected automatically and delivered in a structured report. Precision, recall, and F1-score were selected as metrics to measure the optimum CNN model. Detection/diagnosis time, precision, and sensitivity were employed to compare the diagnostic efficiency of the structured report and that of experienced radiologists. Results: A total of 25054 annotations (fresh fracture, 10089; healing fracture, 10922; old fracture, 4043) were labelled for training (18584) and validation (6470). The detection efficiency was higher for fresh fractures and healing fractures than for old fractures (F1-scores, 0.849, 0.856, 0.770, respectively, p = 0.023 for each), and the robustness of the model was good in the five multicenter/multiparameter validation sets (all mean F1-scores > 0.8 except validation set 5 [512 x 512 pixels; F1-score = 0.757]). The precision of the five radiologists improved from 80.3% to 91.1%, and the sensitivity increased from 62.4% to 86.3% with artificial intelligence-assisted diagnosis. On average, the diagnosis time of the radiologists was reduced by 73.9 seconds. Conclusion: Our CNN model for automatic rib fracture detection could assist radiologists in improving diagnostic efficiency, reducing diagnosis time and radiologists' workload.