Artificial Intelligence (AI) is the intelligence of machines or software, in contrast to human intelligence. Generative AI technologies, such as ChatGPT, have emerged as valuable research tools that facilitate brainstorming ideas for research, analyzing data, and writing papers. However, their application has raised concerns regarding authorship, copyright, and ethical considerations. Many organizations of medical journal editors, including the International Committee of Medical Journal Editors and the World Association of Medical Editors, do not recognize AI technology as an author. Instead, they recommend that researchers explicitly acknowledge the use of AI tools in their research methods or acknowledgments. Similarly, international journals do not recognize AI tools as authors and insist that human authors should be accountable for the research findings. Therefore, when integrating AI-generated content into papers, it should be disclosed under the responsibility of human authors, and the details of the AI tools employed should be specified to ensure transparency and reliability.
Application of artificial intelligence (AI) approaches in eco-environmental modeling has gradually increased for the last decade. Comprehensive understanding and evaluation on the applicability of this approach to eco-environmental modeling are needed. In this study, we reviewed the previous studies that used AI-techniques in eco-environmental modeling. Decision Tree (DT) and Artificial Neural Network (ANN) were found to be major AI algorithms preferred by researchers in ecological and environmental modeling areas. When the effect of the size of training data on model prediction accuracy was explored using the data from the previous studies, the prediction accuracy and the size of training data showed nonlinear correlation, which was best-described by hyperbolic saturation function among the tested nonlinear functions including power and logarithmic functions. The hyperbolic saturation equations were proposed to be used as a guideline for optimizing the size of training data set, which is critically important in designing the field experiments required for training AI-based eco-environmental modeling.
지능정보사회는 정보가 중심이 되는 정보사회를 한 단계 넘어선 지능형 초연결사회를 의미한다. 인공지능이 구체적으로 논의되는 지금, 인공지능이 핵심적인 역할을 하는 지능정보사회의 대응을 위한 법 제도에 대한 논의를 시작해야할 때이다. 어느 순간 특이점을 넘어설 때는 너무 늦은 대응이 될 수 있기 때문이다. 물론, 인공지능이 우리 사회를 어떻게 변화시킬 지는 예측하기가 쉽지 않다. 다만, 고민스러운 것은 알고리즘이 세상을 지배하거나 적어도 의사결정의 지원을 하게될 지능정보사회에서 인간은 인공지능과 어떤 관계를 모색할 것인지 여부이다. 한 가지 분명한 것은 인공지능을 지배하거나, 또는 인공지능을 배제하는 것은 해결방안이 되기는 어렵다는 점이다. 인공지능이 중심에 서는 지능정보사회를 대응하기 위한 법제도적인 논의는 사람을 전제하는 현행 법제도를 인공지능으로 대체하는 수준까지 이뤄질 필요가 있다. 지능정보사회로의 패러다임 전환에 따른 법제 정비는 인공지능과 로봇, 그리고 사물이라는 새로운 객체의 출현과 그 객체의 주체화까지도 가정할 수 있기 때문이다.
The application of artificial intelligence technologies to power systems has been an active research topic for about a decade. The purpose of this paper is to provide a brief review of the current status of applications of artificial intelligence (AI) techniques to power systems. In this paper, AI techniques, such as knowlege-based expert systems, artificial neural networks and fuzzy systems are reviewed in the view of the applications to power systems.
Governments around the world are actively establishing strategies and initiatives to spread the use of artificial intelligence (AI), for AI is not a mere new technology, but is an innovative technology that brings about extensive changes in industrial and social structures and is a core engine that will lead the 4th Industrial Revolution. The South Korean government has also been paying attention to AI as a technology and tool for innovative growth, but its application to the industries is still rather sluggish. The government has prepared multifarious AI-related policies with the aim of constructing South Korea as an AI powerhouse, but there is no clear strategy on which detailed policies to implement first and which industries to apply AI preferentially. With these limitations of South Korea's AI policies in mind, this paper analyzed the priorities of industries in AI adoption and the priorities of AI-related national policies, using Delphi-AHP method for 30 top-level AI experts in South Korea. The results of analysis show that AI application is urgent and necessary in the fields of medical/healthcare, public and safety, and manufacturing, which seems to reflect the peak of the COVID-19 crisis in the second half of 2020 at the time of the investigation. And it turns out that policies related to AI talent cultivation, data, and R&D investment are important and urgent above all in order for organizations to apply AI. This suggests that strategies are required to focus limited national resources on these industries and policies first.
AI 기술로 대변되는 4차 산업혁명 시대를 맞이하여 교육 현장에서 다양한 AI 교육이 이루어지고 있다. 하지만 교육 현장에서 이루어지는 AI 교육은 단발적인 프로젝트 교육 혹은 교사 중심의 교육이 대부분을 차지하고 있다. 이에 학생 중심, 현장 중심 교육을 실천하기 위해 디자인 씽킹을 기반으로 인공지능 교육 프로그램을 개발하였다. 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램은 생활 속 문제를 AI로 해결하는 과정을 통해 AI에 대한 이해와 활용 능력이 향상될 것이며, AI에 대한 이해를 넘어선 새로운 가치를 창출하는 능력을 길러줄 것이다. 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램 등으로 교육 현장에서 다양한 AI 교육이 이루어지길 기대한다.
This study aims to explore driving factors of Artificial Intelligence application for city marketing strategy with perspectives of millennials and generation Z. This study proposed the following research questions: i) how perceived place branding factor, public service factor, affective factor, immersive experience factor, cognitive factor, cost benefit factor, social networking factor, and promotional value factor affect attitude toward AI application for city marketing; and ii) how attitude affect satisfaction and prospect toward AI application for city marketing? This study conducted an online survey with the assistance of a well-known research agency and applied factor and regression analysis to test hypotheses. The results found that effects of place branding, cognitive, social networking, and promotional value affect attitude significantly in the case of millennials, while effects of public service, affective, cost benefit, social networking, and promotional value affect attitude significantly in the case of generation Z. The results found that effects of attitude on satisfaction and prospect of AI showed significance. The results provide implications and different aspects for AI application of city marketing strategy with perspectives by generations, while millennials and generation Z perceived effects of promotional value as the most significant factor for AI application of city marketing strategy.
Journal of information and communication convergence engineering
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제18권4호
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pp.216-221
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2020
Artificial intelligence (AI), an essential skill of the Fourth Industrial Revolution, is being actively taught in higher education; however, AI education is only in the preparatory stage in elementary, middle, and high schools. Investigating various newspaper articles related to AI education to date can aid in basic data collection, which is an important process in the preparatory stage. Accordingly, 13,378 newspaper articles were collected from a total of 21 newspapers, and five topics were extracted using the latent Dirichlet allocation (LDA)-based topic model along with frequency analysis. Newspaper articles from the early 2000s expanded to technologies related to the Fourth Industrial Revolution. Accordingly, education in AI fields should be linked with education in AI-based technology. In addition, efforts should be made to secure the continuity and sequence of AI education in cooperation with related higher institutions and companies.
미래의 군사 전투 환경은 현재의 군(軍) 인구 감소 및 변화하는 양상에 맞춰 국방 분야에서 인공지능(AI)의 역할과 중요성이 급격히 확대되고 있다. 특히, 민간에서의 AI(Artificial Intelligence) 개발은 OpenAI의 Chat-GPT 등장 이후 초거대 AI(Super-Giant AI, also known as Hyperscale AI), 즉 파운데이션 모델을 기반으로 새로운 영역에서 부상하고 있다. 미국 국방부는 CDAO(Chief Digital and AI Office) 산하의 Task Force Lima를 조직하여 LLM(Large Language Model)과 생성형 AI의 활용 방안에 대한 연구를 진행 중이며, 중국, 이스라엘 등 군사 선진국에서도 초거대 AI를 군에 적용하기 위한 연구를 수행 중이다. 따라서, 우리 군도 무기체계에 초거대 AI 모델의 활용 가능성과 적용분야에 대한 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 기존의 특화 AI와 초거대 AI(파운데이션 모델, Foundation Model)의 특징 및 장·단점을 비교하고, 무기체계에 적용될 수 있는 초거대 AI의 새로운 적용분야를 발굴하였다. 본 연구는 미래의 적용 분야와 잠재적인 도전과제에 대한 예측과 함께 초거대 인공지능을 국방작전에 효과적으로 통합하기 위한 통찰력을 제공하고, 선진화된 인공지능 시대에서의 국방 정책 개발, 국제 안보 전략을 형성하는 데 기여할 것으로 기대한다.
본 연구는 4차 산업기술의 혁신적인 기술인 디지털 기술을 기반으로 생성되는 예술 콘텐츠인 AI 회화와 NFT 미술의 융복합 사례를 분석하고 그 특성에 대해 탐구하였다. 21세기 삶의 패러다임을 혁신하는 디지털 기술은 창의적인 예술에서 활용되고 있고, 이를 표현 도구로 활용하는 AI 회화와 NFT 미술은 예술에 대한 인식과 수용 방식을 변화시키고 있다. 빅 데이터와 인공지능 기술을 활용하는 AI 회화는 대화형 일상 예술로 진화하고 있으며, 블록체인과 NFT 기술을 이용하는 NFT 미술은 경제적 가치와 문화적 가치를 지닌 메타버스의 예술이 되고 있다. 이에 본 연구는 이러한 디지털 융합 예술의 다양한 양상과 가치를 탐구하고자 하였다. 연구를 위해 AI 회화와 NFT 미술의 대표적 사례를 인지 창의적 AI 회화와 언어 생성적 AI, 예술 경제적 NFT와 예술 문화적 NFT로 분류하여 각각의 특성과 내용, 의미 등을 분석하였다. 본 연구의 결과가 디지털 융합 예술인 AI 회화와 NFT 미술 발전에 기여할 수 있기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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