• 디자인융복합연구
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• 제16권5호
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• pp.125-140
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• 2017

본 연구는 머신러닝의 기법이 도시 형태를 분석 및 추론하는 복잡한 과정에 적용 되었을 때, 도시 공간의 변화를 감지하고 분석하며 예측 할 수 있는 가능성을 사례 연구의 근거를 통해 제시하고자 한다. 사례 연구는 미국 보스톤의 메인 스트리트를 대상으로 도시 형태를 분석하는 과정에 머신러닝의 기법을 적용 실험하여 그 효용성을 예증했던 2006년의 선행 연구의 결과를 2016년 도시 형태와 현상을 비교 재해석하여, 10년간의 변화를 도시적 관점, 정보 환경의 관점, 기술적 관점에서 분석하고 이에 유효한 도시 모니터링의 시사점을 도출했다. 먼저, 다중 참여형 정보 수집의 플랫폼이 열리면서 대용량 데이터를 실시간으로 수집할 수 있는 기술적으로 가능해 졌다. 로봇이나 드론 등 인공지능이 탑재된 기계들을 사용하여 도시 정보를 취득하고 개입할 수 있는 가능성과 신산업의 요구에 맞추어 도시 정보 체계를 바꿀 수 있는 가능성이 열려있다. 결론적으로, 현 도시의 당면 문제에 집중하고 각 지역의 특성에 맞는 모니터링 전략을 세우는 것이 중요하며, 국내에서는 최근 도시 재생의 관점이 강조되고 있으므로 그 실천적인 연구가 필요하다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.361-368
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• 2021

코로나19(COVID-19)로 인해 사회·경제·문화 등 일상생활이 근본적으로 변화되고 있으며 인공지능, 데이터, 클라우드 등 정보기술(IT)을 기반으로 하는 디지털 전환(digital transformation)이 가속화되고 있다. 본 연구에서는 가상세계(virtual world)와 현실세계(real world)의 상호작용을 기반으로 하는 메타버스(Metaverse)에 주목하고 메타버스 기반 플랫폼을 교육적으로 활용할 수 있는 가능성을 탐색하였다. 메타버스 기반 플랫폼을 온라인 교육 생태계 관점에서 접근했으며 이는 단순히 온라인 교수·학습 활동 뿐만 아니라 메타버스 내에서 학습, 소통, 공감 등의 전인적 교육 활동이 함께 이루어짐을 의미한다. 이러한 메타버스 플랫폼에서 학습자는 학습 현존감(presence)을 느낄 수 있고, 학습 동기와 몰입이 촉진될 수 있다. 또한 공간 이동의 자율성을 기반으로 자기주도적인 학습을 경험할 수 있다. 메타버스 플랫폼을 적용하기 위해 기술적, 윤리적 한계점도 있으나 높은 기대 수준을 가지는 것 보다는 메타버스 세계의 학습자들의 교육적 상호작용에 초점을 맞추는 것이 바람직할 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.374-376
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• 2021

임상에서 암 관련 질병의 확진을 위해 영상장비를 이용한 기초 진단 이후 추가적인 방법으로 생체검사 등을 이용한 병리적 검사가 필수적이다. 이러한 생체검사를 진행하기 위해서는 전문지식을 가진 종양학자, 임상병리사 등의 도움과 최소한의 소요시간은 확진을 위해 반드시 필요하다. 최근 들어, 인공지능을 활용한 암세포의 자동분류가 가능한 시스템 구축에 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만, 이전 연구들은 한정된 알고리즘을 기반으로 하여 세포의 종류와 정확도에 한계를 보인다. 본 연구에서 심층 학습의 일종인 합성곱 신경망을 통해 총 4가지의 암세포를 식별하는 방법을 제안한다. 세포 배양을 통해 얻은 광학영상을 OpenCV를 사용하여 세포의 위치 식별 및 이미지 분할과 같은 전처리 수행 후, EfficientNet을 통해 학습하였다. 모델은 EfficientNet을 기준으로 다양한 hyper parameter를 사용하고, InceptionV3을 학습하여 성능을 비교분석 하였다. 그 결과 96.8%의 높은 정확도로 세포를 분류하는 결과를 보였으며, 이러한 분석방법은 암의 확진에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제37권4호
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• pp.591-614
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• 2023

오래전부터 NCTM(National Council of Teachers of Mathematics)과 같은 수학교육기관에서 글쓰기는 필수적인 부분으로 언급해 왔다. 그리고 최근 교육부 조사에 따르면 코로나 시대 이후 기초학력 저하의 심각성을 보고하였다. 본 연구는 수학교육에서 수학 쓰기를 재정의하고, 현재 수학교육에서 제시되는 역량 중 과거부터 언급해 온 문제해결, 의사소통, 추론 영역을 중심으로 글쓰기의 역할과 그 중요성을 파악하는 것을 목적으로 하였다. 연구 결과에서 문제해결에서의 글쓰기는 인지적인 부분을 정리함으로써 개념과 방법을 습득할 수 있는 능력을 기를 수 있고, 의사소통에서의 글쓰기는 재인지 과정을 통해 자신감을 가질 수 있으며, 추론에서의 글쓰기는 단계적으로 어떤 부분이 부족한지를 스스로 파악할 수 있다. 특히, AI를 활용하는 미래 사회에서 수업 환경이 달라지는 만큼 쓰기를 통한 진위성 판단이나 올바른 쓰기 문화 정착을 위해 연구가 이루어질 필요가 있다.

• 한국환경농학회지
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• 제42권4호
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• pp.279-285
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• 2023

The demand for the fresh leaf of hooker chive, which is mainly used as functional roots and contains dietary sulfur or saponin, is increasing, but the leaves are only harvested 3-4 times per year under conventional field conditions. A plant factory system with different light qualities or intensities was applied for year-round production of the fresh leaves. Hooker chive (Allium hookeri) roots were hydroponically cultured under the plant factory with a mixture of blue plus red LEDs (Light-Emitting Diodes) and fluorescent lights for 50 weeks. Maximum leaf growth was attained with the 1.5 dS/m EC in the culture medium under the plant factory. The average leaf and shoot numbers of hooker chive grown hydroponically under a mixture of 200 µmol/m²/s LEDs increased by 147% and 140%, respectively compared to those under 100 µmol/m²/s LEDs at the 10th harvest. The leaf length of hooker chive grown under the LEDs treatment with the lowest light intensity significantly increased by 27% compared with the natural light treatment at the 10th harvest. However, there was no significant difference in leaf pigmentation between natural and 200 µmol/m²/s LEDs treatments. Plant factory with the mixture LEDs of blue and red lights can be applied for year-round production of hooker chive fresh leaves to ensure a stable supply of leafy vegetable throughout the year.

• Journal of Ginseng Research
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• 제48권1호
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• pp.103-111
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• 2024

Background: Ginseng (Panax ginseng Mayer) is an important natural medicine. However, a long culture period and challenging quality control requirements limit its further use. Although artificial cultivation can yield a sustainable medicinal supply, research on the association between the transplantation and chaining of metabolic networks, especially the regulation of ginsenoside biosynthetic pathways, is limited. Methods: Herein, we performed Liquid chromatography tandem mass spectrometry based metabolomic measurements to evaluate ginsenoside accumulation and categorise differentially abundant metabolites (DAMs). Transcriptome measurements using an Illumina Platform were then conducted to probe the landscape of genetic alterations in ginseng at various ages in transplantation mode. Using pathway data and crosstalk DAMs obtained by MapMan, we constructed a metabolic profile of transplantation Ginseng. Results: Accumulation of active ingredients was not obvious during the first 4 years (in the field), but following transplantation, the ginsenoside content increased significantly from 6-8 years (in the wild). Glycerolipid metabolism and Glycerophospholipid metabolism were the most significant metabolic pathways, as Lipids and lipid-like molecule affected the yield of ginsenosides. Starch and sucrose were the most active metabolic pathways during transplantation Ginseng growth. Conclusion: This study expands our understanding of metabolic network features and the accumulation of specific compounds during different growth stages of this perennial herbaceous plant when growing in transplantation mode. The findings provide a basis for selecting the optimal transplanting time.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제31권3호
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• pp.181-192
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• 2024

With the introduction of generative artificial intelligence(AI) tools such as OpenAI's Sora into the global film industry, including Hollywood, there has been a simultaneous emergence of innovations in film production as well as various crises. These changes are spreading throughout the entire film production process, including scriptwriting, casting, editing, and acting. This study analyzes the impact of AI on the film industry, particularly Hollywood, and explores how this technology might bring about changes in Korean cinema. AI technologies applied in the film industry offer benefits such as reducing production time and costs. However, they also pose threats to many filmmakers and actors who rely on the traditional production methods, leading to ethical and legal issues. In Hollywood blockbuster films, AI technology is used to create realistic visual effects, analyze scripts, and suggest optimal shooting angles. While these applications improve the qualitative level of films, they also reduce the human resources required in traditional film production processes. The impact on the Korean film industry is also noteworthy. Some Korean film production companies are leveraging AI to create films in a more creative and efficient manner. Efforts are being made to analyze audience data using AI and develop storylines that appeal to a larger audience. However, these technological changes are controversial among many Korean filmmakers who prefer traditional production methods. This study provides an in-depth discussion on whether the adoption of AI in the film industry can bring about positive innovation or inevitably lead to crises. It analyzes how AI technology is transforming traditional roles in the film industry and what new opportunities and challenges this change generates within the industry. Additionally. This study highlights the differences in technology adoption between Hollywood and Korean film industry and explores how each industry is embracing these technological changes.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.539-544
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• 2024

본 논문은 AI(: Artificial Intelligence) 시대에 따른 대학 교양교육으로 디지털 리터러시 교육의 필요성과 방향성에 대해 고찰하였다. 디지털 환경에서 일상적인 문화에 대한 보편적인 교육이 바로 디지털 리터러시라고 볼 수 있으며, 단순히 디지털 기기를 사용할 수 있는 능력이 아니라 디지털 사회의 시민에게 필요한 역량들을 함양하는 것으로 범위가 확장되고 있다. 본 논문에서는 대학 교양 교육과정이 시대적 변화를 반영하여 정보 문해 영역을 강화했지만, 아직 디지털 기기 사용 및 특정 프로그램 활용법을 학습하는 기술적인 측면에 편중되어 있음을 문제점으로 제시하고, 대학의 디지털 리터러시 교육의 방향은 디지털 기기 사용의 기술적·도구적 측면에 국한해서는 안되며, 디지털 기기의 사용으로 인해 발생할 수 있는 사회적 영향을 고려한 디지털 윤리에 중점을 둔 방향으로 이뤄지는 것이 바람직할 것이라고 제안하였다.

• 트랜스-
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• 제16권
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• pp.107-133
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• 2024

내러티브는 인간의 인지와 사회 문화의 기본이며 개인과 사회가 의미를 구성하고 경험을 공유하며 문화적, 도덕적 가치를 전달하는 주요 수단으로 사용된다. 인간의 사고와 행동을 모방하려는 인공지능 분야에서는 오랫동안 스토리 생성과 스토리 이해에 관해서 연구해 왔으며, 오늘날 대규모 언어 모델은 발전된 자연어 처리 기술을 바탕으로 괄목할 만한 서사적 능력을 보여주고 있다. 이런 상황은 다양한 변화와 새로운 문제를 제기하지만 이에 대한 포괄적인 논의를 찾아보기는 어렵다. 본 논문은 인간과 AI의 서사 지능의 교차점과 상호작용을 살펴봄으로써 현재의 상태와 미래의 변화에 대한 전체적인 조망을 제공하는 것을 목표로 한다. 먼저 호모 나랜스라는 용어로 대변되는 인간과 내러티브의 본질적 관계에 관한 다학제적 연구를 살펴보고, 인공지능 분야에서 내러티브에 관한 연구가 어떻게 이루어져 왔는지를 역사적으로 살펴본다. 그리고 오늘날 대규모 언어 모델이 보여주는 서사 지능의 가능성과 한계를 살펴보고, 서사 지능을 갖춘 AI가 갖는 함의를 파악하기 위한 세 가지 철학적 과제를 제시한다.

• 경영정보학연구
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• 제25권2호
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• pp.125-144
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• 2023

기존에는 사람이 생성하던 문장, 이미지, 음성 등을 인공지능 기술을 활용하여 자동으로 생성할 수 있게 되면서, 생성형AI 기술이 전 세계적인 관심을 받고 있다. 특히, 대표적 생성형AI 서비스인 ChatGPT는 기존 챗봇 서비스와 차별화되는 능동성과 정확도를 보여주며, 단기간에 이용자 수가 급증하고 있다. 이렇듯 생성형AI 서비스에 대한 관심이 높아지고 있음에도 불구하고, 대부분의 선행연구는 아직 초기 수준에 머무르고 있다. 이에, 본 연구는 생성형AI 서비스의 성공요인을 도출하고 이를 바탕으로 성공적인 비즈니스 전략을 제안하기 위해 LDA 토픽모델링과 키워드 네트워크 다이어그램을 활용하였다. 또한, ChatGPT를 사용하여 기존 텍스트마이닝 방법론을 보완하는 새로운 연구방법론을 제시하였다. 본 연구는 선행연구들의 한계를 극복하고, 생성형AI의 미래 발전에 대한 학술적 및 실무적 시사점을 제공했다는 점에서 의의가 있다.