• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.13-20
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• 2020

인공지능에 대한 관심은 기업이나 조직, 일상과 사회에 미치는 영향력의 증가에 기인한다. 이에 본 연구는 인재양성의 관점에서 Computer Science 2013의 지능형 시스템 영역을 기반으로 SW중심대학의 인공지능 관련 과목의 교수요목에 나타난 핵심요소를 분석하기 위한 목적이 있다. 분석 결과, 필수 과목을 운영하는 대학은 9개 대학 중 5개이다. 지능형 시스템의 12개 세부 지식영역을 기준으로 대학의 필수과목은 기본 검색이론, 기본 지식 표현 및 추론, 불확실성에 기반한 추론 영역에 분포되어 있다. 각 대학의 선택과목은 지능형 시스템 전체 지식영역 중 5~8개의 영역에 주제를 다루고 있었으며, 교수요목의 주제가 포함된 영역 평균 비율이 가장 높은 대학은 69.9%, 가장 낮은 대학은 46.3%이다. 본 연구는 인공지능 대학원의 진학 이전에 학부 수준에서 인공지능 관련 지식의 수준을 파악할 수 있었다는 점에 시사점이 있다.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제7호
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• pp.70-78
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• 1996

Artificial Intelligence is generally concerned with tasks whose execution appears to involve some intelligence if done by humans, and knowledge-based system ( in other word, expert system) is the research about the specific domain. This concept also can be applied to interior design field. So the purpose of this study is in reconstructing the accomplishment of artificial Intelligence and knowledge engineering, searching basic theories and cased to knowledge engineering , searching basic theories and cases to formulate knowledge -based design system, and testing the posibilities how the design information can be dealt in computer system. Given that recognition , two major problems must be solved before knowledge-based CAD systems could be come practical : Firstly , identification of the interior of designers use .Secondly , representing this knowledge in a computationally effective manner. I had discussed the basic concepts on which to base a knowledge- based design model, knowledge representation schemes, and problem solving, I could find the possibility which the knowledge-based system can be applied to the interior design according to this study. But there are non-deductive, often irrational and now easily computerized design process in interior design. Those are problems which are relevant to the machine learning and the creativity in design. So there should be a lot of research about the machine learning and the creatively in design in order to construct successfully intelligent knowledge-based design system.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제37권2호
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• pp.277-297
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• 2023

합성곱(convolution)은 인공지능(artificial intelligence)에서 컴퓨터 비전(computer vision), 심층학습(deep learning) 등의 분야를 이해하고 응용하려면 알아야 하는 중요한 수학적 연산이다. 그러나 현재의 공학수학 교과과정의 합성곱 내용은 독립적인 주제가 아니라 단편적으로 다루어지고 있어서 그 의미를 충분히 전달하지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 공학수학에서 인공지능 교육과 연계할 수 있도록 개발한 합성곱 교수·학습 자료를 제시한다. 먼저 기존 공학과 인공지능 기술의 통합적 관점에서 합성곱에 대한 배경지식과 응용 사례를 정리하고, 코딩을 이용한 교육이 가능하도록 파이썬(Python)/SageMath 코드를 개발하여 제공한다. 또한 합성곱 지식이 인공지능에서 어떻게 활용되는지 보여주는 구체적인 예시로, 이미지 분류에 사용되는 합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 개발된 코드와 함께 제공한다. 본 교수·학습자료는 합성곱 개념을 쉽고 효과적으로 교육할 수 있도록 공학수학의 보충 자료로 활용가능하며, 학습자는 코딩을 통해 합성곱을 배우고 본인의 전공과 관련된 인공지능 기술을 학습하는 데 이를 이용할 수 있다.

• 정보교육학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.629-637
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• 2019

21세기 지식 정보 사회의 빠른 변화를 교사들이 수용하여 교육에 적용하여야 할 것이다. 빠른 변화의 중요한 축이 인공지능에 자리매김하고 있기 때문에 초등학교부터 인공지능 교육을 해야 한다. 이런 변화에 발맞추어 초등학교 교사들이 인공지능 교육을 위한 기본 역량을 갖추어야 한다. 이에 본 연구에서 초등학교 교사들을 위한 인공지능 교육 프로그램을 개발하였다. 본 개발 내용은 첫 번째 단계에서는 인공지능 개념을 이해해야 것이고, 두 번째 단계에는 인공지능 도구를 알고 적용할 수 있어야 하고, 마지막 단계는 인공지능 프로그램을 만들어 보고 적용하는 것이다. 이 단계를 적용하기 위하여 교사들에게 교육한 후에 현장 적용하고 평가하는 방법으로 실제 초등학교 교사 15명을 실험한 결과 초등학교에서 인공지능 교육을 담당할 교사들에게 유용한 교육 프로그램이 될 것 이다.

• 보건의료생명과학 논문지
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• 제11권2호
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• pp.181-189
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• 2023

본 연구의 목적은 간호대학생을 대상으로 인공지능 활용 간호수행 자신감에 영향을 미치는 요인을 확인하여 간호교육 프로그램 개발을 위한 근거자료를 마련하기 위한 서술적 조사연구이다. 간호대학생 245명을 대상으로 수집된 자료는 SPSS/WIN 21.0 프로그램을 이용하여 기술통계, t-test와 one way ANOVA, Pearson correlation coefficient, 다중 회귀분석으로 실시하였다. 도구의 신뢰도는 Cronbach's alpha 계수를 이용하여 검증하였다. 연구결과 인공지능에 대한 지식 2.52점(5점 만점), 인식 3.52점(5점 만점), 수용태도 3.74점(5점 만점), 간호수행 자신감 5.47점(10점 만점)이었다. 인공지능을 활용한 간호수행 자신감에 영향을 미치는 요인은 지식과 태도로써 설명력은 50.8%이었다. 본 연구결과를 토대로 추후 관련 교육과정과 교수방법 개발에 대한 기초자료를 제공할 수 있다.

• 기독교교육논총
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• 제72권
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• pp.183-203
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• 2022

연구 목적 : 본 연구의 목적은 예비 유아 교사들의 인공지능 활용 교육역량을 높이기 위한 교육과정 편성을 위한 기초자료로써 인공지능 교육 활용 역량 요인을 구성하는 것이다. 연구 내용 및 방법 : 이를 위해서 선행연구를 탐색해서 7편의 역량 요인 및 모형과 관련된 연구를 선정하였다. 7편의 선행연구를 분석해서 인공지능의 이해를 포함하여 18개의 역량 요소를 추출하였다. 추출된 역량 요소는 코딩을 통해서 교과 지식 이해, 수업 준비, 수업 운영, 수업결과 피드백, 수업지도, 자기 계발로 구분되는 6개 영역이 구성되었고, 15개 요인이 추출되었다. 코딩을 통해 구성된 초안은 유아교육 전문가 3인의 검토를 통해서 개선하였다. 전문가 검토를 통해 개선된 요인은 교육과정 편성을 위해 지식, 기능, 태도로 구분하여 구조화하였고, 구조화된 역량 요인은 전문가 델파이를 통해서 타당성을 검증하였다. 델파이 검증 결과 1차 설문에서 모든 요소들이 수렴되었다. 이를 통해서 역량 영역 6개, 역량 요인 11개, 역량 요소는 지식이 19개, 기능이 10개, 태도가 5개로 구성되었다. 결론 및 제언 : 본 연구의 결과로 제시된 역량 요인은 예비 유아 교사들의 인공지능 교육 활용 능력 향상을 위한 교육과정 편성에 기초자료로 사용할 수 있는 것이 시사점이다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권6호
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• pp.49-54
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• 2022

코로나 이후 급격한 현대사회의 변화는 인공지능 인재가 국가 경쟁력을 좌우하는 주요한 영향요인으로 부각시겼다. 이에 따라 교육부에서는 인공지능 교육 공백기에 있는 초등학교 4-6학년과 중고등학생의 디지털 역량을 개발시키기 위해 대단위 SW·AI 캠프 교육 사업을 기획하였다. 이에 본 연구에서는 초등학교 4-6학년 학생들을 대상으로 하는 캠프 형 SW·AI교육프로그램을 개발하여 초등학교 4-6학년 학생들로 하여금 인공지능 기초소양을 갖추도록 하고자 한다. 이를 위해 초등학교에서의 SW·AI 교육의 의미를 정의하고 초등학교과정에서 다루어야 할 SW·AI 내용으로 'SW·AI의 이해', 'SW·AI의 원리와 활용' 및 'SW·AI의 사회적 영향'을 설정하였다. 또한 설정된 초등학교 SW·AI 교육학습 요소와 현재 초등학교에서 사용하고 있는 교과서의 관련 교과 및 단원과의 연계를 시도하였다. 교육에 사용되는 프로그램으로는 블록코딩 기반의 소프트웨어 코딩 학습 도구인 엔트리를 통하여 소프트웨어 프로그래밍 기초 역량을 강화하도록 하였으며, 모든 프로그램은 초등학생의 발달적 특징을 고려하여 경험과 체험 위주의 참여자 중심으로 운영되도록 설계하였다. 본 연구에서 이루어진 SW·AI 캠프 교육 프로그램은 방과 후 과정이나 방학 등을 이용하여 단기간에 운영되는 프로그램이다. 따라서 이를 토대로 초등학교 과정에서 SW·AI 교육이 정규교육과정의 일원으로 편성되어 운영되기 위해서는 정규교과 내용분석과 SW·AI 교육내용의 심층적인 분석을 기초로 한 연구가 필요함을 제언하는 바이다.

• Genomics & Informatics
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• 제17권4호
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• pp.44.1-44.3
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• 2019

Artificial intelligence (AI), big data, and ubiquitous robotic companions -the three most notable technologies of the 4th Industrial Revolution-are receiving renewed attention each day. Technologies that can be experienced in daily life, such as autonomous navigation, real-time translators, and voice recognition services, are already being commercialized in the field of information technology. In the biosciences field in Korea, such technologies have become known to the local public with the introduction of the AI doctor Watson in large number of hospitals. Additionally, AlphaFold, a technology resembling the AI AlphaGo for the game Go, has surpassed the limit on protein folding predictions-the most challenging problems in the field of protein biology. This report discusses the significance of AI technology and big data on the bioscience field. The introduction of automated robots in this field is not just only for the purpose of convenience but a prerequisite for the real sense of AI and the consequent accumulation of basic scientific knowledge.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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• pp.230-236
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• 2001

In this paper, we explored the possibilities of embedding Qualitative Reasoning techniques, the Qualitative Process Theory (QPT), and its implementation in the field of inorganic chemistry. The target field of implementation is Qualitative Chemical Analysis and Laboratory Simulation. By embedding such technique in this education software we aim to combine theory and practice into a single package. The system, are able to generate reasoning and explanation based on chemical theories, helping student in mastering basic chemistry knowledge and practical skill as well. We also review the suitability of embedding QPT techniques into chemistry in general, by comparing some examples from both fields.

• 통합자연과학논문집
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• 제15권4호
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• pp.163-169
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• 2022

Currently, many universities are implementing software-oriented universities and artificial intelligence-oriented universities to foster software-oriented manpower. We are educating students to design and produce computational thinking and coding directly with their major knowledge. However, computer education is not easy for non-majors, and there are many difficulties in coding. The results of responses from 104 students from the College of Health Sciences and College of Social Management who took the liberal arts computer at University H were analyzed using SPSS 26.0 version. In the liberal arts computer class for non-majors, a PJBL-based class plan was proposed. The effectiveness of PJBL-based classes was confirmed through a questionnaire for the improvement of artificial intelligence liberal arts courses. As a result, PJBL-based education showed statistically significant results in terms of satisfaction, effectiveness, and self-efficiency of classes regardless of major.