Efforts are being made to prevent traffic accidents within the child protection zone. Efforts are being made to prevent accidents by enacting safety facilities and laws to prevent traffic accidents in the school zone. However, traffic accidents in school zones continue to occur. If the driver can know the situation in the child protection zone in advance, accidents can be reduced. In this paper, we design a camera that eliminates blind spots in school zones and a number recognition camera system that can collect pre-traffic information. Design a LIDAR system that recognizes vehicle speed and pedestrians. Design an LED guidance system that delivers information to drivers without smart devices. We study time series analysis and artificial intelligence algorithms that collect and process pedestrian and vehicle information recognized by cameras and LIDAR. In the artificial intelligence traffic accident prevention system learned by deep learning, before entering the school zone, the school zone information is sent to the driver through the Force Push Service and the school zone information is delivered to the driver on the LED sign. try to reduce accidents.
본 논문은 프로그래밍의 기초 교육을 이수한 개발자가 빅데이터와 인공지능을 학습하기 위해, C/C++ 언어로 프로그래밍을 할 수 있는 인공지능 교육서비스에 대해 다룬다. 또한 개발 환경에 따른 맞춤형 개발 환경 구성 시스템과 사용자가 인공지능 구현하여 테스트하는 방법에 대해 설명한다. 이 외에도 다양한 내부 파라미터 조작을 통해 인공지능에 미치는 영향을 확인할 수 있는 기능을 갖추고 있다. 향후 네트워크 통하여 언어의 제약이 없는 인공지능 교육 서비스 개발이 가능할 것으로 예상한다.
본 연구는 코로나 19로 인하여 발생한 비대면 수업 환경에서 학습자들의 요구 분석을 토대로 플립 러닝과 메이커 교육 기반 인공지능 융합 교양 교과목의 설계 방향을 탐색하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 메이커 교육 기반 인공지능융합 교양 교과목을 수강한 학생들과 수강하지 않은 학생들을 대상으로 플립 러닝에 대한 학생들의 인식과 함께 학습자의 교육 요구도를 조사하였다. 이를 바탕으로 Borich 교육 요구도와 The Locus for Focus Model 모델을 활용하여 교과목 내용 요소에 대한 우선 순위를 분석함으로써 교과목 설계를 위한 기초 자료로 활용하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 메이커 교육 기반의 인공지능 교양 교과목 내용 요소는 총 9개 영역으로 구성되었으며 플립 러닝을 활용하는 수업으로 설계되었다. 둘째, 교육 요구가 가장 높은 영역은 '인공지능 이론', '인공지능 프로그래밍 실습', '피지컬 컴퓨팅 이론', '피지컬 컴퓨팅 실습'이, 차 순위는 '융합프로젝트', '3D 프린팅 이론', '3D 프린팅 실습'으로 결정되었다. 셋째, 플립 러닝을 활용하여 메이커 교육 기반 인공지능융합 교양 교과목을 운영하는 것은 수강 경험의 유무와 상관없이 대부분 긍정적인 응답이었으며 수강 경험이 있는 학생들의 경우에는 만족도가 매우 높았다. 이를 바탕으로 플립러닝과 메이커교육을 활용한 인공지능 기반의 융합 교양 교과목이 설계되었다. 이는 학생들의 요구를 반영하여 교양 교육에서 인공지능 융합 교육의 기초를 마련하고 대학생의 인공지능 소양 함양의 기회를 제공한다는데 의의가 있다.
Nowadays, automated modeling system for steel margin based on interactive user interface has been developed and applied to the production design stage. The system could increase design efficiency and minimize human error owing to recent CAD technique. However, there has been no approach to the pre-nesting design stage at all in early modeling process especially where ship model should be handled at more than two design stages using AVEVA Marine. A designer of the design stage needs artificial intelligence system beyond modeling automation when 3D model must be prepared in early modeling process using AVEVA Marine because they have focused on 2D nesting traditionally. In addition, they have a hard time figuring out the model prepared in previous design stage and modifying the model for steel purchase size in early modeling process. In this paper, artificial intelligence modeling system for automated application of steel margin in early modeling process using AVEVA Marine is developed in order to apply to the pre-nesting design stage that can detect effective segments before a calculation to find if a segment locates near block butt boundaries by filtering noise segments among lines, curves and surface intersections based on IT big data analysis.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권1호
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pp.182-190
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2024
Various artificial intelligence neural network models that have emerged since 2014 enable the creation of new content beyond the existing level of information discrimination and withdrawal, and the recent generative artificial intelligences such as ChatGPT and Gall-E2 create and present new information similar to actual data, enabling natural interaction because they create and provide verbal expressions similar to humans, unlike existing chatbots that simply present input content or search results. This study aims to present a model that can improve the ChatGPT communication skills of university students through curriculum research on ChatGPT, which can be participated by students from all departments, including engineering, humanities, society, health, welfare, art, tourism, management, and liberal arts. It is intended to design a way to strengthen competitiveness to embody the practical ability to solve problems through ethical attitudes, AI-related technologies, data management, and composition processes as knowledge necessary to perform tasks in the artificial intelligence era, away from simple use capabilities. It is believed that through creative education methods, it is possible to improve university awareness in companies and to seek industry-academia self-reliant courses.
International journal of advanced smart convergence
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제12권2호
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pp.108-116
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2023
Smart home and artificial intelligence technologies are developing rapidly, and various smart home systems associated with artificial intelligence (AI) improved the quality of living for people. In the present research, we examine the role of individuals' motivational system in their responses to the application of AI in smart homes. In particular, this research focuses on individuals' prevention motivational system and investigates whether individuals' attitudes toward the application of AI in smart homes differ according to their level of prevention motivation. Specifically, it is hypothesized that individuals with strong (vs. weak) prevention motivation will have more favorable attitudes toward the application of AI in smart homes. Consistent with the hypothesis, the results reveal that the respondents in the strong (vs. weak) prevention motivation reported significantly more favorable attitudes toward the six types of AI-based application in smart homes (e.g., AIbased AR/VR games, AI pet care system, AI robots, etc.). Our findings suggest that individuals' prevention motivational system may be an effective market segmentation tool in facilitating their positive responses to the application of AI in smart homes.
4차 산업혁명이 도래함에 따라 초등학교 현장에서는 인공지능 교육에 대한 관심이 증가하고 있다. 인공지능 역량을 지닌 미래 인재를 기르기 위해서는 학교 현장에서 인공지능 교육이 적극적으로 이루어져야 한다. 2015 개정 교육과정에서는 기초적인 소프트웨어 교육을 하고 있지만 인공지능을 만들어내는 프로그래밍 과정을 문제해결 과정으로만 보는 경향이 있다. 하지만 하나의 인공지능을 만들 때에는 인공지능을 만드는 개발자의 가치가 투영된다. 따라서 SW교육 시 인공지능 가치 판단에 대한 내용을 다루어야 할 것이다. 본 연구는 전문가 집단을 대상으로 델파이 조사가 이루어진 점에 따라 제한점이 존재한다. 향후 이와 같은 제한점을 보완하기 위해 양적 연구가 진행되어야 할 것으로 판단된다.
보통의 인공지능 시스템은 특정 작업을 수행하기 위해 설계되며, 해당 작업만을 수행하는 능력을 가진다. 그에 반해 인공 일반지능이란 설계 당시 목표로 한 작업만이 아니라 새로 접하는 다양한 문제에도 대응할 수 있는 인공지능을 의미한다. 최근 게임 인공지능 분야의 일반지능 문제인 General Video Game Playing에 대한 관심이 높아지고 있다. 비디오 게임으로 범위가 제한되었지만, 다양한 형태의 비디오 게임을 플레이 할 수 있는 단일 인공지능을 설계하는 것은 상당히 도전적인 문제이다. 본 논문에서는 Monte-Carlo Tree Search를 이용하는 기존 비디오 게임을 위한 인공 일반지능을 개선하는 방법에 대해 기술한다. 여기서는 UCB1 알고리즘을 문제에 적합하도록 개선한 GreedyUCB1과 게임 분석을 통해 얻은 지식을 활용한 Rollout 방법을 제안한다. 제안한 방법으로 개발된 인공지능은 국제 학술대회인 IEEE Computational Intelligence in Games의 2014년 인공지능 경진 대회에 출전하여 4위의 성적을 보였다.
보편적 인공지능교육의 필요성이 확대되고 직무 변화가 이루어지고 있는 현 시점에서, 가장 먼저 인공지능을 직무의 일부분으로 경험하게 되는 대학의 비전공자를 위한 인공지능 교양교육에 대한 연구 및 논의는 미흡한 실정이다. 비전공자 대상 인공지능 교육과정이 운영되고 있지만 주로 인공지능의 개념 및 원리에 대한 이론 중심의 교육으로 운영되고 있다. 비전공자 대상 인공지능에 대한 일반적인 개념을 이해하기 위해 체험학습을 병행하여 진행 할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 비전공자의 특성을 고려하여 학습에 흥미를 갖고, 인공지능 수업에 대한 부담감을 낮출 수 있는 난이도의 인공지능 체험교육 학습콘텐츠를 설계한 후 앱인벤터와 오렌지 인공지능 플랫폼을 활용한 체험 교육의 학습효과를 살펴보고자 한다. 팀 별 인공지능 관련 프로젝트 작성을 통해 수집된 학습관련 데이터와 설문조사 자료를 바탕으로 분석한 결과 인공지능 교육의 필요성에 대한 인식의 긍정적인 변화와 인공지능 리터러시 능력이 향상된 것으로 나타났다. 교수자에게는 인공지능 체험교육 학습을 위한 학습모형을 설계하는 데 기틀을 마련해 주는 계기가 될 것으로 기대한다.
최근, 사람 대신 인공지능 에이전트를 이용하여 게임 테스트를 자동화하는 연구가 관심을 모으고 있다. 본 논문은 게임 밸런싱 자동화를 위한 선행 연구로써 사람과 인공지능으로부터 플레이 데이터를 수집하고 이들의 유사도를 분석하고자 한다. 이때, 사람과 유사한 플레이를 할 수 있는 인공지능의 생성을 위해 학습 단계에서 제약사항을 추가하였다. 플레이 데이터는 14명의 사람과 60개의 인공지능을 대상으로 플리피버드 게임을 각각 10회 실시하여 획득하였다. 수집한 데이터는 코사인 유사도 방법으로 이동 궤적, 액션 위치, 죽은 위치를 비교 분석하였다. 분석 결과 사람과의 유사도가 0.9 이상인 인공지능 에이전트를 찾을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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