• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권6호
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• pp.25-32
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• 2022

The hypothesis of the study of the article is that the use of elements of artificial intelligence will increase the effectiveness of the educational process of the university if: a set of pedagogical conditions for the construction and use of an expert system with elements of artificial intelligence in the educational process of the university is revealed; a model for preparing a future teacher of vocational training for the use of elements of artificial intelligence has been developed; a special course has been developed that contributes to the implementation of the professional orientation of education. In accordance with this, the following tasks were studied in the article: An analysis of scientific and methodological research in the field of the current state, prospects for the development and use of elements of artificial intelligence in the preparation of a future teacher of vocational training and to determine the dynamics of the introduction of intelligent expert systems in education; A set of pedagogical conditions for the construction and use of an expert system with elements of artificial intelligence in the educational process of a university is revealed; It is substantiated to develop a model for preparing a teacher of vocational training to use elements of artificial intelligence.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.59-73
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• 2021

최근 인공지능은 민간분야에서는 급속히 확산, 대중화 되어 음성인식 개인 서비스 분야로 확대되면서 보급화 되었고 주요 강대국은 인공지능 추진전략을 수립하였지만 한국 국방분야의 경우에는 분야 특수성과 함께 북한과의 지정학적 위치로 파급력은 낮은 실정이다. 본 논문은 이러한 한국의 국방 인공지능 파급력을 높이고 인공지능을 성공적으로 추진하기 위해 로드맵 확립, 인력 확보, 인공지능 기반 확립, 이해관계자들의 협력 강화 등 총 6가지 대한민국 국방 인공지능 추진전략을 제시한다. 또한 제시된 추진전략에 대해서 4가지 제약사항을 분석하고 극복 방안을 제안함으로써 국방분야의 인공지능 저변확대를 위해 초석을 다질 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권8호
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• pp.253-261
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• 2022

본 연구에서는 컴퓨터 비전공자 대상의 인공지능 교양 교육을 위한 프로젝트 학습법을 적용한 후 교육적 효과를 파악하고자 한다. 실험집단과 통제집단 각각의 학습몰입, 인공지능 효능감의 향상 정도를 파악하기 위하여 각 집단 내에서 대응표본 t-검정을 실시하였고, 수업 후 실험집단과 통제집단의 학습몰입과 인공지능 효능감에 대한 사전검사와 사후검사의 통계적 효과를 알아보기 위해 독립표본 t-검정을 실시하였다. 그 결과 실험집단과 통제집단은 각각 수업 전과 후 학습몰입과 인공지능 효능감에서 유의미한 향상을 보였다. 인공지능 수업에서 프로젝트 학습방법을 적용한 실험군과 이론과 실습만 진행한 통제집단 간의 학습몰입은 통계적으로 유의한 차이가 없었지만, 프로젝트 학습방법을 적용한 실험집단은 이론과 실습만 진행한 통제집단에 비해 인공지능의 효능감이 유의미한 수준으로 향상되었음을 확인하였다.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제18권1호
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• pp.66-83
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• 2022

Artificial Intelligence (AI) is to assumed to be one of next generation technology which determine technological competitiveness and strategic advantage of a certain country. By using the patent data, this study aims to have a comparative analysis of the technological competitiveness of evolving artificial intelligence at different stages of development among the five largest intellectual property offices in the world (IP5). For the analysis data, all AI technology patent data from 1956 to 2019 were utilized according to the classification system presented in the "WIPO 2019 Technology Trend: Artificial Intelligence" report published by the World Intellectual Property Organization (WIPO) in 2019. The results shows that China has already surpassed the United States in terms of the number of patent applications in the field of artificial intelligence technology. However, in the domains of the United States, Europe, Japan, and Korea, the technology competitiveness of the United States is far ahead of China. Interestingly, the rate of increase of Korea's technology competitiveness is also very fast, and it has been shown that the technology strength is ahead of China in non-Chinese domains. The significance of this study can be found in the fact that the temporal and spatial change process of technological competitiveness of significant countries in the field of artificial intelligence technology artificial intelligence was viewed as a macro-framework using the technology index (TS) the differences were compared.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.109-118
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• 2022

본 연구의 목적은 뇌손상 환자의 상지 움직임 평가와 인공지능 융합연구를 체계적 문헌고찰 방법으로 분석하여 인공지능의 적용에 대한 경향을 파악하고자 한다. 연구수행은 PRISMA(Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses)가이드라인을 이용하여 수행되었다. 3개의 데이터베이스에서 검색된 380편 중 선정기준 및 배제기준에 따라 최종적으로 8편의 논문을 선정하였다. 상지 움직임 평가는 동작 수행 능력 평가와 FMA, ARAT가 사용되었다. 정량화를 위해 다양한 도구를 사용하여 데이터를 추출하였고, 인공지능을 이용해 상지 움직임 분류, 회복예후 예측, 평가도구 점수를 예측하였다. 본 연구는 인공지능을 이용해 상지 움직임 평가를 객관적으로 나타낸 연구들을 체계적으로 고찰하여 인공지능이 적용되고 있는 방향성을 파악했다는 점에서 의의가 있다. 이를 토대로 상지 움직임 평가에서 인공지능 기술을 도입하여 중재 효과와 환자의 회복을 객관적으로 파악하는데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.369-376
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• 2021

인공지능(AI) 기술의 발전에 따라 많은 분야에서 인공지능 활용 방안에 대한 논의가 활발하게 일어나고 있으며 교육 분야에서도 인공지능 인재 양성을 위한 각종 정책이 추진되고 있다. 본 연구에서는 인공지능 기술을 활용한 로봇 프로그래밍 프레임워크를 제안하고 이를 기반으로 머신러닝(Machine Learning) 분야에서 높은 빈도로 활용되는 파이썬(Python)과 교육 현장의 활용도가 높은 교육용 로봇을 활용하여 인공지능(AI) 교육 프로그램을 제안하였다. 국제자동차공학회(SAE)에서 제시하는 자율주행자동차 수준(0~5단계)을 4단계로 단순화하고 이를 기반으로 로봇에 부착된 카메라가 선(객체)을 인지(Perception)하고 검출(Object detection)하여 스스로 움직일 수 있는 라인 디텍터(Line Detector)를 만드는 것을 목표로 하였다. 개발된 프로그램은 단순히 특정 프로그래밍 언어를 활용하여 주어진 문제를 해결하는 정형화된 형태가 아니라 생활 속의 복잡하고 비구조화된 문제를 자기주도적으로 정의하고 인공지능(AI) 기술을 기반으로 해결하는 경험을 가지는데 그 의의가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.457-460
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• 2023

본 연구는 시설작물의 병충해 진단을 위해 딥러닝 모델을 응용한 인공지능 서비스 앱, Dr. Vegetable을 제안하고자 한다. 농업 현장에서 숙련된 농부는 한눈에 농작물의 병충해를 판단할 수 있지만 미숙련된 농부는 병충해 피해를 발견하더라도 그 종류와 해결 방법을 찾아내기가 매우 어렵다. 또한 아무리 숙련된 농부라고 할지라도 육안검사만으로 병충해를 조기에 발견하는 것은 쉽지 않다. 한편 시설작물의 경우 병충해에 의한 연쇄피해가 발생할 우려가 있으므로 병충해의 조기 발견 및 방제가 매우 중요하다. 즉, 농부의 경험에 따른 농작물 병해충 진단은 정확성을 장담할 수 없으며 비용과 시간적인 측면에서 위험성이 높다고 할 수 있다. 본 논문에서는 YOLOv5를 활용하여 상추, 고추, 토마토 등 농작물의 병충해를 진단하는 인공지능 서비스를 제안한다. 특히 한국지능정보사회진흥원이 운영하고 있는 AI 통합 플랫폼인 AI 허브에서 제공하는 노지 작물 질병 및 해충 진단 이미지를 사용하여 딥러닝 모델을 학습하였다. 본 연구를 통해 개발된 모바일 어플리케이션을 이용하여 실제 시설농장에서 병충해 진단 서비스를 적용한 결과 약 86%의 정확도, F1 Score 0.84, 그리고 0.98의 mAP 값을 얻을 수 있었다. 본 연구에서 개발한 병충해 진단 딥러닝 모델을 다양한 조도에서 강인하게 동작하도록 개선한다면 농업 현장에서 널리 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국병원경영학회지
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• 제28권3호
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• pp.27-38
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• 2023

Objectives: This study explores the impact of age groups on social presence and trust among users of medical artificial intelligence chatbots. Furthermore, we investigate the existence of gender differences within these relationships. Method: We collected data through a survey from people who had interacted with general hospital chatbot services, either by making reservations or seeking consultations. Multiple linear regression analysis was conducted to examine the relationship between general characteristics of study population and social presence and trust of artificial intelligence chatbots. Additionally, we conducted stratified analysis to confirm the presence of gender differences within these relationship. Results: Among 300 participants, those aged 50 and older had higher social presence of artificial intelligence chatbots and greater trust of artificial intelligence chatbots (social presence, 𝛽=0.543, p=0.003; trust, 𝛽=0.787, p=0.000). In stratified by sex, women aged 50 and older had higher social presence and trust of artificial intelligence chatbots compared to those in their 30s age group (social presence, 𝛽 = 0.925, p=0.002; trust, 𝛽=0.645, p=:0.007). However, there was no statistically significant relationship between age and chatbot social presence and trust in men. Conclusion: This study demonstrates that advanced age plays a significant roles in users' social presence and trust in medical artificial intelligence chatbots. Futhermore, our findings reveal gender differences with women aged 50 and older showing the most substantial levels of social presence and trust. Therefore, it is expected that this finding can serve as valuable evidence to enhance the satisfaction of medical institution service users, offering crucial insights into the effective utilization of chatbot services.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권8호
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• pp.572-577
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• 2015

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.

• 기독교교육논총
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• 제78권
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• pp.57-85
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• 2024

연구의 목적 : 본 연구는 인공지능 생성형 AI를 교육목회에 활용하기 위하여, 인공지능과 생성형 AI의 개념과 교육목회의 교육신학적 측면을 분석하여 인공지능 ChatGPT를 교육목회에 효율적인 활용방안을 모색하는 것이다. 연구의 내용 및 방법 : 본 연구의 내용은 첫째, 인공지능과 생성형 AI의 개념을 인공지능의 개념, 인공지능의 종류, 생성형 언어모델 AI ChatGPT로 나누어 분석하였다. 둘째, 교육목회의 교육신학적 접근을 교육목회의 개념, 교육목회의 목표, 교육목회의 내용, 인공지능 시대 교육목회의 방향으로 나누어 분석하였다. 셋째, 인공지능 ChatGPT를 교육목회의 활용방안을 모색하기 위하여, 초대교회 공동체의 교회의 5가지 기능(행 2:42~47)을 중심으로, 설교 원고 작성의 도구, 예배와 기도의 준비 도구, 교회 교육을 위한 도구, 성도의 교재를 위한 도구, 섬김과 봉사를 위한 도구로 나누어 분석하였다. 결론 및 제언 : 본 연구의 결론은 첫째, 인공지능 ChatGPT를 통해서 설교 원고를 작성하는 경우 설교자의 영성과 신앙, 그리고 통찰을 통해서 질 좋은 설교 원고를 작성할 수 있다. 둘째, 인공지능 ChatGPT를 통해서 효율적으로 예배를 디자인하고, 기획하고, 다양한 시나리오를 통해서, 객관적으로 회중을 섬기는 예배(Service)를 준비할 수 있다. 셋째, 인공지능 ChatGPT를 교회 교육에 활용함으로, 인간과 인공지능 교사와 협업을 통해서 교사와의 상호 보완적인 관계를 유지하면서 활용할 수 있다. 넷째, 인공지능 ChatGPT를 통해서 교회 공동체 구성원들이 영적 교제를 나눌 수 있는 프로그램, 교회 구성원의 필요를 충족시키고 상호 의존성을 강화시킬 수 있는 방안, 새로운 사람들을 적극적으로 환영하고, 다양성을 존중하는 태도를 길러주고, 그리스도의 사랑 안에서 서로 사랑하고, 섬기며, 함께 성장해 나가는 데 중요한 역할을 할 수 있는 유익한 자료들을 제공해 준다. 마지막으로, 인공지능 ChatGPT를 통해서 봉사활동에 대한 다양한 정보와 지역사회의 아동이나 청소년들에게 학습 지원, 멘토링 관련 프로그램, 지역사회의 마을 공동체를 형성하는데 주도적인 역할 등을 수행할 수 있는 방안들을 모색하는 프로그램들을 제공 받을 수 있다.