• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.103-128
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• 2021

최근 주식의 수익률과 거래량을 설명하는 주요 요인으로서 투자자의 관심도와 주식 관련 정보 전파의 영향력이 부각되고 있다. 또한 인공지능과 같은 혁신 신기술을 개발보급하거나 활용하려는 기업의 경우 거시환경 및 시장 불확실성 때문에 기업의 미래 주식 수익률과 주식 변동성을 예측하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 이는 인공지능 활성화의 장애요인으로 인식되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 인공지능 관련 기술 키워드의 인터넷 검색량을 투자자의 관심 척도로 사용하여, 기업의 주가 변동성을 예측하는 기계학습 모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 심층신경망 LSTM(Long Short-Term Memory)과 벡터자기회귀(Vector Autoregression)를 통해 주식시장을 예측하고, 기술의 사회적 수용 단계에 따라 키워드 검색량을 활용한 주가예측 성능 비교를 통해 기업의 투자수익 예측이나 투자자들의 투자전략 의사결정을 지원하는 주가 예측 모형을 구축하였다. 또한 인공지능 기술의 세부 하위 기술에 대한 분석도 실시하여 기술 수용 단계에 따른 세부 기술 키워드 검색량의 변화를 살펴보고 세부기술에 대한 관심도가 주식시장 예측에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 키워드를 선정하여, 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 5년간의 인터넷 주별 검색량 데이터와 코스닥 상장 기업의 주가 및 거래량 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 분석 결과 인공지능 기술에 대한 키워드 검색량은 사회적 수용 단계가 진행될수록 증가하는 것으로 나타났고, 기술 키워드를 기반으로 주가예측을 하였을 경우 인식(Awareness)단계에서 가장 높은 정확도를 보였으며, 키워드별로 가장 좋은 예측 성능을 보이는 수용 단계가 다르게 나타남을 확인하였다. 따라서 기술 키워드를 활용한 주가 예측 모델 구축을 위해서는 해당 기술의 하위 기술 분류를 고려할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 혁신기술을 기반으로 기업의 투자수익률을 예측하기 위해서는 기술에 대한 대중의 관심이 급증하는 인식 단계를 포착하는 것이 중요하다는 점을 시사한다. 또한 최근 금융권에서 선보이고 있는 빅데이터 기반 로보어드바이저(Robo-advisor) 등 투자 의사 결정 지원 시스템 개발 시 기술의 사회적 수용도를 세분화하여 키워드 검색량 변화를 통해 예측 모델의 정확도를 개선할 수 있다는 점을 시사하고 있다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제32권1호
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• pp.23-36
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• 2018

인공지능(Artificial Intelligence)의 잠재력에 대한 기대로 여러 분야에서 이를 활용하고자 노력하고 있으며 교육 분야에서의 적용에 대한 관심 역시 높다. 교육에 있어서 인공지능 기술에 활용되는 기계학습(machine learning)과 딥러닝(deep learning)으로 스스로 학습하는 방법에 대한 관심을 가지게 되었으며 이러한 방식이 교육에 어떻게 활용될 수 있을 지와 인공지능을 어떻게 수학교육에 적용할 수 있을지에 대한 관심이 대두되고 있다. 이에 정보통신기술의 발달에 따른 수학교육의 변화를 고찰해 봄으로써 수학교육의 변화가 인공지능과 어떠한 연과성이 있는지를 살펴보는데 의의가 있다고 할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.45-48
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• 2022

건축물 안전 점검은 대부분 전문가의 현장 방문을 통한 육안검사다. 그중 균열 검사는 건물 위험도를 나타내는 중요한 지표로써 발생 위치, 진행성, 크기를 조사하는데, 최근 균열 조사 방식에 대해 객관성과 체계성을 보완할 딥러닝 개발이 활발하다. 그러나 균열 이미지는 외부 현장에 모양, 규모도 많은 종류라 도메인이 다양해야 하는데 대부분 제한된 환경과 실제적인 균열 검사와는 무관한 데이터로 구성되어 실효적이지 않다. 본 연구에서는 균열 조사에 적합하고 Wild 환경에 적용 가능한 POC 데이터셋을 소개한다. 기존 균열 공인 데이터셋 4종의 특징과 한계점을 분석을 토대로 고해상도 이미지로써 균열의 세부 특징을 담았고 균열 유사 환경과 조건들을 추가 촬영해 균열 검출에 강인하게 학습되도록 지향하였다. 정제 및 라벨링 작업을 거친 POC 데이터 셋은 균열 검출모델인 YOLO-v5으로 성능을 실험하였고, mAP(mean Average Precision) 75.5%로 높은 검출률을 보였다. POC 데이터셋으로 더욱 도메인에 적응적(Domain-adapted)인 인공지능 모델을 개발하여 건물, 댐, 교량 등 각종 대형 건축물에 대한 안전하고 효과적인 안전 관리 도구로써 활용할 것을 기대한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제20권2호
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• pp.113-122
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• 2020

2016년~2019년까지 지능정보기술 관련 콘텐츠 연구를 메타분석한 결과, 관련 기술이 사회적 화두로 부상한 이후 연구가 유의미하게 증가하였으며, 세부 기술과 관련해서는 가상현실 및 증강현실 기술에 대한 관심이 가장 높았다. 특정한 하나의 기술을 넘어 여러 지능정보기술이 콘텐츠와 어떻게 관련되는지가 탐구되는 경향이었다. 게임의 경우 VR 및 AR기술과 관련하여 연구가 많이 이루어졌고, 빅데이터 기술의 경우 영화 콘텐츠 연구에서 주목하는 경향이었다. 지능정보기술에 대한 기술적 접근을 시도한 연구가 많은 편이었으나, 인공지능 기술과 관련해서는 법적, 제도적으로 주로 조망되는 등 기술별, 콘텐츠 분야별로 차이가 나타났다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권7호
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• pp.147-156
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• 2022

Ontologies are knowledge containers in which information about a specified domain can be shared and reused. An event happens within a specific time and place and in which some actors engage and show specific action features. The fact is that several ontology models are based on events called Event-Based Models, where the event is an individual entity or concept connected with other entities to describe the underlying ontology because the event can be composed of spatiotemporal extents. However, current event-based ontologies are inadequate to bridge the gap between spatiotemporal extents and participants to describe a specific domain event. This paper reviews, describes and compares the existing event-based ontologies. The paper compares various ways of representing the events and how they have been modelled, constructed, and integrated with the ontologies. The primary criterion for comparison is based on the events' ability to represent spatial and temporal extent and the participants in the event.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권6호
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• pp.1583-1598
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• 2024

With the popularization and application of artificial intelligence technology in daily life, new ethical and moral problems constantly appear in human society. These ethical and moral problems have been associated with people's moral behavior and have become crucial issues. In traditional social situations, researches have proved that moral intensity affects people's moral behavior. However, in the context of applying artificial intelligence technology, the mechanism between moral intensity and moral behavior is unknown. Therefore, this study focuses on the relationship between moral intensity and moral behavior in the context of applying artificial intelligence technology, and introduces a new concept - technology moral sense (TMS) into the theoretical model. Research method: We set various situations of applying artificial intelligence technology and adopt the situational experiment method to analyze the relationship between moral intensity and moral behavior in different application scenarios. The results show that moral intensity has a significant influence on moral behavior, while the technology moral sense performs a mediating function.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.349-354
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• 2021

본 연구에서는 2022년 개정 교육과정에서 소프트웨어와 인공지능 교육이 필수화되어 각 교과에서 인공지능과 융합할 수 있는 교육 모형을 제안한다. 제안한 인공지능 융합 교육 모형은 교과 내용(성취기준+주제)을 한 축으로 한다. 두 번째 축은 인공지능 도구이고, 세 번째 축은 인공지능 기술이고, 네 번째 축은 생활 속 적용 데이터이다. 인공지능을 각 교과에 적용하기 위해서 각 교과의 성취기준과 교과 내용에 인공지능 도구, 인공지능 기술, 생활 속 데이터 적용을 하여야 한다. 이렇게 성취기준과 교과 내용을 구성하면 각 교과와의 융합이 잘 된다고 볼 수 있다. 따라서 성취기준과 주제별로 교과서를 구성할 때에 인공지능 도구, 인공지능 기술, 생활속 데이터를 추가하는 것이 필요하다.

• 정보관리연구
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• 제27권3호
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• pp.41-60
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• 1996

인공지능을 이용한 전문가 시스템은 컴퓨터를 통하여 다양하게 도서관 이용자의 교육을 할 수 있는 기술을 제공한다. 전문가 시스템은 문제해결 과정을 보여줌으로써 교육적인 효과를 가져올 수 있다. 본 논문에서는 전문가 시스템의 이론적 배경을 통해 교육에 이용될 수 있는 가능성을 알아보고, 인공지능을 이용한 지능 지도 시스템(ITS)의 모델을 제시하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제51권4호
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• pp.231-247
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• 2020

인공지능(AI)이 4차 산업혁명 중에서도 미래유망기술로 부각됨에 따라 도서관을 포함한 사회 전 분야에 걸쳐 인공지능기술을 적용하고 확대하고자 노력하고 있다. 이 연구는 인공지능이 대학도서관 서비스에 미치고 있는 영향과 이슈, 그리고 시사점에 대해 조사하였다. 연구방법은 북미지역 대학도서관 IT전문가들과의 심층인터뷰를 수행하였으며, 인터뷰결과와 국내외 관련 문헌들을 통해 결론과 논의점을 도출하였다. 본 연구는 연구결과로 북미지역 대학도서관들은 인공지능 시스템을 기반으로 정보 접근과 검색을 효율화하는 인프라구축에 노력하고, 대학내 인공지능 연구소들과도 협업하여 새로운 서비스 제공을 시도하고 있음을 밝혔다. 또한 향후 도서관과 사서의 역할 변화, 프라이버시, 그리고 데이터품질에 대한 이슈들을 제기하였다. 논의를 통해 대학의 사서들이 지식을 보급하는 역할을 수행하는 소프트웨어 엔지니어가 되기 위한 사서 재교육의 필요성과 대학 도서관의 정보시스템 구축을 위한 투자와 도서관에 인공지능 연구소를 세우는 방안을 제시하였다. 연구환경 변화에 따른 연구의 제한점과 향후 연구에 대한 제안도 논의되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.1612-1617
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• 2020

최근 재난 안전 기술 분야에 인공지능 기술을 적극적으로 받아들여 재해율을 감소시키고자 하는 연구가 확산되고 있다. 특히 재난 현장에서 구조 활동을 효과적으로 수행하기 위해서는 요구조자를 신속하게 탐색하는 것이 중요하지만 재난 환경의 특성상 요구조자를 탐색하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 요구조자 탐색을 위한 소방관용 스마트 헬멧에서 동작 가능한 인공지능 시스템을 개발하고자 한다. 이를 위해 최적의 SoC를 선정하고 이를 임베디드 시스템으로 개발하였으며 범용적인 인공지능 S/W를 시험 동작함으로써 향후 스마트 헬멧 연구를 위한 임베디드 시스템이 인공지능 S/W 운용 플랫폼으로 적합함을 검증하였다.