• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.81-88
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• 2022

이번 연구는 인공지능(AI) 활용 가능성에 대한 국내 감정평가사들의 인식과 감정평가산업에서 AI 활용에 따른 관련 리스크를 조사하기 위한 것이다. 2022년 2월 10일부터 18일까지 평가사를 대상으로 모바일 설문조사를 실시했다. 193명의 응답자들로 부터 조사 데이터를 수집했다. 기본 분석을 위해 빈도 분석 및 다중 반응 분석을 수행했다. 감정평가산업에 AI를 활용할 때 다양한 유형의 리스크를 분석하기 위해 요인분석을 활용했다. 감정평가사들은 감정평가산업에 AI 도입에 대해 긍정적인 인식을 갖고 있지만, 일자리 감소 및 일자리 교체와 관련된 부정적인 영향 주로 AI 활용 가능성이 높은 분야와 대체 가능성이 높은 분야로 담보·컨설팅·과세 감정 등을 고려했다. 인적 노동 분야에서 AI에 의한 대체 위험에 대해 더 잘 알고 있었다. 책임, 개인 정보보호 및 보안, 기술적 오류 위험에 대해 매우 잘 알고 있었다. 그러나 공정성, 투명성, 그리고 신뢰성 위험은 일반적으로 낮은 위험 문제로 인식되었다. 기존 연구에서는 주로 AI를 대량 평가 모델에 적용하는 분석 방법을 연구해 왔지만, 이번 연구는 AI의 활용과 위험성에 초점을 맞췄다. AI 활용에 대한 업계 전문가들의 인식을 이해하는 것은 AI가 대규모로 도입될 때 발생할 수 있는 잠재적 위험을 최소화하는 데 도움이 될 것이다.

• 과학교육연구지
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• 제45권1호
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• pp.105-117
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• 2021

이 연구의 목적은 인공지능 윤리의식에 대한 초등학교, 중학교, 고등학교 학생들의 성차를 분석하는 것이다. 과연 인공지능 윤리의식에 성차가 존재하는지, 존재한다면 언제부터 성차가 발생하는지를 알아보기 위한 연구이다. 본 연구는 I 광역시 초등학생 198명(여학생 98명, 남학생 100명), 중학생 265명(여학생 166명, 남학생 99명), 고등학생 114명(여학생 58명, 남학생 56명)을 대상으로 실시하였다. 본 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 전체 남학생과 여학생 사이의 인공지능 윤리의식의 성차가 확인되었다. 둘째, 인공지능 윤리의식의 성차는 초등학교에서 중학교, 고등학교로 학령이 높아질수록 확고해지는 경향이 있었다. 셋째, 초등학생, 중학생, 고등학생 모든 단계에서 여학생은 아직 인공지능에 대한 신뢰성이 그리 높지 않고, 차별 금지에 대한 우려가 남학생에 비해 크며, 예술 등의 분야에서 인공지능의 인간 영역에의 진입 허용에 대해 부정적인 입장을 가지고 있는 것으로 파악되었다. 넷째, 학령과 성별의 상호 작용 효과는 안정성 및 신뢰성, 그리고 허용과 한계 범주에서 확인되었다. 이러한 결과들을 종합해 볼 때, 인공지능 교육 활동시 인공지능 윤리의식에 성차가 생기지 않도록 교육 프로그램을 양성 평등적으로 접근하는 교육적 방안이 필요하다고 할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권6호
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• pp.2086-2097
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• 2021

The current cultural assets are being restored depending on the opinions of experts (craftsmen). We intend to introduce digitalized artificial intelligence techniques, excluding the personal opinions of experts on reconstruction of such cultural properties. The first step toward restoring digitized cultural properties is separation. The restoration of cultural properties should be reorganized based on recorded documents, period historical backgrounds and regional characteristics. The cultural properties in the form of photographs or images should be collected by separating the background. In addition, when restoring cultural properties most of them depend a lot on the tendency of the restoring person workers. As a result, it often occurs when there is a problem in the accuracy and reliability of restoration of cultural properties. In this study, we propose a search method for learning stored digital cultural assets using AI technology. Pagoda was selected for restoration of Cultural Properties. Pagoda data collection was collected through the Internet and various historical records. The pagoda data was classified by period and region, and grouped into similar buildings. The collected data was learned by applying the well-known CNN algorithm for artificial intelligence learning. The pagoda search used Yolo Marker to mark the tower shape. The tower was used a total of about 100-10,000 pagoda data. In conclusion, it was confirmed that the probability of searching for a tower differs according to the number of pagoda pictures and the number of learning iterations. Finally, it was confirmed that the number of 500 towers and the epochs in training of 8000 times were good. If the test result exceeds 8,000 times, it becomes overfitting. All so, I found a phenomenon that the recognition rate drops when the enemy repeatedly learns more than 8,000 times. As a result of this study, it is believed that it will be helpful in data gathering to increase the accuracy of tower restoration.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권6호
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• pp.85-92
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• 2022

빅데이터 분석 및 AI 개발자에 대한 수요가 증가하지만 이를 공급할 교육 기반이 부족한 실정이다. 본 논문에서는 클라우드 기반 인공지능 교육 플랫폼을 개발하여 교육기관 및 IT기업에서 실무 중심의 실습 교육을 저비용, 고효율로 학습할 수 있는 환경 구축에 목표를 두었다. 교육 플랫폼의 개발은 사용자별 시나리오 기획, 아키텍처 설계, 화면 설계, 개발 기능 구현, 하드웨어 구축으로 진행하였다. 본 교육 플랫폼은 쿠버네티스 기반으로 컨테이너화된 워크 로드와 서비스관리 플랫폼, 강사·수강생을 위한 강의 및 개발 플랫폼으로 구성되어 있으며, 실시간 알람 시스템과 에이지 테스트로 클라우드 안정성을 확보하였고, CI/CD 개발 환경을 제공하며, 도커 이미지 배포를 통한 신뢰성을 확보하였다. 본 교육 플랫폼의 개발로 교육분야 신사업 진출의 기회를 확대하고 AI 및 빅데이터 분야의 실무 인력양성에 기여할 것으로 판단된다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권1호
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• pp.71-86
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• 2022

본 연구의 목적은 인공지능 기술 또는 서비스를 수용하는 사용자의 윤리성 인식을 측정하기 위한 척도 개발 및 타당화에 있다. 이를 위해 인공지능 윤리성 관련 문헌 분석을 통해 구성개념 및 속성을 확인하였다. 전국의 10대-70대 남녀 133명(개방형 설문:1차 문항), 273명(예비조사:2차 문항), 500명(본조사:최종 문항)을 대상으로 실시한 온라인 설문조사 결과를 확인적 요인분석에 의해 정제하여 최종적으로 인공지능기술 윤리성 척도를 개발하였다. 인공지능기술 윤리성 인식 척도는 총 4개 요인(투명성, 안전성, 공정성, 책임성) 16개 문항으로 개발하여 일반적인 인공지능기술 관련 윤리성 인식을 세부 요인별로 측정할 수 있도록 하였다. 개발된 척도를 활용하여 다양한 분야의 측정 변인들과의 관련성을 밝힐 수 있을 것이며, 인공지능기술 발전의 초기 단계에서 윤리성 인식을 높이기 위한 기초 데이터를 제공하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.873-879
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• 2023

본 연구는 인공지능(AI)을 사용하여 흉부 엑스레이 이미지에서 이물질을 탐지하는 방법을 탐구하였다. 의료영상학, 특히 흉부 엑스레이는 폐렴이나 폐암과 같은 질병을 진단하는 데 매우 중요한 역할을 한다. 영상의학 검사가 증가함에 따라 AI는 효율적이고 빠른 진단을 위한 중요한 도구가 되었다. 하지만 이미지에는 단추나 브래지어 와이어와 같은 일상적인 장신구를 포함한 이물질이 포함될 수 있어 정확한 판독을 방해할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 이물질을 정확하게 식별하는 AI 알고리즘을 개발하였고, 미국 국립보건원 흉부 엑스레이 데이터셋을 가공하여 YOLOv8 모델을 기반으로 처리하였다. 그 결과 정확도, 정밀도, 리콜, F1-score가 모두 0.91에 가까울 정도로 높은 탐지 성능을 보였다. 이번 연구는 AI의 뛰어난 성능에도 불구하고 이미지 내 이물질로 인해 판독 결과가 왜곡될 수 있는 문제점을 해결함으로써 영상의학 분야에서 AI의 혁신적인 역할과 함께, 임상 구현에 필수적인 정확성에 기반하여 신뢰성을 강조하였다.

• 정보관리학회지
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• 제38권3호
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• pp.101-140
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• 2021

인공지능 기술이 결제 서비스 분야에도 적극 도입됨에 따라 말로 하는 결제 서비스 '음성결제(Voice Payments)'가 언택트 결제 서비스의 트렌드로 주목받고 있다. 음성결제 서비스는 인간의 가장 자연스러운 소통 수단인 '목소리'를 통해 결제를 더 빠르고 직관적으로 실행할 수 있는 서비스이다. 본 연구에서는 인공지능 에이전트와의 신뢰 형성을 위한 요인으로 '구체성', '친밀감', '자율성'을 선정하였으며, 각 특성들이 음성결제 상황의 음성 인터페이스에 적용되었을 때 이용자의 신뢰가 형성되는지 알아보고자 하였다. 실험 결과 음성결제 인터페이스의 구체성과 자율성은 높을수록, 친밀감은 낮을수록 신뢰가 높아졌다. 또한 구체성과 자율성의 이원상호작용효과가 유의하였다. 수집된 주관식 답변들을 분석 및 종합하여 이용자들이 음성결제 서비스를 접할 때 느끼는 불안 요인들을 파악하고, 음성결제에 대한 신뢰를 높일 수 있는 음성 인터페이스 디자인 방안들을 제안하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제43권4호
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• pp.259-270
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• 2022

Artificial intelligence (AI) has been studied in various fields of medical imaging. Currently, top-notch deep learning (DL) techniques have led to high diagnostic accuracy and fast computation. However, they are rarely used in real clinical practices because of a lack of reliability concerning their results. Most DL models can achieve high performance by extracting features from large volumes of data. However, increasing model complexity and nonlinearity turn such models into black boxes that are seldom accessible, interpretable, and transparent. As a result, scientific interest in the field of explainable artificial intelligence (XAI) is gradually emerging. This study aims to review diverse XAI approaches currently exploited in medical imaging. We identify the concepts of the methods, introduce studies applying them to imaging modalities such as computational tomography (CT), magnetic resonance imaging (MRI), and endoscopy, and lastly discuss limitations and challenges faced by XAI for future studies.

• 로봇학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.23-30
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• 2024

This paper studies a GPS error filtering method that takes into account the continuity of the ongoing path to enhance the safety of autonomous agricultural mobile robots. Real-Time Kinematic Global Positioning System (RTK-GPS) is increasingly utilized for robot position evaluation in outdoor environments due to its significantly higher reliability compared to conventional GPS systems. However, in orchard environments, the robot's current position obtained from RTK-GPS information can become unstable due to unknown disturbances like orchard canopies. This problem can potentially lead to navigation errors and path deviations during the robot's movement. These issues can be resolved by filtering out GPS information that deviates from the continuity of the waypoints traversed, based on the robot's assessment of its current path. The contributions of this paper is as follows. 1) The method based on the previous waypoints of the traveled path to determine the current position and trajectory. 2) GPS filtering method based on deviations from the determined path. 3) Finally, verification of the navigation errors between the method applying the error filter and the method not applying the error filter.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.510-518
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• 2022

This paper confirmed the technical reliability of mobile-based sarcopenia prediction and monitoring system. In implementing the developed system, we designed using only sensors built into a smartphone without a separate external device. The prediction system predicts the possibility of sarcopenia without visiting a hospital by performing the SARC-F survey, the 5-time chair stand test, and the rapid tapping test. The Monitoring system tracks and analyzes the average walking speed in daily life to quickly detect the risk of sarcopenia. Through this, it is possible to rapid detection of undiagnosed risk of undiagnosed sarcopenia and initiate appropriate medical treatment. Through prediction and monitoring system, the user may predict and manage sarcopenia, and the developed system can have a positive effect on reducing medical demand and reducing medical costs. In addition, collected data is useful for the patient-doctor communication. Furthermore, the collected data can be used for learning data of artificial intelligence, contributing to medical artificial intelligence and e-health industry.