• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권9호
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• pp.343-347
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• 2022

To date, the use of artificial intelligence has already brought certain results in such areas of art as poetry, painting, and music. The development of AI and its application in the creative process opens up new perspectives, expanding the capabilities of authors and attracting a new audience. The purpose of the article is to analyze the essential, artistic, and technological limitations of AI art. The article discusses the methods of attracting AI to artistic practices, carried out a comparative analysis of the methods of using AI in visual art and in the process of writing music, identified typical features in the creative interaction of the author of a work of art with AI. The basic principles of working with AI have been determined based on the analysis of ways of using AI in visual art and music. The importance of neurobiology mechanisms in the course of working with AI has been determined. The authors conclude that art remains an area in which AI still cannot replace humans, but AI contributes to the further formation of methods for modifying and rethinking the data obtained into innovative art projects.

• Educational Technology International
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• 제7권1호
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• pp.21-37
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• 2006

This paper focuses on finding out visualization process by means of VTA(Visual Task Analysis) of expert teachers' simple task. Findings indicate teachers have coding schema of performing visual task as such; (a) the analyzing by reading and some activities in the task text, (b) conceptualizing or understanding in his/her own way, (c) the explaining of the action or product, (d) the searching by thinking or finding, (e) the decision of visualizing of the task. Expert teachers tried to visualize in the form of abstract graph, and to omit the object which was not directly related to the topic at the pilot study. VAT based on ground theory and protocol analysis was developed and performed. This case study suggests that an additional study for searching a guide and method might be beneficial for conducting a visual task analysis.

• 한국자원공학회지
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• 제55권6호
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• pp.614-623
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• 2018

최근 한반도 남동부에서 발생한 연이은 강진들로 인해 국내에서도 지진 방재에 대한 관심도가 높아지고 있다. 본 연구에서는 최근 들어 급격히 진보하고 있는 시각지능과 가상현실 분야 기술들을 기반으로 하는, 맞춤형 지진재해 대응을 위한 기술적 방법론에 대해 살펴보고자 한다. 해당 기술은 카메라를 이용한 생활공간 영상 정보의 취득, 개별 객체의 영상 기반 인식, 3차원 공간 정보의 추출, 이산요소법 등을 활용한 가상 지진의 동역학적 모의, 가상현실환경에서의 모의 지진 실감화 등의 단계를 통해 구성된다. 본 연구에서는 이러한 전체 기술 프로세스를 구성하기 위한 각 단계의 프로세스, 해당 이슈와 관련한 현재 기술 동향, 실시를 위한 기술적 해결 과제 등을 분석하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.859-869
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• 2019

우리는 한편에서는 초고령화 시대를, 다른 편에서는 인공지능 초기단계의 자동화 시대를 동시에 마주하고 있다. 본 논문에서는 새로운 미디어 기술의 적용을 통해 초고령화의 문제를 해결하려는 목적으로 세대 통합형 영상 스토리텔링과 연계한 영상자서전 제작을 수행하였다. 영상자서전 제작 프로그램은 조부모와 손자, 손녀가 함께 영상 속 주인공이 되어 지나간 기억과 삶을 되돌아보고 그들의 삶의 의미를 인식하는 소중한 기회가 되었으며, 이는 다양한 미디어로 확장될 수 있는 잠재적 가능성을 가졌다고 고찰하였다. 본 논문에서 제시한 스토리텔링 교육 프로그램 모델과 미디어 라이프 서비스는 청년세대와 노인세대가 함께 공유하며 사회 통합 프로그램으로서의 '공감문화'에 기여할 것이다.

• 정보화정책
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• 제29권4호
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• pp.43-66
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• 2022

인공지능 기술의 발전과 더불어 세계 각국의 인공지능 기술 특허를 둘러싼 경쟁도 치열해지고 있다. 2000년~2021년간 미국 특허청의 인공지능 기술 특허출원은 꾸준히 증가하고 있는 가운데 2010년대 들어 보다 가파른 성장세를 기록하고 있다. 특허지표를 통해 한국의 인공지능 기술경쟁력을 분석한 결과, 청각지능, 시각지능 등의 세부 분야에서 특허활동성, 영향력, 시장성 등이 우위에 있는 것으로 평가된다. 그러나, 주요국과 비교하여 한국의 인공지능 기술 특허는 양적 활동성, 시장성 확보 측면에서는 상대적으로 우수하나 기술 파급력은 다소 열위에 있는 것으로 나타난다. 최근 인공지능 기술 토픽으로 노이즈 캔슬링, 음성인식 등은 감소한 반면 모델학습 최적화, 스마트센서, 자율주행 등이 활성화되면서 성장이 기대되고 있다. 한국의 경우 사기탐지/보안, 의료 비전러닝 등의 분야에서 특허출원 성과가 다소 부족하여 분발이 요구된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.793-799
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• 2018

인공지능에 대한 관심이 높아짐에 따라 의료분야에서도 활발하게 인공지능이 연구되고 있다. 현재 국내에서는 엑스선 촬영, 컴퓨터단층촬영(Computer Tomography), 자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging) 등의 의료영상장치에 인공지능이 접목되고 있으며 향후 방사선사 없이 환자의 방사선 영상을 획득 할 수 있는 인공지능을 탑재한 의료기기가 발명 될 것으로 예상된다. 본 연구는 엑스선 촬영에 있어서 환자 위치잡이에 대한 자동화에 대해서 초기 연구를 했다. 위치잡이에 대한 평가를 위해 엑스선 장비와 인체 팬텀을 사용했다. 프로그램은 Visual Studio 2010 MFC로 구현했으며 영상은 $1,450{\times}1,814$ 크기로 했다. 픽셀 값을 눈으로 식별 가능한 0 ~ 255 값을 갖는 명암으로 변환하여 모니터에 출력했다. 출력한 영상에 세 픽셀 좌표 값을 통해 각도를 예측하고 각도에 따른 음성안내에 따라 환자가 바른 위치잡이를 하도록 유도하는 절차 알고리즘 프로그램을 개발 했다. 다음 연구에서는 사용자가 좌표의 기준을 인공지능에게 전달하는 것이 아닌 인공지능 스스로 구조물을 파악하여 각도를 계산하는 연구를 진행할 것이다. 향후 위치잡이의 자동화를 통해 촬영부터 위치잡이까지 인공지능이 실시하도록 하는 연구에 도움이 될 것으로 예상된다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제33권4호
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• pp.85-101
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• 2021

본 논문의 목적은 2015개정 교육과정의 중학교 「기술·가정」 교과서에서 의생활 영역의 활동 과제를 분석하여 개선점을 제시하는 데 있다. 본 연구의 분석 대상은 12개 출판사의 「기술·가정 ①」 교과서 의생활 영역 본문의 활동 과제이다. 다중지능 교수·학습 전략 분석 기준은 선행 연구를 참조하여 가정교과 전공 교수 1인과 의생활 전공 교수 1인에게 검토를 받고 연구자와 협의 과정을 거쳐 재구성하였다. 이렇게 재구성한 분석 기준을 중심으로 12종 「기술·가정」 교과서의 의생활 영역 활동 과제를 분석하였고 그 결과에 대해서는 전문가 11인에게 내용 타당도 검증을 받았다. 내용타당도 지수인 CVI는 0.94로 높게 나타났다. 다중지능 교수·학습 전략을 기반으로 「기술·가정」 교과서 의생활 영역의 활동 과제를 분석한 결과, 논리수학지능이 31.02%로 가장 높은 비중을 차지하였다. 그 다음이 언어지능으로 23.81%, 시·공간지능이 17.08%, 자기이해지능이 14.71%, 대인관계지능이 5.79%, 신체운동지능이 5.22%, 자연탐구지능이 2.37%, 그리고 음악지능이 0.00%의 순으로 나타냈다. 이 연구 결과에서 알 수 있듯이, 의생활 영역에서 높은 비중을 차지 것은 논리수학지능, 언어지능, 시·공간지능, 자기이해지능과 관련된 교수·학습 전략이었다. 한편 가정교과의 교수·학습 방법으로 권장되는 대인관계지능과 신체운동지능, 자연탐구지능과 관련된 교수·학습 전략은 상대적으로 적은 비중을 차지하였으며 음악지능 교수·학습 전략은 전무하였다. 따라서 앞으로 「기술·가정」 교과서 의생활 영역의 활동과제에는 논리수학이나 언어지능, 시·공간지능, 자기이해지능 교수·학습 전략 못지않게 대인관계, 신체운동, 자연탐구, 음악지능과 관련된 교수·학습 전략도 제시하는 것이 요구된다.

• 융합보안논문지
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• 제23권1호
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• pp.27-33
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• 2023

Covid-19으로 인한 디지털화는 인공지능 기반의 음성인식 기술을 급속하게 발전시켰다. 그러나 이 기술은 데이터셋이 일부 집단에 편향될 경우 인종 및 성차별과 같은 불공정한 사회적 문제를 초래하고 인공지능 서비스의 신뢰성과 보안성을 열화시키는 요인이 된다. 본 연구에서는 대표적인 인공지능의 CNN(Convolutional Neural Network) 모델인 VGGNet(Visual Geometry Group Network), ResNet(Residual neural Network), MobileNet을 활용한 편향된 데이터 환경에서 정확도에 기반한 불공정성을 비교 및 분석한다. 실험 결과에 따르면 Top1-accuracy에서 ResNet34가 여성과 남성이 91%, 89.9%로 가장 높은 정확도를 보였고, 성별 간 정확도 차는 ResNet18이 1.8%로 가장 작았다. 모델별 성별 간의 정확도 차이는 서비스 이용 시 남녀 간의 서비스 품질에 대한 차이와 불공정한 결과를 야기한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.407-408
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• 2022

본 논문에서는 AIoT를 위한 비주얼 블록 코딩 도구를 설계하였다. AI 블록 코딩이 가능한 EduB 플랫폼에 피지컬 컴퓨팅을 가능하게 하는 모듈을 추가함으로써 블록을 사용한 쉬운 피지컬컴퓨팅 코딩과 AIoT 코딩이 가능하다. 도구는 WebSocket과 Wifi를 사용해 EduB와 타겟보드인 RaspberryPi의 무선 통신을 하며, 블록으로 생성된 코드를 RaspberryPi 내부에서 실행하여 GPIO와 SenseHAT을 제어할 수 있게 하였다. 따라서, 코딩 결과를 콘솔 출력이나 그래프로만 확인할 수 있어 정적이던 AI 교육을 LED나 모터를 제어해 동적으로 결과를 확인할 수 있게 하여 흥미와 관심을 유발할 수 있도록 한다.

• Clinical Endoscopy
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• 제55권5호
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• pp.594-604
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• 2022

Over the past decade, technological advances in deep learning have led to the introduction of artificial intelligence (AI) in medical imaging. The most commonly used structure in image recognition is the convolutional neural network, which mimics the action of the human visual cortex. The applications of AI in gastrointestinal endoscopy are diverse. Computer-aided diagnosis has achieved remarkable outcomes with recent improvements in machine-learning techniques and advances in computer performance. Despite some hurdles, the implementation of AI-assisted clinical practice is expected to aid endoscopists in real-time decision-making. In this summary, we reviewed state-of-the-art AI in the field of gastrointestinal endoscopy and offered a practical guide for building a learning image dataset for algorithm development.