• 전기전자학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.350-354
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• 2023

본 논문에서는 인공지능 시스템의 성능을 평가하기 위해 새로 개발된 국제 표준인 ISO/IEC TR 24029-1에 대해 다룬다. ISO/IEC TR 24029-1에서는 인공지능 시스템의 성능 지표를 Interpolation과 Classification의 두 가지 카테고리로 나누어 규정한다. Interpolation 카테고리에 해당하는 성능 지표는 인공지능 시스템이 예측한 값이 실제 값과 얼마만큼 가까운지 그 성능을 평가하는 지표이며 Classification 카테고리에 해당하는 성능 지표는 인공지능 시스템이 분류한 종류가 실제 종류와 얼마만큼 일치하는지 그 성능을 평가하는 지표이다. 이들 지표를 사용하면 인공지능 시스템의 성능을 평가하고 서로 다른 인공지능 시스템의 성능을 비교할 수 있다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제48권4호
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• pp.21-47
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• 2017

이 연구는 최근 주목을 받고 있는 인공지능에 관한 사회적 담론에 어떤 주제적인 특성이 있는지를 분석하는 것을 목적으로 한다. 우리 사회에 알파고 충격이 있었던 2016년부터 2017년 6월까지, 18개월 간 조선일보와 한겨레에 보도된 신문기사를 분석대상의 텍스트로 선정하였다. 전체 525건의 신문기사에 나타난 1,210건의 메시지들에 대해 주제범주를 코딩하였다, 구분한 주제는 7개 대범주, 62개 중범주, 그리고 하위의 소범주 주제들로 구성되었다. 인공지능의 담론을 구성하는 대범주는 AI 연구, AI 적용영역, AI기업(사업), AI 시대, AI 쟁점, 알파고 사건, AI 기타의 주제들로 파악되었다. 대범주로 코딩된 메시지들의 내용을 대상으로 세부적인 주제분석을 시도하였으며, 그 결과로 나타나는 주요한 특성은 다음과 같다. 첫째, 인공지능 담론을 구성하는 주제범주의 범위와 내용이 다양하고 복잡하였다. 둘째, 안전하고 유용한 인공지능을 구현하기 위해서는 일자리 소멸의 문제, AI의 오류나 오용에 따른 부작용의 문제 등과 같은 사회정책적인 쟁점들의 해결이 중요하다. 셋째, 인공지능의 시대에서 인간의 역할, 적합한 인재양성을 위한 교육체제의 혁신도 난이도가 높은 쟁점들이다.

• 인지과학
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• 제19권2호
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• pp.177-203
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• 2008

본 연구는 후기 한국어(L1)-영어(L2) 이중언어자들에게서 두 언어에 따른 의미체계의 구조를 비교해 보려는 목적으로 수행되었다. 단어의 의미표상이라는 가장 기본적인 지식의 구조가 이중언어자의 두 언어에서 어떠한 양태로 나타날 것인지를 비교해 보고자, 자연범주 또는 인공범주에 속하는 기본수준의 단어를 보고 난 뒤 제시되는 그림을 보고 그 단어로 표상되는 의미인지를 판단하는 단어-그림 일치여부 판단과제를 실시하였다. 실험 1과 실험 2에서 단어-그림의 제시간격(SOA)을 각각 650ms, 250ms 로 하여, 과제를 수행할 때 번역전략의 사용여부를 확인하였다. 실험 결과 번역의 효과는 나타나지 않았다. 두 실험 모두에서 한국어로 단어가 제시되었을 때가 영어로 제시되었을 때보다 판단시간이 빨랐으며, 한국어에서는 자연범주를 판단하는 것이 인공범주를 판단하는 것보다 오래 걸렸지만, 영어에서는 범주에 따른 차이가 나타나지 않았다. 이 결과는 후기 이중언어자에게서 한국어(L1)의 의미구조는 체계적으로 구조화되어 있는 반면, 영어(L2)의 의미구조는 아직 충분히 발달하지 못한 미분화된 체계일 가능성을 시사한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권2호
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• pp.159-166
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• 2022

Artificial Intelligence has stimulated every aspect of today's life. Human thinking quality is trying to be involved through digital tools in all research areas of the modern era. The education industry is also leveraging artificial intelligence magical power. Uses of digital technologies in pedagogical paradigms are being observed from the last century. The widespread involvement of artificial intelligence starts reshaping the educational landscape. Adaptive learning is an emerging pedagogical technique that uses computer-based algorithms, tools, and technologies for the learning process. These intelligent practices help at each learning curve stage, from content development to student's exam evaluation. The quality of information technology students and professionals training has also improved drastically with the involvement of artificial intelligence systems. In this paper, we will investigate adopted digital methods in the education sector so far. We will focus on intelligent techniques adopted for information technology students and professionals. Our literature review works on our proposed framework that entails four categories. These categories are communication between teacher and student, improved content design for computing course, evaluation of student's performance and intelligent agent. Our research will present the role of artificial intelligence in reshaping the educational process.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권5호
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• pp.1192-1200
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• 2019

Recently, artificial intelligence techniques have been widely used in the computer science field, such as the Internet of Things, big data, cloud computing, and mobile computing. In particular, resource management is of utmost importance for maintaining the quality of services, service-level agreements, and the availability of the system. In this paper, we review and analyze various ways to meet the requirements of cloud resource management based on artificial intelligence. We divide cloud resource management techniques based on artificial intelligence into three categories: fog computing systems, edge-cloud systems, and intelligent cloud computing systems. The aim of the paper is to propose an intelligent resource management scheme that manages mobile resources by monitoring devices' statuses and predicting their future stability based on one of the artificial intelligence techniques. We explore how our proposed resource management scheme can be extended to various cloud-based systems.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.858-863
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• 2018

In this paper, we propose and implement a multi-level convolutional neural network (CNN) algorithm to identify the sexually explicit and lewdness of various image files, and verify its effectiveness by using unauthorized image files generated in the actual military. The proposed algorithm increases the accuracy by applying the convolutional artificial neural network step by step to minimize classification error between similar categories. Experimental data have categorized 20,005 images in the real field into 6 authorization categories and 11 non-authorization categories. Experimental results show that the overall detection rate is 99.51% for the image files. In particular, the excellence of the proposed algorithm is verified through reducing the identification error rate between similar categories by 64.87% compared with the general CNN algorithm.

• 수산해양기술연구
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• 제56권3호
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• pp.202-212
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• 2020

In order to replace sardine baits for octopus pot, an efficacy experiment to lure with alternative bait (fermented skate or chicken skin in artificial crab or northern clam) pots and sardine pot were conducted in a circular water tank. The soaking time of the sardine bait was divided into two categories: six days or less and seven days or more. The behavioral response of octopus to the artificial bait pots and sardine pot were investigated. In the comparison of the luring effects between pots with fermented skate inside artificial crab or northern clam and sardine pot, the pot with artificial crab + fermented skate had better results than the other pots in the section distribution (31.6%) and the number of times the pot was entered into (20.0%) (p > 0.05). In the comparison of the luring effects between pots with chicken skin inside artificial crab or northern clam and sardine pot, the pot with northern clam + chicken skin had better results than the other pots in the section distribution (22.6%) and number of times the pot was entered into (55.6%) (p < 0.05). The results were also better compared to those of pot with artificial crab + fermented skate. From these results, it seems that in the luring effect aspect, sardine bait can be replaced with artificial bait consisting of chicken skin inside northern clam.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.167-173
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• 2021

본 연구는 초등학생 대상의 인공지능 교육에서 다루는 알고리즘의 종류, 활용하는 도구와 데이터의 범주를 논의하는 것을 목적으로 초등예비교사 11명을 대상으로 15주 동안 데이터, 인공지능 알고리즘, 인공지능 교육 플랫폼을 교육 및 실습한 후 설문하여 초등학생 수준을 고려한 데이터와 알고리즘의 범주, 교육 도구를 제시하고 적합성을 분석하였다. 설문을 통해 교사가 수업목적에 따라 사전에 데이터를 선정 및 가공하여 교육에 사용하는 것이 가장 적합하며, 분류와 예측 알고리즘이 초등 인공지능 교육에서 다루기에 적절하다는 결론을 도출하였다. 또한, 엔트리가 인공지능 교육 도구로서 가장 적합하며 인공지능의 학습이라는 개념을 교육하기 위해 수학적 지식을 설명하는 자료가 필요함을 확인하였다. 본 연구는 초등학생의 인공지능 교육에서 다루는 알고리즘과 데이터의 범주를 구체적으로 제시하고 이와 관련된 수학교육에 대한 필요성과 적절한 교육 도구를 분석하였다는 점에서 의의가 있다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제10권2호
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• pp.122-129
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• 2022

This study is a phenomenological qualitative study that confirms the structure of college students' thoughts on artificial abortion. The data collection period was from 5 March to 10 April 2022. To this end, a total of three interviews were conducted on seven college students aged 20 to 25. Interview data were conducted through analysis and interpretation using the phenomenological research method, the Giorgi method, and as a result, 40 semantic units were derived, grouped into six sub-components, and divided into three categories. As a result of the analysis, college students' thoughts on artificial abortion consisted of fetal rights, respect for women's rights, and choices for a healthy life. Based on the above meaning, college students' thoughts on artificial abortion were, in conclusion, that considering the happiness of the baby and the quality of life of the woman, consideration for non-marriage mothers was more urgent than legal sanctions, and that abortion was not irresponsible. Accordingly, this study suggests that understanding and consideration for pregnant women should be prioritized over legal sanctions.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.187-195
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• 2023

본 연구는 엔트리 인공지능 모델을 활용하여 인문사회계열 대학생을 위한 인공지능 교양 교과목을 개발하는 데 목적이 있다. 컴퓨터, 인공지능, 교육학 전문가 집단을 구성하고 선행연구 분석, 델파이 기법을 활용하여 최종 인공지능 교양 교과목을 개발하였다. 연구결과 교육 주제는 크게 이미지 분류, 영상인식, 텍스트 분류, 소리 분류 총 4가지로 구성하였다. 교육 내용은 주제별로 1) 인공지능 원리 이해, 2) 엔트리 인공지능 모델 활용 실습, 3) 윤리적 영향성 확인, 4) 배운 내용을 기반으로 실생활 문제 해결을 위한 팀별 아이디어 회의 단계로 구성하였다. 본 교과목을 통해 인문사회계열 대학생은 인공지능 핵심기술의 원리 이해를 바탕으로 엔트리 인공지능 모델을 통해 직접 구현할 수 있고 더 나아가 실생활의 다양한 문제를 인공지능으로 해결해보는 경험을 기저로 기술을 이해하고 인공지능 시대 필요한 윤리를 모색해보며 책임감 있게 사용하는데 긍적적인 기여를 기대해볼 수 있을 것이다.