• 실천공학교육논문지
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• 제15권2호
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• pp.529-538
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• 2023

보편적 인공지능교육의 필요성이 확대되고 직무 변화가 이루어지고 있는 현 시점에서, 가장 먼저 인공지능을 직무의 일부분으로 경험하게 되는 대학의 비전공자를 위한 인공지능 교양교육에 대한 연구 및 논의는 미흡한 실정이다. 비전공자 대상 인공지능 교육과정이 운영되고 있지만 주로 인공지능의 개념 및 원리에 대한 이론 중심의 교육으로 운영되고 있다. 비전공자 대상 인공지능에 대한 일반적인 개념을 이해하기 위해 체험학습을 병행하여 진행 할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 비전공자의 특성을 고려하여 학습에 흥미를 갖고, 인공지능 수업에 대한 부담감을 낮출 수 있는 난이도의 인공지능 체험교육 학습콘텐츠를 설계한 후 앱인벤터와 오렌지 인공지능 플랫폼을 활용한 체험 교육의 학습효과를 살펴보고자 한다. 팀 별 인공지능 관련 프로젝트 작성을 통해 수집된 학습관련 데이터와 설문조사 자료를 바탕으로 분석한 결과 인공지능 교육의 필요성에 대한 인식의 긍정적인 변화와 인공지능 리터러시 능력이 향상된 것으로 나타났다. 교수자에게는 인공지능 체험교육 학습을 위한 학습모형을 설계하는 데 기틀을 마련해 주는 계기가 될 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.349-351
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• 2022

본 연구에서는 특성화 고등학교나 마이스터고등학교 등의 공업계 고등학교에서 인공지능교육을 위하여 프로그래밍 수업 방안을 설계하였다. 초·중학교나 일반계 고등학교에서는 시수 확보가 쉽지 않아서 많은 내용과 깊이 있는 내용을 진행하기 쉽지 않지만 공업계 고등학교에서는 넉넉한 시수가 확보되어 있어 좋은 환경에서 학습을 진행할 수 있다. 또한 공업계 고등학교에서는 인공지능 분야의 인력을 양성할 수 있는 좋은 환경을 갖추고 있다. 이를 위하여 기존의 인공지능교육관련 연구들을 탐구하였고, 기존의 공업계 고등학교의 프로그래밍 수업의 단원에 인공지능교육 관련 프로그래밍 수업을 접목하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.211-213
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• 2013

최근에 많은 기업현장에서, 빅데이터에 대한 착각과 이해가 현실화되고 있다. 빅데이터의 보존, 분석, 활용을 위한 일반적인 기술이 빠르게 증가하는 데이터의 양에 효과적으로 대응하기 위해서는 기능이 매우 제한적이다. 하지만, 인공지능이 빅데이터 분석력을 증가할 수 있는 몇 개의 가정이 존재한다. 본 연구에서는 인공지능 기술을 빅데이터 분석에 접목시키려는 노력을 보인 실무사례에 대해 연구하려고 한다. 우선 인공지능의 다양한 기술과 인공지능과 빅데이터 간의 관계에 대한 연구를 하고, 인공지능을 이용한 빅데이터 기업사례 분석을 수행하겠으며, 미래 빅데이터에 대한 역할도 언급하고자 한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.45-53
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• 2022

인공지능 교육에 대한 필요성이 대두되고 세계 각 나라에서는 인공지능 교육 전략을 발표하고 있다. 우리나라에서도 2021년 11월 발표된 '2022 개정 교육과정 총론 주요사항'에서 인공지능 교육이 반영되고 있다. 이러한 많은 관심과 함께 인공지능 교육과 관련한 프로그램들이 개발되고 있지만, 초등학교 저학년 학생들을 위한 인공지능 프로그램들은 찾아보기 어려운 실정이다. 본 연구에서는 초등학교 저학년을 위한 데이터 수집 교육 프로그램을 분석-설계-개발-적용-평가의 일련의 과정을 통해 개발하고, 초등학교 1학년 학생들에게 적용하여 그 효과성을 검증하려고 한다. 개발된 프로그램을 통해 학생들이 인공지능에 대해 이해하고 흥미를 느끼며, 생활 속에서 다양한 유형의 데이터를 찾아보는 과정을 통해 일상생활에서 적극적으로 데이터를 수집하는 태도를 기를 수 있을 것이라 기대한다.

• 전자통신동향분석
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• 제36권6호
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• pp.88-95
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• 2021

Korea will face difficult social problems including population decline and climate change in the future. Artificial intelligence (AI)-powered ICT convergence services are expected to greatly help in overcoming these social challenges. Accordingly, we have derived key promising services (AI+x) in terms of individuals, industries, and countries and identified expectations and threats perceived by the general public. These findings provide policies and research directions for promising AI-based ICT convergence services for social goods.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제25권4호
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• pp.23-36
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• 2016

Purpose Recently, many researchers have paid much attention to the Artificial Intelligence fields of GVGP, PCG. The paper suggests that the improved MCTS algorithm to apply for the framework can generate better AI agent. Design/methodology/approach As noted, the MCTS generate magnificent performance without an advanced training and in turn, fit applying to the field of GVGP which does not need prior knowledge. The improved and modified MCTS shows that the survival rate is increased interestingly and the search can be done in a significant way. The study was done with 2 different sets. Findings The results showed that the 10 training set which was not given any prior knowledge and the other training set which played a role as validation set generated better performance than the existed MCTS algorithm. Besed upon the results, the further study was suggested.

• Journal of Periodontal and Implant Science
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• 제53권6호
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• pp.403-405
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• 2023

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제16권2호
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• pp.111-118
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• 2016

Artificial intelligence (AI) is making computer systems intelligent to do right thing. The AI is used today in a variety of fields, such as journalism, medical, industry as well as entertainment. The impact of AI is becoming larger day after day. In general, the AI system has to lead the optimal decision under uncertainty. But it is difficult for the AI system can derive the best conclusion. In addition, we have a trouble to represent the intelligent capacity of AI in numeric values. Statistics has the ability to quantify the uncertainty by two approaches of frequentist and Bayesian. So in this paper, we propose a methodology of the connection between statistics and AI efficiently. We compute a fixed value for estimating the population parameter using the frequentist learning. Also we find a probability distribution to estimate the parameter of conceptual population using Bayesian learning. To show how our proposed research could be applied to practical domain, we collect the patent big data related to Apple company, and we make the AI more intelligent to understand Apple's technology.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제12권1호
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• pp.86-93
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• 2012

This paper presents a new approach to solve the pursuit problem based on a univector field method. In our proposed method, a set of eight agents works together instantaneously to find suitable moving directions and follow the univector field to pursue and capture a prey agent by surrounding it from eight directions in an infinite grid-world. In addition, a set of strategies is proposed to make the pursuit problem more realistic in the real world environment. This is a general approach, and it can be extended for an environment that contains static or moving obstacles. Experimental results show that our proposed algorithm is effective for the pursuit problem.

• East Asian mathematical journal
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• 제35권4호
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• pp.509-528
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• 2019

As various changes in education in general and learning environment in particular have promoted different needs and expectations for learning at both personal and social levels, the roles that schools and school teachers typically have with respect to their students are being challenged. Especially with the recent, rapid progress of the artificial intelligence(AI) field, AI could serve beyond the way in which it has been used. Based on a review of some of the related literature and the current development of AI, a view on utilizing AI to be a collaborative, complementary partner with an human mathematics teacher in the classroom in order to support both students and teachers will be discussed.