• East Asian mathematical journal
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• 제39권2호
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• pp.229-250
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• 2023

The purpose of this study is to investigate the impact of project learning using chatbots on artificial intelligence literacy. The subjects of the study were a total of 41 students from 1st to 3rd grade of general high school in Gyeonggi-do. Classes were held after school for a total of 6 hours, and the contents of the classes consisted of the concept and characteristics of artificial intelligence, the concept and expression of knowledge, OBT application for Kakao i open builder, guidance on how to create chatbots, and chatbot production practice. As a result of the pre- and post-test of the experimental group, the quantitative value of artificial intelligence literacy increased in all three grades. In the case of second-year students who set up a comparison group, when compared with the results of the comparison group, there was a significant positive effect on the AI literacy result, and female students were found to be more effective than male students.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.307-312
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• 2021

인공지능은 오랜 역사가 있으며, 이미지 인식이나 자동번역 분야를 포함한 여러 분야에서 활용되고 있다. 그래서 처음 인공지능을 접하는 경우에 많은 용어와 개념, 기술 때문에 연구의 방향 설정이나 수행에 어려움을 겪는 경우가 많다. 이번 연구는 이러한 어려움을 겪는 연구자들에게 도움이 될 수 있도록 인공지능에 관련된 중요 개념을 정리하고, 지난 60년의 발전 과정을 요약한다. 이를 통하여 방대한 인공지능 기술 활용의 기초를 확립하고 올바른 연구의 방향성을 수립할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.188-190
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• 2022

본 논문에서는 하이브리드 러닝의 목적 및 교수-학습 원리를 기반으로 AI 교육 시스템의 구성안에 대해 제안하였다. 이를 위해 하이브리드 러닝의 4가지 구성요소를 바탕으로 AI 교육을 효과적으로 운영하기 위한 온·오프라인 학습환경(메타버스 기반, 앱 기반, 면대면 기반) 등의 시스템 개념 구성도와 시스템에 필요한 DB 구성도를 설계하였다. 본 연구에서 제안한 AI 교육 시스템 모형은 학습자의 수준 및 요구에 따라 AI 교육의 효과성을 극대화하고 AI 교육을 통한 컴퓨팅 사고력 함양에 있어 더 효과적인 학습자 중심의 학습 환경을 구축하는 데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 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.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권1호
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• pp.117-123
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• 2023

디지털 관련 신기술을 적용하면서 소프트웨어와 인공지능에 대한 관심이 상당히 높다. 특히 교육 관련 분야에서도 소프트웨어와 인공지능의 발전을 위하여 많은 변화가 이루어지고 있다. 2025년부터는 초·중·고에서 소프트웨어와 인공지능 관련 교육과정이 공교육에 적용이 될 예정이다. 교육부에서는 공교육에 적용이 되기 전에 소프트웨어와 인공지능을 초·중·고에서 다양한 방법으로 체험하는 캠프도 다양하게 진행하고 있다. 소프트웨어와 인공지능 관련 체험 캠프를 위한 여러 가지 플랫폼들도 이용이 되고 있다. 본 연구에서는 소프트웨어와 인공지능 체험학습 플랫폼을 위한 모델에 대한 설계를 통하여 향후 전개될 소프트웨어와 인공지능에 대한 학습의 방법에 대한 효율성을 높이고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.108-116
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• 2019

본 논문에서는 인공지능기술을 통합보안관제 기술에 효율적으로 적용하는 방안을 제안하였다. 즉, 통합보안관제시스템에 수집된 빅 데이터를 기반으로 머신러닝 학습을 인공지능에 적용하여 사이버공격을 탐지하도록 하고 적절한 대응을 한다. 기술의 발달에 따라서 늘어나는 보안장비와 보안 프로그램들로부터 쌓이는 수많은 대용량의 로그들을 사람이 일일이 분석하기에는 한계에 부딪히고 있다. 분석방법 또한 한 가지 로그가 아닌 여러 가지 이기종간의 보안장비의 로그까지 서로 상관분석을 해야 하기 때문에 더욱 더 통합보안관제에 적용되어서 신속한 분석이 이루어져야 하겠다. 이런 행위를 분석하고 대응하는 과정들이 효과적인 학습방법을 통해서 점진적으로 진화를 거쳐 성숙해가는 인공지능기반 통합보안관제 서비스모델을 새롭게 제안하였다. 제안된 모델에서 예상되는 핵심적인 문제점들에 대한 해결방안을 모색하였다. 그리고 정상 행위 기반의 학습모델을 개발하여 식별되지 않는 비 정상행위 위협에 대응력을 강화하는 학습방법을 도출하였다. 또한, 제안된 보안 서비스모델을 통하여 보안담당자들의 분석과 대응을 효율적으로 지원할 수 있는 보안관제에 대한 향후 연구방향을 제시하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.65-73
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• 2022

본 연구에서는 엔트리 텍스트 모델 학습을 활용해서 초등학교 인공지능 교육 내용을 개발하고 이를 실제 수업에 적용한다. 초·중등 인공지능 내용 체계표를 바탕으로 실과 소프트웨어 교육과 인공지능 교육의 성취 기준을 재구성한다. 기계학습이 가능한 텍스트, 이미지, 소리 중에서 다양한 플랫폼에서 지원하고 초등학생의 데이터 준비 시간을 줄일 수 있으면서 손쉽게 이해가 가능한 '텍스트 모델 학습을 활용한 감정 인식 프로그램 제작'을 교육 내용으로 선정한다. 엔트리 인공지능을 교육 플랫폼으로 선정해서 텍스트 모델 학습을 활용한 감정인식 프로그램을 만드는 인공지능 교육 내용을 개발하고 실제 초등학교 수업에 적용한다. 수업 적용 결과 엔트리 인공지능 수업에 긍정적인 반응과 흥미를 보였다. 본 연구 내용을 기반으로 초등학생을 대상으로 한 수업의 효과성에 대한 양적 연구가 후속 연구로 필요함을 제언한다.

• 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.

• 전자통신동향분석
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• 제38권6호
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• pp.84-94
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• 2023

Open source has many advantages and is widely used in various fields. However, legal disputes regarding copyright and licensing of datasets and learning models have recently arisen in artificial intelligence developments. We examine how datasets affect artificial intelligence learning and services from the perspective of copyrighting and licensing when datasets are used for training models. The licensing conditions of datasets can lead to copyright infringement and license violation, thus determining the scope of disclosure and commercialization of the trained model. In addition, we examine related legal issues.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권10호
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• pp.1597-1608
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• 2021

Cardiovascular computed tomography (CT) is among the most active fields with ongoing technical innovation related to image acquisition and analysis. Artificial intelligence can be incorporated into various clinical applications of cardiovascular CT, including imaging of the heart valves and coronary arteries, as well as imaging to evaluate myocardial function and congenital heart disease. This review summarizes the latest research on the application of deep learning to cardiovascular CT. The areas covered range from image quality improvement to automatic analysis of CT images, including methods such as calcium scoring, image segmentation, and coronary artery evaluation.