• 유통과학연구
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• 제20권6호
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• pp.57-66
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• 2022

Purpose: Business agility is an important key to survival for SMEs in Indonesia, especially during the COVID-19 pandemic. Indonesian local product distribution and service distribution are mostly served by SMEs. Agile businesses will be able to assist them in the proper distribution of products and services. This research examines how the direct and indirect influence of IT capabilities on business agility through organizational learning and business intelligence for small and medium enterprises in the distribution of Indonesian products and services. Research design, data and methodology: This research uses SEM method with SmartPLS tool. The sample of this research was conducted on small and medium enterprises in the distribution of Indonesian products and services. The sample obtained in this study was 202 SME owners or managers (strategic level). Results: Business intelligence plays a key role in improving business agility. The results of IT capability can directly and indirectly affect business agility through organizational learning. Conclusions: Business intelligence has the biggest role in increasing business agility in SMEs in Indonesia. IT capability has an indirect effect on business agility through organizational learning. The findings of this study prove that IT capabilities do not indirectly affect business agility through business intelligence.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.213-221
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• 2021

4차 산업혁명을 맞이하여 인공지능 교육의 필요성이 증대되었고 코로나19로 인한 온라인 학습 환경은 다양한 인공지능 플랫폼 체험형 수업을 가능하게 하였다. 이 연구에서는 인공지능 플랫폼을 활용하여 인공지능 교육 목표를 달성할 수 있도록 수업안을 개발하여 제안하였다. 활용한 인공지능 플랫폼은 AI for Oceans이며 환경을 위한 프로그램 만들기라는 주제로 6차시 분량의 노벨엔지니어링 기반 STEAM 수업을 설계하였다. 이 모델은 수업의 전체 상황을 아우르며 문제해결의 맥락을 제공한다. 학생들은 AI for Oceans를 체험하며 지도 학습에 대한 충분한 탐색 과정을 거친 후 지도 학습에 대한 이해를 바탕으로 엔트리의 인공지능 블록을 사용하여 환경을 위한 나만의 프로그램을 설계한다. 본 연구에서는 인공지능융합교육을 위하여 인공지능의 원리를 토대로 문제 해결에 활용하여 창의적인 문제해결역량 및 융합적 사고력을 강화하는 것을 목표로 수업안을 개발하여 제시하였다.

• 소성∙가공
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• 제30권4호
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• pp.186-194
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• 2021

Finite element simulation is a widely applied method for practical purpose in various metal forming process. However, in the simulation of elasto-plastic behavior of porous material or in crystal plasticity coupled multi-scale simulation, it requires much calculation time, which is a limitation in its application in practical situations. A machine learning model that directly outputs the constitutive equation without iterative calculations would greatly reduce the calculation time of the simulation. In this study, we examined the possibility of artificial intelligence based constitutive equation with the input of existing state variables and current velocity filed. To introduce the methodology, we described the process of obtaining the training data, machine learning process and the coupling of machine learning model with commercial software DEFROM^TM, as a preliminary study, via rigid plastic finite element simulation.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.346-356
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• 2012

본 연구의 목적은 오피니언 리더의 정보 매개 행위와 영향력 행사 행위가 온라인 학습의 콘텐츠 만족도와 운영 만족도에 어떠한 영향을 미치는가, 그리고 이러한 영향 관계는 사회적 지능에 의해 매개되고 있는 가를 실증적으로 규명하고자 하였다. 이론적 연구를 통해 오피니언 리더의 행위를 정보매개 행위와 영향력 행사 행위로 분석하고 학습만족도를 콘텐츠 만족도와 운영만족도로 구분했다. 관련이론과 선행연구를 기반으로 하여 가설을 설정하였으며, 연구 목적에 맞게 온라인 대학원 학생 300명을 대상으로 3주간 온라인 설문조사를 실시하여 153부의 설문지를 회수하였으며 이를 PLS 통계 프로그램을 이용해 실증분석을 실시하였다. 연구 결과를 살펴보면 첫째, 오피니언 리더의 정보 매개 행위와 영향력 행사 행위는 오피니언 리더의 사회적 지능에 정(+)의 영향력을 보였다. 둘째, 오피니언 리더의 사회적 지능은 온라인 학습 콘텐츠와 운영 만족도에 정(+)의 영향력을 보였다. 셋째, 오피니언 리더의 정보 매개 행위는 온라인 학습 콘텐츠와 운영 만족도에 영향을 미쳤으나 사회적 지능을 거쳐서도 영향을 미쳤기 때문에 부분 매개되었으며, 오피니언 리더의 영향력 행사 행위는 온라인 학습 콘텐츠와 운영 만족도에 사회적 지능을 통해 완전 매개된 형태를 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.174-176
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• 2022

본 논문에서는인공지능(AI; Artificial Intelligence)알고리즘을 활용한 조음 장애 아동들의 '개인화된 맞춤형 학습' 모바일 애플리케이션을 제시한다. 조음과 관련된 빅데이터(Big Data)를 수집-정제-가공한 데이터 셋(Data Set)으로 학습자의 조음 상황 및 정도를 분석, 판단, 예측한다. 특히, 인공지능 활용 시 기존 애플리케이션에 비해 어떻게 개선되고 고도화할수 있는지를 UX/UI(GUI) 측면에서 바라보고 프로토타입 모델을 설계해 보았다. 지금까지 시각적 경험에 많이 치중해 있었다면, 이제는 데이터를 어떻게 가공하여 사용자에게 UX/UI(GUI) 경험을 제공할 수 있는지가 중요한 시점이다. 제시한 모바일 애플리케이션의 UX/UI(GUI)는 딥러닝(Deep Learning)의 CRNN(Convolution Recurrent Neural Network)과 Auto Encoder GPT-3 (Generative Pretrained Transformer)를 활용하여 학습자의 조음 정도와 상황에 맞게 제공하고자 하였다. 인공지능 알고리즘의 활용은 조음 장애 아동들에게 완성도 높은 학습환경을 제공하여 학습효과를 높일 수 있를 것이다. '개인화된 맞춤형 학습'으로 조음의 완성도를 높여서, 대화에 대한 두려움이나 불편함을 갖지 않길 바란다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.27-32
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• 2020

본 논문에서는 금속스크랩이 쌓이는 스크랩박스의 적치 상태를 측정하는 알고리즘을 제안한다. 적치 상태 측정 문제를 다중 클래스 분류 문제로 정의하여, 딥러닝 기법을 이용해 스크랩박스 촬영 영상만으로 적치 상태를 구분하도록 하였다. Transfer Learning 방식으로 학습을 진행하였으며, 딥러닝 모델은 NASNet-A를 이용하였다. 더불어 분류 모델의 정확도를 높이기 위해 학습된 NASNet-A에 랜덤포레스트 분류기를 결합하였으며, 후처리를 통해 안전성을 높였다. 현장에서 수집된 4,195개의 데이터로 테스트한 결과 NASNet-A만 적용했을때 정확도 55%를 보였으며, 제안 방식인 Random Forest를 결합한 NASNet은 88%로 향상된 정확도를 달성하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.15-23
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• 2010

Computational literacy 교육은 정보화 사회가 성숙되어 가면서 그 중요성이 점차 더 부각되고 있으나 이를 위한 교육전략에 대한 연구는 미비한 실정이다. 전통적인 교육에서는 학습자의 특성을 고려한 교육을 통해 학습효과를 높이고 있으며, 이를 computational literacy 교육에 적용하려면 해당 영역에서 학습자의 특성을 분석하는 연구가 선행되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 computational literacy의 핵심영역인 프로그래밍을 가르친 후, 이때 나타난 학습자의 특성을 Felder의 학습스타일, 다중지능을 중심으로 분석하였다. 대학생 194명을 대상으로 교육용프로그래밍언어인 스크래치를 교육한 후, 학생들의 프로그래밍 성취도와 학습양식, 다중지능과의 관련성을 분석하였다. 나아가 프로그래밍 전문가 집단과 일반 학생들의 차이를 비교, 분석하여 시사점을 제시하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권2호
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• pp.76-82
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• 2017

랜섬웨어를 포함한 악성코드를 빠르게 탐지하여 빅데이터를 보호하기 위해 본 연구에서는 인공지능의 딥러닝으로 학습된 이미지 분석을 통한 악성코드 분석 기법을 제안한다. 우선 악성코드들에서 일반적으로 사용하는 2,400여개 이상의 데이터를 분석하여 인공신경망 Convolutional neural network 으로 학습하고 데이터를 이미지화 하였다. 추상화된 이미지 그래프로 변환하고 부분 그래프를 추출하여 악성코드가 나타내는 집합을 정리하였다. 제안한 논문에서 추출된 부분 집합들 간의 비교 분석을 통해 해당 악성코드들이 얼마나 유사한지를 실험으로 분석하였으며 학습을 통한 방법을 이용하여 빠르게 추출하였다. 실험결과로부터 인공지능의 딥러닝을 이용한 정확한 악성코드 탐지 가능성과 악성코드를 이미지화하여 분류함으로써 더욱 빠르고 정확한 탐지 가능성을 보였다.

• 로봇학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.122-130
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• 2019

Collecting a rich but meaningful training data plays a key role in machine learning and deep learning researches for a self-driving vehicle. This paper introduces a detailed overview of existing open-source simulators which could be used for training self-driving vehicles. After reviewing the simulators, we propose a new effective approach to make a synthetic autonomous vehicle simulation platform suitable for learning and training artificial intelligence algorithms. Specially, we develop a synthetic simulator with various realistic situations and weather conditions which make the autonomous shuttle to learn more realistic situations and handle some unexpected events. The virtual environment is the mimics of the activity of a genuine shuttle vehicle on a physical world. Instead of doing the whole experiment of training in the real physical world, scenarios in 3D virtual worlds are made to calculate the parameters and training the model. From the simulator, the user can obtain data for the various situation and utilize it for the training purpose. Flexible options are available to choose sensors, monitor the output and implement any autonomous driving algorithm. Finally, we verify the effectiveness of the developed simulator by implementing an end-to-end CNN algorithm for training a self-driving shuttle.

• ETRI Journal
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• 제45권4호
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• pp.724-724
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• 2023