• 디지털융복합연구
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• 제18권7호
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• pp.101-110
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• 2020

AI 스피커를 비롯한 관련 디바이스에 감정 맞춤형 서비스나 다양한 기능들이 부가된 기기들이 등장하고 있다. 이에 본 연구는 AI 스피커 사용자들이 작성한 구매 후기 텍스트들의 주제를 확인하고, 실제 설문조사를 통한 실증분석 결과와 비교하기 위해서 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 기반의 토픽모델링 분석을 수행하였다. 더 나아가 AI 스피커 사용 경험이 있는 이용자 600명을 대상으로 사용자가 지각한 스피커의 감성지능과 관계품질을 조사하고 서로 유의한 관계가 있는지 구조방정식모형을 통해 검증하였다. 본 연구결과는 첫째, 토픽모델링 분석결과는 대부분의 글에서 주로 AI 스피커의 기능적인 측면에 대해 언급하고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 소비자가 인식하는 AI 스피커의 감성지능은 관계품질에 영향을 미치며, 관계품질은 고객만족에 긍정적인 영향을 미쳤다. 따라서 본 연구는 AI 관련 기존 연구를 확장시켜 감성지능 및 관계품질의 개념을 새롭게 접목하여 분석함으로써 이론적 및 실무적으로 시사점을 제공하고 있다.

• 실천공학교육논문지
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• 제15권2호
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• pp.503-508
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• 2023

본 연구의 목적은 취업이 점차 심각해지는 이 시기에 대학생들의 감성지능과 인지정서조절전략이 진로성숙도에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 연구대상은 충남에 위치한 4년제 N 대학교의 교양수업을 수강한 348명의 학생들로 구성되었으며, 분석방법으로는 SPSS 26.0을 사용하였고 기술통계량, 상관분석, 회귀분석을 적용하였다. 연구결과 대학생들의 감성지능과 인지정서조절전략은 진로성숙도와 상관관계가 있는 것으로 나타났으며 통계적으로도 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 대학생들의 감정이나 정서들도 긍정적 사고와 동기유발 등을 통하여 진로성숙도를 높일 수 있다는 결과를 바탕으로 앞으로도 진로성숙도를 높이는 다양한 연구 및 프로그램이 확산되기를 기대하고자 한다. 또한 본 연구가 진로 및 취업분야에 구체적이고 실행가능한 방안들을 마련하는데 기초자료로 활용되기를 바란다.

• 실천공학교육논문지
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• 제15권2호
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• pp.365-371
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• 2023

본 연구에서는 공업계 특성화고등학교 컴퓨터 계열 학과 학생들에게 라즈베리파이를 활용하여 인공지능 프로그래밍에 대한 내용을 교육할 수 있는 방안을 제시하였다. 교육 프로그램을 만들기 위하여 학교 현장과 산업 현장에 종사하는 전문가들에게 조언을 받아서, 기존 연구와 요구사항에 대하여 분석하고 주차별 학습 계획을 설계하였고, 교재를 개발한 후 수업을 진행하였다. 연구 대상의 수가 많지 않은 이유로, 학생들을 대상으로 인터뷰를 진행하였고, 교사 관찰일지를 정리한 결과도 함께 제시하여 질적 연구결과를 도출하였다. 주요 인터뷰 결과로는 수업을 통하여 인공지능 분야에 대한 관심이 높아진 것은 사실이지만, 여전히 학습 내용은 어렵다는 반응이 많았다. 교사 관찰일지에서는 정보/컴퓨터 교사는 산업 현장의 최신 경향을 놓치지 않아야 한다는 내용이 주를 이루었다. 본 연구를 통하여 공업계 특성화고등학교에서 인공지능 프로그래밍에 대한 비중을 높임으로써, 산업계의 요구에 부응할 수 있는 계기가 마련되었으면 한다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제25권3호
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• pp.224-242
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• 2024

The emergence of Chat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT), a chatbot developed by OpenAI, has garnered interest in the application of generative artificial intelligence (AI) models in the medical field. This review summarizes different generative AI models and their potential applications in the field of medicine and explores the evolving landscape of Generative Adversarial Networks and diffusion models since the introduction of generative AI models. These models have made valuable contributions to the field of radiology. Furthermore, this review also explores the significance of synthetic data in addressing privacy concerns and augmenting data diversity and quality within the medical domain, in addition to emphasizing the role of inversion in the investigation of generative models and outlining an approach to replicate this process. We provide an overview of Large Language Models, such as GPTs and bidirectional encoder representations (BERTs), that focus on prominent representatives and discuss recent initiatives involving language-vision models in radiology, including innovative large language and vision assistant for biomedicine (LLaVa-Med), to illustrate their practical application. This comprehensive review offers insights into the wide-ranging applications of generative AI models in clinical research and emphasizes their transformative potential.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.809-818
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• 2024

본 논문은 공공영역에서의 인공지능 기술 적용 사례분석을 통해 지방정부가 사전에 고려해야 할 실천방안을 제안한다. 공공영역에 인공지능 기술을 적용한 사례분석을 위해 국내에는 경기도와 서울시, 그리고 국외에는 미국의 뉴욕시를 대상으로 분석하였다. 본 논문에서 인공지능 기술 적용에 따른 실천방안 분석을 위해 AI Localism 분석 도구를 사용한다. AI Localism 분석도구는 인공지능 기술을 공공영역에 적용 및 확산함에 있어 사전에 지방정부가 인공지능 기술의 적용 원칙 및 권리, 공공조달, 참여, 법률과 정책, 책임과 감독, 투명성, 그리고 문해력의 7개 영역에 대해 정책적으로 분석하는 도구이다. 본 논문에서는 각각의 영역에서 지방정부가 시행하고 있는 인공지능 기술 적용사례를 분석하고, 사례분석을 바탕으로 지방정부가 생성형 인공지능 시대를 주도하기 위해 보완하거나 마련해야 할사항들을 법·제도와 정책, 공공조달, 상호협력, 시민참여 분야로 나누어서 실천방안을 제안한다. 제안한 공공영역에 실천방안들을 통해 생성형 인공지능 시대에서 지방정부가 대국민 공공영역에 적용함으로써 신뢰하고 선도할 수 있는 지방공공 행정서비스 제공이 가능할 것이다

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.231-252
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• 2021

인공지능(Artificial Intelligence)은 미래를 가장 크게 변화시킬 핵심 동력으로 산업 전반과 개인의 일상생활에 다양한 형태로 영향을 미치고 있다. 무엇보다 활용 가능한 데이터가 증가함에 따라 더욱더 많은 기업과 개인들이 인공지능 기술을 이용하여 데이터로부터 유용한 정보를 추출하고 이를 의사결정에 활용하고 있다. 인공지능에 관한 기존 연구는 모방 가능한 업무의 자동화에 초점을 두고 있으나, 인간을 배제한 자동화는 장점 못지않게 알고리즘 편향(Algorithms bias)으로 발생되는 오류나 자율성(Autonomy)의 한계점, 그리고 일자리 대체 등 사회적 부작용을 보여주고 있다. 최근 들어, 인간지능의 강화를 위한 증강 지능 (Augmented intelligence)으로서 인간과 인공지능의 협업에 관한 연구가 주목을 받고 있으며 기업도 관심을 가지기 시작하였다. 본 연구는 의사결정을 위해 조언(Advice)을 제공하는 조언자의 유형을 인간, 인공지능, 그리고 인간과 인공지능 협업의 세 가지로 나누고, 조언자의 유형과 의사결정자의 성격 특성이 의사결정에 미치는 영향을 살펴보았다. 311명의 실험자를 대상으로 사진 속 얼굴을 보고 나이를 예측하는 업무를 진행하였으며, 연구 결과 의사결정자가 조언활용을 하려면 먼저 조언의 유용성을 높게 인지하여하는 것으로 나타났다. 또한 의사결정자의 성격 특성이 조언자 유형별로 조언의 유용성을 인지하고 조언을 활용하는 데에 미치는 영향을 살펴본 결과, 인간과 인공지능의 협업 형태인 경우 의사결정자의 성격 특성에 무관하게 조언의 유용성을 더 높게 인지하고 적극적으로 조언을 활용하는 것으로 나타났다. 인공지능 단독으로 활용될 경우에는 성격 특성 중 성실성과 외향성이 강하고 신경증이 낮은 의사결정자가 조언의 유용성을 더 높게 인지하고 조언을 활용하는 것으로 나타났다. 본 연구는 인공지능의 역할을 의사결정과 판단(Decision Making and Judgment) 연구 분야의 조언자의 역할로 보고 관련 연구를 확장하였다는데 학문적 의의가 있으며, 기업이 인공지능 활용 역량을 제고하기 위해 고려해야 할 점들을 제시하였다는데 실무적 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.179-192
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• 2014

최근 IT 환경의 변화에 따라 웹 서비스를 기반으로 대규모 사용자 대상의 상호 참여적인 MOOC(Massive Open Online Courses)과 같은 온라인 교육 환경이 부상하고 있다. 그러나 온라인 교육 시스템은 원거리로 학습이 이루어짐에 따라 학습자의 자발적 동기를 꾸준히 유지하기 어려우며, 또한 학습자 간에 지식을 공유하고 공유한 지식을 활용하는 기능이 부족하다. 이러한 문제를 극복하기 위해 구성주의적 학습이론과 집단지성에 기반하여 학습자가 보유한 학습자료를 공유하고 개인화된 학습자료 추천을 받을 수 있는 학습자료 북마킹 서비스인 WeStudy를 구현하였다. 위키피디아(Wikipedia), 슬라이드쉐어 (SlideShare), 비디오렉쳐스 (VideoLectures) 등 현존하는 집단지성 기반 서비스들의 주요 기능으로부터 필요한 집단지성 기능들을 검토하였으며, 본 서비스의 주요 기능으로 1) 리스트 및 그래프 형태의 학습자료 리스트 시각화, 2) 개인화된 학습자료 추천, 3) 보다 상세한 학습자료 추천을 위한 관심 학습자 지정 등을 도출하여 시스템을 설계하였다. 이후, 웹 기반으로 구현된 세 가지 주요기능 별로 개량된 휴리스틱 사용성 평가 방법을 통해 개발된 시스템의 사용성 평가를 실시하였다. 10명의 HCI 분야 전공자 및 현업 종사자를 대상으로 정량적 및 정성적인 평가 결과, 세 가지의 주요 기능에서 전반적으로 사용성이 우수한 것으로 판정되었다. 주요 기능 별 정성적인 평가에서 도출된 여러 마이너 이슈들을 반영할 필요가 있으며, 향후 대규모 사용자를 대상으로 본 서비스를 보급하고 이용할 수 있도록 제공하여 자발적인 지식 공유 환경을 조성할 수 있을 것으로 전망된다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제90권1호
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• pp.19-26
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• 2024

In recent years, an increasing number of experimental studies have shown that the practical application of mature active control systems requires consideration of robustness criteria in the design process, including the reduction of tracking errors, operational resistance to external disturbances, and measurement noise, as well as robustness and stability. Good uncertainty prediction is thus proposed to solve problems caused by poor parameter selection and to remove the effects of dynamic coupling between degrees of freedom (DOF) in nonlinear systems. To overcome the stability problem, this study develops an advanced adaptive predictive fuzzy controller, which not only solves the programming problem of determining system stability but also uses the law of linear matrix inequality (LMI) to modify the fuzzy problem. The following parameters are used to manipulate the fuzzy controller of the robotic system to improve its control performance. The simulations for system uncertainty in the controller design emphasized the use of acceleration feedback for practical reasons. The simulation results also show that the proposed H∞ controller has excellent performance and reliability, and the effectiveness of the LMI-based method is also recognized. Therefore, this dynamic control method is suitable for seismic protection of civil buildings. The objectives of this document are access to adequate, safe, and affordable housing and basic services, promotion of inclusive and sustainable urbanization, implementation of sustainable disaster-resilient construction, sustainable planning, and sustainable management of human settlements. Simulation results of linear and non-linear structures demonstrate the ability of this method to identify structures and their changes due to damage. Therefore, with the continuous development of artificial intelligence and fuzzy theory, it seems that this goal will be achieved in the near future.

• 한국지구과학회지
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• 제40권6호
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• pp.654-670
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• 2019

과학영재교육 관점에서 성공지능 이론은 영재교육과정이 과학영재의 특성에 맞게 제시되고 있는지를 파악할 수 있는 수단이 된다. 이 연구의 목적은 초등 과학영재교육 교재에 제시된 발문 특성을 Sternberg의 성공지능 관점을 적용하여 분석하기 위한 것이다. 이를 위하여 교육청 영재교육원 2곳과 대학부설 영재교육원 1곳의 초등 과학영재교육 교재에 제시된 발문 각각 143개와 134개를 추출한 후, 이렇게 추출된 발문들의 구조적 특성에 차이가 있는지를 비교하기 위해 언어네트워크분석 방법을 활용하여 분석하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 교육청 및 대학부설 영재교육원의 교재는 분석적 능력, 창의적 능력, 실행적 능력 등과 같은 성공지능을 균형 있게 반영하지 못하고 있었다. 둘째, 교육청 및 대학부설 영재교육원의 교재는 학생들에게 '문제 확인하기', '정보 표상하고 조직하기', '분석적 사고 촉진하기' 등 분석적 능력 영역을 집중적으로 요구하고 있었다. 셋째, 교육청 및 대학부설 영재교육원의 교재는 성공지능의 각 프레임 요소를 서로 유기적으로 연결되지 못한 채 제시되고 있다는 한계를 보였다. 과학영재들은 일반학생과 달리 학습속도가 빠르고 보다 복합적인 사고를 선호하는 특성을 보이기 때문에, 앞으로 과학영재교육 교재를 개발할 때에는 과학영재의 수준에 맞게 다양한 영역의 능력을 경험하고 통합적 사고를 촉진할 수 있도록 개발할 필요가 있을 것이다. 이런 측면에서 이 연구는 과학영재들의 맞춤형 교육지원을 위한 교재 개발을 위해 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.801-806
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• 2022

현대에서 디지털 시대에서의 색채 능력의 필요성은 시대의 요구로 기존 실습에 없는 세분화된 디지털 4영역에 관한 색채 실습 개선의 연구가 필요한 것이다. 기존 물감 색채 실습에서 해결되기 어려운 디지털 전공자들에게 더 특화된 4분야 영역별 디지털 색채 실습의 수업이 필요하며, 디지털화된 채색 및 색채 감각의 수업을 위해 효율적 인공지능의 활용을 연구하였다. 본 논문에서는 기존 색채 배색과 조색이 CMYK분야만 할수 있는 실습이었던 것을 포토샵 인공지능 쎈쎄이(Adobe Sensei)의 인공지능과 빅데이터 기술을 기반으로 디지털 색채 배색 실습과 조색의 방식을 제안하여, 색채 실습 영역 확대를 보여주고자 하였다. 아울러 최신의 어도비 쎈세이 프로그램 인공지능이 제공하는 개별 사용자들의 색채 정량화한 데이터를 토대로 필터 효과를 활용한 디지털 색에서의 실질적인 색 조합과 렌덤색채에 대한 학습자 예측을 향상 시키는 실습에 목적을 두었다. 결론적으로, 기존의 물감 실습의 혼색 과정의 모호성을 제거하고, 디지털 채색의 디테일을 보안한 프로그램 활용의 연구이며, 학습자의 수준과 숙련도가 낮아도 인공지능의 지원을 통한 학습능력의 향상으로 감각을 키워나가기 좋은 초급자와 중급자의 효과적 학습 방법을 제공할 수 있는 실습방식을 제안하고자 했다. 이론 고찰을 통한 배색과 주색에 필요한 어도비 프로그램 실습 방식과 기존 물감 실습보다 학습능력에 좋은 교습 향상에 대해 제시하였다.