• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2023년도 봄 학술논문 발표대회
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• pp.403-404
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• 2023

In an era where everything is digitalized using AI(Artificial Intelligence), such as the ChatGPT craze, the evacuation guidance system still uses an analog and fixed method, so there is a limit to quick response in case of fire. In order to overcome this, we introduce a digitally transformed evacuation guidance system using AI and discuss its effectiveness.

• 한국도서관정보학회지
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• 제52권1호
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• pp.155-178
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• 2021

4차산업혁명 시대에서 공공도서관은 인공지능과 같은 외부 환경 변화에 능동적으로 대응하기 위하여 도서관 지능형서비스 추진 전략이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 인공지능의 개념과 국내외 인공지능 관련 동향 및 정책, 사례 등의 분석 내용을 기반으로 도서관에서의 향후 인공지능 서비스 도입 및 발전 방향성에 대해 제안하였다. 현재 도서관에서는 딥러닝, 자연어처리 등 인공지능 기술 도입을 통해 자동으로 답변을 제공하는 참고정보서비스를 운영하며, 빅데이터 기반 AI 도서 추천 및 자동 도서 점검 시스템을 개발하여 업무 활용도를 높이고, 이용자 맞춤형 서비스를 제공하고 있다. 기업 및 산업 분야에서는 국내외를 막론하고, 사용자 개인 맞춤형 등을 기반으로 한 기술을 개발하여 서비스하고 있으며, 딥러닝을 사용하여 정보를 스스로 학습하여 최적의 결과를 제공하는 식의 형태로 개발하고 있다. 이에 따라 향후 도서관에서 인공지능을 활용하여, 이용자의 이용 기록을 기반으로 한 개인 맞춤형 도서 추천, 독서·문화 프로그램 추천, 도서 택배 서비스 시 자율주행 드론·자동차 등 운송수단을 통한 실시간 배송 서비스 도입 등 다양한 서비스 개발을 도모해야 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권10호
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• pp.175-180
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• 2020

최근 활성화 되고 있는 인슈어테크(InsurTech) 산업에서의 인공지능(AI)을 활용한 보험서비스 마케팅 사례연구를 통해, 보험산업 생태계에서 혁신적인 기술(예: 인공지능, 기계학습 등)이 어떻게 활용되고 있는지 살펴보았다. 특히, 국내·외 서비스 사례연구를 통해 인공지능기술을 활용하여 파괴적 혁신을 가져온 미국의 레모네이드(Lemonade)사의 챗봇을 이용한 신속하고, 간편한 보험가입 및 보험금 지급 서비스, 국내 AI컴퍼니의 광학 문자 인식(OCR)기반의 진단서 입력을 통해 예상 보험금이 산출되는 보험금 산정서비스를 고찰해 보았다. 사례분석 결과 인공지능 기반의 수많은 고객데이터를 활용한 기계학습을 통해 보험 가입 및 지급 절차에 있어 리드타임을 획기적으로 단축하였고, 고객과 보험사간의 분쟁이 많은 보험금 산정에 있어서도 정확하고 합리적인 보험금을 산출함으로써, 고객만족과 고객가치를 높일 수 있었다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권4호
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• pp.1271-1287
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• 2022

When abnormal operating conditions occur in nuclear power plants, operators must identify the occurrence cause and implement the necessary mitigation measures. Accordingly, the operator must rapidly and accurately analyze the symptom requirements of more than 200 abnormal scenarios from the trends of many variables to perform diagnostic tasks and implement mitigation actions rapidly. However, the probability of human error increases owing to the characteristics of the diagnostic tasks performed by the operator. Researches regarding diagnostic tasks based on Artificial Intelligence (AI) have been conducted recently to reduce the likelihood of human errors; however, reliability issues due to the black box characteristics of AI have been pointed out. Hence, the application of eXplainable Artificial Intelligence (XAI), which can provide AI diagnostic evidence for operators, is considered. In conclusion, the XAI to solve the reliability problem of AI is included in the AI-based diagnostic algorithm. A reliable intelligent diagnostic assistant based on a merged diagnostic algorithm, in the form of an operator support system, is developed, and includes an interface to efficiently inform operators.

• 보건행정학회지
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• 제34권2호
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• pp.103-105
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• 2024

인공지능(artificial intelligence, AI) 기술이 산업 전반으로 빠르게 확산되고 있다. AI를 활용하게 되면서 생기는 윤리적 이슈에 대한 관심도 높아지고 있다. 특히 건강과 생명을 주제로 연구하는 보건의료 분야에서 AI와 관련된 윤리적 이슈는 중요한 주제이다. 연구하고 출판하는 과정에서 AI 도구를 이용하였을 때 주의해야 할 연구윤리적 쟁점을 살펴보고자 한다. 연구과정에서 AI tool을 사용하여 번역하거나 인용하고 문장을 수정하는 과정에서 연구자가 의도하지 않은 표절이 생길 수 있어 주의가 필요하다. 현재 AI에게는 저작권이 부여되지 않기 때문에 AI 도구를 사용하여 생기는 연구윤리적 문제는 저자가 책임질 수밖에 없다. 연구자는 AI 도구를 활용하였을 경우 어떤 도구를 어떻게 활용했는지를 연구논문에 명시하도록 권고된다. 연구과정에서 AI 도구로 인한 연구윤리 쟁점 사례가 축적되어가면 다양한 지침들이 정비될 것으로 예상된다. 연구자는 연구출판과정에서 AI 도구의 사용과 관련된 국제적인 합의와 지침 동향에 대해 지속적으로 관심을 가져야 한다.

• 융합보안논문지
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• 제22권5호
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• pp.61-67
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• 2022

본 연구의 목적은 인공지능의 연구동향을 분석하는 것이다. 입체적인 분석을 위하여 인공지능에 대한 사회과학에서의 연구방향과 공학에서의 연구방향의 차이를 객관적으로 비교하여 제시하고자 시도하였다. 연구방법은 빅데이터 분석방법론 중에서 토픽모델링을 활용하였으며, 분석데이터는 학술연구정보시스템에서 인공지능(AI)라는 키워드로 검색된1000개의 영문 논문을 활용하였다. 분석결과 사회과학분야에서는 인공지능에 대하여 '인간', '영향', '미래'라는 키워드를 중심으로 형성된 그룹을 확인할 수 있었고, 공학분야에서는 '인공지능 기반의 기술개발', '시스템', '위험-보안' 등의 그룹이 형성되었다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제13권1호
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• pp.48-56
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• 2024

The application of artificial intelligence (AI) is becoming increasingly important to coping with air pollution. AI is effective in coping with it in various ways including air pollution forecasting, monitoring, and control, which is attracting a lot of attention. This attention has created high need for analyzing studies on AI and air pollution. To contribute for satisfying it, this study performed bibliometric analyses on the studies on AI and air pollution from 2012 to 2022 using the Web of Science database. This study analyzed them in various aspects such as the trend in the number of articles, the trend in the number of citations, the top 10 countries of origin, the top 10 research organizations, the top 10 research funding agencies, the top 10 journals, the top 10 articles in terms of total citations, and the distribution by languages. This study not only reports the bibliometric analysis results but also reveals the eight distinct features in the research steam in studies on AI and air pollution, identified from the bibliometric analysis results. They are expected to make a useful contribution for understanding the research stream in AI and air pollution.

• Environmental Engineering Research
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• 제14권2호
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• pp.102-110
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• 2009

Application of artificial intelligence (AI) approaches in eco-environmental modeling has gradually increased for the last decade. Comprehensive understanding and evaluation on the applicability of this approach to eco-environmental modeling are needed. In this study, we reviewed the previous studies that used AI-techniques in eco-environmental modeling. Decision Tree (DT) and Artificial Neural Network (ANN) were found to be major AI algorithms preferred by researchers in ecological and environmental modeling areas. When the effect of the size of training data on model prediction accuracy was explored using the data from the previous studies, the prediction accuracy and the size of training data showed nonlinear correlation, which was best-described by hyperbolic saturation function among the tested nonlinear functions including power and logarithmic functions. The hyperbolic saturation equations were proposed to be used as a guideline for optimizing the size of training data set, which is critically important in designing the field experiments required for training AI-based eco-environmental modeling.

• 한국IT서비스학회지
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• 제22권4호
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• pp.53-80
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• 2023

Expectations for artificial intelligence technology are increasing, and its utility value is growing, leading to active use in the public sector. The use of artificial intelligence technology in the public sector has a positive impact on aspects such as improving public work efficiency and service quality, enhancing transparency and reliability, and contributing to the development of technology and industries. For these reasons, major countries including Korea are actively developing and using artificial intelligence in the public sector. However, artificial intelligence also presents issues such as bias, inequality, and infringement of individuals' right to self-determination, which are evident even in its utilization in the public sector. Especially the use of artificial intelligence technology in the public sector has significant societal implications, as well as direct implications on limiting and infringing upon the rights of citizens. Therefore, careful consideration is necessary in the introduction and utilization of such technology. This paper comprehensively examines the legal issues that require consideration regarding the introduction of artificial intelligence in the public sector. Methodological discussions that can minimize the risks that may arise from artificial intelligence and maximize the utility of technology were proposed in each process and step of introduction.

• 디지털융복합연구
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• 제18권7호
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• pp.47-56
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• 2020

본 연구는 인공지능 활용 교육에 대한 초등교사의 인식을 종합적으로 분석하는 목적을 지닌다. 최근 학교 교육 현장에서 인공지능 기술의 활용에 대한 관심이 증대되고 있다. 하지만 초등학교 교사들이 이를 어떻게 인식하는지를 확인하는 연구는 미흡하다. 본 연구는 초등교사 69명을 대상으로 기술통계, 중다회귀분석, 의미변별척도를 활용하여 초등교사들이 교육에서 인공지능 활용에 대해 어떻게 인식하는지를 총체적으로 분석하였다. 연구 결과, 초등교사들은 인공지능 기술이 수업 시간 내 활동을 보조하는데 가장 적합하다고 응답하였으며 교수학습 방법 측면에서는 문제중심학습이 가장 적절하다고 인식하고 있었다. 인공지능의 교육적 활용에 대해 영향을 미치는 요소는 학습 내용, 학습 자료, 인공지능 기기로 나타났다. 인공지능 활용 교육은 개별학습, 참여 촉진, 흥미 유발 등의 특성을 지닌다고 인식하였다. 향후 최적화된 교육 운영을 가능하게 하는 수업 전략이나 모형 개발 등이 이루어질 필요가 있다.