인공지능 연구는 다양한 분야에 적용되며 발전하고 있다. 본 논문에서는 차세대 인공지능 연구 분야인 SNN(Spiking Neural Networks) 형태의 인공지능 구현 방식을 사용하여 신경망을 구축하고, 그 신경망에서 뉴런의 개수가 신경망의 성능에 어떠한 영향을 미치는지를 분석한다. 또한 신경망 학습량을 증가시키면서 신경망의 성능이 어떻게 바뀌는지를 분석한다. 해당 연구 결과를 통해 각 분야에서 사용되는 SNN 기반의 신경망을 최적화 할 수 있을 것이다.
근래 인공지능 기술이 비약적으로 발전하고 이에 대한 관심이 폭증하는 가운데 인공지능에 대한 교육이 다양한 분야로 확산되고 있다. 이에 따라 많은 대학에서 인공지능 관련 학과를 신설하거나 정원을 확대하는 실정이다. 이러한 추세에 맞춰 C 대학에서는 지역 내 산업기반에 맞추어 AI운영학과를 신설하였다. 본 논문에서는 신설된 AI운영학과를 위한 교육과정을 개발하였고, 이 교육과정은 AIOps(Artificial intelligence for IT Operations)에 기초하여 산업체의 수요를 반영한 교과목을 중심으로 설계되고 개발되었다. 이를 위해 산업체 전문가와의 협의체를 구성하여 자문을 구하고 설문 조사를 통해 의견을 수렴하였다.
본 논문은 쑤저우의 핑장 역사문화 지구을 예로 들어 Python 기술을 적용한 Ctrip.com에서 1436개의 관광객 댓글 데이터를 수집하고, 네트워크 텍스트 분석 방법을 사용하여 빈도 단어, 의미 네트워크 및 감정을 분석하여 대운하 문화의 관광객 인식 특성과 수준을 평가하였다유산.연구 결과: 평강역사문화지구 관광객들의 인식에 자연인문경관, 역사문화축적, 강남운하 풍경이 잘 나타나 있다 ; 관광객들은 평강로 역사문화지구에 대해 비교적 긍정적인 감정을 가지고 있지만, 지구의 개조와 개선은 여전히 큰 여지가 있다.마지막으로 보호우선, 문화통합, 혁신적 활용 등의 측면에서 대운하 문화유산에 대한 관광객의 인식을 높이기 위한 대책을 제시했다.
인간과 인공지능 로봇과의 관계를 예견하는 쟁점은 강한 인공지능 문제로 많은 전문가들은 인간보다 뛰어난 사고능력을 가진 강한 인공지능이 인간을 정복하는 비극적 결말을 예측하고 있다. 동시에 인공지능 로봇에 대해서 가지고 있는 기대가 드라마나 SF영화와 같은 미디어에 투영하여 나타나게 되면서 인간의 기대에 부응하는 '도덕적으로 선한 인공지능'에 대한 문제 또한 중요한 쟁점이다. 그러나 선한 인공지능에 대한 요구와 완벽한 기술의 구현은 그 문제가 기계에만 국한되지 않고 오히려 인간에게 모든 책임을 지우는 결과로 나타나 인간을 비도덕적인 존재로 몰아가고 인간과 인간의 문제로 전환되어 더 많은 소외와 차별을 낳을 수 있다. 이처럼 기술이 가져오는 결과는 사용하는 인간과 상호작용하며 반응에 따라 그 속성이 결정되고 발전하면서 인간에게 영향을 미친다. 따라서 상호작용을 고려하여 인간의 정서를 고려하는 인공지능 기술도 중요하다. 본 연구는 인간과 인공지능의 관계가 '선한 인공지능'에 대한 요구로 귀결되는 과정과 성공적인 상호작용 과정을 밝히기 위해 이론적으로는 랜달 콜린스의 정서적 에너지로 인간 유대의 형성을 설명하는 상호작용 의례 이론을 통해 설명한다. 방법론으로는 사고실험의 한 유형으로서 드라마 <굿 플레이스>의 재닛과 주변 등장인물들을 통해 선한 인공지능 로봇에 대한 기대가 발생되고 지향되는 지점을 밝히고자 한다.
본 연구는 SNS를 활용한 교육이 다문화 가족에게 얼마나 효과적으로 적용되고, 다문화 가족의 삶에 어떠한 변화를 줄 수 있는지를 알아보기 위한 것이다. 우리나라에서 다문화 교육은 정부와 지방자치 단체에 의하여 꾸준히 실행해 왔으나, 교육이 전달되는 과정에서 시간, 장소, 경제적 이유와 이주 여성들이 새로운 문화와 언어 등의 제한으로 교육을 받지 못하고 있는 현실이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다문화 가족에게 한국의 문화, 법률 등 필요한 교육정보를 SNS를 이용하여 제공한 후, 한국생활 적응에 어떠한 영향을 주는지 알아보았다. 그리고 외로움 해소에도 어떤 변화가 있는지 분석하였다. 그 결과 SNS를 활용한 다문화 가족 교육이 한국사회를 이해하고 적응하는데 효과성이 있다고 검증되었다. 뿐만 아니라 가족 간, 다문화 회원 간 상호 소통이 원활하여 외로움 해소에도 도움이 되었다는 것이 입증되었다.
본 연구는 인공지능 시대의 미술창작에 관한 사회적 인식 및 주요 담론을 분석하여, 인공지능 등장에 따른 예술계의 대응 방안을 모색하는 것에 그 목적이 있다. 이에 본 논문은 인공지능을 통한 창작원리와 한계를 개념적으로 이해하고, 예술사회학적 관점을 바탕으로 인공지능 미술창작을 사회적 맥락에서 해석했다. 본고는 인공지능 미술창작 관련 기사 472건을 주요 자료로 삼고 언어 네트워크 분석을 진행하였다. 연구결과, 인공지능 미술창작의 주체에 대한 혼재된 관점이 언어 네트워크상에서 나타났다. 그러나 지식재산권의 인정을 표상하는 단어군집의 지배적 영향력을 미루어보아, 인공지능을 미술창작의 주체로서 간주하는 관점 중심으로 사회적 인식이 형성됨을 포착하였다. 또한 해당 군집과 제도적 지원을 반영하는 군집의 밀접한 관계를 바탕으로 인공지능 미술에 대한 핵심 담론이 기술 발전과 법적 체제 정비에 한정되어 있음을 확인하였다. 이에, 본 연구는 매체로서의 인공지능의 규정 및 장르로서의 인공지능 미술에 대한 정책적 담론 형성의 필요성을 시사한다.
이 글은 인공지능이 만들어내는 문화적 상상을 분석하면서 기술과 인간 사이의 새로운 윤리를 모색한다. 과학기술을 돌봄물(matter of care)로 이해하는 페미니스트 과학기술학 연구(Puig de la Bellacas, 2011)에 기댄 이 글은 우선 인공지능이 자율성을 문화적 상상으로 강력하게 생산하고 있다는 점에 주목한다. 스스로의 경험과 학습을 통해 새로운 환경에 적응할 수 있는 능력으로 정의된 이 자율성은 기술적 영역을 넘어 이상적인 인간상을 정의하고 있다. 하지만 데이터에 기반한 딥러닝 기법과 무장한 무인 비행기가 예증하듯, 인공지능 기술은 보이지 않는 인간노동과 복잡한 물질적 장치에 의존하고 있으며, 자율성은 허구에 가깝다. 또한 이른바 '조수 기술 (assistant technology)'이 보여주듯, 가사노동을 부불노동화하는 우리 사회의 오래된 젠더화된 노동인식에 기초해 수많은 인간의 돌봄 노동은 비가시화되는 반면, 기계의 돌봄노동은 적극적으로 가시화되고 있다. 또한 인공지능의 문화적 상상은 자율성과 행위능력을 이상적인 인간의 특질로 정의하면서 장애의 몸과 이 몸이 갖는 가치인 연약함과 의존성의 연대는 가치 없는 것으로 만들고 있다. 인공지능과 그 문화적 상상은 능력이 있는 몸(abled-bodies)을 이상화하고 기술의 자율성을 우선 가치로 삼으면서 서로 의존하는 인간과 기술의 현실적 관계를 삭제하고 있다. 결론에서 저자는 우리에게 필요한 기술은 타자의 비정형적인 몸과 인간의 돌봄노동을 가치 없게 여기도록 하는 것이 아니라 이들을 있는 그대로 드러내면서 그 가치를 인정하는 것이어야 한다고 주장한다. 책임 있게 응답하는 기술은 주변화된 존재들에 공감하고 의존성을 긍정하고 연약성 사이의 연대를 촉진하는 것이어야 한다. 저자는 이런 대안적인 기술을 형상화하기 위해 예술가 수 오스틴의 퍼포먼스에서 영감을 얻어 '휠체어 탄 인공지능'을 제안한다. '휠체어 탄 인공지능'은 자율성을 과시하기보다는 타자의 몸과 노동을 부정하지 않고 이들의 존재론적 가능성을 함께 만들어가려 노력하는 상호의존과 돌봄의 기술이다.
본 연구는 포스트 코로나 시대의 간호대학생이 지각하는 자기주도학습능력, 감성지능, 그릿 및 간호전문직관의 정도를 확인하고, 간호전문직관의 영향요인을 파악하여 긍정적인 간호전문직관을 확립하는데 도움이 되고자 실시하였다. G광역시에 소재한 간호학과 학생 218명을 대상으로, 2021년 2월 22일부터 3월 28일까지 자가 보고식 설문조사로 시행된 서술적 조사연구이다. 수집한 자료는 SPSS/WIN 21.0 프로그램을 이용하여 분석하였다. 분석결과, 전공만족도, 감성지능, 그릿이 높을수록 간호전문직관이 긍정적이었으며, 간호전문직관에 영향을 미치는 요인으로는 감성지능과 전공만족도로 설명력은 61.7%이었다. 본 연구결과를 기반으로 간호대학생의 감성지능과 전공만족도를 높이기 위한 교과활동 및 비교과 활동의 전략이 요구되며, 이러한 활동 전략이 간호대학생의 긍정적인 간호전문직관 확립을 위해 도움이 될 것으로 기대된다.
SNN(Spiking Neural Networks) 기반의 인공지능 연구는 현재 유행하는 DNN(Deep Neural Networks) 기반의 인공지능의 한계를 극복할 수 있는 차세대 인공지능으로서 주목받고 있다. 본 논문에서는 SNN 형태의 입력을 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템에서 구동시킬 수 있는 시스템 SW인 SNN 컴파일러의 구조에 대하여 설명한다. 또한 컴파일러 구현을 위하여 사용된 알고리즘을 소개하고 매핑 알고리즘의 동작 형태에 따라 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템에서 수행시간이 어떻게 달라지는지에 대한 실험결과를 제시한다. 본문에서 제안한 매핑 알고리즘은 랜덤 매핑에 비해 최대 3.96배의 수행속도 향상이 있었다. 해당 연구 결과를 통해 SNN들을 다양한 뉴로모픽 하드웨어에서 적용할 수 있을 것이다.
본 예비연구의 목적은 이미지 생성 인공지능 도구인 DALL-E2를 활용하여 영어 작문 활동을 실시한 후 중학생들의 영어 학습에 미치는 반응을 살펴보는 데 있다. 이를 위하여 15명의 중학교 영어학습자를 대상으로 3주간 실험 수업을 진행하였으며 그 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, DALL-E2 활용 영어 작문 활동에 대한 설문조사 결과, 자신감, 흥미 및 인공지능 기반 도구 활용 쓰기에 대한 인식이 긍정적으로 변화하였음을 알 수 있었다. 아울러 통계적으로 유의미한 차이가 나타났음을 확인하였으며 이는 인공지능 활용 학습이 영어 작문 및 전반적인 영어 학습에 있어 긍정적인 영향을 미쳤다는 것을 의미하였다. 둘째, DALL-E2 활용 영어 작문 활동에 대한 소감문을 내용분석을 통해 분석한 결과, 핵심 주제를 3가지(인지적, 정의적, 심동적 특성)로 추출할 수 있었으며 영어 학습에 있어 인공지능 기반의 DALL-E2의 활용과 접목은 학습에 대한 새로운 흥미와 도전, 의지, 적극성을 높이며 궁극적으로는 영어표현력(productive skill) 향상에 일부 기여한 것으로 해석할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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