• 문화기술의 융합
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• 제4권2호
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• pp.197-204
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• 2018

현재 우리가 사는 21세기에서 가장 핫한 이슈중 하나는 AI이다. 농경사회에서 산업혁명을 통해 육체노동의 자동화를 이루었듯이 정보사회에서 SW혁명을 통해 지능정보사회가 도래햇다. Google '알파고'의 등장으로 인해 컴퓨터가 스스로 학습하고 예측하는 machine learning (머신러닝) 사례를 보면서 이제 바둑의 세계 까지 인간이 컴퓨터를 이길 수 없는, 다시 말하면 컴퓨터가 인간을 뛰어넘는 시대가 왔다. 기계학습ML(machine learning)은 인공 지능 분야로, 인공지능 컴퓨터가 인간을 뛰어넘는 시대가 도래했다. 기계학습ML(machine learning)은 인공지능의 분야로, 인공지능 컴퓨터가 혼자 학습 하도록 알고리즘 기술 개발을 하는 뜻을 의미하는데, 많은 기업들이 머신러닝을 바둑의 세계까지 인간이 컴퓨터를 이길 수 없는, 다시 말하면 컴퓨터가 인간을 뛰어넘는 시대가 왔다. 많은 기업들이 머신러닝을 용하는데 그 예로는 Facebook에서 이미지를 계속 학습하여 나중에 그 이미지가 누구인지 알려주는 것도 머신러닝의 한 사례이다. 또한 구글의 데이터 센터 최적화를 위해서 효율적인 에너지 사용 모델 구축을 위해 neural network(신경망)을 활용하였다. 또 다른 사례로 마이크로소프트의 실시간 통역 모델은 번역 학습을 통해 언어관련 인풋 데이터가 증가할수록 더 정교한 번역을 해주는 모델이다. 이처럼 많은 분야에 머신러닝이 점차 쓰이면서 이제 우리 21세기 사회에서 앞으로 나아가려면 AI산업으로 뛰어들어야 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.1435-1440
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• 2021

저금리 시대의 도래로 인해 많은 투자자들이 주식 시장으로 몰리고 있다. 과거의 주식 시장은 사람들이 기업 분석 및 각자의 투자기법을 통해 노동 집약적으로 주식 투자가 이루어졌다면 최근 들어 인공지능 및 데이터를 활용하여 주식 투자가 널리 이용되고 있는 실정이다. 인공지능을 통해 주식 예측의 성공률은 현재 높지 않아 다양한 인공지능 모델을 통해 주식 예측률을 높이는 시도를 하고 있다. 본 연구에서는 다양한 인공지능 모델에 대해 살펴보고 각 모델들간의 장단점 및 예측률을 파악하고자 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 주식예측 인공지능 프로그램으로 인공신경망(ANN), 심층 학습 또는 딥 러닝(DNN), k-최근접 이웃 알고리즘(k-NN), 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN), LSTM에 대해 살펴보고자 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.1-6
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• 2016

인공지능은 빅데이터 분석 기술에서 보다 인간적인 기술로 진화하고 있다. 인공지능은 사물인터넷의 센싱 기술로 말미암아 인간의 오감보다 더 정교한 감각 기관을 가질 것으로 예측된다. 그리고 인공지능은 클라우드 네트워크 기술로 언제 어디서나 인터넷에 접속하여 컴퓨팅 자원을 지원받을 수 있을 것이다. 이처럼 인공지능은 최신 기술들의 총아로 발전 중에 있다. 이와 동시에 인공지능에 대한 불안과 미래 시대에 대한 암울한 전망도 높아지고 있다. 대부분의 기술 디스토피아적 미래상은 현상을 객관적으로 조망하는 관조적 시야를 잃어버렸을 때 발생한다. 또한 이러힌 비관론은 기술 발전의 미래상을 인간 의지의 주관적 미래상으로 전환시킬 능력과 자신감의 부재를 반영하기도 하다. 이 글은 인공지능 기술과 서비스의 발달에 따른 대량해고와 실업, 기계에 의한 인류 종말 등 일반적 주제를 다루기보다는 가까운 지금 일어나고 있는 개인정보보호 침해의 이슈를 다루고자 한다. 더 나아가 이 논문은 개인정보보호를 보장하면서 인공지능 산업을 발전시킬 수 있는 도덕적/법제도적 모델에 대해서도 고찰하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.167-177
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• 2019

미래사회에서의 국가 경쟁력 강화는 뛰어난 SW융합영재 발굴과 양성이다. 이러한 SW융합영재를 양성하기 위해서는 담당교원의 역량 강화가 선결되어야 할 것이다. 이를 위하여 본 논문에서는 SW융합영재 담당교원의 역량 강화를 위한 4차 산업혁명 시대의 핵심기술 중에 하나인 인공지능 교육 콘텐츠를 개발하였다. 인공지능 교육 콘텐츠의 방향을 설정 후, 인공지능 중에서도 중등 SW융합영재 교육에 적합한 교육 콘텐츠를 구성하여 상세 설계 및 개발하였다. 인공지능 교육 콘텐츠의 구성은 머신러닝과 텐서플로우의 이해, 수치 예측을 위한 선형 회귀 머신러닝 구현, 다중 선형 회귀 기반의 가격 예측 머신러닝 구현으로 이루어져 있다. 개발한 인공지능 교육 콘텐츠는 전문가에게 질적인 측면의 검증을 실시하였다. 향후 본 논문에서 제안한 인공지능 교육 콘텐츠는 SW융합영재 담당교원의 역량 강화에 도움을 줄 것으로 기대한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.327-333
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• 2021

현재 우리 사회는 4차 산업혁명 시대의 발전과 이에 따른 인공지능 기술의 발달이 급속도로 진행되고 있다. 이에 국가적 차원에서 인공지능 교육 및 인재 양성에 힘쓰고 있지만, 공교육에서 인공지능 기술 자체를 활용하여 현장에 적용한 사례는 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 초등학생의 진로 상담에 활용할 수 있는 인공지능 음성 인식 기술을 활용한 텍스트 레포지토리를 설계하고 구현하였다. 그동안 진로 상담의 효과를 위해 필요한 여러 회의 상담을 하는 것에는 현실적인 어려움이 있었다. 따라서 이를 해결하고, 더 나아가 해당 프로그램이 교육적으로 활용될 수 있는 다양한 방안에 대해 구상해보았다. 본 연구를 통해 설계 및 구현된 인공지능 기술이 우리 학교 현장에서 활용되며 실질적인 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.227-235
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• 2024

정보 혁명 시대를 맞이하여 전 세계적인 변화의 흐름 속에서 인공지능 융합 교육의 필요성이 더욱 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 인공지능을 융합한 피지컬 컴퓨팅 프로그래밍 교육 방법을 개발 및 적용하였다. 통제집단에는 인공지능을 융합하지 않은 피지컬 컴퓨팅 프로그래밍 교육을 실시하였으며, 실험집단에는 인공지능을 융합한 피지컬 컴퓨팅 프로그래밍 교육 방법을 개발하여 적용한 후 초등학생의 컴퓨팅 사고력에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과, 인공지능을 융합한 피지컬 컴퓨팅 프로그래밍 교육이 인공지능을 융합하지 않은 피지컬 컴퓨팅 프로그래밍 교육과 비교하여 초등학생의 컴퓨팅 사고력 신장에 더욱 긍정적인 효과를 나타내었음에 대한 통계적으로 유의미한 결과를 확인할 수 있었다.

• 정보과학회지
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• 제35권6호
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• pp.49-55
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• 2017

• 인터넷정보학회지
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• 제18권1호
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• pp.19-26
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• 2017

• 방송과미디어
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• 제25권4호
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• pp.46-50
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• 2020

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제32권4호
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• pp.300-316
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• 1993