알파고로 대변되는 딥러닝 기법의 등장으로 인공지능은 기업 경쟁우위 확보를 위한 디지털 트랜스포메이션의 핵심 주제로 급부상했다. 산업 내 인공지능 기반 디지털 트랜스포메이션 방향을 이해하기 위해서는 현재 진행 중인 인공지능 비즈니스 생태계 참여자들 유형 및 활동에 대한 명확한 이해가 선행되어야 한다. 따라서 본 연구는 다행위자 네트워크(Multi-actor network)관점에서 인공지능 비즈니스 생태계 내부와 외부 참여자들의 활동을 분석하고 플랫폼 전략 유형을 규명하였다. 인공지능 비즈니스 생태계 내부 세 개 계층(인프라스트럭처 & 하드웨어, 소프트웨어 & 애플리케이션, 서비스 & 데이터 계층)에서 사업자들은 네 가지 플랫폼 전략 유형으로(기술수직×비즈수평, 기술수직×비즈수직, 기술수평×비즈수평, 기술수평×비즈수직) 인공지능 비즈니스가 진행되고 있다. 인공지능 비즈니스 생태계 외부에는 다섯 행위자들이(사용자, 투자자, 정부 정책가, 학계 등 컨소시엄, 시민단체) 공존 및 지속가능한 인공지능 비즈니스 생태계를 지원하고 있다. 본 연구는 학술적으로 인공지능 비즈니스 생태계 분석 프레임워크 및 인공지능 플랫폼 전략 모델을 제시하였고, 실무적으로 플랫폼 관점의 인공지능 디지털 트랜스포메이션 전략 방향과 지속가능한 인공지능 비즈니스 생태계 조성을 위한 정부, 학계 등의 역할을 제시했다.
본 연구는 최근 주목받고 있는 텍스트 기반 생성형 인공지능에 대해 관심과 활용이 증가함에 따라 과학교육적 측면에서의 활용을 위해 생성형 인공지능의 주요 개념과 원리를 설명하고, 이를 효과적으로 활용할 수 있는 방안과 그 한계를 지적하며 이를 토대로 과학교육의 실행과 연구의 측면에서 시사점을 제공하는 것을 목적으로 한다. 최근 들어 증가하고 있는 생성형 인공지능은 대체로 인코더와 디코더로 이뤄진 트랜스포머 모델을 기반으로 하고 있으며, 인간의 피드백을 활용한 강화학습과 보상 모델에 대한 최적화, 문맥에 대한 이해 등을 통해 놀라운 발전을 이루고 있다. 특히, 다양한 사용자의 질문이나 의도를 이해하는 능력과 이를 바탕으로 한 글쓰기, 요약, 제시어 추출, 평가와 피드백 등 다양한 기능을 수행할 수 있다. 또한 교수자가 제시하는 예를 토대로 주어진 응답을 평가하거나 질문과 적절한 답변을 생성하는 등 학습자에 대한 진단과 실질적 교육내용의 구성 등 많은 유용성을 가지고 있다. 그러나 생성형 인공지능이 가지고 있는 한계로 인해 정확한 사실이나 지식에 대한 잘못된 전달, 과도한 확신으로 인한 편향, 사용자의 태도나 감정 등에 미칠 영향의 불확실성 등에 대한 문제 등에 대해 해가 없는지 검토가 필요하다. 특히, 생성형 인공지능이 제공하는 응답은 많은 사람들의 응답 데이터를 기반으로 한 확률적 접근이므로 매우 거리가 멀거나 새로운 관점을 제시하는 통찰적 사고나 혁신적 사고를 제한할 우려도 있다. 이에 따라 본 연구는 과학교수학습을 위해 인공지능의 긍정적 활용을 위한 여러 실천적 제언을 제시하였다.
본 연구의 주요 목적은 인공지능 사고를 함양할 수 있는 수학 융합 수업을 설계하고 이를 적용함으로써 나타나는 초등학생들의 인공지능 사고를 분석하는 것이다. 이를 위해 미국의 AI4K12 Initiative가 개발한 인공지능 빅 아이디어의 학습목표(Learning Objective) 및 지속적 이해(Enduring Understanding)와 2015 개정 초등학교 수학과 교육과정 성취기준을 연계하여 인공지능 사고 함양을 위한 수학 융합 수업을 설계 및 실시하였다. 수학적 내용 수업 2개, 수학적 과정 수업 2개로, 수학적 내용 수업은 인공지능 빅 아이디어의 Perception-Processing, Learning-Nature of Learning과 연계하였으며 수학적 과정 수업은 Representation & Reasoning-Search, Representation & Reasoning-Reasoning과 연계하였다. 설계한 수업 중 Learning-Nature of Learning을 제외한 세 개의 수업을 대상 학년에 맞추어 K 초등학교 5학년 두 학급, 6학년 한 학급에 적용하였다. 수업 중 학생 담화 및 활동지, 수업 관찰 자료를 수집하였으며, 이를 컴퓨팅 사고 분류 체계를 기반으로 인공지능 사고 구성 요소를 추가하여 구성한 인공지능 사고 분석틀을 사용하여 분석하였다. 연구 결과, 인공지능 빅 아이디어가 인공지능 사고 함양을 위한 수학 융합 수업 설계 시 준거로서 기능할 수 있고 이를 통해 초등학생들에게도 인공지능 교육이 가능함을 확인할 수 있었다. 수학 융합 수업은 학생들의 다양한 인공지능 사고를 촉진할 수 있었는데, 구체적으로 수업 과정에서 데이터, 모델링과 시뮬레이션, 컴퓨팅 문제해결, 인공지능 사고 요소가 다양하게 나타난 것에 비해 시스템 사고 요소가 나타나는 빈도수는 상대적으로 적었다. 또한 입체도형 및 공간감각 등의 수학적 내용 요소와 수학 교과역량에 해당하는 수학적 과정 요소의 성취를 보여주었다. 요컨대 인공지능 빅 아이디어를 기반으로 한 수학 융합 수업은 초등학생들의 인공지능 개념 및 원리 이해와 수학적 내용 요소의 이해 및 과정 요소의 강화에 도움이 된다고 할 수 있다. 더욱이 학생들은 수업 중 기존 문제해결 방법의 구조적 일관성을 유지한 채 이를 새로운 문제해결로 확장하는 모습을 보여주었는데, 이러한 반응을 통해 인공지능 사고의 전이 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과에 기초하여, 대상 학년과 빅 아이디어의 하위 요소를 확장함으로써 초등학생들의 다양한 인공지능 사고 요소를 함양하려는 수학 수업 설계를 통한 교수학적 노력 및 지속적인 연구가 필요하다.
AI 기술로 대변되는 4차 산업혁명 시대를 맞이하여 교육 현장에서 다양한 AI 교육이 이루어지고 있다. 하지만 교육 현장에서 이루어지는 AI 교육은 단발적인 프로젝트 교육 혹은 교사 중심의 교육이 대부분을 차지하고 있다. 이에 학생 중심, 현장 중심 교육을 실천하기 위해 디자인 씽킹을 기반으로 인공지능 교육 프로그램을 개발하였다. 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램은 생활 속 문제를 AI로 해결하는 과정을 통해 AI에 대한 이해와 활용 능력이 향상될 것이며, AI에 대한 이해를 넘어선 새로운 가치를 창출하는 능력을 길러줄 것이다. 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램 등으로 교육 현장에서 다양한 AI 교육이 이루어지길 기대한다.
4차 산업혁명 시대의 도래에 따라 암반공학분야에서도 인공지능을 활용한 연구가 점차 증가하고 있다. 본 논문에서는 인공지능에 대한 이해와 그 활용도를 더욱 증진시키기 위하여, 암반공학기술의 주된 적용대상인 터널, 발파, 광산과 관련된 최근의 국내외 연구 중 인공지능이 활용된 논문들에서 그 알고리즘의 종류와 적용방법을 분석하였다. 터널에서는 암반분류, TBM굴진율 및 막장전방 지질 예측, 발파에서는 암반의 파쇄도 및 비산거리, 광산에서는 폐광의 침하가능성 예측을 위해 주로 활용되고 있으며, 기계학습의 다양한 알고리즘 중 인공신경망이 압도적으로 많이 활용되고 있는 것으로 나타났다. 연구결과의 정확도와 신뢰성 제고를 위해 사용하고자 하는 인공지능 알고리즘에 대한 정확하고 상세한 이해가 필수적이며, 현재는 접근이나 분석이 난해한 암반공학 분야의 다양한 문제해결을 위해 기계학습뿐 아니라 CNN 또는 RNN과 같은 딥러닝을 활용한 연구 아이디어들이 점차 증가될 것으로 기대된다.
지하수자원 관리의 정량적 및 정성적 측면에 있어, 최첨단 인공지능 언어 모델인 ChatGPT의 혁신적인 기능이 활용될 수 있다. 본 발표에서는 지하수 자료에 대한 분석과 도출된 문제의 중요도에 따른 목표를 설정, 그리고 지하수 관리 전략 개발에 있어서의 ChatGPT 활용 방법을 논의할 것이다. 이를 위한 구체적 사례로, 지하수자원 관리에 활용될 수 있는 다양한 도구들의 개발과 고도화에 ChatGPT가 기여하는 방식을 살펴볼 것이다. 이러한 개별 도구들은 지하수자원 관리 결정에 있어 더 나은 예측 및 평가를 제공하여, 지하수 자원 관리의 효율성을 도모할 수 있다. 또한, ChatGPT의 문제 발견 및 해결책 제안 능력에 대해서도 다룰 것이다. 이를 통해 지하수 관리에 있어서의 다양한 문제를 식별하고, 이해당사자들이 보다 효과적으로 대응할 수 있는 방안을 찾아낼 수 있을 것이다. 또한 ChatGPT가 제공하는 다양한 정보 및 문제에 대한 솔루션 접근 방식을 활용한 브레인스토밍 방법을 설명할 것이다. 추가적으로, 일반 인공지능(AGI)의 개발에 근접하면서 지하수 관리의 자동화 및 가속화 그리고 산업 및 환경에 미칠 수 있는 영향에 대해 고찰해 볼 것이다. 이를 위하여, ChatGPT와 같은 인공지능 기술이 더욱 고도화되고 향상되면서, 지하수 관리 및 관련 분야에서의 의사결정, 계획 수립, 그리고 모니터링과 같은 작업들이 어떻게 변화할지에 대하여 토의할 것이다. 본 발표는 지하수 자원 관리 분야에서 ChatGPT와 같은 인공지능 기반 접근법의 가치를 보여주며, 복잡한 지하수 환경 문제를 해결하는 데 있어 첨단 기술의 활용 가능성을 강조할 것이다. 또한, AGI가 등장할 때까지 여전히 요구되는 지하수 분야 도메인 지식과 전문기술의 중요성을 강조할 것이다. 지하수 관리자들의 도메인 지식과 전문적 기술은 인공지능 기반 도구와 결합되어 보다 정확한 분석, 예측 및 해결책 도출을 가속화하며 정교화할 것이다. 결론적으로, 지하수 관리에 대한 종합적인 이해와 전문성을 갖춘 전문가들의 인공지능 기술활용은 지속가능한 지하수의 첨단 관리 효과적 달성에 중요한 계기가 될 것으로 판단한다.
컴퓨터를 이용하여 자연언어를 처리하려는 연구가 진행되고 있다. 언어가 사고와 밀접한 관계에 있다는 점에서 이러한 연구가 성공한다면 인공지능의 발전과 더불어 인간의 마음에 대한 이해의 폭을 넓히게 될 것이다. 이글은 이러한 연구와 관련하여 컴퓨터에 의한 자연언어 이해의 가능성을 다루고 있다. 먼저 그러한 이해가 불가능하다는 써얼의 비판을 시발로 해서, 써얼에 대한 라파포트의 재반박을 검토할 것이다. 라파포트는 자신의 인공지능 프로그램과 사고실험 등을 통해서 가능성을 인정한다. 그의 주장의 핵심은 컴퓨터가 자연언어를 이해하는데 있어 구문론적 이해만으로도 충분하다는 것이다. 이러한 주장은 기호학적 관점에서 볼 때 성립될 수 없다고 비판된다. 인간이나 컴퓨터가 자연언어를 이해하기 위해서는 언어와 그 지시 대상, 그리고 언어의 사용자간의 관계를 고려하는 기호학적 관점이 요구된다. 그결과 컴퓨터에 의한 자연언어 이해의 가능성에는 한계가 있다는 결론에 이르게 된다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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