• 한국측량학회지
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• 제40권3호
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• pp.147-157
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• 2022

최근 CCTV (Closed Circuit TeleVision)나 드론영상을 활용하여 인공지능 기반 예측 모델을 통해 차량을 분류하는 객체인식이나 교통량 분석을 하는 많은 연구들이 수행되고 있다. 정확한 교통량 추정을 위한 객체인식 딥러닝 모델을 개발하기 위해서는 체계적인 데이터 구축이 요구되는데 이와 관련된 표준화된 가이드라인은 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 드론영상을 활용한 인공지능 기반 교통량 추정 학습데이터 구축 가이드라인 도출을 위하여 선행연구를 분석하고 사업보고서나 기존 인공지능 학습용 데이터 구축 및 품질관리 가이드라인을 참고하였다. 데이터 구축 가이드라인은 크게 데이터 획득, 가공, 검증으로 분류되며, 항목 별 유의사항 및 평가지표 가이드라인을 제시하였다. 본 연구의 결과물인 데이터 구축 가이드라인은 드론 영상 인공지능 기반 도로교통량 추정 분석을 하는데 강건하고 일반화된 인공지능 모델 개발에 도움을 제공하고자 한다.

• 인간행동과 음악연구
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• 제21권3호
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• pp.91-112
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• 2024

본 연구의 목적은 인공지능 윤리에 적극적인 관심과 태도를 보이는 북미 및 유럽의 대학에서 제공하고 있는 생성형 인공지능 관련 가이드라인을 살펴보고 이를 음악 교사 양성기관에 적용할 수 있는 방안에 대해서 탐색하는 것이다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 해외 대학들이 제시한 생성형 인공지능 가이드라인의 교육적 측면은 학생들이 정해진 범위 내에서 생성형 인공지능을 적극적으로 연구와 학습에 활용할 수 있도록 권장하며, 교과와 학습에 필요한 도구, 방법, 활용 방안은 교수자가 주도적으로 결정하도록 규정하고 있다. 둘째, 거버넌스 측면은 개인정보 보호, 투명성, 공정성, 책임감, 학문적 진실성을 포함하고 있다. 셋째, 운영 측면은 생성형 인공지능의 활용에 대해서 주기적으로 모니터링의 필요성을 강조하고, 각 대학의 지침 준수 여부와 나날이 변화하는 인공지능 도구와 환경을 준비하고 탐색하는 데 초점을 맞추고 있다. 생성형 인공지능 지침 분석을 바탕으로 한 음악 교사 교육에 대한 제언 사항으로 생성형 인공지능 활용과 그 결과물에 대한 비판적 사고 함양, 생성형 인공지능을 활용한 음악 창작 과정에서의 주체성 확보, 인공지능이 생성한 음악 결과물의 저작권 문제, 그리고 생성형 인공지능의 급격한 발전이 음악, 음악 활동, 음악 교육의 범위, 과정, 가치에 미치는 영향을 논의할 필요성을 제시하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제62권2호
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• pp.289-302
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• 2023

지식정보사회의 비약적인 발전에 힘입어 빅데이터를 분석하여 가치있는 결과물을 도출하고 유용한 정보를 추출하는 역량이 학교 수학의 주요 목표 중 하나로 급부상하고 있다. 고등학교 수학 진로 선택 과목 중 하나인 <인공지능 수학>은 디지털 기술을 활용한 통계 프로젝트를 통해 빅데이터에 기반한 새로운 통계 교육의 기회를 제공할 수 있다. 이 연구에서는 효과적인 빅데이터 통계 프로젝트 기반 과제를 설계하기 위한 일련의 가이드라인을 제안하고, 이 기준에 따라 5종의 인공지능 수학 교과서에 실린 최적화 단원 과제들을 평가하였다. 인공지능 수학 교과에서 빅데이터 통계 프로젝트 과제를 설계 시 고려하도록 도출된 가이드라인은 다음과 같다: (1) 지식과 기술을 국가 학교 수학 교육과정에 맞추고, (2) 전처리된 대규모 데이터 세트를 사용하며, (3) 데이터 과학자의 문제 해결 방법을 사용하고, (4) 의사 결정을 장려하며, (5) 공학도구를 활용하고, (6) 협업 학습을 촉진한다. 분석 결과에 따르면 가이드라인에 완전히 부합하는 과제는 드물었고, 특히 대부분의 교과서에서 가이드라인 2에 해당하는 요소를 프로젝트 과제에서 통합하지 못하고 있는 것으로 나타났다. 또한 소규모 데이터 세트나 빅데이터를 전처리 없이 직접 사용하는 경우가 많아 학생들의 빅데이터의 개념에 대한 오해를 불러일으킬 것이 우려된다. 본 연구에서는 결과를 토대로 인공지능에 필요한 관련 수학 지식과 기술을 밝히고, 이것이 빅데이터 과제에 통합될 때 얻을 수 있는 잠재적 이점과 교육적 고려사항에 대해 논의하였다. 이 연구는 수학적 개념과 머신러닝 알고리즘과의 연계 및 빅데이터를 사용하는 통계 교육에서의 효과적인 공학적 도구 사용에 대한 통찰을 제공하고자 하였다.

• 터널과지하공간
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• 제32권3호
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• pp.173-193
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• 2022

본 연구에서는 GMG (Global Mining Guidelines Group)에서 개발한 광업 분야 가이드라인을 중심으로 스마트 마이닝 기술 국제 표준화 동향을 분석하였다. GMG는 글로벌 광업 커뮤니티를 하나로 묶는 비영리 단체이며, 광업의 안전과 혁신, 지속가능성을 제고시키기 위한 목적으로 설립되었다. 현재 GMG의 실무그룹은 인공지능, 자산관리, 자율 채광, 사이버 보안, 데이터 접근 및 사용/상호 운용성, 전기화, 광물 처리, 지하 채광, 지속가능성 실무그룹으로 구성되어 있다. 스마트 마이닝 기술과 관련한 가이드라인 개발 프로젝트는 인공지능, 자율 채광, 사이버 보안, 데이터 접근 및 사용/상호운용성, 지하 채광 실무그룹에서 진행되고 있다. 2022년 4월 현재 8종의 스마트 마이닝 관련 가이드라인은 사전 착수, 착수, 가이드라인 정의, 콘텐츠 생성, 기술 수정, 레이아웃 및 최종 검토, 투표 과정을 거쳐 출판되었다. GMG에서 출판한 가이드라인은 국내 스마트 마이닝 기술 표준 개발에 있어 중요한 참고 자료가 될 수 있을 것이라 판단된다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.37-44
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• 2020

최근 초·중등학교에서의 인공지능 교육의 중요성이 강조됨에 따라 전 세계적으로 관련 교육과정의 구성 및 지원을 위한 연구와 정책들이 추진되고 있다. 본 연구에서는 최근 연구 및 활용되고 있는 국내외 초·중등학교 학생들을 위한 인공지능 교육과정, 가이드라인, 코스 등을 종합적으로 비교 분석하였다. 연구 결과, 한국과 미국은 국가 교육과정 표준을 제안함으로써 학교 현장에서의 교육과정 수립의 기초를 제공할 뿐 아니라, 교사 연수 프로그램 등 다양한 관련 정책에 가이드라인으로 활용할 수 있도록 하는데 중점을 두고 있다. 유럽연합의 인공지능 교육은 특정 학교급의 학생이나 대상을 지정하기보다, 유럽연합의 모든 시민들이 인공지능 문해력을 갖출 수 있도록 교육과정을 구성하고 온라인 코스를 운영하고 있다는 특성을 보인다. 교육내용 및 수준 측면에서는 연구 대상의 모든 국가에서 인공지능의 기본 개념 및 원리를 토대로 머신러닝, 인공신경망 관련 기초와 응용을 포함하고 있으며, 인공지능의 사회적 영향에 관한 비판적 시각을 가질 수 있도록 구성하고 있다.

• 융합보안논문지
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• 제24권2호
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• pp.63-70
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• 2024

인공지능 기술의 발전으로 우리의 삶은 혁신적으로 변화하고 있지만, 동시에 윤리적 문제들도 새롭게 대두되고 있다. 특히 알고리즘 및 데이터 편향성에 의한 차별문제, 딥페이크 및 개인정보 유출 문제 등은 인공지능 서비스확대에 따라 사회적으로 해결해야 할 선결과제라 판단된다. 이를 위해 본 논문에서는 인공지능 윤리 측면에서 인공지능의 개념과 윤리적 이슈를 살펴보고 이를 예방하기 위한 각국의 윤리 가이드라인, 법률, 인공지능 영향평가제도, 인공지능 인증제도와 인공지능 알고리즘 투명성 관련 기술 현황 등을 살펴보고 인공지능 윤리 강화를 위한 제도적 개선방안을 제시하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.28-28
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• 2018

본 연구에서는 최근 급격히 발달하고 있는 인공지능 및 딥러닝 기술에 대한 소개와 수문기상을 포함한 수자원 분야에의 적용사례를 검토하였다. 본 연구의 목적은 우리 삶의 일부가 되어 가고 있는 인공지능 및 딥러닝 기술을 이해하고 보다 실효적인 측면에서 수자원 분야에 적용 활용하기 위한 연구 가이드라인을 제시하기 위함이다. 이를 위해 최근 널리 사용되는 인공지능 및 딥러닝 기법을 조사 분석하였다. 분석을 통해 수자원 분야에서 이러한 기술이 요구되는 분야와 신기술(emerging techniques)을 조망해 보고 기존 기술이 인공지능 및 딥러닝 기법의 적용으로 대체 가능한 정도를 가늠해 보았다. 이를 통해 인공지능 및 딥러닝 기술 적용의 장점과 한계를 고찰하고 향후 집중 연구가 필요한 기술을 제시하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권3호
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• pp.269-279
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• 2022

인공지능의 발전으로 산업계 전반에서 시스템의 자동화를 위해 인공지능을 도입하고 있다. 해양산업분야에서도 자율운항선박이라는 패러다임을 통해 인공지능을 단계적으로 적용하고 있다. 이러한 흐름에 따라 ABS와 DNV에서는 자율운항선박에 대한 가이드라인을 발표하였다. 하지만 선급의 가이드라인은 선박의 운항 및 해양 서비스 관점에서 요구사항을 기술하고 있으므로, 인공지능의 위험에 대해서는 충분히 고려되지 못했을 가능성이 있다. 그래서 본 연구에서는 ISO/IEC JTC1/SC42 인공지능 분과에서 제정한 표준들을 활용하여 선급 요구사항을 위험의 원인으로 분류하고, 위험원인과 인공지능 메트릭(metrics)의 조합을 통해 위험을 평가할 수 있는 척도로 사용하고자 한다. 본 연구에서 제안한 인공지능의 위험 원인과 이를 평가하기 위한 특성의 조합을 통해 해양 시스템에 인공지능이 도입됨으로써 발생하는 위험을 정의하고 식별하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 생각되며, 선급을 포함한 다양한 기구에서 자율운항선박을 위한 안전 요구사항을 더욱 자세하고 구체적으로 작성하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.882-883
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• 2023

최근 문제가 제조 현장에서 안전 조치 의무 미준수로 인한 산업재해가 이슈가 되고 있다. 산업 재해는 대부분의 경우 관리 부실이 가장 큰 요인이다. 따라서 관리적 부분에서 머신 비전과 행동인식, 유사도 검색 알고리즘을 도입하여 제조현장에서 발생하는 불상사를 예방하고자 한다. 가이드라인 접근, 위험한 행동, 안전 장비 착용 수칙을 미 준수할 경우 사전에 입력된 가이드라인에 따라 관리자와 노동자에게 알림 및 경고하는 시스템을 제안하는 것을 요지로 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권7호
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• pp.73-87
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• 2019

본 연구는 최근 빠르게 확산되는 인공지능의 지속적인수용에 관하여 탐색하고자 온라인 구인정보 플랫폼에 적용된 인공지능의 품질을 정의하고 인공지능의 선호, 지속사용의도 간의 구조적인 관계를 규명하였다. 인공지능 사용자를 대상으로 설문조사를 시행하였고 184개를 회수하였다. 실증분석결과 인공지능의 품질과 선호가 만족에 긍정적인 영향을 미치며, 인공지능의 만족이 지속사용의도에 통계적으로 유의한 수준에서 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 예상과는 달리 인공지능의 품질은 지속사용의도에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 향후 인공지능 기술을 제품이나 서비스에 적용하는데 있어 이론적, 실무적인 차원의 유용한 가이드라인을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.