• 정보교육학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.45-53
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• 2022

인공지능 교육에 대한 필요성이 대두되고 세계 각 나라에서는 인공지능 교육 전략을 발표하고 있다. 우리나라에서도 2021년 11월 발표된 '2022 개정 교육과정 총론 주요사항'에서 인공지능 교육이 반영되고 있다. 이러한 많은 관심과 함께 인공지능 교육과 관련한 프로그램들이 개발되고 있지만, 초등학교 저학년 학생들을 위한 인공지능 프로그램들은 찾아보기 어려운 실정이다. 본 연구에서는 초등학교 저학년을 위한 데이터 수집 교육 프로그램을 분석-설계-개발-적용-평가의 일련의 과정을 통해 개발하고, 초등학교 1학년 학생들에게 적용하여 그 효과성을 검증하려고 한다. 개발된 프로그램을 통해 학생들이 인공지능에 대해 이해하고 흥미를 느끼며, 생활 속에서 다양한 유형의 데이터를 찾아보는 과정을 통해 일상생활에서 적극적으로 데이터를 수집하는 태도를 기를 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.275-281
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• 2021

우리 생활의 많은 부분이 인공지능과 밀접하게 관련되고 있고, 사회는 더욱 빠르게 변화하고 있다. 이러한 시대적 상황을 반영하며 인공지능 교육에 대한 필요성이 대두되고 다양한 학습 방안들이 제시되고 있지만, 초등학교 저학년 학생들을 위한 인공지능 교수·학습 활동에 대한 안내는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 초등학교 저학년을 위한 데이터 수집 교육 프로그램을 한국과학창의재단의 내용기준에 근거하여 개발하였다. 인공지능의 원리와 활용 영역의 데이터 세부 영역을 중심으로 숫자와 문자를 색, 그림 등 다양한 방법으로 표현하고 생활 속에서 다양한 유형의 데이터를 찾아보며 인공지능의 원리를 학습할 수 있도록 하는 것에 중점을 두었다. 이 프로그램을 통해서 초등학교 저학년 학생들이 데이터에 대해 알고 소리, 그림, 문자 데이터를 수집해보는 과정을 통해서 인공지능에서 데이터 수집의 중요성을 이해할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.505-508
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• 2022

인공지능은 존재 자체로서 기술의 약진이라는 가치를 가지며, 여러 산업 분야에 이용되어 각종 산업에서 생산하는 상품 및 서비스의 부가 가치를 증진시키는 역할을 한다. 따라서 인공지능과 관련된 규제와 정책에 대해서 보다 넓은 시각에서 고려되어야 한다. 그러나 연구자 간 이해도가 상이하며, 어떻게 인공지능을 규제할지에 대한 합의는 이뤄지지 않고 있다. 이에 인공지능 기술에 대한 정부규제 방향을 탐색적으로 고찰해 본다. 먼저 인공지능 규제의 목표로 책무성, 투명성, 안정성, 공정성을 도출하고 규제 범위로 시스템 자체, 개발과정 및 활용 과정을 설정하며, 이용자와 개발자가 규제의 준수 대상임을 보인다. 본 연구의 학술적 의의는 인공지능 현재 기술수준을 분석하여 이를 바탕으로 향후 일관된 인공지능 규제 논의의 기반을 마련한 것으로 볼 수 있다. 인공지능 개발에서 응용에 이르는 생애주기를 고려할 때, 중요한 것은 인공지능 산업을 촉진하기 위한 진흥 정책과 그에 따른 리스크에 대해 대응하는 규제 정책의 균형이다. 개발자, 기업 및 사용자 등 모든 참여 주체에게 긍정적인 방향으로 인공지능이 수용될 수 있는 체계를 마련하는 것이 인공지능과 관련된 법학의 목표이다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.51-57
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• 2021

근래에 초등학교에서 맞춤형 지능 정보 시스템 서비스를 학생들에게 제공하기 위하여 인공지능 기술을 활용하는 사례가 늘고 있다. 그러나 인공지능의 원리를 학습하는 것도 활용만큼 중요하다고 볼 수 있는데, 그 이유는 인공지능의 원리를 터득함으로써 고도 기술사회의 변화에 대한 적응력을 길러 줄 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 초등학생들에게 적합한 실세계의 문제를 인공지능 기반의 예측 시스템으로 해결하는 경험을 통하여 선형회귀 알고리즘의 작동원리를 이해하도록 하였다. 이를 위하여 스크래치로 만든 시뮬레이션 프로그램을 사용하여 학생들이 선형 회귀 모델을 찾도록 하였다. 이 과정을 통하여 학생들은 데이터를 분석하고, 예측 모델의 정확도를 비교하였고, 적합한 예측 모델을 발견함으로써 생활주변의 문제를 해결하는 능력을 보여주었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.633-634
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• 2020

본 논문에서는 소외계층 초등정보영재를 위한 온라인 머신러닝 교육 프로그램을 개발하였다. 교육 프로그램은 초등정보영재 전문가가 개발하였으며, 인공지능 교육 전문가가 검증하였다. 교육 프로그램은 15차시로 구성하였으며, 인공지능에 대한 이해, 데이터 수집 및 표현, 모델 선택, 훈련, 평가, 실생활 사례 제작, 예측으로 내용을 구성하였다. 교육 프로그램에서 학습 모형은 이재호와 홍창의(2009)의 문제 중심형 e-PBL 학습 모형을 본 연구에 맞게 수정하여 활용하였다. 향후 연구에서는 개발한 교육 프로그램을 소외계층 초등 정보영재에 적용하고, 교육 프로그램을 통한 소외계층 초등정보 영재의 변화를 분석하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.830-833
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• 2021

인공지능 기술이 사회 전반에 적용되면서 인공지능에 대한 인간의 이해도 역시 중요해지고 있다. 이러한 필요성을 기반으로 설명 가능한 인공지능(XAI) 분야 연구가 현재 활발히 진행되고 있다. 이 중 입력의 변화를 통하여 반사실적 대안을 제시하는 반사실적 예제 기반의 설명은 피쳐수가 많아지는 이미지 데이터에서 연산량이 크게 증가하는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 단점을 해결하고자 이미지의 추상화된 피쳐 영역에서 프로토타입 피쳐를 이용한 반사실적 예제를 생성하는 기법을 제안한다. 나아가 이러한 이미지 형식의 반사실적 예제를 활용할 분야를 제시하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.719-721
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• 2022

본 논문은 비전공자의 프로그래밍 수업에서 발생하는 오류들을 수집하고 오류 유형을 분석하여 초보 프로그래머의 오류 문제 해결을 쉽게 접근할 수 있도록 하고 교수자가 하는 피드백을 인공지능을 통해 자동화하는 시스템을 개발하는 기초 연구가 되는 것을 목표로 하였다. 결과로는 분석한 오류 유형에는 컴파일 타임에러가 가장 많이 발생하였고 그중에서도 구문에러(syntax error), 그중 missing 에러가 가장 많이 나타났다. 비전공자 학습자는 에러메시지를 이해하는 것을 가장 어려워하였고, 교수자의 피드백을 가장 절실하게 필요로 하였다. 좋은 오류 메시지는 초보자 프로그래머를 위한 프로그램 사용성에 큰 차이를 만들 수 있어 오류 메시지 내용을 단순화시킬 필요가 있으며, 학습자와 교수자의 상호작용을 효율적으로 이루어지게 할 필요가 있고, 인공지능을 통한 피드백을 자동화할 필요가 있음을 제언하였다. 향후 과제로는 오류 유형 중 자주 발생하는 구문에러부터 해결할 수 있는 인공지능을 이용한 자동 피드백 프로그램을 만들어 학습자와 실시간 상호작용하여 온라인에서 프로그래밍 수업이 가능한 학습시스템을 구현하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.119-121
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• 2022

인공지능 기술이 사회 많은 분야에서 활용되고 있으며 인공지능 기술을 도입하여 더 나은 서비스를 제공하려고 하고 있다. 교육 현장에서 교사는 인공지능 기술과 활용 및 가치에 대해 연구하고 학생에게 관련된 교육을 제공해야 한다. 본 연구에서는 중학생을 대상으로 AI 교육 콘텐츠를 개발하였다. 3차시에 걸친 내용을 통해 AI에 대한 흥미를 갖고 간단한 프로그램을 직접 만들어보며, AI에 대한 이해와 관심을 높일 수 있을 거라 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제8권2호
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• pp.159-175
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• 2002

웹 마이닝은 e-Business 환경하에서 존재하는 대량의 웹 데이터에 데이터 마이닝 기법을 적용하여 유용하고 이해 가능한 정보를 추출해내는 과정을 의미하는데, 성공적인 e-Business전개를 위한 핵심적인 기술이다. 본 논문은 인공지능 기법에 기반한 웹마이닝 기술을 활용하여 e-Business상의 온라인 고객의 특성을 분석할 수 있는 data visualization system과 구매 판매 예측시스템의 효과적인 구조와 핵심적인 분석절차를 제안하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.360-362
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• 2023

건강정보 검색 요구가 증가하면서 다양한 건강정보 검색 서비스가 제공되고 있다. 하지만 최근의 건강정보 검색 서비스는 정형화 된 전문적인 의료정보와 그 해석을 제공하기 때문에 사용자는 이러한 정보를 스스로 이해하여 원하는 건강정보를 검색해야 한다. 사용자의 검색 피로를 줄이고 원하는 정보를 정확하게 얻을 수 있는 건강정보 검색 시스템 개발을 위하여 사용자의 비의료적 표현인 한국어 증상발화 데이터 구축이 선행되어야 한다. 이러한 데이터 구축은 많은 시간과 비용이 필요하기 때문에 이를 줄이기 위한 규칙기반 데이터 증강기법을 제시하고, 이를 활용하여 한국어 증상발화 데이터를 증강하였다. 증강된 데이터의 유효성을 보이기 위하여 KoBERT 기반의 증상분류 실험을 진행하였으며, 증강된 데이터가 그 전의 데이터보다 F1 스코어가 더 높음을 확인할 수 있었다.