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.
디지털 헬스케어의 정의는 광의로는 헬스케어 산업과 ICT가 융합되어 개인건강과 질환을 관리하는 산업영역을 의미하고, 협의로는 환자의 건강을 향상시키기 위해 의료 서비스를 관리하는데 다양한 의료 기술을 사용하는 것을 포함한다. 본 논문은 디지털 헬스케어 분야에 적용되고 있는 인공지능과 기계학습 기법들의 활용사례 소개를 통해 다양한 디지털 헬스케어 분야에 인공지능 기술이 안정적이고 효율적으로 적용할 수 있도록 설계 지침을 제공하는 데 목적이 있다. 이를 위해 본 논문에서는 의료분야와 일상생활 분야로 나누어서 살펴보았다. 두 영역은 다른 데이터 특성을 갖는다. 두 개의 영역을 보다 세분화하여 데이터 특성 및 문제 정의 및 특징에 따른 인공지능 알고리즘 활용사례를 살펴보았다. 이를 통해 디지털 헬스케어 분야에서 활용되는 인공지능 기술들에 대한 이해도를 높이고 다양한 인공지능 기술의 활용에 대한 가능성을 검토하여 인공지능 기술이 헬스케어 산업과 개인의 건강한 삶에 기여할 수 있는 근본적인 가치에 대해 고찰한다.
본 연구의 목적은 인공지능을 어떻게 이해하고 받아들이는지를 바탕으로 문화산업 종사자들과 예술가들이 인공지능 발전에 대응하기 위한 구체적 지원 방안을 마련하는 것이다. 이를 위해, 기술 수용 이론을 기반으로 문화산업 종사자들의 인공지능 기술에 대한 수용 태도를 확인하였다. 연구 결과, 첫째, 영향 요인인 개인 특성과 서비스 특성은 인공지능 서비스 이용에 지각된 유용성, 지각된 용이성, 사용 의도에 영향을 제공하였다. 둘째, 인공지능 서비스에 용이성과 유용성이 지각된 경우 혁신적이고 효능감이 있는 개인 특성은 인공지능 서비스 사용 의도를 강화하는 것으로 조사되었다. 본 연구가 인공지능 기술 관련 문화 예술인 지원 정책 수립 시에 참고 자료로 활용될 수 있기를 기대한다.
최근 인공지능(Artificial Intelligence; A.I.)의 기술 발전과 함께 이에 대한 관심이 증가하고 있으며 관련 시장도 비약적으로 확대되고 있다. 아직은 초기단계이지만 2000년 이후 현재까지 계속 확장되고 있는 인공지능 기술 분야의 연구방향과 투자 분야에 대한 불확실성을 줄이는 것이 중요한 시점이다. 이러한 기술 변화와 시대적 요구에 따라서 본 연구는 빅데이터(Big Data) 분석방법 중 텍스트 마이닝(Text Mining)과 토픽모델링(Topic Modeling)을 활용하여 기술동향을 살펴보고, 핵심기술과 성장 가능성이 있는 연구의 향후 방향성을 제시하였다. 본 연구의 결과로부터 인공지능의 기술동향에 대한 이해를 바탕으로 향후 연구 방향에 대한 새로운 시사점을 도출할 수 있으리라 기대한다.
인공지능(AI)의 확산과 함께 금융 분야에서도 상품추천, 고객 응대 자동화, 이상거래탐지, 신용 심사 등 다양한 인공지능 기반 서비스가 확대되고 있다. 하지만 데이터에 기반한 기계학습의 특성상 신뢰성과 관련된 문제 발생과 예상하지 못한 사회적 논란도 함께 발생하고 있다. 인공지능의 효용은 극대화하고 위험과 부작용은 최소화할 수 있는 신뢰할 수 있는 인공지능에 대한 필요성은 점점 더 커지고 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 소비자의 금융 생활에 직접 영향을 끼치는 인공지능 기반 개인신용평가의 공정성 확보를 위한 체크리스트 제안을 통해 인공지능 기반 금융서비스에 대한 신뢰 향상에 기여하고자 하였다. 인공지능 신뢰성의 주요 핵심 요소인 투명성, 안전성, 책무성, 공정성 중 포용 금융의 관점에서 자동화된 알고리즘의 혜택을 사회적 차별 없이 모두가 누릴 수 있도록 공정성을 연구 대상으로 선정하였다. 문헌 연구를 통해 공정성이 영향을 끼치는 서비스 운용의 전 과정을 데이터, 알고리즘, 사용자의 세 개의 영역으로 구분하고, 12가지 하위 점검 항목과 항목별 세부 권고안으로 체크리스트를 구성하였다. 구성한 체크리스트는 이해관계자(금융 분야 종사자, 인공지능 분야 종사자, 일반 사용자)별 계층적 분석과정(AHP)을 통해 점검 항목에 대한 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하였다. 이해관계자별 중요도에 따라 세 개의 그룹으로 분류하여 분석한 결과 학습데이터와 비금융정보 활용에 대한 타당성 검증 및 신규 유입 데이터 모니터링의 필요성 등 실용적 측면에서 구체적인 점검 사항을 파악하였고, 금융 소비자인 일반 사용자의 경우 결과에 대한 해석 오류 및 편향성 확인에 대한 중요도를 높게 평가한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과가 더 공정한 인공지능 기반 금융서비스의 구축과 운영에 기여할 수 있기를 기대한다.
기계학습은 인공지능(AI, Artificial Intelligence)의 일종으로 다른 인공지능 알고리즘이 정해진 규칙을 기반으로 주어진 임무(Task)를 해결하는 것과는 달리, 기계학습은 수집된 Data를 기반으로 최적의 솔루션을 학습한 후 미래의 값들을 예측하거나 해석하는 방법을 사용하고 있다. 더욱이 인터넷을 통한 연결성의 확대와 컴퓨터의 연산능력 발전으로 가능하게 된 Big-Data를 기반으로 하고 있어 이전의 인공지능 알고리즘에 비해 월등한 성능을 보여주고 있다. 그러나 기계학습 알고리즘이 Data를 학습할 때 학습 결과를 사람이 해석하기에 너무 복잡하여 사람이 그 내부 구조를 이해하는 것은 사실상 불가능하고, 이에 따라 학습된 기계학습 모델의 단점 또는 한계 등을 알지 못하는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 블랙박스화된 기계학습 알고리즘의 특성을 이해하기 위해, 기계학습 알고리즘이 특정 입력에 대한 결과를 예측할 때 어떤 입력들로 부터 영향을 많이 받는지 그리고 어떤 입력으로부터 영향을 적게 받는지를 알아보는 방법을 소개하고 기존 연구의 단점을 개선하기 위한 방법을 제시한다.
습지 생태계는 복잡한 물리적 생지화학적 프로세스의 상호작용이 있으나, 습지 생태계의 건강성 회복을 위한 첫 번째 단계는 습지 생태계에서의 물순환에 대한 정확한 이해일 것이다. 또한 지역적인 물 균형 및 생태계 보전에서 습지를 활용하기 위해서도 습지 물순환에 대한 정량적인 이해는 필수적이다. 그러나, 습지 물순환의 이해를 위해 필수적인 관측 자료들은 현장 측정으로 획득하기 어려운 자료이거나 비용적인 문제로 인하여 관측이 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 Sentinel-2 위성 자료를 활용하여 습지의 유입량을 추정하기 위한 절차를 제시하고자 한다. 이를 위해 한반도 동남부의 낙동강에 위치한 주요 다목적댐의 자료를 활용한 분류 기반의 인공지능 모델이 설계된다. 인공지능의 학습을 위한 입력자료는 아래와 같은 절차에 의해 만들어진다. 1) 다목적댐의 수위-물 체적 관계를 이용하여 수위-수표면적 관계 곡선 도출. 2) 수위-수표면적 관계 곡선과 DEM을 활용하여 물과 육지 영역을 구분하는 식별자를 도출. 3) Sentinel-2 위성 정보와 물-육지 식별자를 비교하는 랜덤 포레스트 모델을 설계. 4) 위성 정보의 물-육지 정보로부터 미계측 습지 지역의 물과 육지를 식별할 수 있는 식별자 도출. 이러한 과정을 경유하여 추정된 습지의 수표면적과 습지 지역의 DEM을 결합함으로써 습지의 수위-수표면적-물 체적 관계 곡선이 산정되어, 최종적으로 습지의 유입량이 모의된다. 모의된 습지 유입량은 다양한 수문 모델의 매개변수를 추정하는데 활용될 수 있을 것이며, 검증된 수문 모델을 활용하여 습지의 물순환의 이해도를 증진시킬 수 있을 것으로 기대된다.
인공지능은 개인의 일상생활뿐 아니라 전 산업 분야에 적용되며 인공지능 시대라 해도 과언이 아닌 시기가 도래하였다. 그러므로 인공지능 수용에 영향을 주는 요인 파악은 중요하다. 본 연구는 상용화되거나 익숙해진 인공지능은 더는 인공지능이라 인식하지 못하는 AI Effect 현상으로 인공지능 사전경험이 무시되었을 때 인공지능 수용에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하였다. 이를 위해 두 번의 실험을 수행하였다. 105명의 성인을 대상으로 한 첫 번째 실험 결과는 실험 대상자 중 32.4%(34명)가 AI Effect가 존재하였고, 이 중 여성이 43.6%(24명), 남성은 20%(10명)가 AI Effect가 존재하는 것을 나타나 여성이 약 2배 정도 높았고, 인공지능 지식 정도가 낮을수록 AI Effect가 존재하는 것으로 나타났다. 두 번째 실험 결과는 성인 240명의 참가자 중 AI Effect가 존재하는 85명만이 대상이었고, 인공지능 경험인지는 인공지능을 적극적으로 수용하게 하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통한 AI Effect 이해는 기업에 인공지능의 적극적 수용방안 설정에 도움을 줄 수 있을 것이라 기대된다. 더불어 사용자의 개인 차이와 AI Effect의 관계 규명, AI Effect가 다양한 수용 태도에 미치는 영향 등을 고려한 연구로의 확장을 기대한다.
보편적 인공지능교육의 필요성이 확대되고 직무 변화가 이루어지고 있는 현 시점에서, 가장 먼저 인공지능을 직무의 일부분으로 경험하게 되는 대학의 비전공자를 위한 인공지능 교양교육에 대한 연구 및 논의는 미흡한 실정이다. 비전공자 대상 인공지능 교육과정이 운영되고 있지만 주로 인공지능의 개념 및 원리에 대한 이론 중심의 교육으로 운영되고 있다. 비전공자 대상 인공지능에 대한 일반적인 개념을 이해하기 위해 체험학습을 병행하여 진행 할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 비전공자의 특성을 고려하여 학습에 흥미를 갖고, 인공지능 수업에 대한 부담감을 낮출 수 있는 난이도의 인공지능 체험교육 학습콘텐츠를 설계한 후 앱인벤터와 오렌지 인공지능 플랫폼을 활용한 체험 교육의 학습효과를 살펴보고자 한다. 팀 별 인공지능 관련 프로젝트 작성을 통해 수집된 학습관련 데이터와 설문조사 자료를 바탕으로 분석한 결과 인공지능 교육의 필요성에 대한 인식의 긍정적인 변화와 인공지능 리터러시 능력이 향상된 것으로 나타났다. 교수자에게는 인공지능 체험교육 학습을 위한 학습모형을 설계하는 데 기틀을 마련해 주는 계기가 될 것으로 기대한다.
본 연구는 교육대학원에서의 인공지능 교육 과목의 운영사례이다. 교육 과정은 머신러닝의 이해와 실습, 데이터 분석, 엔트리를 이용한 인공지능의 실제, 인공지능과 피지컬 컴퓨팅 등으로 구성되었다. 교육효과에 대한 설문 조사 결과, 수강생들은 초등학교 현장으로의 적용 용이성과 수업 우선순위로 엔트리 인공지능 블록의 활용, 피지컬 컴퓨팅 도구로써 대장장이 보드의 활용을 선호하였다. 데이터 분석 영역은 수학교과의 데이터와 그래프 교육과의 연계 등에서 그 효과성이 있으며. 피지컬 컴퓨팅 도구로 허스키 렌즈는 고유의 이미지 처리 기능을 활용하면 자율주행차 메이커 교육에 유용한 것으로 나타났다. 바람직한 인공지능교육으로는 수준별 교육과정, 데이터 수집 및 분석 교육의 강화 등이 요구되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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