• Informatization Policy
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• v.29 no.2
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• pp.3-36
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• 2022

Most research in artificial intelligence (AI) has focused on the development of new algorithms. But as artificial intelligence has been spreading over many applications and gaining more attention from managers in the organization, academia has begun to understand the necessity of developing new artificial intelligence theories related to AI management. We reviewed recent studies in the field from 2015, and further analysis has been done for 785 studies chosen based on citation numbers of over 20. The results show that most studies have still been in the prototyping application phase of artificial intelligence across different industries. We conclude our study by calling for more research in the application of artificial intelligence in terms of organizational structures and project and risk management.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.22 no.2
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• pp.281-293
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• 2022

The necessity for introducing artificial intelligence(AI) into the public sector to form an intelligent government has been emerging. This study set 'Organizational Agility', 'Exploitation & Exploration Learning', and 'E-government Capability' as independent variables for the introduction of AI in central government. Dependent variables were set on whether AI was adopted in the central government organization 'Bu(mainly conducts policy planning)', and 'Cheong(mainly performs policy execution)'. Logistic regression analysis was performed on each of the two models. As a result, it was derived that ministry Bu adopted AI as organizational agility increased, and ministry Chung adopted AI as e-government capability increased. Particularly, it was identified that the effect of exploitation learning for Cheong organizations offset the influence of AI introduction according to e-government capabilities, while exploratory organizational learning facilitated the AI introduction. This study is meaningful for suggesting a strategy for adopting AI in government.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.219-221
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• 2022

초등학교 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 교육은 학교급별 특성과 수준을 고려하여 놀이 및 체험 활동 중심으로 계획되고 있다. 그러나 교육 현장의 수요 및 AI 리터러시 연구에서 AI 개념의 지도 필요성이 제시되고 있다. 초등학생에게 어렵고 생소한 AI 개념을 교육하기 위해 학습자의 발달 특성을 고려한 교수학습 전략이 필요하다. 선행조직자는 개념 지도 시 학습자의 인지적 부하를 줄일 수 있는 효과적인 교수학습 전략 중 하나로 이미 초등학생을 위한 인공지능 교재에 널리 사용되고 있다. 그러나 교재 분석 결과 선행조직자는 학생별 경험과 양육환경의 차이로 인해 선행조직자로서 기능하지 못할 가능성이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 초등학교에 널리 활용될 수 있는 선행조직자를 초등 교육과정에서 추출하여 AI 교육 프로그램을 개발하였다. 본 프로그램은 초등학교 5~6학년 AI 교육 내용 기준에서 AI 개념 요소를 추출하여 초등학교 1~4학년 교과 교육과정에서 선행조직자를 선정하였고 4차시의 교육 프로그램을 개발하였다. 본 연구를 통해 개발된 프로그램이 초등학생의 효과적인 AI 개념을 학습과 AI 리터러시 향상에 도움이 될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.717-718
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• 2022

본 연구에서는 예비교사의 인공지능 융합교육 역량 강화를 위한 캡스톤 디자인 기법 활용 인공지능 융합교육 프로그램을 개발하고 효과를 검증하였다. 개발된 교육 프로그램은 예비교사들이 스크래치 프로그래밍과 머신러닝포키즈, 캡스톤 디자인의 이해를 바탕으로, 인공지능 활용 융합 수업을 위한 주제 선정, 수업 설계 및 개발 후, 마이크로티칭을 하고 동료 평가 및 피드백을 하도록 조직되었다. 이는 2022년 1학기 K대학의 교양 강좌를 수강하는 예비교사들에게 처치되었다. 그 결과, 실험 대상자들의 인공지능 교수효능감의 사전-사후 t-검정에서 통계적으로 유의한 효과가 있음을 확인되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.663-664
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• 2020

차세대 염기서열 분석 기술은 성능과 비용 면에서 매우 향상되어 한 개체 내 여러 세포의 유전자 분석이 가능한 수준이다. 한 개체 내 여러 조직 세포의 유전자는 모두 동일하지 않기 때문에 여러 조직 세포의 Lineage 를 계층적으로 표현하고 이를 조직 세포 간 변이 정도를 파악하는 데 활용한다면 암 돌연변이 발생 등을 미리 예측할 수 있다. 본 논문은 한 개체 내 여러 조직 간 변이를 관찰하기 위해 변이 검출 데이터를 계층적 군집 방법을 이용해 분석하고 이를 시각화 하는 방법을 제안한다. 실제의 8 개 조직 세포의 유전자를 분석하고 변이를 검출하여 Dendrogram 그래프로 시각화 하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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• pp.415-421
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• 1999

Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA:multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 등이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적 요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation)알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉층의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.23 no.2
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• pp.13-20
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• 2020

The interest in artificial intelligence is due to an increase in influence on companies, organizations, daily lives and society. The purpose of this study is to analyze the key elements in the teaching subjects of artificial intelligence-related subjects of Korean universities based on the intelligent system area of Computer Science 2013 in terms of human resources development. According to the analysis, there are five out of nine universities that run the required courses. Based on the 12 detailed knowledge domains of intelligent systems, the compulsory subjects of universities are distributed in the field of basic search theory, basic knowledge expression and reasoning, and inference based on uncertainty. The elective courses of each university covered topics in five to eight areas of the total knowledge area of the intelligent system, with 69.9 percent of universities with the highest average ratio of areas involving the subject of teaching subjects and 46.3 percent of universities with the lowest. This study has implications for the fact that prior to entering an artificial intelligence graduate school, we were able to grasp the level of knowledge about artificial intelligence at the undergraduate level.

• Smart Media Journal
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• v.13 no.3
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• pp.45-52
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• 2024

In today's growing threat environment, rapid and effective detection and response to security events is essential. To solve these problems, many companies and organizations respond to security threats by introducing security control systems. However, existing security control systems are experiencing difficulties due to the complexity and diverse characteristics of security events. In this study, we propose an automated integrated security control system model based on artificial intelligence. It is based on deep learning, an artificial intelligence technology, and provides effective detection and processing functions for various security events. To this end, the model applies various artificial intelligence algorithms and machine learning methods to overcome the limitations of existing security control systems. The proposed model reduces the operator's workload, ensures efficient operation, and supports rapid response to security threats.

• Proceedings of the Korean Fiber Society Conference
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• 1997.04a
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• pp.258-263
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• 1997

• Convergence Security Journal
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• v.24 no.2
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• pp.3-8
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• 2024

Recently, in order to build a cyber threats have increased in number and complexity. These threats increase the risk of using personally owned devices for work. This research addresses how to utilize an AI-enabled breach analysis tool. To this end, we developed and proposed the feasibility of using an AI-based breach analysis tool that reduces the workload of analysts and improves analysis efficiency through automated analysis processes. This allows analysts to focus on more important tasks. The purpose of this research is to propose the development and utilization of an AI-based breach analysis tool. We propose a new research direction in the field of breach analysis and suggest that automated tools should be improved in performance, coverage, and ease of use to enable organizations to respond to cyberattacks more effectively. As a research method, we developed a breach analysis tool using A.I. technology and studied various use cases. We also evaluated the performance, coverage, and ease of use of automated tools, and conducted research on predicting and preventing breaches and automatically responding to them. As a result, this research will serve as a foundation for the development and utilization of AI-based breach analysis tools, which can be used to respond to cyberattacks more effectively through experiments.