Journal of The Korean Association of Information Education
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v.23
no.6
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pp.583-590
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2019
The purpose of this study is to develop an educational program for learning deep learning concepts for elementary school students. The model of education program was developed the deep-learning teaching method based on CT element-oriented teaching and learning model. The subject of the developed program is the artificial intelligence image recognition CNN algorithm, and we have developed 9 educational programs. We applied the program over two weeks to sixth graders. Expert validity analysis showed that the minimum CVR value was more than .56. The fitness level of learner level and the level of teacher guidance were less than .80, and the fitness of learning environment and media above .96 was high. The students' satisfaction analysis showed that students gave a positive evaluation of the average of 4.0 or higher on the understanding, benefit, interest, and learning materials of artificial intelligence learning.
The purpose of this study is to develop and analyze the effects of an educational program that can cultivate artificial intelligence(AI) convergence education competency for future education and enhance students' understanding of pre-service teachers. For this end, an AI convergence education program using Machine Learning for Kids and Scratch 3 was developed for 15 weeks under the theme of classifying the state of matter. The developed program were treated by K University pre-service teachers who participated voluntarily. As a result, pre-service teachers were able to metaphorically understand the learning process of students through understanding of machine learning training process. In addition, the pre-post t-test result of AI teaching efficacy showed a statistically significant improvement with t=-7.137 (p<.000). Therefore, it is suggested that the AI convergence education program developed in this study can help to increase the understanding of the pre-service teacher's students in an indirect way other than practice teaching, and can contribute to foster AI education competency.
In the application and composition of learning content, the field trip learning of scientific inquiry could provide a positive effect. Also, it can arouse an experience of various inquiry activities through open thinking. In addition, it could take a positive effect by providing the diversity and specificity of wildlife experience for the living organism. The biology inquiry program of the field trip is a necessary process to acquire ecological experiences in the learning context. However, there is some problem to solve before the performance of field trip learning as professional knowledge of the outdoors inquiry. Therefore, this study developed a field trip inquiry program for the plant in a coastal dune using artificial intelligence to assist professional knowledge. The researcher carried out literature reviews and analysis related to studies and programs to investigate learning steps, content, and strategy. Also, this study investigated the effects of the program on the affective domain of gifted elementary science students. According to the results of this study, the program can provide a positive effect on motivation, task commitment, and attitude level. Consequently, the field trip learning program for plant in the coastal dune using artificial intelligence developed in this study can arouse a positive effect on the affective domain. Therefore, additional study is necessary related to inquiry programs of the field trip for various students and sites.
Sang-Jun Lee;MIN KYUNG IL;Nam Sang Do;LIM JOON SUNG;Keunhee Han;Hyun Wook Han
The Journal of Bigdata
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v.6
no.2
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pp.99-108
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2021
Recently, unexpected and more advanced cyber medical treat attacks are on the rise. However, in responding to various patterns of cyber medical threat attack, rule-based security methodologies such as physical blocking and replacement of medical devices have the limitations such as lack of the man-power and high cost. As a way to solve the problems, the medical community is also paying attention to artificial intelligence technology that enables security threat detection and prediction by self-learning the past abnormal behaviors. In this study, there has collecting and learning the medical information data from integrated Medical-Information-Systems of the medical center and introduce the research methodology which is to develop the AI-based Net-Working Behavior Adaptive Information data. By doing this study, we will introduce all technological matters of rule-based security programs and discuss strategies to activate artificial intelligence technology in the medical information business with the various restrictions.
This paper aims as a prior study to cultivate artificial intelligence professionals at the level of colleges in the future by analyzing healthcare services and technologies using artificial intelligence technology. As artificial intelligence technology is recognized as a key engine or core technology in the future that will create national competitiveness and added value, advanced countries are investing a lot of attention and support in developing technologies as well as human resources at the national level. Korea is also promoting national-level R&D manpower training projects such as AI graduate program support projects, and investing heavily in fostering and securing its own artificial intelligence personnel, mainly by large companies, but there is a lack of artificial intelligence experts. This study analyzes the current status of healthcare services and technologies, industries, and artificial intelligence manpower training using artificial intelligence technology, and proposes directions for fostering artificial intelligence personnel at the level of colleges.
본 논문은 실시간 데이터 분석을 위한 컨테이너 가상화 기술 사용에 대한 효용성을 알아보기 위해 HDP 와 MapR 배포판에 포함된 Spark 를 도커라이징 전과 후 환경에 설치 후 HiBench 벤치마크 프로그램을 이용해 성능을 측정하였다. 그리고 성능 측정치에 대해 대응표본 t 검정을 이용하여 도커라이징 전과 후의 성능 차이가 있는지를 통계적으로 분석하였다. 분석 결과, HDP 는 도커라이징 전과 후에 대한 성능 차이가 있었지만 MapR 은 성능 차이가 없었다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.530-532
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2021
This paper deals with AI education service that enables developers who have completed basic programming education to program in C/C++ language in order to learn big data and artificial intelligence. In addition, a customized development environment configuration system according to the development environment and how the user implements and tests artificial intelligence are explained. And also it has a function to check the effect on artificial intelligence through manipulation of various internal parameters. It is expected that it will be possible to develop artificial intelligence education services without language restrictions through networks in the future.
The purpose of this study is to explore secondary mathematics teachers' perceptions on Artificial Intelligence (AI). For this purpose, we conducted three focus group interviews with 18 secondary in-service mathematics teachers and analyzed their perceptions on AI for math and math for AI. The secondary in-service mathematics teachers perceive that AI allows to implement different types of mathematics instruction but has limitations in exploring students' mathematical thinking and having emotional interactions with students. They also perceive that AI makes it easy to develop assessment items for teachers but teachers' interventions are needed for grading essay-type assessment items. Lastly, the secondary in-service mathematics teachers agree the rationale of adopting the subject <Artificial Intelligence Mathematics> and its needs for students, but they perceive that they are not well prepared yet to teach the subject and do not have sufficient resources for teaching the subject and assessing students' understanding about the subject. The findings provide implications and insights for developing individualized AI learning tools for students in the secondary level, providing AI assessment tools for teachers, and offering professional development programs for teachers to increase their understanding about the subject.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.07a
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pp.203-204
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2020
챗봇이란 인공지능 기반으로 인간과 대화하는 로봇을 일컬으며, 요청과 응답구조로 운영되는 인공지능 프로그램을 말한다. 챗봇은 사용자와 상호작용하기 위해 대화형 인터페이스를 사용하는 소프트웨어로 기존 사용자의 언어를 이해하고 학습하여 인간이 대화하듯이 대화를 하도록 설계되어있다. 챗봇을 사용하는 회사는 인건비를 줄이고 빅데이터를 기반으로 전문적이고 정확한 답변을 제공할 수 있어 활용 효율성이 높은 편이다. 그러나 회사가 챗봇을 적극적으로 도입하고 사용자에게 긍정적인 영향을 줄 것이라는 기대와 달리 사용자는 챗봇을 계속 사용하지 않고있다. 따라서 본 논문은 챗봇 서비스의 지속사용의도에 영향을 미치는 요인들을 파악하고자 한다. 특히 인공지능 특성이 챗봇 서비스 지속적 사용의도에 미치는 영향을 연구한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.07a
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pp.525-527
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2023
본 논문은 2차원적인 문화재 이미지를 모델링 하여, 대한민국의 시대 별 탑의 차이점과 특징을 분석하고 인공지능을 이용한 3D 복원과 구현을 위한 연구이다. 오늘날 현대 사회에서 디지털 매체 및 정보화 시대에서 여러 산업 분야에 적용이 되고 있다. 기존 2D 이미지를 벗어나 문화재의 모습을 다양한 각도에서 쉽게 관찰해 볼 수 있도록 하여, 3D 형태의 복원이 적합하여 연구를 진행하였다. 최근 인공지능 및 기술의 발달로 문화재 정보를 바탕으로 한 3차원 기술을 사용하여 다양한 데이터들과 프로그램을 이용한 모델링이 가능하다. 현재 문화재 복원은 다양한 자료와 전문가의 기술 및 역사적인 기록물 자료에 의존해 복구한다. 이러한 기법의 문화재 복원은 기록에 남길 수 있는 정보 수집의 효율적인 방법이 될 수 있다. 본 연구는 우리나라의 시대별 탑의 특징을 보여주며, 복원이 실제적이고도 구체적인 다각도의 방향에서 더 정밀하고 정확하게 도출하는데 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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