• 정보교육학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.273-284
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• 2022

본고의 목표는 데이터 편향 인식 교육에서 기계학습 플랫폼의 사용을 제안하는 것이다. 학습자들이 인공지능 데이터 및 시스템을 다루거나 인공지능윤리 요소 중 데이터 편향에 의한 피해를 방지하고자 할 때 인지할 수 있는 역량을 배양할 수 있다. 구체적으로, 머신러닝포키즈를 활용해 데이터편향 학습을 하는 방법을 AI야구심판 사례를 통해 제시한다. 학습자는 구체적 주제선정, 선행연구 검토, 기계학습 플랫폼에서 편향/비편향 데이터의 입력 및 테스트 데이터 구성, 기계학습의 결과 비교, 결과를 통해 얻을 수 있는 데이터 편향에 대한 함의를 제시한다. 이러한 과정을 통해서 학습자는 인공지능 데이터 편향이 최소화되어야 한다는 점과 데이터 수집 및 선정이 사회에 미치는 영향을 체험적으로 배울 수 있다. 이 학습방법은 문제기반의 자기주도 학습의 용이성, 코딩교육과의 결합가능성, 그리고 인문사회적 주제와 인공지능 리터러시와 결합을 추동한다는 의의를 가진다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.1212-1215
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• 2017

현재 출시되는 AI스피커들의 기능들을 재현하면서 문제점을 찾아서 보완하고 특히 우리나라 1인 가구의 급격한 증가로 인한 다양한 사회 문제들의 해소 방안으로 표정인식을 통해 먼저 사용자에게 다가가는 감정적인 대화가 가능한 인공지능 서비스와 인터넷 환경에 무관한 홈 IoT 제어 그리고 시각데이터 제공이 가능한 다중 AI 스피커를 제작 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.373-374
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• 2023

본 논문에서는 예비유아교사를 위한 디지털교육(인공지능포함) 방안을 제시하며, 이에 맞는 교과목 설계 및 운영에 관한 연구입니다. 최근 4차 산업혁명시대를 맞아 교육부에서 유아교사 자격취득을 위한 세부기준을 발표했는데, 교직과목 중 교직소양영역에 디지털교육을 반드시 포함하도록 하였습니다. 이는 디지털교육의 중요성을 인식하고 교과 과정에 디지털 이해, 디지털 교과 융합교육, 디지털 활용 교육, 디지털윤리 등을 균형있게 학습하도록 하고 있다. 특히 유아교육분야는 유아교사로서 디지털 이해, 활용 및 소양 뿐 만 아니라 유아교육에서 디지털 교과 융합, 인공지능 교육 등을 학습시키는 방안 역시 중요하므로 본 교과목을 통해 미래사회를 주도하는 유아교육분야에 기여하는 바가 크다. 따라서 전문적이고 체계적으로 본 교과목을 설계 및 운영 방안을 제시하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.511-514
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• 2019

인공지능이 정형화된 수치 데이터뿐만 아니라 비정형 데이터까지도 인식해야하는 시대가 왔다. 보안 분야 이외에도 사회 전반에서 숫자 인식을 활용하고 점차 확대되고 있다. 숫자인식을 위해 인공신경망을 이용하였다. 인공신경망은 입력 층, 중간 층, 출력 층으로 이루어져 있다. 각 층은 노드와 노드들을 연결하는 가중치로 구성되어 있다. data set을 입력 값으로 하여 각각의 가중치를 곱한다. 오차역전파법을 이용하여 가중치 값을 갱신한다. 갱신하는 과정에서 학습률과 가중치 조정을 통해 결과 값의 정확도를 연구한다. 궁극적으로 학습된 data set과 인공신경망 알고리즘을 이용하여 손 글씨로 된 숫자를 인식한다. 실험에서 학습률과 중간층의 노드 개수를 조정하여 인식률을 높여간다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.312-314
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• 2020

사회적 취약계층을 화재, 재난 등의 위협뿐만 아니라 프라이버시 침해로부터도 보호할 수 있는 지능형 스마트 홈 CCTV이다. 해당 연구는 소프트웨어 중심의 작품으로 어떠한 CCTV에도 적용할 수 있도록 하였다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제34권3호
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• pp.231-237
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• 2011

복잡한 사회의 정보와 혼란 속에 청소년들의 자기인식과 자기실현을 위하여 중요한 심리, 성격적 요인이라고 할 수 있는 요인 중 하나가 자아존중감(Self-Esteem)이다. 이에 본 연구는 전국의 방사선과 대학생들을 편의추출하여 방사선과 대학생들의 일반적 특성 중 자아존중감에 미치는 요인을 찾아보고 또 감성지능이 자아존중감에 미치는 요인을 찾아봄으로써, 방사선과 학생을 지도하고 가르치는 환경과 방향을 제언하고자 한다. 연구결과 일반특성에서는 연령은 전반적 자아존중감에, 성별과 성적은 사회적 자아존중감에, 건강은 전반적 자아존중감, 사회적 자아존중감, 가정에서 자아존중감에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 감성지능은 타인감성이해가 전반적 자아존중감에 미치는 영향을 제외하고 모두 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제37권1호
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• pp.43-60
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• 2003

정보활용능력이 지식정보사회에 있어서 하나의 리터러시로 등장하면서 정보교육(ILI)은 학교도서관의 주요 역할로 인식되고 있다. 효과적으로 학교도서관 정보교육을 전개하기 위해서는 다양한 체험을 제공하고, 학생들의 동기 유발과 적극적인 참여를 유도할 수 있는 교수학습 활동 모형이 필요하다. 이에 본고에서는 인간의 다양한 지적 능력과 이에 적합한 활동을 강조하는 다중지능이론(multiple intelligences theory)을 바탕으로 학교도서관 정보교육의 교수학습 활동 모형을 개발하고, 이를 전개할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

• 정보화정책
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• 제24권2호
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• pp.3-19
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• 2017

본 연구는 최근 인공지능 바둑프로그램인 알파고 대국 이후 관심이 급증되고 있는 지능정보시대의 도래에 대한 관련 연구들을 정리하여 지능정보시대에 관한 이슈들을 전망해 보고 이에 대한 정책적 대응의 방향성을 모색해보고자 하였다. 예상과는 달리 지능정보시대를 연구한 실증적인 논문이 아직은 부족한 상태임을 알게 되었다. 광범위한 연구동향 분석의 리뷰를 하기 에는 연구의 축척이 이루어지지 못한 상태이며 그러나 주요 보고서 및 연구를 중심으로 미래에 도래할 지능정보시대의 모습과 이슈를 조망해보고 해외사례 및 우리나라 사례를 통해 정책적 대응 방향성을 모색해 보았다. 이러한 대응 모색으로는 크게 기술연속성의 확보, 정책 및 제도 정비, 인식 문화 수용성 증대라는 세 가지 영역에서 다양한 내용들이 제언되었다. 특히 정부의 기대되는 역할에는 공공분야에 파급력이 클, 국민생활에 체감이 될 스마트 시티, 도심재생사업에 관한 지능정보 기술의 활용이 바람직할 것으로 본다. 추후 이러한 제언된 내용들에 관한 시급성과 파급력에 관한 우선순위 설정의 논의와 연구가 있어야 하겠다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.279-306
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• 2022

공공기관과 정부는 시민에게 음성 기반 서비스 챗봇을 제공함으로써 시민 복지를증진하고 사회적 취약계층과 원활한 공공소통을 도모할 수 있다는 전제로 논의를 전개한다. 이 논문의 연구 목적은 지능형 정부가 ICT를 기반으로 조직 내외 지식 및 정보를 데이터화하고 체계화하여 능률적으로 관리하고 시민들, 특히 취약계층의 정보 접근과 활용을 용이하게 하여 신속하고 효율적인 행정서비스를 제공해 줄 방안을 제안하기 위함이다. 연구방법으로 소규모 설문조사를 통해 음성기반 서비스 제공을 앞둔 공공기관에 대한 시민들의 태도, 인식 및 기대가 긍정적임을 확인하고, 인공지능에 관한 지식을 갖춘 전문가들 인터뷰를 통해 음성기반 서비스에 필요한 기술적 측면과 공공기관 음성기반서비스 제공의 의의 및 필요성, 구축시 고려해야 할 제반사항들과 정책적 제언, 시사점을 살펴보고 한계 및 연구발전에 대해 고민해본다. 결과적으로, 챗봇의 음성기반서비스는 더 폭넓은 시민들이 지능형 정부에 참여를 실현하며, 정보 접근성을 강화하고 사회적 취약계층의 인권 및 기본권 보장·강화하는 사회적 배려와 디지털 포용을 실천하는 계기와 발판을 제공함에 큰 의의를 지닌다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.103-128
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• 2021

최근 주식의 수익률과 거래량을 설명하는 주요 요인으로서 투자자의 관심도와 주식 관련 정보 전파의 영향력이 부각되고 있다. 또한 인공지능과 같은 혁신 신기술을 개발보급하거나 활용하려는 기업의 경우 거시환경 및 시장 불확실성 때문에 기업의 미래 주식 수익률과 주식 변동성을 예측하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 이는 인공지능 활성화의 장애요인으로 인식되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 인공지능 관련 기술 키워드의 인터넷 검색량을 투자자의 관심 척도로 사용하여, 기업의 주가 변동성을 예측하는 기계학습 모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 심층신경망 LSTM(Long Short-Term Memory)과 벡터자기회귀(Vector Autoregression)를 통해 주식시장을 예측하고, 기술의 사회적 수용 단계에 따라 키워드 검색량을 활용한 주가예측 성능 비교를 통해 기업의 투자수익 예측이나 투자자들의 투자전략 의사결정을 지원하는 주가 예측 모형을 구축하였다. 또한 인공지능 기술의 세부 하위 기술에 대한 분석도 실시하여 기술 수용 단계에 따른 세부 기술 키워드 검색량의 변화를 살펴보고 세부기술에 대한 관심도가 주식시장 예측에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 키워드를 선정하여, 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 5년간의 인터넷 주별 검색량 데이터와 코스닥 상장 기업의 주가 및 거래량 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 분석 결과 인공지능 기술에 대한 키워드 검색량은 사회적 수용 단계가 진행될수록 증가하는 것으로 나타났고, 기술 키워드를 기반으로 주가예측을 하였을 경우 인식(Awareness)단계에서 가장 높은 정확도를 보였으며, 키워드별로 가장 좋은 예측 성능을 보이는 수용 단계가 다르게 나타남을 확인하였다. 따라서 기술 키워드를 활용한 주가 예측 모델 구축을 위해서는 해당 기술의 하위 기술 분류를 고려할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 혁신기술을 기반으로 기업의 투자수익률을 예측하기 위해서는 기술에 대한 대중의 관심이 급증하는 인식 단계를 포착하는 것이 중요하다는 점을 시사한다. 또한 최근 금융권에서 선보이고 있는 빅데이터 기반 로보어드바이저(Robo-advisor) 등 투자 의사 결정 지원 시스템 개발 시 기술의 사회적 수용도를 세분화하여 키워드 검색량 변화를 통해 예측 모델의 정확도를 개선할 수 있다는 점을 시사하고 있다.