• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.125-134
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• 2019

인공지능 기술은 작동과정에 대한 투명성이 보장되지 않는 수동적 인식 영역에 제한되는 한계점으로 인해, AI가 학습하는 데이터에 의존적인 취약점을 갖는다. 인공지능 학습을 위한 원시데이터는 AI 학습의 고도화를 위한 데이터 품질 확보를 위해 수작업으로 가공과 검수를 해야 하기에 인적 오류가 내재되어 있으며, 데이터의 훼손, 불완전함, 원시데이터와의 차이 등으로 인해 가공데이터를 통한 AI 학습 시 예상 치 못한 결과값을 도출할 수 있다. 이에 본 연구에서는 사이버 보안 관점에서의 접근을 통한 AI 학습데이터의 부정확한 사례 및 사이버보안 공격 방법 분석을 통해 기계학습 전 학습데이터 관리의 필요성을 살펴보고, 학습 데이터 무결성 검증을 위해 블록체인 기반의 학습데이터 환경 모델인 Data-preserving 인공지능 시스템 구축 방향을 제시한다. Data-preserving AI 학습환경 모델은 AI 학습데이터 제공 전 변조되지 않은 데이터로 학습됨을 보장 하여 데이터 가공 시 및 원시데이터 수집을 위한 오픈 네트워크에서의 데이터 제공 및 활용 시 있을 수 있는 사이버 공격, 데이터 변질 등의 위협을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제24권4호
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• pp.391-405
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• 2021

본 연구는 AI 교육을 위해 수학교과에서 다루어야 할 AI 핵심 개념으로 '데이터 수집', '데이터 표현', '데이터 분석', '최적화 및 의사결정' 4가지로 선정하였다. 이를 바탕으로 선택 중심 교육과정의 각 영역별 수학 핵심 개념 및 내용 요소와 대비하여 AI 핵심 개념에 대한 포함 여부를 조사하였다. 또한 <인공지능 수학>의 내용 체계의 적정성을 핵심 개념과 관련 학습 요소 중심으로 살펴보았다. 그 결과 첫째, <인공지능 수학>의 학습 경로를 어떻게 설정할 것인가?, 둘째, <인공지능 수학>의 성격에 관한 재정의 논의가 필요한가?, 셋째, <인공지능 수학>의 핵심 개념 선정 및 용어 선택은 적절한가?, 넷째, <인공지능 수학>의 내용 체계의 관련 학습 요소 제시는 적절한가? 등에 대한 논의가 필요하다는 시사점을 도출하였다.

• 4차산업연구
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• 제3권1호
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• pp.21-32
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• 2023

Purpose - This study focused on the development of a Korean language curriculum to solve the problem of Korean literacy among students from multicultural families. Research design, data, and methodology - A case study was conducted on Sim(2018)'s learner-centered learning model to develop an educational plan including AI technology, which will help students from multicultural families to effectively improve their communication and learning skills by improving their reading, writing, and speaking of Korean. Result - Total of six educational plans using AI technology (Microsoft PowerPoint's drawing function, AutoDraw, and Google's Four-cut cartoons) were developed. Conclusion - The curriculum using AI is expected to greatly contribute to the recovery of language learning ability and confidence in studies necessary to improve learners' language education.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.1693-1699
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• 2019

최근 중학교에서 진행되고 있는 SW 교육은 주로 피지컬 컴퓨팅, 언플러그드 학습 그리고 시범 실습 교육을 위주로 진행되고 있다. 하지만 각각 비용, 흥미유발, 동기부여, 수업 집중 등 여러 가지 측면에서 어려움을 겪고 있다. 또한 체계적인 수업 설계가 이루어지지 않으면 학생들의 수업 이해도나 학업 성취도에 부정적인 영향을 줄 수 있다. 본 논문의 목적은 기존 SW 교육에 활용되던 수업 도구보다 비용의 부담이 적으며 수업 설계에 보조적인 역할을 수행할 수 있는 챗봇을 개발하는 것이다. 이를 활용하여 함수 적용, 알고리즘 설계 및 프로그램 코딩과 같은 코딩이 이루어지는 메커니즘을 이해할 필요가 있는 수업 시나리오에서는 학생들이 챗봇 시스템을 통해 스스로 학습을 가능하여 학생들의 학습에 긍정적인 영향을 미쳤다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권3호
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• pp.527-536
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• 2024

디지털 시대가 도래하면서 인공지능(AI)의 발전과 디지털 기술의 급속한 통합이 일어나고 있다. 이런 변화는 우리 사회에 많은 기회를 제공하지만, 그와 동시에 정보보안에 대한 위협도 증가시키고 있다. 특히 청소년들은 디지털 기술을 손쉽게 받아들이는 '디지털 네이티브'로, 이러한 변화를 선도하는 주역이다. 하지만, 청소년들은 정보보안에 대한 충분한 이해와 지식 없이는 기술을 안전하게 사용하는 데 어려움을 겪을 수 있다. 따라서 본 논문은 영국, 호주, 미국의 청소년 정보보안 교육체계를 살펴보고, 이를 바탕으로 한국에서 청소년 정보보안 교육 도입의 중요성과 효과적인 실행 방안을 제시한다. 이들 국가는 이미 청소년을 대상으로 한 정보보안 교육을 실시하고 있으며, 이는 사이버 위협에 대비하고 미래 사회를 위한 인재를 양성하는 중요한 역할을 하고 있다. 이러한 국제적 추세를 반영하여 한국도 정보보안 교육을 필수적으로 도입하고 청소년들이 기술적, 비기술적 영역을 모두 이해할 수 있도록 교육체계를 마련해야 한다. 이를 통해 청소년들이 디지털 시대의 정보보안에 대비할 수 있는 튼튼한 기반을 마련하고, 미래 사회에서 요구되는 정보보안 역량을 갖출 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.225-226
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• 2023

인공지능 기술이 사회 전반에 확산하며, 인공지능 윤리 문제 또한 큰 이슈가 되었다. 이에 따라 정부, 기업, 연구기관, 국제기구 등 다양한 단체에서 인공지능 기준안을 발표하고 있으나 이러한 인공지능 윤리 기준안을 발표하는 것으로 인공지능 윤리 문제를 해결할 수 없다. 이에 인공지능 윤리교육이 절실히 필요하다. 그러나 학교급에서의 인공지능 윤리교육을 위한 프로그램이 미흡하다. 이러한 상황에서 Moral machine은 인공지능을 위한 윤리교육 도구로 학교급을 막론하고 활발하게 사용되고 있다. 그러나 Moral machine의 딜레마 상황은 교육용으로 다소 부적절한 요소가 있다. 이에 본 연구에서는 인공지능 윤리교육에 적합한 인공지능 윤리 딜레마 문항을 사람이 중심이 되는 인공지능 기준의 3대 원칙을 바탕으로 개발하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권12호
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• pp.229-238
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• 2022

Due to digitization, data has become a tsunami in almost every data-driven business sector. The information wave has been greatly boosted by man-to-machine (M2M) digital data management. An explosion in the use of ICT for farm management has pushed technical solutions into rural areas and benefited farmers and customers alike. This study discusses the benefits and possible pitfalls of using information and communication technology (ICT) in conventional farming. Information technology (IT), the Internet of Things (IoT), and robotics are discussed, along with the roles of Machine learning (ML), Artificial intelligence (AI), and sensors in farming. Drones are also being studied for crop surveillance and yield optimization management. Global and state-of-the-art Internet of Things (IoT) agricultural platforms are emphasized when relevant. This article analyse the most current publications pertaining to precision agriculture using ML and AI techniques. This study further details about current and future developments in AI and identify existing and prospective research concerns in AI for agriculture based on this thorough extensive literature evaluation.

• 융합정보논문지
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• 제12권1호
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• pp.76-82
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• 2022

최근 국내 자연 및 사회재해가 증가하고 있으며, 코로나19, 싱크홀 등 새로운 재난과 자연재해와 사회재난이 결합된 대규모 재난이 빈번하게 발생하고 있다. 재난으로 인한 피해를 감소시키고 재난에 효과적으로 대응하기 위해서는 재난상황에 대한 인식과 기능적 대처과정을 숙지해야 하므로 재난안전교육의 중요성이 대두되고 있다. 행정안전부는 54개 전문 재난안전교육기관을 통해 재난안전 종사자를 대상의 재난안전교육을 실시하고 있으나 표준재난안전교육과정의 부재로 기관별로 다른 커리큘럼을 운영하고 있으며 기관별 교육내용이 중복되고, 재난안전체험시설도 부족하다. 이는 재난안전요원이 실제 재난현장에 대한 경험이 부족하여 재난에 효과적으로 대응하기 어렵게 만든다는 문제점이 있다. 또한 다른 교육 분야와 달리 재난안전교육 콘텐츠 분야와 인공지능(AI) 등 신기술 간의 연계가 아직 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 자연재난을 중심으로 국내 재난안전교육기관 및 내용의 현황과 문제점을 조사 및 분석하였다. 이를 바탕으로 통일된 재난안전 표준 교육과정 수립, 가상현실 기술 및 인포테인먼드 기술을 활용한 재난안전교육 체험 콘텐츠 제작 및 보급, 모바일 AI 튜터링 서비스 개발 등의 국내 재난안전교육 콘텐츠의 개선방안을 제시하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권2호
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• pp.319-334
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• 2024

본 연구의 목적은 인공지능 수학교과서의 최적화 내용에서 사용하는 구체적 대상이 명명하기와 담론적 조작을 통해 담론적 대상으로 전환되는 과정을 분석함으로써 인공지능 기반 수학적 대상들에 대한 담론적 구성을 밝히는 것이었다. 이러한 목적을 달성하기 위해 5종의 고등학교 인공지능 수학교과서의 최적화 내용에서 사용하는 구체적 대상을 추출하고, 담론적 대상을 분석할 수 있는 인공지능 기반 수학적 대상들에 대한 담론적 구성과 담론적 조작 분석틀을 개발하였다. 연구 결과, 최적화 내용의 손실함수 단원과 경사하강법 단원에서 사용하는 구체적 대상은 총 15개였으며, 명명하기와 담론적 조작을 통해 추상적 담론 대상으로 창발하는 구체적 대상은 1개인 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 문서화된 교육과정 측면에서 인공지능 기반 수학적 대상들에 대한 담론적 구성을 구체화하고 학생들이 인공지능 기반 수학적 담론을 탐구적으로 개발할 수 있는 실천 방안을 제공할 수 있다는데 그 의의가 있을 뿐 아니라, 인공지능 기반 수학적 대상에 대한 효과적인 담론적 구성과정과 교육과정 개발에 시사점을 제공할 수 있을 것이다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제9권1호
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• pp.169-186
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• 2024

본 연구는 중소기업의 AI 도입 확대를 위한 수용요인을 분석하고 실무적, 정책적 시사점을 도출하는 것이다. 이를 위해 전국에 소재한 제조, 서비스, 정보통신 분야 등 다양한 업종의 중소기업 315명을 대상으로 AI 수용요인을 실증 분석하였다. UTAUT를 기반으로 의사결정 신뢰성, 지각된 인식, 정책지원, 교육훈련, 인지된 비용, 지각된 위험성, 시스템 복잡성의 영향력을 검증한 결과, 의사결정 신뢰성은 성과기대와 사회적 영향에 긍정적인 영향을, 지각된 인식은 성과기대와 노력기대에 긍정적인 영향을, 정책지원은 사회적 영향과 촉진조건에 긍정적 영향을 교육훈련은 노력기대 및 촉진조건에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 인지된 비용은 사회적 영향과 촉진조건에 부정적 영향을 미치며 지각된 위험성은 성과기대와 사회적 영향에 부정적인 영향을 미쳤다. 시스템 복잡성은 노력기대에 부정적인 영향을 미쳤으나 촉진조건에는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 산업계의 AI 확산을 위한 기초 연구로 폭넓게 활용되고, 중소기업의 AI 도입을 촉진할 수 있도록 실무적, 정책적 시사점을 제공하기를 기대한다.