• 제목/요약/키워드: AI, Education

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초등과정 인공지능 학습원리 이해를 위한 보드게임 기반 게이미피케이션 교육 실증 (Development of a board game-based gamification learning model for training on the principles of artificial intelligence learning in elementary courses)

  • 김진수;박남제
    • 정보교육학회논문지
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    • 제23권3호
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    • pp.229-235
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    • 2019
  • 게이미피케이션은 수업에 게임의 요소나 게임을 접목함으로서 학생의 흥미도를 향상시키고, 직접 참여할 수 있는 환경을 조성함으로서 보다 뛰어난 학업성취도 향상을 도우며, 이와 같은 게이미피케이션을 인공지능이라는 IT기술에 융합함으로서 초등 과정을 대상으로 핵심원리를 학습할 수 있는 교육과정을 제안한다. 제안된 교육과정은 인공지능의 학습방법에 대해 보드 게임형식으로 학습함으로서 초등 과정의 피학습자에 수준에 맞추어 원리를 이해할 수 있도록 돕는다. 이와 같은 게임의 요소를 접목한 학습방법은 피학습자에게 IT원리를 학습할 수 있도록 함으로서 다양한 관점에서 대상을 이해하는 능력을 키우고, 컴퓨팅 사고력을 강화한다. 제안된 게이미피케이션을 접목한 초등 인공지능 교육과정은 최근 2015 교육과정에서부터 크게 부각되고 있는 정보과학 교육과정의 발전에 이바지 할 수 있을 것으로 예상된다.

효율적인 경로 선택을 위한 Q-Learning 정책 및 보상 설계 (Q-Learning Policy and Reward Design for Efficient Path Selection)

  • 용성중;박효경;유연휘;문일영
    • 한국항행학회논문지
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    • 제26권2호
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    • pp.72-77
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    • 2022
  • 강화학습의 기법 중 Q-Learning은 주어진 상태에서 행동을 수행하면서 미래의 효율적인 기댓값을 예측하는 Q 함수를 학습하면서 최적의 정책을 학습하는 것이다. Q-Learning은 강화학습의 기본적인 알고리즘으로 많이 활용하고 있다. 본 논문에서는 Q-Learning을 바탕으로 정책과 보상을 설계하여 효율적인 경로를 선택하고 학습하는 효용성에 대하여 연구하였다. 또한 Frozen Lake 게임의 8x8 그리드 환경에 동일한 학습 횟수를 적용하여 기존 알고리즘 및 처벌 보상 정책과 제시한 처벌강화 정책의 결과를 비교하였다. 해당 비교를 통해 본 논문에서 제시한 Q-Learning의 처벌강화 정책이 통상적인 알고리즘의 적용보다 학습 속도를 상당히 높일 수 있는 것으로 분석되었다.

우간다 루웨로 지역 여성 청소년의 성생식보건 교육 수요 (Reproductive Health Education Needs of Adolescent Girls in Luwero district, Uganda)

  • 송은미;권영대;노진원
    • 산업과 과학
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    • 제2권2호
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    • pp.31-41
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    • 2023
  • 본 연구는 우간다의 루웨로 지역 여성 청소년을 대상으로 성생식보건 교육의 수요, 접근장벽, 제약을 파악하기 위해 수행되었다. 루웨로 지역의 14-26세 젊은 여성 55명을 대상으로 설문조사를 실시하고 교사, 의료인력 등 40명의 이해관계자를 대상으로 면담을 진행하였다. 연구 결과, 응답자 대부분은 성생식보건 정보를 학교를 통해 얻는 것으로 답하였으며(87%) 의료기관에서 성생식보건 서비스를 받기를 선호하였다(58%). 응답자들의 절반 이상은 자원 부족이나 문화적 장벽으로 성생식보건 정보를 얻는데 어려움을 경험하였고 학교와 의료기관이 보건 정보를 제공하는 가장 중요한 장소라는 점을 강조하였다. 따라서 여성 청소년의 성생식보건 교육 접근성을 높이기 위해 학교와 의료기관의 협력이 요구된다.

영상 추천 서비스의 개선을 위한 영상 미디어의 메타데이터 자동생성 방법에 대한 연구 (A Research on the Method of Automatic Metadata Generation of Video Media for Improvement of Video Recommendation Service)

  • 유연휘;박효경;용성중;문일영
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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    • pp.281-283
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    • 2021
  • 국내 OTT(Over-the-top media service) 시장의 추천 서비스에서 거론되는 대표 업체는 Youtube와 Netflix이다. Youtube는 여러 방법을 거쳐 2016년부터 이용자의 시청 시간을 기록하여 이용하는 알고리즘을 머신러닝에 도입하면서 개인화된 추천을 본격화하였고, Netflix는 사용자의 선택한 영상, 시청 시간대, 영상 시청 기기 등 정보 수집을 통해 이용자를 분류하고 비슷한 시청 패턴을 가진 사람들을 같은 그룹에 묶는 방식과 영상을 직접 시청 후 사람이 태그(메타데이터)를 직접 기록하여 사용자로부터 수집한 정보와 영상에 붙은 태그 정보를 이용한다. 본 논문에서는 수기로 작성하던 영상 미디어의 메타데이터를 자동으로 생성하여 영상미디어의 추천을 개선하기 위한 방법을 제안하고자 한다.

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미디어 초개인화 추천을 위한 YCrCb 컬러 모델 분석을 통한 영상의 메타데이터 추출에 대한 연구 (A Research on Image Metadata Extraction through YCrCb Color Model Analysis for Media Hyper-personalization Recommendation)

  • 박효경;용성중;유연휘;문일영
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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    • pp.277-280
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    • 2021
  • 최근 높은 접근성을 기반으로 다양한 콘텐츠가 양산됨에 따라 미디어 콘텐츠 시장이 더욱 활성화되고 있다. 사용자들은 취향에 맞는 콘텐츠를 찾고자 하며, 각 플랫폼에서 콘텐츠의 개인화 추천을 위해 경쟁하고 있다. 효율적인 추천시스템을 위해서는 양질의 메타데이터가 필요하다. 기존의 플랫폼들은 영상의 메타데이터를 사용자가 직접 입력하는 방식을 취하고 있다. 이는 많은 양의 데이터를 처리하는 데에 시간과 비용을 낭비하게 할 것이다. 본 논문에서는 미디어 초개인화 추천을 위해서 영화예고편을 바탕으로, 영상의 YCrCb 컬러 모델을 기반으로 키프레임을 추출하고, 인공지능의 지도학습을 통해 영화 장르를 구별하고 추후 메타데이터 생성을 위한 활용방안을 제안하고자 한다.

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ChatGPT를 활용한 예비교사의 수학수업설계 분석 (An Analysis of Pre-service Teachers' Mathematics Lesson Design Using ChatGPT)

  • 이유진
    • 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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    • 제37권3호
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    • pp.497-516
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    • 2023
  • 본 연구의 목적은 예비교사들의 ChatGPT에 대한 인식과 ChatGPT를 활용하여 구안한 수업설계의 특징을 분석함으로써 ChatGPT를 활용한 교사의 수업설계역량 신장에 대한 가능성을 탐색하는 것이다. 이를 위해 예비교사의 인식을 조사하기 위한 설문조사를 실시하였으며, ChatGPT를 활용하여 작성된 수업설계지를 수학수업의 설계 요소, 대화 및 정보 처리 유형의 관점에서 분석하였다. 그 결과 예비교사들은 ChatGPT 활용에 다소 소극적인 태도를 보이는 것으로 보이며, 교사의 중재 가능성과 ChatGPT의 특성이 ChatGPT 활용에 관한 인식에 영향을 주는 것으로 나타났다. 더불어 예비교사들은 주로 동기유발 활동과 배운 내용을 적용하는 놀이 활동에 ChatGPT를 활용했으며, 개인마다 ChatGPT를 활용하는 수준, 즉 ChatGPT와의 대화 양상과 정보 처리 양상에 차이를 보였다. 이와 같은 연구 결과를 토대로 ChatGPT를 활용한 교사의 전문성 신장 및 교사 교육에 대한 가능성을 탐색하였다.

영상 콘텐츠의 오디오 분석을 통한 메타데이터 자동 생성 방법 (Method of Automatically Generating Metadata through Audio Analysis of Video Content)

  • 용성중;박효경;유연휘;문일영
    • 한국항행학회논문지
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    • 제25권6호
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    • pp.557-561
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    • 2021
  • 영상 콘텐츠를 사용자에게 추천하기 위해서는 메타데이터가 필수적인 요소로 자리 잡고 있다. 하지만 이러한 메타데이터는 영상 콘텐츠 제공자에 의해 수동적으로 생성되고 있다. 본 논문에서는 기존 수동으로 직접 메타데이터를 입력하는 방식에서 자동으로 메타데이터를 생성하는 방법을 연구하였다. 기존 연구에서 감정 태그를 추출하는 방법에 추가로 영화 오디오를 통한 장르와 제작국가에 대한 메타데이터 자동 생성 방법에 대해 연구를 진행하였다. 전이학습 모델인 ResNet34 인공 신경망 모델을 이용하여 오디오의 스펙트로그램으로부터 장르를 추출하고, 영화 속 화자의 음성을 음성인식을 통해 언어를 감지하였다. 이를 통해 메타데이터를 생성 인공지능을 통해 자동 생성 가능성을 확인할 수 있었다.

The Effect of the Project Learning Method on the Learning Flow and AI Efficacy in the Contactless Artificial Intelligence Based Liberal Arts Class

  • Lee, Ae-ri
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제27권8호
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    • pp.253-261
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    • 2022
  • 본 연구에서는 컴퓨터 비전공자 대상의 인공지능 교양 교육을 위한 프로젝트 학습법을 적용한 후 교육적 효과를 파악하고자 한다. 실험집단과 통제집단 각각의 학습몰입, 인공지능 효능감의 향상 정도를 파악하기 위하여 각 집단 내에서 대응표본 t-검정을 실시하였고, 수업 후 실험집단과 통제집단의 학습몰입과 인공지능 효능감에 대한 사전검사와 사후검사의 통계적 효과를 알아보기 위해 독립표본 t-검정을 실시하였다. 그 결과 실험집단과 통제집단은 각각 수업 전과 후 학습몰입과 인공지능 효능감에서 유의미한 향상을 보였다. 인공지능 수업에서 프로젝트 학습방법을 적용한 실험군과 이론과 실습만 진행한 통제집단 간의 학습몰입은 통계적으로 유의한 차이가 없었지만, 프로젝트 학습방법을 적용한 실험집단은 이론과 실습만 진행한 통제집단에 비해 인공지능의 효능감이 유의미한 수준으로 향상되었음을 확인하였다.

A Study on the Protection of Biometric Information against Facial Recognition Technology

  • Min Woo Kim;Il Hwan Kim;Jaehyoun Kim;Jeong Ha Oh;Jinsook Chang;Sangdon Park
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제17권8호
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    • pp.2124-2139
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    • 2023
  • In this article, the authors focus on the use of smart CCTV, a combnation of biometric recognition technology and AI algorithms. In fact, the advancements in relevant technologies brought a significant increase in the use of biometric information - fingerprint, retina, iris or facial recognition - across diverse sectors. Both the public and private sectors, with the developments of biometric technology, widely adopt and use an individual's biometric information for different reasons. For instance, smartphone users highly count on biometric technolgies for the purpose of security. Public and private orgazanitions control an access to confidential information-controlling facilities with biometric technology. Biometric infomration is known to be unique and immutable in the course of one's life. Given the uniquness and immutability, it turned out to be as reliable means for the purpose of authentication and verification. However, the use of biometric information comes with cost, posing a privacy issue. Once it is leaked, there is little chance to recover damages resulting from unauthorized uses. The governments across the country fully understand the threat to privacy rights with the use of biometric information and AI. The EU and the United States amended their data protection laws to regulate it. South Korea aligned with them. Yet, the authors point out that Korean data aprotection law still requires more improvements to minimize a concern over privacy rights arising from the wide use of biometric information. In particular, the authors stress that it is necessary to amend Section (2) of Article 23 of PIPA to reflect the concern by changing the basis for permitting the processing of sensitive information from 'the Statutes' to 'the Acts'.

BIM 운용 전문가 시험을 통한 ChatGPT의 BIM 분야 전문 지식 수준 평가 (Evaluating ChatGPT's Competency in BIM Related Knowledge via the Korean BIM Expertise Exam)

  • 최지원;구본상;유영수;정유정;함남혁
    • 한국BIM학회 논문집
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    • 제13권3호
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    • pp.21-29
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    • 2023
  • ChatGPT, a chatbot based on GPT large language models, has gained immense popularity among the general public as well as domain professionals. To assess its proficiency in specialized fields, ChatGPT was tested on mainstream exams like the bar exam and medical licensing tests. This study evaluated ChatGPT's ability to answer questions related to Building Information Modeling (BIM) by testing it on Korea's BIM expertise exam, focusing primarily on multiple-choice problems. Both GPT-3.5 and GPT-4 were tested by prompting them to provide the correct answers to three years' worth of exams, totaling 150 questions. The results showed that both versions passed the test with average scores of 68 and 85, respectively. GPT-4 performed particularly well in categories related to 'BIM software' and 'Smart Construction technology'. However, it did not fare well in 'BIM applications'. Both versions were more proficient with short-answer choices than with sentence-length answers. Additionally, GPT-4 struggled with questions related to BIM policies and regulations specific to the Korean industry. Such limitations might be addressed by using tools like LangChain, which allow for feeding domain-specific documents to customize ChatGPT's responses. These advancements are anticipated to enhance ChatGPT's utility as a virtual assistant for BIM education and modeling automation.