The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.23
no.4
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pp.49-59
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2020
At the beginning of the discussion of AI education in K-12 education, the study was conducted to develop and apply an AI education program based on Design Thinking and analyze the effects of the AI education programs. In the AI education program, students explored and defined the AI problems they were interested in, gathered the necessary data to build an AI model, and then developed a project using scratch. In order to analyze the effectiveness of the AI education program, the change of learner's perception of the value of AI and the change of AI efficacy were analyzed. The overall perception of the AI project was also analyzed. As a result, AI efficacy was significantly increased through the experience of carrying out the project according to the Design Thinking process. In addition, the efficacy of solving problems with AI was influenced by the level of use of programming languages. The learner's overall perception of the AI project was positive, and the perceptions of each stage of the AI project (AI problem understanding and problem exploration, practice, problem definition, problem solving idea implementation, evaluation and presentation) was also positive. This positive perception was higher among students with high level of programming language use. Based on these results, the implications for AI education were suggested.
After COVID-19, hotel industry is rapidly experiencing changes in the business environment, and under the influence of the Fourth Industrial Revolution, hotel industry is striving to secure competitive advantages through differentiation, including the use of big data and the IoT in service provision, as well as the introduction of artificial intelligence(AI) robot services. This study analyzed the perceived value of AI robot services and their impact on usage attitudes and behavioral intentions of customers who have used hotels that have introduced AI robot services. The results of the study showed that the value of robot services perceived by customers who have used robot services in hotels is categorized into three dimensions: social, experiential, and functional, and all of them have a positive effect on usage attitudes, with social, functional, and experiential values having a positive effect on usage attitudes in that order. Attitude toward use was also analyzed to have a positive effect on behavioral intention, which is consistent with the value-attitude-behavior model. Therefore, it is necessary for hotels to improve the satisfaction of hotel guests through diversified services of AI robot service.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.5
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pp.69-76
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2022
In this paper, we presented the contents and methods of AI classes using AI platforms. First, we extracted the content elements of each stage of the AI class using the AI education platform from experts. Classes using the AI education platform were divided into 5 stages and 25 class elements were selected. We also conducted a survey of 82 teachers and analyzed the factors that they acted importantly at each stage of the AI platform class. As a result of the analysis, teachers regarded the following contents as important factors for each stage that are AI model preparation stage (the learning stage of the AI model), problem recognition stage (identification of problems and AI solution potential), data processing stage (understanding the types of data), AI modelingstage (AI value and ethics), and problem solvingstage (AI utilization in real life).
한국은 2025년 전체 인구 중 65세 이상 인구가 20%을 상회하는 초고령 사회 진입이 전망되면서 노화수준에 맞는 고령친화적인 제품서비스 공급이 요구된다. 특히 시니어 소비자가 사용하기 편리한 인터페이스를 갖춘 서비스가 필요하다. 이에 시니어들은 노화(aging)에 대한 문제의식에 비용을 지불하며 젊은 소비자들과 유사한 소비행태를 보이고, 노화 수준별 건강 유지 및 건강 불안, 돌봄 공백, 사회적 고립 증가 등 사회문제가 복합적으로 심화되면서 고령친화적인 스마트한 Aging Service 공급이 요구된다. 이러한 시기와 맞물려 with코로나시대 시니어 소비자가 사용하기 편리한 인터페이스를 갖는 제품·서비스로 4차 산업혁명의 중심인 AI(Artificial Intelligence)와 정보통신 기술의 노력이 가시화되고 있다. 따라서 IT 기술에 덧입혀 시니어들의 욕구에 부합하는 AI 음성인식 기능을 탑재한 제품 및 서비스가 향후 고령친화산업 성장을 주도할 것으로 전망된다. 이에 본 연구는 '고령친화 AI 음성 O2O 서비스'의 서비스 가치가 태도와 이용의도에 영향을 미치는가를 분석하기 위해 선행이론을 토대로 전문가 델파이 방법을 통해 고령친화 AI 음성 O2O 서비스의 정의를 도출하고 실증분석으로 '고령친화 AI 음성 O2O 서비스'의 서비스가치(상황기반 제공성, 즉시연결성, 위치정확성)와 태도 및 이용의도간의 인과관계를 조사하기 위해 본 연구를 진행하였다.
This paper examine how acceptance of AI robots can be achieved according to occupational groups when the discourse on human labor and occupation changes due to the new industrial revolution is spreading steadily. Previous research on the acceptance of new technologies and products has predicted use behavior through subjective beliefs and values that do not change well over the short term. Therefore, this study compares the beliefs, values, and use intention of AI robots according to occupation. As a result, the subjective belief factor for AI robots was classified into belief in rationality(reason) and belief in benevolence(emotion). The value factors were divided into acceptance value(role performance, communication, social comparison) and avoidance value(risk, complexity). There was a significant difference in the effect of these on the use intention of AI robot by occupation and employment types. This result suggests that there are gaps in the occupation group at the rate of technology acceptance, as opposed to the existing prediction that AI robots will be rapidly expanded by professionals.
Through the Ukraine-Russia war, the military importance of drones is being reassessed, and North Korea has completed actual verification through a drone provocation towards South Korea at 2022. Furthermore, North Korea is actively integrating artificial intelligence (AI) technology into drones, highlighting the increasing threat posed by drones. In response, the Republic of Korea military has established Drone Operations Command(DOC) and implemented various drone defense systems. However, there is a concern that the efforts to enhance capabilities are disproportionately focused on striking systems, making it challenging to effectively counter swarm drone attacks. Particularly, Air Force bases located adjacent to urban areas face significant limitations in the use of traditional air defense weapons due to concerns about civilian casualties. Therefore, this study proposes a new passive air defense method that aims at disrupting the object detection capabilities of AI models to enhance the survivability of friendly aircraft against the threat posed by AI based swarm drones. Using laser-based adversarial examples, the study seeks to degrade the recognition accuracy of object recognition AI installed on enemy drones. Experimental results using synthetic images and precision-reduced models confirmed that the proposed method decreased the recognition accuracy of object recognition AI, which was initially approximately 95%, to around 0-15% after the application of the proposed method, thereby validating the effectiveness of the proposed method.
Heesun Yang;Seonghyeok Ahn;Seung-Hyun Kim;Seong-Joo Kang
Journal of the Korean Chemical Society
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v.68
no.3
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pp.160-175
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2024
The purpose of this study is to examine the effects of a Chemistry I class based on an artificial intelligence (AI) classification model. To achieve this, the research investigated the development and application of a class utilizing an AI classification model in Chemistry I classes conducted at D High School in Gyeongbuk during the first semester of 2023. After selecting the curriculum content and AI tools, and determining the curriculum-AI integration education model as well as AI hardware and software, we developed detailed activities for the program and applied them in actual classes. Following the implementation of the classes, it was confirmed that students' self-efficacy improved in three aspects: chemistry concept formation, AI value perception, and AI-based maker competency. Specifically, the chemistry classes based on text and image classification models had a positive impact on students' self-efficacy for chemistry concept formation, enhanced students' perception of AI value and interest, and contributed to improving students' AI and physical computing abilities. These results demonstrate the positive impact of the Chemistry I class based on an AI classification model on students, providing evidence of its utility in educational settings.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.11a
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pp.1025-1027
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2022
도시화가 급속도로 진행됨에 따라서 일상생활에서 생활폐기물의 관리와 처리에 대한 문제가 심각해지고 있다. 이 문제를 해결하고자 어플리케이션을 통해 생활폐기물 처리를 쉽게 할 수 있는 시스템을 제안한다. '싹처리'는 편리성, 정확성, 확장성, 수익성을 가지고 (중)대형 생활 폐기물 처리하는 딥러닝 어플리케이션이다. 어플리케이션 내의 저장된 딥러닝 과정으로 학습되어진 생활폐기물 분류 모델을 통해 폐기물 사진을 자동 인식하는 과정으로 누구나 쉽게 폐기물 배출을 신청할 수 있다. 정확한 딥러닝 알고리즘과 전이학습, 데이터 검수 등을 통해 높은 성능의 사물 자동 인식을 할 수 있다. 이 시스템을 통해 임산부, 장애인, 독거노인 등의 사회적 약자는 불필요한 과정 없이 손쉽게 폐기물을 처리할 수 있고, 더 나아가 중고시장의 활성화에 기여할 수 있는 가치가 있다.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.5
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pp.707-719
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2023
In the Fourth Industrial Revolution era, AI technologies, such as Chat GPT, have moved beyond assisting to actively analyzing data and providing solutions. This research assessed Chat GPT's e-service quality's influence on perceived value, innovativeness, and subsequent learning outcomes. Findings revealed that while ease of use and responsiveness weren't significant, safety and reliability were positively related to perceived value and innovativeness. A negative correlation was found between trustworthiness and perceived value. Users who saw Chat GPT as valuable and innovative experienced enhanced learning. The study emphasizes the need for guidelines in deploying Chat GPT academically. Given Chat GPT's recent introduction, further nuanced research is necessary.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2021.10a
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pp.532-535
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2021
다양한 SNS 플랫폼이 등장하고, 이용자 수가 급증함에 따라 온라인에서 얻을 수 있는 정보의 활용 가치가 높아지고 있다. 문장은 자연어 처리 시스템의 기본적인 단위이므로 주어진 문서로부터 문장의 경계를 인식하는 작업이 필수적이다. 공개된 문장 경계 인식기는 SNS 문서에서 좋은 성능을 보이지 않는다. 본 논문에서는 문어체로 구성된 일반 문서뿐 아니라 SNS 문서에서 사용할 수 있는 문장 경계 인식기를 제안한다. 본 논문에서는 SNS 문서에 적용하기 위해 다음과 같은 두 가지를 개선한다. 1) 학습 말뭉치를 일반문서와 SNS 문서 두 영역으로 확장하고, 2) 이모티콘을 사용하는 SNS 문서의 특징을 반영하는 어절의 유형을 자질로 추가하여 성능을 개선한다. 실험을 통해서 추가된 자질의 기여도를 분석하고, 또한 기존의 한국어 문장 경계 인식기와 제안한 모델의 성능을 비교·분석하였다. 개선된 모델은 일반 문서에서 99.1%의 재현율을 보이며, SNS 문서에서 88.4%의 재현율을 보였다. 두 영역 모두에서 문장 경계 인식이 잘 이루어지는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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