AI 기술로 대변되는 4차 산업혁명 시대를 맞이하여 교육 현장에서 다양한 AI 교육이 이루어지고 있다. 하지만 교육 현장에서 이루어지는 AI 교육은 단발적인 프로젝트 교육 혹은 교사 중심의 교육이 대부분을 차지하고 있다. 이에 학생 중심, 현장 중심 교육을 실천하기 위해 디자인 씽킹을 기반으로 인공지능 교육 프로그램을 개발하였다. 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램은 생활 속 문제를 AI로 해결하는 과정을 통해 AI에 대한 이해와 활용 능력이 향상될 것이며, AI에 대한 이해를 넘어선 새로운 가치를 창출하는 능력을 길러줄 것이다. 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램 등으로 교육 현장에서 다양한 AI 교육이 이루어지길 기대한다.
AI (인공지능)는 알렉사와 같은 지능형 가상 비서 (IVA)을 통해서 이미 우리의 삶에 침투했으며 디자인 작업에도 도입될 가능성이 높다. 본 연구에서는 AI를 활용하여 개발될 지능형 디자인 비서에 (intelligent design assistant) 대해서, 디자이너들이 어떠한 생각을 가지고 있는지 이해하고자 한다. 이를 위해서 브라질의 UX/UI 디자이너들에게 지능형 가상 비서와 AI 디자인 도구에 관한 설문 조사를 실시했으며, 추가로 알렉사와 (Alexa) 어도비 센세이를 (Adobe Sensei) 결합하여 음성 기반 AI 디자인 비서인 알렉사 센세이를 (Alexa Sensei) 가상의 시나리오로 만든 뒤, 이에 관한 설문도 함께 실시했다. 설문조사 결과, 브라질 디자이너들은 AI와 협업할 기회는 제한되어 있었으나 AI가 디자인 프로세스의 효율성을 개선해줄 것으로 기대한다는 사실을 알아냈다. 또한 응답자의 대다수는 AI 설계 시스템과 창의적으로 협력할 수 있을 것이라고 예측했다. 자연어를 통한 의사소통에는 한계가 있을 것으로 바라보았지만, 이미 지능형 가상 비서를 사용한 경험이 있는 디자이너들은 음성 기반 AI 디자인 비서에 대한 거부감이 낮다는 점도 함께 밝혀졌다.
본 연구에서는 창의적 문제 해결 프로세스로 주목받고 있는 디자인 씽킹 프로세스를 도입하여 초등학생 인공지능 교육 프로그램을 개발하고 적용하였다. 인공지능의 이해, 공감적 문제발견, 문제 정의, 아이디어 창출, 프로토타입 제작, 평가 및 공유 단계로 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램을 개발하였으며, 초등학교 4~6학년 학생을 대상으로 개발 프로그램을 적용하였다. 프로그램의 효과를 확인하기 위해 학생들의 컴퓨팅 사고력을 사전 사후 검사한 결과 학년별로 컴퓨팅 사고력이 상승했으며, 학생들은 공감적 문제발견에서 얻은 통찰을 바탕으로 창의적 문제 해결을 위해 협업하는 과정을 경험하였다. 또한 인공지능 기술을 활용하여 문제를 해결하려는 태도를 엿볼 수 있었고, 프로토타입 단계에서 아이디어를 생성하고 팀원 간 의사소통을 통해 아이디어를 발전시키는 모습을 확인하였다. 이를 통해 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램은 초등학생들을 위한 인공지능 교육 중 하나의 방안으로써 학습의 연속성을 보장하며, 창의적 문제 해결 과정의 경험을 제공할 수 있다는 가능성을 확인하였다.
팬데믹이후 온라인 커뮤니케이션이 가속화되면서 개인화의 현상이 두드러지고 있는 가운데 도시의 정보시스템의 많은 부분들이 디지털 트윈으로 가고 있다. 때문에 오프라인의 사이니지 등은 이미 개인화에 익숙한 사용자에게 만족도나 낮고 이를 반영하여 다양화시키기에는 많은 예산이 소요되며 물리적 한계가 있다. 본 연구는 사용자 중심 프로세스의 기술 융합 연구를 통해 이러한 오프라인 정보 표기와 전달 등의 문제점을 해결하고자 하였다. 본 논문은 이러한 목적을 가지고 개인화 기반 도시 인포메이션 시스템의 물리적 사이니지와의 정보 데이터 간의 상호운용을 실현화하는 연구를 진행하였다. QR 코드 등 비쥬얼 코드-기반 기존의 인터랙션 기술들의 장점을 활용하고 AI 기반의 필터 시스템을 도입하여 도시 복합정보데이터와 개인데이터와의 연동 및 변별 시스템을 설계하여 AR서비스 환경을 디자인 하였다. 개인화 서비스를 위하여 'Personal Data'와 타사용자의 'Feedback Data를 기존의 클라우드 정보와 AI-Analytic-Process에 개입시켜서 개인화 기반의 서비스 시스템 모델로 개발하였다.
본 논문은 AI 기술을 활용하여 웹 디자인 및 개발 과정에서 생산성과 비용 측면에서 발생하는 문제점을 해결하기 위한 솔루션을 제안하고 있다. ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델을 기반으로 사용자가 원하는 웹사이트 유형과 데이터를 입력하면, AI가 적절한 웹 템플릿을 제시하고, 해당 템플릿을 기반으로 동적인 웹사이트를 자동으로 제작하는 방식으로 작동한다. 이를 통해 개발자는 웹사이트 디자인 및 레이아웃 개발에 소요되는 시간과 비용을 절감할 수 있다. 이러한 방식은 웹사이트를 더 사용자 친화적이고 참여도 높은 것으로 만들어, 고객 유치와 이타적 상호작용을 유도하며, 회사나 조직의 성공에 기여할 수 있다.
본 연구는 언제 어디서나 네트워크에 연결되는 특성과 유연한 이동성을 가지고 있는 대표적인 모바일 플랫폼 중 하나인 안드로이드가 기반이 되었다. 또한, AI을 기반으로 불량품들의 데이터를 알 수 있는 수요예측 알고리즘을 이용하여 수요예측 데이터와 회사의 시계열 데이터들을 안드로이드 스튜디오를 기반으로 실시간 모니터링 UI 디자인 방안에 대해서 연구하고자 한다.
초중등 교육에서 AI 교육을 어떻게 할지에 대한 논의가 막 시작된 시점에서, 본 연구는 디자인씽킹 기반의 AI 교육 프로그램을 개발, 적용하고 AI 교육 프로그램의 효과를 분석하고자 하였다. AI 교육 프로그램에서 학생들은 자신이 관심있는 AI 문제를 탐색, 정의하고, 필요한 데이터를 수집하여 AI 모델을 구축한 후 스크래치를 활용하여 프로젝트를 개발하였다. AI 교육 프로그램의 효과를 분석하기 위해 SW효과성 측정 지표를 활용하여 학습자의 AI의 가치 인식에 대한 변화와 AI 효능감의 변화를 분석하였다. 또한 AI 프로젝트에 대한 전반적인 인식을 살펴보았다. 연구 결과, AI 효능감은 실제 프로젝트를 수행해보는 경험을 통해 유의미하게 높아졌다. 또한 AI로 문제를 해결하는 것과 관련된 효능감은 프로그래밍 언어 활용 수준이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 디자인씽킹 프로세스에 따라 진행된 AI 프로젝트에 대한 학습자의 전반적인 인식은 긍정적이었으며, AI 프로젝트 각 단계(AI 문제 이해 및 문제 탐색, 실습, 문제 정의, 문제해결 아이디어 구현, 평가 및 발표)에 대한 인식 역시 긍정적으로 나타났다. 이러한 긍정적 인식은 프로그래밍 언어활용 수준이 높은 학생들이 더 높게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 AI 교육을 위한 시사점을 제안하였다.
자동차 타이어의 휠과 트레드 사이에 탄성중합체 또는 다각형의 스포크를 채우는 방식으로 제작하는 비공기압 타이어는 자동차 관련 학계 및 항공우주 업계의 중요한 연구 주제가 되고 있다. 본 연구에서는 생성형 적대 신경망을 기반으로 비공기압 타이어 디자인을 생성하는 시스템 개발했다. 특히 비공기압 타이어의 종류와 사용 환경, 제작 방식, 공기압 타이어와의 차이점 그리고 스포크 디자인에 따른 하중 전달의 변화 등 디자인에 영향을 미칠만한 변수들에 대한 조사를 실시했다. 이 연구는 OpenCV를 통해 다양한 스포크 형태의 이미지를 만들고, projected GANs에 학습시켜 비공기압 타이어 디자인에 사용될 스포크를 생성했다. 디자인된 비공기압 타이어는 사용 가능 및 불가능으로 레이블링하고, 이를 Vision Transformer 이미지 분류 AI 모델에 학습시켜 분류하도록 하였다. 최종적으로 분류 모델의 평가를 통해 0에 가까운 loss의 수렴, 99%의 정확도를 확인했다. 차후 도형 및 스포크 이미지와 알고리즘을 이용한 디자인이 아닌, 완전 자동화 시스템의 개발과 더 나아가 3D의 물리적 해석 없이 사용 가능한 디자인을 생성하는 것을 목표로 한다.
본 연구는 린 스타트업 환경 내에서 생성형 AI를 활용한 심층 인터뷰의 효율적인 활용 방안을 탐구한다. 최근 기술적 진보에 따라 다양한 조직에서 생성형 AI를 활용하여 업무 생산성을 증진시키는 사례가 증가하고 있으며, 이는 린 스타트업 환경에서도 적용되고 있다. 본 연구는 린 스타트업에서 비교적 부족한 시간과 한정된 자본내에서도 실무자들이 AI를 활용하여 심층 인터뷰를 수행할 수 있도록 돕기 위해 구체적인 가이드라인과 가이드북을 개발했다. 제안된 가이드북은 실무자들이 신속하게 인터뷰를 설계하고 진행할 수 있도록 지원함으로써, 린 스타트업의 민첩하고 유연한 작업 환경을 촉진하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 또한 ChatGPT 4, 뤼튼 등과 같은 텍스트 기반 생성형 AI 서비스를 디자인 및 인터뷰 분야에 활용하는 실무적 방법을 탐구하며, 이를 통해 학술적 논의와 실무적 적용의 기여를 하는 데에 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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