• 산업융합연구
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• 제21권1호
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• pp.147-157
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• 2023

본 연구에서는 AI 융합교육의 이해를 위해 초중고에서 이루어지고 있는 AI 융합교육의 관점에서 접근하였다. AI 융합교육에서 궁극적으로 추구하고자 하는 역량이 무엇인지 살펴보고, 현재 이루어지고 있는 AI 융합교육의 다양한 사례들을 크게 중심교과, 융합모형, AI 학습요소와 학습활동의 3가지 차원에서 분석하였다. 또한 AI 융합교육이 활발하게 이루어지기 위해서 고려되어야 할 요소로 교사의 AI 융합교육 역량 함양, AI 교수학습 방법 및 교수학습 모형 개발 및 보급, AI 융합교육을 위한 평가 방안 등에 대해 논의하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.96-96
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• 2023

지구온난화는 집중호우 및 태풍의 빈도와 규모를 증가시키는 원인이 되었으며, 전 세계적으로 홍수로 인한 피해가 발생하고 있다. 한국에서는 2020년 홍수로 인하여 1조 이상의 피해가 발생하였으며, 2021년에는 호우로 인한 피해가 60%이상을 차지하였다. 과거에는 구조적인 대책을 수립하기 위하여 경제성 높은 치수사업을 결정하는 연구들이 수행되었다. 하지만 치수 사업은 지구온난화를 가속시키게 되며 그로 인해 집중호우의 빈도와 규모가 증가하는 악순환이 발생하게 된다. 따라서 최근에는 비구조적 대책인 홍수 예경보를 수행하여 홍수에 대응하고자 홍수 예경보 지점을 확대하고 있다. 홍수 예경보는 강우-유출 모형을 이용하여 유출량을 산정하고, 일정 수위를 초과하면 홍수 경보가 발령된다. 하지만 강우-유출 모형의 경우 많은 매개변수 값을 요구하며, 강우 사상에 따라 다른 매개변수를 산정하는데 많은 시간을 필요로 한다. 따라서 특정 강우 사상에 따라 매개변수 값을 고정하여 유출량을 산정하고 있으나, 이는 실제 유출량과 예측 유출량과의 오차가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 강우-유출 모형의 오차를 AI로 예측하여 유출량을 보정하는 연구를 수행하고자 하였다. 강우-유출 모형에서는 유출량을 산정하고 그에 따른 오차를 생성하게 된다. 그리고 산정된 오차들을 이용하여 오차를 예측할 수 있는 AI 모형을 개발하게 된다. 최종적으로 강우-유출 모형의 유출량과 AI 모형의 오차가 결합되어 보정된 유출량을 산정하게 된다. 강우-유출 모형과 AI 모형이 결합된 Hybrid model은 기존의 단일로 사용했을 때의 발생할 수 있는 강우-유출 모형의 문제를 개선할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.97-97
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• 2022

AI 모형을 적용한 도시지역 침수예측에 대한 연구는 꾸준히 수행되어 왔다. AI 모형을 이용해 도시침수예측을 하기 위해서는 모형에 강우자료를 학습시키게 되는데, 시계열 강우분포 자료를AI 모형의 학습자료로 사용하기에 자료의 양이 너무 많기 때문에 총 강우량만을 이용하여 도시침수예측을 수행한 바 있다(Kim et al., 2021). 하지만 총 강우량만을 AI 모형에 학습시킬 경우, 지속기간 동안 강우가 고르게 분포하는지 불규칙적으로 분포하는지에 대한 정보가 포함되지 않았기 때문에 침수예측력이 떨어질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 시계열 강우자료의 통계치를 산정하여 AI 모형에 학습시킴으로써 강우분포특성을 고려한 침수예측을 통해 예측력을 높이고자 한다. 총 강우량만을 학습시킬 경우, 같은 지속시간에 같은 양의 강우가 내리더라도 고른 분포를 가진 강우에 의해서는 실제 침수는 작게 일어나므로 과대예측을, 전체 지속시간 중 특정 시간대에 편향된 분포를 가진 강우에 의해서는 실제 침수가 크게 일어나므로 과소예측을 하는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 표준편차를 평균 강우량으로 나눈 값인 변동계수, 강우분포의 뾰족한 정도를 나타내는 첨도, 평균값에 대해 어느 방향으로 비대칭인지를 나타내는 왜도 값을 추가로 학습시킴으로써 시계열 강우자료 전체를 학습시키지 않고도 강우분포를 학습시키지 않았을 때 발생하는 과소·과대예측 문제를 해결할 수 있다. 또한 변동계수 대신 표준편차를 학습시키는 모형, 변동계수와 표준편차를 모두 학습시키지 않는 모형, 변동계수와 표준편차를 모두 학습시키는 모형과의 침수예측 결과 비교를 통해 표준편차와 변동계수 중 어떤 통계치를 학습시키는 것이 적합한지와 비슷한 통계치 자료를 모두 학습시켰을 때의 과적합 문제 등에 대한 결론를 얻을 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제33권6호
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• pp.753-762
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• 2020

본 연구는 대한민국 육군이 선도적으로 도입하고자 노력하고 있는 AI 면접체계의 자료를 통합 비교차 다중 분위수 회귀나무 모형(unified non-crossing multiple quantile tree; UNQRT)을 활용하여 분석한 것이다. 분위수 회귀가 일반적인 선형회귀에 비하여 많은 장점을 가지지만, 선형성 가정은 여전히 많은 현실 문제해결에 있어 지나치게 강한 가정이다. 선형성을 완화한 모형의 하나인 기존 나무모형 기반의 분위수 회귀는 추정된 분위수 함수별로 교차하는 문제와 분위수별로 나무모형을 제시하여 해석력을 저하시키는 문제가 있다. 통합 비교차 다중 분위수회귀나무 모형은 비교차 제약식을 부여한 상태로 다중 분위수 함수를 동시에 추정함으로서 분위수 함수의 교차 문제를 해결하며, 극단 분위수에서 안정된 결과를 기대할 수 있고, 하나의 통합된 나무모형을 제시하여 우수한 해석력이 있다. 본 연구에서는 통합 비교차 다중 분위수회귀나무 모형을 활용하여 육군 AI 면접체계의 결과와 기존 인사자료간 관계를 충분히 탐색하여 의미있는 다양한 결과를 도출하였다.

• 산업과 과학
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• 제3권1호
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• pp.1-16
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• 2024

본 연구는 고등학교 학생들의 데이터 리터러시를 함양할 수 있는 머신러닝 기반 AI 융합 수업 모형과 수업 설계 원리를 개발하고, 그에 따른 상세 지침을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 선행 문헌 연구를 통해 머신러닝을 기반으로 한 수업 모형과 설계 원리 및 상세 지침을 개발하고, 서울 소재 상업계열 특성화고등학교 학생 15명에게 적용하여 실행하였다. 연구 결과 학생들의 데이터 리터러시가 통계적으로 유의미(p< .001)하게 향상되었으므로 본 연구의 수업 모형이 학습자의 데이터 리터러시 향상에 긍정적인 영향을 주었음을 확인할 수 있었고, 앞으로 관련 연구로 이어지길 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.109-115
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• 2020

본 논문에서는 부분 최소 제곱(PLS) 회귀 모형을 이용한 인공지능(AI) 기술 분석을 제안한다. AI 기술은 이제 우리 사회의 대부분의 영역에 영향을 미치고 있다. 따라서 이 기술에 대한 정확한 이해가 필요하게 된다. AI 기술을 분석하기 위하여 전 세계 특허 데이터베이스로부터 AI 관련 특허 문서를 수집하고 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 수집된 특허 문서에서 AI 기술 키워드를 추출한다. 본 연구에서는 추출된 AI 키워드 데이터를 PLS 회귀 모형으로 분석한다. 바이오정보학, 사회과학 및 공학 등 다양한 분야에서 고급 데이터 분석을 위하여 사용되는 PLS 회귀 모형은 부분 최소 제곱 기법을 기반으로 한다. 제안 방법의 성능을 확인하기 위하여 AI 특허 문서를 사용하여 분석 실험을 수행하고 제안하는 연구가 실제 문제에 어떻게 적용될 수 있는지 보여 준다. 본 논문은 AI 기술뿐만 아니라 다른 기술 분야에도 적용 할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.388-402
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• 2021

인공지능(AI)의 효용성은 다양한 사례를 통해 입증되었으며, 이젠 정부 또한 적극적인 AI의 주요 수요자이자 공급자의 역할을 수행하고 있다. 이에 따라, AI 서비스에 대한 국민의 사용 의향에 대한 연구는 매우 중요한 가치를 지니게 되었다. 따라서 본 연구는 정부의 행정가치 실현에 대한 기대, 전자정부 사용경험 등 주요 설명 변수들이 국민의 AI 서비스 사용 의향에 대해 미치는 영향을 파악하기 위해 확장된 기술수용모형을 활용하여 분석을 시행하였다. 분석 결과, 국민은 AI 서비스가 효과성, 책무성과 연관된 분야에 미치는 영향이 높다고 생각할수록 사용 의향이 높았던 반면, 투명성에 연관된 분야는 유의미한 영향이 없었다. 그 외에 전자정부 서비스가 용이하다고 느낄수록, 개인정보 공개에 적극적일수록, 초연결사회에 대한 기대가 높을수록 AI 서비스에 대한 사용 의향이 높았다. 본 연구는 국민의 적극적인 AI 서비스의 사용을 유도하여 첨단사회의 도래를 앞당기기 위한 정부의 역할을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권3호
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• pp.151-164
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• 2024

상수도 공급을 위한 정수장에서 전염소 또는 중염소 공정이 도입된 수처리 공정의 염소농도 관리에 필요한 공정제어를 위하여 AI 기술을 활용한 수질예측 기법이 연구되고 있다. 본 연구에서는 정수장 수처리 공정에서 실시간으로 관측, 생산되고 있는 수량·수질자료를 이용하여 염소소독 공정제어 자동화를 목적으로 침전지 후단의 잔류염소 농도를 예측하기 위한 AI 기반 예측모형을 개발하였다. AI 기반 예측모형은 과거 수질 관측자료를 학습하여 이후 시점의 수질에 대한 예측이 가능한 기법으로, 복잡한 물리·화학·생물학적 수질모형과 달리 간단하고 효율적이다. 다중회귀 모형과 AI 기반 모형인 랜덤포레스트와 LSTM을 이용하여 정수장의 침전지 후단 잔류염소 농도를 예측하여 비교하였다. 최적의 잔류염소 농도 예측을 위한 AI 모형의 입출력 구조로는 침전지 전단의 잔류염소 농도, 침전지 탁도, pH, 수온, 전기전도도, 원수의 유입량, 알칼리도, NH₃ 등을 독립변수로, 예측하고자 하는 침전지 유출수의 잔류염소 농도를 종속변수로 선정하였다. 독립변수는 침전지 후단의 잔류염소에 영향이 있는 정수장에서 확보가 가능한 관측자료중에서 분석을 통해 선별하였으며, 분석 결과 연구대상 정수장인 정수장에서는 중회귀모형, 신경망모형, 모델트리 및 랜덤포레스트 모형을 비교한 결과 랜덤포레스트에 기반한 모형오차가 가장 낮게 도출되는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제시하는 침전지 후단의 적정 잔류염소 농도 예측값은 이전 처리단계에서 염소주입량의 실시간 제어가 가능토록 할 수 있어 수처리 효율 향상과 약품비 절감에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.387-387
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• 2022

기존 홍수기시 댐 운영은 예측 강우와 실시간 관측 강우를 이용하여 댐 운영 모형을 수행하며, 예측 결과에 따라 의사결정 및 댐 운영을 실시하게 된다. 하지만 이 과정에서 반복적인 분석이 필요하며, 댐 운영 모형 수행자의 경험에 따라 예측 결과가 달라져서 반복작업에 대한 자동화, 모형 수행자에 따라 달라지지 않는 예측 결과의 일반화가 필요한 상황이다. 이에 댐 운영 모형에 AI 기법을 적용하여, 다양한 강우 상황에 따른 자동 예측 및 모형 결과의 일반화를 구현하고자 하였다. 이를 위해 수자원 분야에 적용된 국내외 129개 연구논문에서 사용된 딥러닝 기법의 활용성을 분석하였으며, 다양한 수자원 분야 AI 적용 사례 중에서 댐 운영 예측 모형에 적용한 사례는 없었지만 유사한 분야로는 장기 저수지 운영 예측과 댐 상·하류 수위, 유량 예측이 있었다. 수자원의 시계열 자료 활용을 위해서는 Long-Short Term Memory(LSTM) 기법의 적용 활용성이 높은 것으로 분석되었다. 댐 운영 모형에서 AI 적용은 2개 분야에서 진행하였다. 기존 강우관측소의 관측 강우를 활용하여 강우의 패턴분석을 수행하는 과정과, 강우에서 댐 유입량 산정시 매개변수 최적화 분야에 적용하였다. 강우 패턴분석에서는 유사한 표본끼리 묶음을 생성하는 K-means 클러스터링 알고리즘과 시계열 데이터의 유사도 분석 방법인 Dynamic Time Warping을 결합하여 적용하였다. 강우 패턴분석을 통해서 지점별로 월별, 태풍 및 장마기간에 가장 많이 관측되었던 강우 패턴을 제시하며, 이를 모형에서 직접적으로 활용할 수 있도록 구성하였다. 강우에서 댐 유입량을 산정시 활용되는 매개변수 최적화를 위해서는 3층의 Multi-Layer LSTM 기법과 경사하강법을 적용하였다. 매개변수 최적화에 적용되는 매개변수는 중권역별 8개이며, 매개변수 최적화 과정을 통해 산정되는 결과물은 실측값과 오차가 제일 적은 유량(유입량)이 된다. 댐 운영 모형에 AI 기법을 적용한 결과 기존 반복작업에 대한 자동화는 이뤘으며, 댐 운영에 따른 상·하류 제약사항 표출 기능을 추가하여 의사결정에 소요되는 시간도 많이 줄일 수 있었다. 하지만, 매개변수 최적화 부분에서 기존 댐운영 모형에 적용되어 있는 고전적인 매개변수 추정기법보다 추정시간이 오래 소요되며, 매개변수 추정결과의 일반화가 이뤄지지 않아 이 부분에 대한 추가적인 연구가 필요하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.87-99
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• 2024

본 연구는 새로이 재편되는 AI 상용 미래 시대에서 웹툰 작가가 창작자로서 직업적 계보를 존속시키기 위해 어떠한 역량이 요구될 것인지를 파악하기 위해 진행되었다. 생성형 AI의 기술 발달이 어떻게 이뤄질지 알아보고, 그 시점에서 창작자의 역할이 어떻게 변화되어 갈 것인지에 대해, 웹툰의 실례로 현재와 미래의 AI 기술력과 웹툰의 활용 현황에 대해 각각 알아보고 미래 변화될 웹툰계의 생태 속에서 요구될 작가의 역할에 대해 전망해 보고자 하였다. 그 결과, 미래 AI는 자립적인 존재로 인간과 협업이 가능한 수준으로 인간 작업자를 대체할 것으로 예측됐으며, 그 한계점 역시 드러나, 물리적 기술 측면에서는 AI가 대체할 수 있으나, 인간 공감형 분야만큼은 존속시킬 수 있음을 알아보았다. 스토리 기획자, 시각 연출가, AI 편집자라는 창의적인 영역이 창작자의 역할 모형으로 도출되었다. 또한, 현시점에서의 모호한 용어 정의로 인한 혼란을 해소하고자 AI 3단계 단계별 모형으로 기계형, 인간형, 초월형으로 보다 현실적으로 분리 제안하였다. 이러한 결과를 통해 연구자는 앞으로 유입될 신진 창작자나 기존의 창작자들의 재 역량 개발을 위한 가이드라인으로 새로운 기술인 AI에 대한 부정 수용보다는 협업을 통한 상생임을 제시하였다.