• 감성과학
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• 제27권2호
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• pp.69-80
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• 2024

코로나 팬데믹으로 언택트 교육의 중요성이 부각되었으나, 교육 분야에서의 AI 도입률은 상대적으로 낮은 상태이며, AI 학습 로봇을 활용한 학습자 간 친밀도 연구는 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 언택트 시대에 맞춰 스마트 학습 환경에서 AI 학습 로봇의 사용자 친밀도에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 이를 위해 소셜 빅데이터 분석으로 스마트 학습과 AI 학습 로봇에 대한 사회적 인식의 변화를 조사하였으며 언급량의 추이를 파악하였다. 연구 결과, 스마트 학습에 대한 긍정적 인식이 부정적 인식보다 월등히 높게 나타났으며, 이는 기술이 교육에 가져다주는 편리함과 접근성 향상 등 긍정적인 변화를 반영한 것으로 사료된다. 그러나 스마트폰 사용에 대한 부정적 인식도 다소 강하게 나타났는데, 이는 스마트폰 사용이 학습에 방해가 될 수 있다는 우려와 같은 기술 의존에 대한 부정적 측면을 반영한 결과로 해석된다. 이러한 결과는 스마트 학습과 AI 기술의 교육적 활용에 대한 사회적 우려와 기대가 혼재되어 있음을 보여준다. 스마트 학습 기술 중 특히 AI 학습 로봇의 효과적인 도입과 활용을 위해서는 이러한 사회적 인식을 고려한 접근의 필요성을 시사한다. 본 연구에서는 스마트 학습 환경에서 AI 학습 로봇의 효과적인 도입과 활용을 위한 기초 자료를 제공하며, 교육 기술 개발에 있어 사용자 친밀도와 사회적 인식을 고려한 접근의 필요성을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.77-82
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• 2022

GUI(Graphical User Interface)를 대신하는 차세대 인터페이스로서 NUI(Natural User Interace)에 기대가 모이는 것은 자연스러운 흐름이다. 본 연구는 NUI의 손가락 관절을 포함한 손동작 전체를 인식시키기 위해 웹캠과 카메라를 활용하여 다양한 배경과 각도의 손동작 데이터를 수집한다. 수집된 데이터는 전처리를 거쳐 데이터셋을 구축하며, ResNet50 모델을 활용하여 전이학습한 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 알고리즘 분류기를 설계한다. 구축한 데이터셋을 입력시켜 분류학습 및 예측을 진행하며, 실시간 영상에서 인식되는 손동작을 설계한 모델에 입력시켜 나온 결과를 통해 가위바위보 게임을 구현한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.52-54
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• 2021

인공 지능 시대가 도래함에 따라, 로봇 교육과 그 역량 강화에 대한 교육은 전 세계적으로 널리 적용되고 적용되었습니다. 본 연구의 목적 : 학생 교육 및 교육에서 AI 교육 로봇의 응용 효과를 체계적으로 평가; 본 연구의 방법 : 컴퓨터를 사용하여 "Web of Science", "CNKI", "ERIC", "IEEE"와 같은 검색 도구에서 관련 교육을 검색하십시오. 로봇 티칭과 전통적인 티칭의 효과에 대한 비교 연구 검색 시간은 2000 년 1 월부터 2020 년 1 월까지입니다. 포괄적인 MetaAnalysis 2.0을 메타 분석에 사용했습니다. 본 연구 결과 : 31 개의 유효한 연구 문헌에 대한 정량 분석과 메타 분석이 AI 교육 로봇에 미치는 영향에 대한 객관적인 평가 분석 결과 AI 교육 로봇이 학생 학습 효과에 미치는 효과는 0.465임 이는 교육용 로봇이 학생의 학습 효과에 어느 정도 긍정적인 영향을 미침을 나타냅니다. 이 연구의 결론 : 학생 교육 및 교육에서 AI 교육 로봇의 적용 효과는 전통적인 교육 방법보다 우수하며 학생 학습을보다 효과적으로 홍보 할 수 있습니다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.909-914
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• 2024

본 연구에서는 로봇 비전용 영상 인식을 비롯한 다양한 AI 분야에서 널리 활용되는 전이학습에 대한 정량적 평가를 제시하였다. 전이학습을 적용한 연구 결과에 대한 정량적, 정성적 분석은 제시되나, 전이학습 자체에 대해서는 논의되지 않는다. 따라서 본 연구에서는 전이학습 자체에 대한 정량적 평가를 숫자 손글씨 데이터베이스인 MNIST를 기반으로 제안한다. 기준 네트워크를 대상으로 전이학습 동결층의 깊이 및 전이학습 데이터와 사전 학습 데이터의 비율에 따른 정확도 변화를 추적하였다. 이를 통해 첫번째 레이어까지 동결할 때 전이학습 데이터의 비율이 3% 이상일 경우, 90% 이상의 정확도를 안정적으로 유지할 수 있음이 확인되었다. 본 연구의 전이학습 정량 평가 방법은 향후 네트워크 구조와 데이터의 종류에 따라 최적화된 전이학습을 구현하는데 활용 가능하며, 다양한 환경에서 로봇 비전 및 이미지 분석 AI의 활용 범위를 확대할 것이다.

• 공학교육연구
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• 제11권4호
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• pp.19-33
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• 2008

본 연구의 목적은 인공지능 채팅로봇 수업방법과 컴퓨터 흥미도가 교수-학습에 미치는 영향을 살펴보는 것으로 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 인공지능 채팅로봇 수업방법과 컴퓨터 흥미도가 학업성취도에 미치는 영향을 살펴본 결과, 컴퓨터 흥미도 수준이 집단간 학업성취도에 미치는 효과는 없었다. 둘째, 인공지능 채팅로봇 수업방법과 컴퓨터 흥미도가 학습동기에 미치는 영향을 살펴본 결과, 컴퓨터 흥미도가 집단간 학습동기에 미치는 효과가 나타났다. 셋째, 사후 피드백을 분석한 결과를 살펴보면, 인공지능 채터봇 채팅수업(방법)의 장점은 '새로움(신선함), '시공초월', '반복학습'이었고, 단점은 '답변고정', '정서성 부족'이었다. 그리고 제안점으로는 '문제해결중심'이 도출되었다. 넷째, 학업성취도, 학습동기, 피드백 간의 관계를 살펴본 결과, 학업성취도, 학습동기, 피드백 간의 상관관계는 모두 없는 것으로 드러났다. 이런 점들은 인공지능 채터봇에 대한 다각적 교수설계전략의 필요성을 제시해준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.737-738
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• 2024

본 연구는 사용자의 감정을 인식하고, 개인화된 행동을 학습하는 AI 반려동물 시스템을 제안한다. DQN 을 이용한 강화학습을 통해 사용자의 피드백에 따라 행동을 변화시키며, 보다 자연스럽고 흥미로운 상호작용을 가능하게 한다. 이를 통해 기존의 정형화된 로봇 반려동물의 한계를 극복하고 사용자에게 맞춤형 경험을 제공하는 AI 반려동물 개발에 기여하고자 한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권1호
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• pp.37-47
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• 2022

자율배송 운행 데이터는 코로나 시대의 라스트마일 배송에 대한 패러다임 변화를 주도하는 핵심이다. 국내 자율배송로봇과 해외 기술선도국가 간의 기술격차 해소를 위해서는 인공지능 학습에 사용 가능한 대규모 데이터 수집과 검증이 최우선으로 요구된다. 따라서 해외 기술선도국가에서는 인공지능 학습데이터를 누구든 사용가능한 공공데이터 형태로 오픈하여 검증과 기술발전에 기여하고 있다. 본 논문은 자율배송로봇 학습을 목적으로 326개의 객체를 수집하고 Mask r-cnn, Yolo v3 등의 인공지능 모델을 학습하고 검증하였다. 추가적으로 두 모델을 기반으로 비교하고 향후 자율배송로봇 연구에 요구되는 요소를 고찰하였다.

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제28권1호
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• pp.1-4
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• 2020

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.841-844
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• 2021

보행 환경 인지 기술은 보행 보조 로봇의 지능화를 위한 핵심 기술 중 하나다. 이 논문은 국내 보행 환경에 대한 보행 보조 로봇의 인지 지능을 고도화하는 방법으로 심층 학습 기반의 의미론적 영상 분할 기법을 고려한다. 이 논문은 국내 보행 환경에 대한 기존 영상 분할 기법의 성능을 비교 분석하고, 국내 보행 환경에 적합한 영상 분할 기술의 개발 방향과 인지 센서의 구성 및 배치에 대해 논한다.

• 실천공학교육논문지
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• 제12권2호
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• pp.339-351
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• 2020

최근 세계적으로 4차 산업혁명 변화에 대한 교육적 대응의 주요 방향이 인공지능(AI: Artificial Intelligence)과 로봇 중심의 미래산업 핵심기술 인재육성에 집중됨에 따라, 고등교육과 직업능력개발 분야에서도 인공지능 기술을 가진 융합적 인재 양성의 중요성이 강조되고 있다. 본 연구는 이와 같이 변화하는 환경을 고려하여 최근 맞춤형 교육훈련 흐름과 AI 융합형 인재 양성 교육을 실현하기 위해 "학습자 맞춤형 AI 융합형 인재양성" 훈련 프로그램을 기획하고 운영모델 방안을 수립하였다. 인공지능 및 교육혁신 전문가를 대상으로 총 2회차에 걸쳐 델파이 조사를 실시하여, 훈련프로그램 운영모델 기본구조, 교육과정, 운영전략의 하위 구성요소의 적합도를 검증하였다. 그리고 최종적으로 검증된 훈련 모델을 온라인 직업훈련 허브인 스마트 직업훈련 플랫폼(STEP)에 적용하여 AI 융합인재 양성 학습자 맞춤형 훈련모델 수립 방안을 제안하였다.