• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제14권2호
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• pp.212-218
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• 2022

In this paper, the necessity of AI video interview arises when conducting an interview for acquisition of excellent talent in a non-face-to-face situation due to similar situations such as Covid-19. As a matter to be supplemented in general AI interviews, it is difficult to evaluate the reliability and qualitative factors. In addition, the AI interview is conducted not in a two-way Q&A, rather in a one-sided Q&A process. This paper intends to fuse the advantages of existing AI interviews and video interviews. When conducting an interview using AI image analysis technology, it supplements subjective information that evaluates interview management and provides quantitative analysis data and HR expert data. In this paper, image-based multi-modal AI image analysis technology, bioanalysis-based HR analysis technology, and web RTC-based P2P image communication technology are applied. The goal of applying this technology is to propose a method in which biological analysis results (gaze, posture, voice, gesture, landmark) and HR information (opinions or features based on user propensity) can be processed on a single screen to select the right person for the hire.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제14권1호
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• pp.44-52
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• 2022

With recent scientific advances and growing interest in AI technologies, AI-based chatbots have been viewed as a practical learning aid for English language development. The purpose of this study is to examine preservice teachers' perceptions on the potential benefits of employing AI chatbots in English instruction and its pedagogical aspects. 28 preservice teachers majoring in English education were asked to use Kuki chatbots for a week with a guidance of a researcher and then report on their perceptions of AI chatbots in terms of perceived usefulness after use, applicability, and educational benefits and drawbacks. Emerging codes and themes were identified and evaluated using Thematic Analysis(TA) based on qualitative data from surveys and interviews. The findings show that six emerging themes were identified, encompassing perspectives on teacher, learner, communication, linguistic, affective, and assessment. The overall findings of this study revealed that AI-based chatbots can play a significant role as learning tools for stimulating interactive communication in a target language. Most preservice primary teachers acknowledge that AI chatbots can be useful as teaching and learning aids for both teachers and students. Furthermore, when applying various learner data to chatbot technology, such as learner assessment and diagnosis, a guided approach is necessary to perform a conversation appropriate for the learner's level and characteristics. Finally, as chatbots have a variety of benefits in terms of affective aspects, they may improve EFL learners' confidence in speaking English and learning motivation.

• Journal of Veterinary Science
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• 제24권1호
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• pp.5.1-5.16
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• 2023

The H9N2 avian influenza (AI) has become endemic in poultry in many countries since the 1990s, which has caused considerable economic losses in the poultry industry. Considering the long history of the low pathogenicity H9N2 AI in many countries, once H9N2 AI is introduced, it is more difficult to eradicate than high pathogenicity AI. Various preventive measures and strategies, including vaccination and active national surveillance, have been used to control the Y439 lineage of H9N2 AI in South Korea, but it took a long time for the H9N2 virus to disappear from the fields. By contrast, the novel Y280 lineage of H9N2 AI was introduced in June 2020 and has spread nationwide. This study reviews the history, genetic and pathogenic characteristics, and control strategies for Korean H9N2 AI. This review may provide some clues for establishing control strategies for endemic AIV and a newly introduced Y280 lineage of H9N2 AI in South Korea.

• 실천공학교육논문지
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• 제15권3호
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• pp.589-595
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• 2023

인공지능 기술은 기술과 교육을 조합한 에듀테크(EdTech) 분야에서 효율적인 교육 콘텐츠 제공과 개인화된 학습자 환경을 구축 등 새로운 혁신을 이끌고 있다. 본 연구는 최근 발전된 생성형 AI를 활용한 프로그래밍 교육 소프트웨어를 개발한다. 최근 잘 알려진 ChatGPT API 기반으로 프로그래밍 코드 분석에 최적화된 프롬프트를 연동했다. 이외 프로그래밍 소스 코드 학습에 필요한 기능을 UI로 설계하고 AI 챗봇 기반의 질의/응답 템플릿 기능으로 개발하였다. 본 연구는 생성형 인공지능을 활용한 교육 프로그램 개발의 방향성을 제시하고자 한다.

• Neonatal Medicine
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• 제18권2호
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• pp.211-220
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• 2011

목적: 미숙아에서 생후 1주 이후에 생기는 미숙아 후기 저혈압은 드물지 않고 생후 1주 이전과는 다른 원인들이 작용할 수 있다. 최근에는 부신 기능부전(adrenal insufficiency, AI)에 의한 급격한 순환부전이 후기 저혈압의 주된 원인으로 생각된다. 이에 본 연구자들은 미숙아 후기 저혈압의 빈도 및 원인을 살펴보고, AI와의 관련성에 대해 알아보고자 한다. 방법: 2009년 1월부터 2011년 4월까지 총 2년 3개월 간 서울대학교병원과 보라매병원에서 출생하여 신생아 중환자실에 입원한 재태 주령 32주 이하의 미숙아 총 244명을 대상으로 후향적 의무기록 고찰을 시행하였다. 이들을 미숙아 후기 저혈압의 유무에 따라 산전, 신생아 병력을 비교하였고, 로지스틱 회귀분석을 통해 독립적으로 유의한 위험인자를 구하였다. 이후 저혈압 환아들을 대상으로 hydrocortisone 투여 유무 및 AI유무에 따라 각각 두 군으로 나누어 산전 및 신생아 병력, 저혈압의 임상양상을 비교하였다. 결과: 미숙아 후기 저혈압이 있었던 환아는 총 44명(18%)이었고, 이 중 hydrocortisone 투여군이 30명(68.2%), hydrocortisone 비투여군이 14명(36.4%)이었다. AI는 16명(6.6%)이었다. 미숙아 후기 저혈압의 발병에는 제왕 절개술, 패혈증, 개복술이 독립적으로 유의한 선행인자였다. Hydrocortisone 투여군은 hydrocortisone 비투여군에 비해 자궁 내 성장지연이 적었지만, 기타 병력 및 저혈압의 임상양상은 유의한 차이가 없었다. AI군은 hydrocortisone 비투여군에 비해 자궁 내 성장지연이 적었고, 총 입원기간이 유의하게 짧았다. 또한, AI군은 hydrocortisone 비투여군에 비해 강심제 투여 후 정상혈압까지의 기간이 짧았으나 통계적으로 유의하지는 않았다. 결론: 미숙아 후기 저혈압에서 AI가 많은 원인을 차지하며 이에 대한 조기 진단 및 치료가 입원 기간을 단축시킬 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국재료학회지
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• 제8권7호
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• pp.596-600
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• 1998

반응결합 알루미나(RBAO)-SiC 세라믹스를 AI금속분말/$AI_2O_3$/SiC 분말혼합체로부터 제조하였다. 하소알루미나와 용융알루미나를 알루미나 분말공급원으로 사용하였다. 출발원료는 단일구경(3mm)또는 혼합구경(3mm+5mm)의 $ZrO_2$볼로 어트리션 밀링 하였다. 정수압 성형한 시편을 $1100^{\circ}C$까지$ 1.5^{\circ}C$/mim로 1차소성한 다음,$ 1500^{\circ}C$~$1600^{\circ}C$까지 $5^{\circ}C$/mim으로 2차소성하였다. 용융알루미나와의 분말혼합체가 하소알루미나와의 분말혼합체보다 분쇄가 더욱 잘 되었다. 또한 단일구가 혼합구보다 분쇄에 더욱 효율적이었다. $AI_2O_3$ 형태에 따른 반응소결거동에는 별 차이가 없었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.428-434
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• 2020

최근 ICT 기술의 발달로 인해 정보시스템의 융합 서비스 플랫폼에 대한 변화가 고속화되고 있다. 5G 통신, IoT, AI, Cloud가 적용된 사이버 시스템으로 확장된 융합 서비스가 실제 사회에 반영되고 있다. 하지만 사이버 공격과 보안 위협에 대한 대응과 보안기술 강화를 위한 사이버 보안 감리 분야는 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 5G 통신, IoT, AI, Cloud 기반의 정보시스템 보안성 확장에 따른 정보보호 관리체계 국제표준 분석, 보안 감리 분석과 관련 시스템들의 보안성을 분석한다. 그리고 정보시스템의 사이버 공격과 보안 위협에 따른 보안성 확장을 위한 사이버 보안 감리 점검 사항과 내용을 설계하고 연구한다. 본 연구는 5G, IoT, AI, Cloud 기반 시스템들의 융합 서비스 확장에 따른 사이버 공격과 보안 위협대응을 위한 감리 방안과 감리 내용의 기초자료로 활용될 것이다.

• 대한한의학회지
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• 제44권4호
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• pp.72-86
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• 2023

Objectives: The medical field is rapidly evolving with AI and digital technologies like AI-based X-ray analysis and digital therapeutics gaining approval. Telemedicine is becoming prominent, and medical schools are adapting by integrating AI education. Pusan National University leads a talent training project for AI in health. Korean Medicine is incorporating AI with diagnostic systems and chatbots. However, there's a lack of research on education awareness in Korean Medicine Colleges. The study aims to assess opinions on integrating AI, digital therapeutics, and DNA test into the Korean medicine college curriculum for improved education. Methods: We selected appropriate four specific areas: artificial intelligence in medicine, digital therapeutics, DNA test, and telemedicine. The questionnaire developed for this study underwent expert evaluation and was subsequently administered to registered KMDs of the Association of Korean Medicine, as well as students from 12 Korean Medicine universities. The survey was designed to analyze the awareness and perceived importance of the 4 areas. Results: Both KMDs and Korean medicine students exhibited comparable awareness levels across the four objectives. Notably, both groups identified a high educational necessity and importance of artificial intelligence in medicine for clinical settings. Statistically significant differences were observed between KMDs and students in their perspectives on the importance of telemedicine and DNA test in the Korean medicine field, the educational necessity of DNA test within Korean medicine universities, and the need for comprehension of regulations related to digital therapeutics. Conclusion: The survey of Korean medicine professionals and students underscores a strong understanding of key areas such as Telemedicine, medical AI, DNA test, and digital therapeutics. Medical AI is identified as crucial for future education. There's a consensus on the need for curriculum changes in Korean medicine schools, particularly in adapting to evolving healthcare trends. The focus should be on practical clinical application, with a call for additional research to better integrate student and practitioner perspectives in future curriculum reform discussions.

• 농업과학연구
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• 제42권1호
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• pp.15-22
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• 2015

본 실험은 imazosulfuron+fentrazamide 혼합제가 벼의 생육에 미치는 영향을 알아보고자 수행하였다. Imazosulfuron+fentrazamide SC 처리 시 벼의 이앙심도는 3 cm 이상, 사질양토나 식양토를 이용하는 것이 바람직하다. 담수직파 재배의 경우 imazosulfuron+fentrazamide SC의 파종 전처리는 25+100 g ai/ha로 적어도 파종 10일 전에 처리하며, 파종후 처리에서는 약량이 증가하여도 파종 15일 이후에 처리하면 약해를 나타내지 않을 것으로 판단된다. 기계이앙 재배의 경우 imazosulfuron+fentrazamide GR의 약량에 따른 약해는 보이지 않으나 이앙 5일 후 처리하여야 벼 생육에 안전할 것으로 판단된다. 체계처리의 경우 파종 3일 전 25+100 g ai/ha이나 50+200 g ai/ha으로 처리한 후 이앙 15일 또는 20일에 75+300 g ai/ha로 처리할 경우 잡초방제의 효과를 높이고 벼 생육에는 안전한 방법으로 사료된다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제23권5호
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• pp.505-516
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• 2022

Objective: To evaluate whether artificial intelligence (AI) for detecting breast cancer on mammography can improve the performance and time efficiency of radiologists reading mammograms. Materials and Methods: A commercial deep learning-based software for mammography was validated using external data collected from 200 patients, 100 each with and without breast cancer (40 with benign lesions and 60 without lesions) from one hospital. Ten readers, including five breast specialist radiologists (BSRs) and five general radiologists (GRs), assessed all mammography images using a seven-point scale to rate the likelihood of malignancy in two sessions, with and without the aid of the AI-based software, and the reading time was automatically recorded using a web-based reporting system. Two reading sessions were conducted with a two-month washout period in between. Differences in the area under the receiver operating characteristic curve (AUROC), sensitivity, specificity, and reading time between reading with and without AI were analyzed, accounting for data clustering by readers when indicated. Results: The AUROC of the AI alone, BSR (average across five readers), and GR (average across five readers) groups was 0.915 (95% confidence interval, 0.876-0.954), 0.813 (0.756-0.870), and 0.684 (0.616-0.752), respectively. With AI assistance, the AUROC significantly increased to 0.884 (0.840-0.928) and 0.833 (0.779-0.887) in the BSR and GR groups, respectively (p = 0.007 and p < 0.001, respectively). Sensitivity was improved by AI assistance in both groups (74.6% vs. 88.6% in BSR, p < 0.001; 52.1% vs. 79.4% in GR, p < 0.001), but the specificity did not differ significantly (66.6% vs. 66.4% in BSR, p = 0.238; 70.8% vs. 70.0% in GR, p = 0.689). The average reading time pooled across readers was significantly decreased by AI assistance for BSRs (82.73 vs. 73.04 seconds, p < 0.001) but increased in GRs (35.44 vs. 42.52 seconds, p < 0.001). Conclusion: AI-based software improved the performance of radiologists regardless of their experience and affected the reading time.