• 실천공학교육논문지
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• 제15권2호
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• pp.357-364
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• 2023

인공지능 기술의 급속한 발전으로 인해 생성형 인공지능 플랫폼은 다양한 분야에서 혁신적인 활용이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 인공지능을 교육에 활용한 연구사례, 생성형 인공지능 플랫폼이 컴퓨터그래픽 영역에 활용된 사례를 살펴보고, 생성형 인공지능 교육 방향성에 대해 논의하였다. 컴퓨터그래픽에서 이미지 생성과 편집, 영상편집에 활용 가능한 생성형 인공지능 플랫폼을 소개하고, 영상편집 제작과정에 적용할 수 있도록 활용방법을 제안하였다. 이러한 생성형 인공지능 플랫폼은 제작공정에서 창작자의 수고를 덜고, 시간을 단축시킨다는 효율성 측면에서도 장점뿐만 아니라 개인의 역량을 증진할 수 있다. 컴퓨터그래픽 제작에 있어 생성형 인공지능 플랫폼은 다양한 변화를 가져다 주었다. 그런 변화를 살펴보고 생성형 인공지능 플랫폼을 활용한 창작 교육에 방향성을 제시하고자 한다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제20권3호
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• pp.635-643
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• 2024

연구목적: 본 연구는 지역축제의 안전성을 강화하기 위해 빅데이터와 AI 기술 도입을 모색하고, 이를 효과적으로 실현할 수 있는 법적 적용 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 문헌 연구, 사례 분석, 법령 체계 검토를 통해 지역축제 안전 관련 법 체계의 현황을 진단하고, 빅데이터와 AI 기반의 안전관리 방안을 지원할 수 있는 법적 개선 방안을 제안했다. 연구결과: 지역축제 안전 관련 법률들은 각각의 목적과 규정이 상이하여 주최 측이 이를 통합적으로 준수하고 적용하기에 많은 어려움이 있음을 확인했다. 특히, 빅데이터와 AI 기술 도입을 위해서는 명확한 법적 근거가 필요하며, 통합된 법률 체계를 통해 일관된 안전관리 운영체계를 확립하는 것이 중요하다. 결론: 지역축제에 빅데이터와 AI 기술을 도입하여 안전성을 강화하기 위해서는 첫째, 통합적 법률 체계의 구축, 둘째, 안전관리비 책정의 의무화, 셋째, 현장 통합관제센터의 구축 및 운영 등 관련 법 제도의 개선이 필요하다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제16권15호
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• pp.6359-6364
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• 2015

Background: Preclinical studies have shown that the combination of an aromatase inhibitor (AI) and capecitabine in estrogen receptor (ER)- positive cell lines enhance antitumor efficacy. This retrospective analysis of a group of patients with metastatic breast cancer (MBC) evaluated the efficacy and safety of combined AI with capecitabine. Materials and Methods: Patients with hormone receptor-positive metastatic breast cancer treated between 1st January 2005 and 31st December 2010 with a combination of capecitabine and AI were evaluated and outcomes were compared with those of women treated with capecitabine in conventional dose or AI as a monotherapy. Results: Of 72 patients evaluated, 31 received the combination treatment, 22 AI and 19 capecitabine. The combination was used in 20 patients as first-line and 11 as second-line treatment. Mean age was 46.2 years with a range of 28-72 years. At the time of progression, 97% had a performance status of <2 and 55% had visceral disease. No significant difference was observed between the three groups according to clinical and pathological features. Mean follow up was 38 months with a range of 16-66 months. The median PFS of first-line treatment was significantly better for the combination (PFS 21 months vs 8.0 months for capecitabine and 15.0 months for AI). For second-line treatment, the PFS was longer in the combination compared with capecitabine and Al groups (18 months vs. 5.0 months vs. 11.0 months, respectively). Median 2 year and 5 year survival did not show any significant differences among combination and monotherapy groups. The most common adverse events for the combination group were grade 1 and 2 hand-for syndrome (69%), grade 1 fatigue (64%) and grade 1 diarrhoea (29%). Three grade 3 hand-foot syndrome events were reported. Conclusions: Combination treatment with capecitabine and AI used as a first line or second line treatment was safe with much lowered toxicity. Prospective randomized clinical trials should evaluate the use of combination therapy in advanced breast cancer to confirm these findings.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제34권1호
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• pp.1-15
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• 2020

첨단 정보통신기술(ICT)인 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터(Big Data) 등이 사회와 경제 전반에 융합돼 혁신적인 변화가 일어나는 요즘, 헬스케어, 지능형 로봇, 가정용 인공지능 시스템(스마트홈), 공유자동차 등은 이미 우리 생활에 깊이 영향을 미치고 있다. 이미 오래전부터 공장에서는 로봇이 사람 대신 일을 하고 있으며(FA, OA), 인공지능 의사도 병원에서 활동을 하고 있고(Dr. Watson), 인공지능 스피커(기가지니)와 인공지능 비서인 구글 어시스턴트가 자연어생성을 하며 우리를 돕고 있다. 이제 인공지능을 이해하는 것은 필수가 되었으며, 인공지능을 이해하기 위해서 수학의 지식은 선택이 아니라 필수가 되었다. 따라서 이런 일들을 가능하게 해주는 수학지식을 설명하는 역할이 수학자들에게 주어졌다. 이에 본 연구진은 인공지능과 머신러닝(Machine Learning, 기계학습)을 이해하기 위해 필요한 수학 개념을 우리의 실정에 맞게 한 학기(또는 두 학기) 분량으로 정리하여, 무료 전자교과서 "인공지능을 위한 기초수학"을 집필하고, 인공지능 분야에 관심이 있는 다양한 전공의 대학생과 대학원생을 대상으로 하는 강좌를 개설하였다. 본 논문에서는 그 개발과정과 운영사례를 공유한다. http://matrix.skku.ac.kr/math4ai/

• 생물환경조절학회지
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• 제33권1호
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• pp.1-11
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• 2024

이 연구에서는 Inception V3, SqueezeNet(local), VGG-16, Painters 및 DeepLoc의 다섯 가지 인공지능(AI) 모델을 사용하여 차나무 잎의 병해를 분류하였다. 여덟 가지 이미지 카테고리를 사용하였는데, healthy, algal leaf spot, anthracnose, bird's eye spot, brown blight, gray blight, red leaf spot, and white spot였다. 이 연구에서 사용한 소프트웨어는 데이터 시각적 프로그래밍을 위한 파이썬 라이브러리로 작동하는 Orange3였다. 이는 데이터를 시각적으로 조작하여 분석하기 위한 워크플로를 생성하는 인터페이스를 통해 작동되었다. 각 AI 모델의 정확도로 최적의 AI 모델을 선택하였다. 모든 모델은 Adam 최적화, ReLU 활성화 함수, 은닉 레이어에 100개의 뉴런, 신경망의 최대 반복 횟수가 200회, 그리고 0.0001 정규화를 사용하여 훈련되었다. Orange3 기능을 확장하기 위해 새로운 이미지 분석 Add-on을 설치하였다. 훈련 모델에서는 이미지 가져오기(import image), 이미지 임베딩(image embedding), 신경망(neural network), 테스트 및 점수(test and score), 혼동 행렬(confusion matrix) 위젯이 사용되었으며, 예측에는 이미지 가져오기(import image), 이미지 임베딩(image embedding), 예측(prediction) 및 이미지 뷰어(image viewer) 위젯이 사용되었다. 다섯 AI 모델[Inception V3, SqueezeNet(로컬), VGG-16, Painters 및 DeepLoc]의 신경망 정밀도는 각각 0.807, 0.901, 0.780, 0.800 및 0.771이었다. 결론적으로 SqueezeNet(local) 모델이 차나무 잎 이미지를 사용하여 차병해 탐색을 위한 최적 AI 모델로 선택되었으며, 정확도와 혼동 행렬을 통해 뛰어난 성능을 보였다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• 제30권4호
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• pp.145-152
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• 2019

Objectives: The detection of autism spectrum disorder (ASD) is based on behavioral observations. To build a more objective datadriven method for screening and diagnosing ASD, many studies have attempted to incorporate artificial intelligence (AI) technologies. Therefore, the purpose of this literature review is to summarize the studies that used AI in the assessment process and examine whether other behavioral data could potentially be used to distinguish ASD characteristics. Methods: Based on our search and exclusion criteria, we reviewed 13 studies. Results: To improve the accuracy of outcomes, AI algorithms have been used to identify items in assessment instruments that are most predictive of ASD. Creating a smaller subset and therefore reducing the lengthy evaluation process, studies have tested the efficiency of identifying individuals with ASD from those without. Other studies have examined the feasibility of using other behavioral observational features as potential supportive data. Conclusion: While previous studies have shown high accuracy, sensitivity, and specificity in classifying ASD and non-ASD individuals, there remain many challenges regarding feasibility in the real-world that need to be resolved before AI methods can be fully integrated into the healthcare system as clinical decision support systems.

• 공학교육연구
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• 제25권6호
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• pp.81-92
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• 2022

The purpose of this paper was to develop an instructional design model and checklist for AI education. Literature review was conducted to derive the structure of the instructional design model. And delphi survey was conducted twice to revise and improve the elements & items of the instructional design model and checklist and to confirm the content validity of both instructional design model and the checklist. As a result, an instructional design model consisting of three main steps(Analysis - Design & Development - Implementation & Evaluation) was suggested with a detail checklist which explained what teachers need to do in each step of this instructional development model when they prepare AI education using this instructional design model. Limitations and suggestions for further studies were presented at the end of this paper.

• Archives of Pharmacal Research
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• 제25권6호
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• pp.969-972
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• 2002

The alteration in the pharmacokinetic behaviors of organic cations (OCs) in rats during acute inflammation (AI) was investigated. AI was induced by an intraperitoneal injection of lipopolysaccharide (LPS, 5 mg/kg) 24 hr prior to the start of pharmacokinetic studies. Tributylmethylammonium (TBuMA) was selected as a model OC since it is largely excreted into bile, and is neither metabolized nor binds to proteins in the body. When TBuMA was administered intravenously to AI rats at a dose of 6.6 $\mu$mole/kg, the AUC was increased, while biliary excretion (i.e., cumulative amount and apparent clearance) was decreased compared to normal rats. When TBuMA was administered intravenously to AI rats at a constant rate (i.e., a bolus injection at a dose of 1.5 $\mu$mole/kg followed by a constant infusion at a rate of 1.5 $\mu$mole/kg/hr for 165 min), steady-state concentrations of plasma and liver concentrations of TBuMA were increased significantly, while in vivo hepatic uptake (amount) and canalicular excretion (clearance) were decreased. These results are consistent with a hypothesis in which both the sinusoidal uptake of TBuMA into hepatocytes via the OCT1 and the canalicular excretion of the compound from hepatocytes via the P-gp are decreased by LPS-induced AI.

• 한국잡초학회지
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• 제8권2호
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• pp.208-216
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• 1988

폴리에칠렌 피복하(被覆下) 호려과(葫藘科)(박과) 5작물(作物)에 대하여 적용(適用)이 가능(可能)한 제초제(除草劑)를 선발(選拔)하기 위하여 밭포장(圃場)(식양토(埴壤土))에서 직파(直播) 또는 이식재배시(移植栽培時) 6종(種)의 제초제(除草劑)를 공시(供試)하여 포장시험(圃場試驗)을 실시(實施)한 결과(結果)는 다음과 같다. 1. 직파재배(直播栽培) (1) Ethalfluralin은 박, 호박, 수박, 오이, 참외에 대하여 초기약해(初期藥害)가 거의 없었으며, 최종생체중(最終生體重)에 있어서도 박, 호박은 1.080 g ai/ha까지, 수박과 오이, 참외는 720g ai/ha까지 유의차(有意差)가 없었다. (2) Napropamide는 1,500~3,000 g ai/ha까지 박과(科) 5종(種)에 대하여 초기약해(初期藥害)가 거의 없었고, 최종생체중(最終生體重)에 있어서 박, 호박, 오이는 3,000 g ai/ha까지, 참외, 수박은 1,500 g ai/ha까지 유의차(有意差)가 없었다. (3) Trifluralin은 890 g ai/ha, nitralin은 1,500 g ai/ ha에서 박에 한해서 초기약해(初期藥害)도 없었고 최종생체중(最終生體重)에 있어서도 유의차가 없었다. 2. 이식재배(移植栽培) 박을 태목(台木)으로 하고 수박과 참외의 접수(接穗)를 접목(接木)한 묘(苗)를 이식재배시(移植栽培時) 처리(處理)한 제초제(除草劑)중 수박, 참외에 대하여 약해(藥害)가 없고 생육량(生育量)에 있어서 유의차가 없는 제초제(除草劑)는 ethalfluralin(540~1,080 g 단, 수박은 720g ai/ha), napropamide(l,500~3,000 g ai/ha) 및 trifluralin(890 g ai/ha) 및 nitralin(1,500 g ai/ha)이었다. 3. 종합적(綜合的)인 제초효과(除草效果)는 ethalfluralin(720 g ai/ha 이상)과 pendimethalin(1,268 g ai/ha)이 90% 이상(以上)으로 가장 높았고 그 이외(以外)의 약제(藥劑)들은 81~85% 범위의 제초율(除草率)을 나타냈다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.5083-5088
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• 2010

무리를 형성하는 NPC들의 인공 지능을 실세계의 무리짓기와 유사하게 구현하는 것은 게임의 재미를 증가시키는 요인이 될 수 있다. 이를 위하여, 본 논문에서는 분석된 실세계에서의 물고기 무리짓기의 행동 패턴을 설계하고 오우거 엔진을 이용하여 구현한다. 구현된 무리짓기의 효용성을 판단하기 위하여 실세계의 물고기 떼의 행동 패턴과 비교한다. 비교 결과, 구현된 물고기 떼의 행동 패턴과 실세계의 행동 패턴은 비슷함을 보인다.