• Nutritional Sciences
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• 제7권4호
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• pp.241-246
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• 2004

This study investigated the influence of weight perception on weight management strategies including diet and exercise in Korean female adolescents. Junior (J) and senior (S) high school girls were divided in two groups; those who had $\leq$100% (BI) and > 100% (AI) of ideal weight (J-BI, n=376, 14.8 yr, 46.1 kg; J-AI, 11=128, 15.0 yr, 57.4 kg; S-BI, n=325, 17.4 yr, 50.1 kg; and S-AI, n=133, 17.5 yr, 58.2 kg, mean values). Questionnaires to assess weight perception, desire to lose weight, body image, eating behavior, weight control strategies and physical activity (PPA) were administered J-AI(9.4 kg) and S-AI(9.8 kg) desired to lose weight more than J-BI(2.5 kg) and S-BI(3.6 kg), respectively (p < 0.001). 85% of J-AI and 93% of S-AI perceived their weight being above average and 23% of J-BI and 34% of S-BI responded similarly (p < 0.001). Body dissatisfaction index (BDI) and eating attitude (EAT26) scores were lower in J-BI(9.7, 12.0) vs. J-AI(16.4, 14.7) and S-BI(12.4, 12.4) vs. S-AI(19.5, 15.4) (p < 0.001). However, PPA was not different for J-BI vs. J-AI, and S-BI vs. S-AL Only 17, 18, 9, and 15% of J.BI, J.AI, S-BI, and S-AI, respectively, exercised regularly. PPA and BDI were only slightly correlated in J-BI(r=0.194, p < 0.005) and S-BI(r=0.220, p < 0.005). Even that the majority of Korean female adolescents perceived they were heavy and desired to lose weight, appropriate exercise and physical activities were not practiced.

• Food Science and Biotechnology
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• 제18권5호
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• pp.1071-1075
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• 2009

Allyl isothiocyanate (AI), a volatile compound of mustard, has excellent antimicrobial effects, but its volatility hinders its wide usage as an ingredient of food products. Microencapsulation technique, therefore, was applied for delaying the release time of AI. For delaying the release time of AI, the mustard powder, which contained AI, was microencapsulated with 5% modified starch by using fluidized bed processing. The efficiency of the controlled release of AI at various pH was analyzed by the head space (HS) analysis and solid phase microextraction (SPME) method using gas chromatography (GC). Also, modified starch encapsulated powder was added into kimchi for applying in food industry. As the result, the release time of AI was delayed by microencapsulation with modified starch and the higher pH could be the faster release of AI. Also, the period until the pH values and total acidity of kimchi reached up to 4.5 and 0.6%, which give its malsour taste, was extended by microencapsulation. These results showed that modified starch encapsulated powder could prolong the preservation in food system.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권8호
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• pp.2241-2258
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• 2023

This study developed digital literacy instruments and tested their effectiveness on college students' perceptions of AI technologies. In creating a new digital literacy test tool, we reviewed the concept and scale of digital literacy based on previous studies that identified the characteristics and measurement of AI literacy. We developed 23 preliminary questions for our research instrument and used a quantitative approach to survey 318 undergraduates. After conducting exploratory and confirmatory factor analysis, we found that digital literacy in the age of AI had four ability sub-factors: critical understanding, artificial intelligence social impact recognition, artificial intelligence technology utilization, and ethical behavior. Then we tested the sub-factors' predictive powers on the perception of AI's usefulness and ease of use. The regression result shows that the most common powerful predictor of the usefulness and ease of use of AI technology was the ability to use AI technology. This finding implies that for college students, the ability to use various tools based on AI technology is an essential competency in the AI era.

• 공학교육연구
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• 제26권3호
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• pp.12-19
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• 2023

The purpose of this study is to develop the Artificial Intelligence thinking-based education program for improving AI literacy and verify its effectiveness for beginner. This program consists of 17 sessions, was designed according to the "ABCDE" model and is a project-based program. This program was conducted on 51 first-year middle school students and 36 respondents excluding missing values were analyzed in R language. The effect of this program on ethics, understanding, social competency, execution plan, data literacy, and problem solving of AI literacy is statistically significant and has very large practical significance. According to the result of this study, this program provided learners experiencing Artificial Intelligence education for the first time with Artificial Intelligence concepts and principles, collection and analysis of information, and problem-solving processes through application in real life, and served as an opportunity to enhance AI literacy. In addition, education program to enhance AI literacy should be designed based on AI thinking.

• 미생물학회지
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• 제48권3호
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• pp.207-211
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• 2012

이 연구의 목적은 코리네형 균주(Corynebacterium glutamicum)에 존재하는 acyltransferase 유전인자의 발현에 관여하는 autoinducer에 대한 정보를 얻기 위해 다양한 종류의 균주에서 얻은 세포배양액(cell-free culture fluids)을 처리하여 발현에 미치는 효과를 조사하는 것이다. 다양한 배양시간동안 얻은 Agrobacterium tumefaciens의 세포배양액은 acyltransferase의 발현을 전혀 증가시키지 못하는 것으로 관찰되었다. 반면 AI-1과 AI-2를 분비하는 것으로 알려진 Vibrio harveyi BB120($AI-1^+$, $AI-2^+$)을 지수성장기까지 배양시켜 얻은 세포배양액은 acyltransferase의 발현을 증가시키는 것으로 관찰되었다. 이들 autoinducer가 미치는 효과를 조사하기 위하여 돌연변이 균주인 MM77 ($AI-1^-$, $AI-2^-$)과 BB152 ($AI-1^-$, $AI-2^+$)를 사용하여 조사한 결과, 이들 균주에서 얻은 세포배양액은 BB120와는 달리 acyltransferase의 발현을 증가시키지 않는 것으로 나타났다. 이러한 결과로 보아 acyltransferase의 발현은 AI-1에 의한 효과로 보이며, 이를 확인하기 위해 V. harveyi BB152와 같이 AI-2만을 분비하는 것으로 알려진 Escherichia coli ($AI-1^-$, $AI-2^+$)를 사용하였다. 하지만 E. coli 세포배양액은 acyltransferase의 발현을 증가시키는 것으로 관찰되었다. 이들 결과는 코리네형 균주에 존재하는 autoinducer는 기존에 알려진 형태의 신호분자와 차이가 있을 것이며, 코리네형 균주외에 V. harveyi와 E. coli에도 존재하여 종간 상호작용(interspecies communication)에 관여할 것으로 보인다.

• Reproductive and Developmental Biology
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• 제37권2호
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• pp.75-77
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• 2013

This study was conducted to investigate optimal time of artificial insemination (AI) to Hanwoo female after natural estrus. AI was occurred 12 and 24 hours after natural estrus in both heifer and multiparous recipient then pregnancy and parturition rates were estimated. Results indicated that AI performed at 24 hours after natural estrus showed significant (p<0.05) higher pregnancy rate in both heifer and multiparous recipient groups with significantly (p<0.05) higher abortion rate. However, there are no significant differences of parturition rate, twin birth and sex ratio in both heifer and multiparous recipient groups. Therefore, our results may suggest that performance of AI at 24 hours after natural estrus promise higher pregnancy rate than AI at 12 hours after natural estrus in both heifer and multiparous recipient.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권3호
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• pp.442-453
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• 2021

Artificial intelligence (AI) will likely affect various fields of medicine. This article aims to explain the fundamental principles of clinical validation, device approval, and insurance coverage decisions of AI algorithms for medical diagnosis and prediction. Discrimination accuracy of AI algorithms is often evaluated with the Dice similarity coefficient, sensitivity, specificity, and traditional or free-response receiver operating characteristic curves. Calibration accuracy should also be assessed, especially for algorithms that provide probabilities to users. As current AI algorithms have limited generalizability to real-world practice, clinical validation of AI should put it to proper external testing and assisting roles. External testing could adopt diagnostic case-control or diagnostic cohort designs. A diagnostic case-control study evaluates the technical validity/accuracy of AI while the latter tests the clinical validity/accuracy of AI in samples representing target patients in real-world clinical scenarios. Ultimate clinical validation of AI requires evaluations of its impact on patient outcomes, referred to as clinical utility, and for which randomized clinical trials are ideal. Device approval of AI is typically granted with proof of technical validity/accuracy and thus does not intend to directly indicate if AI is beneficial for patient care or if it improves patient outcomes. Neither can it categorically address the issue of limited generalizability of AI. After achieving device approval, it is up to medical professionals to determine if the approved AI algorithms are beneficial for real-world patient care. Insurance coverage decisions generally require a demonstration of clinical utility that the use of AI has improved patient outcomes.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.121-130
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• 2023

학교 현장에서는 사회의 패러다임을 바꾸는 AI를 접목한 AI 융합교육을 권장하고 있다. 이에 본 연구는 AI, AI 융합교육에 대한 용어의 혼재를 최소화하기 위해 용어를 정의하고, AI 융합교육을 수행하는 관점에서 교사의 교육요구도를 분석하기 위한 목적으로 진행되었다. 목적 달성을 위해 전문가 19명의 의견 수렴, 교육대학원의 AI 융합전공에 재학 중인 중등 교사 125명을 대상으로 자기기입식 설문을 진행하였다. 분석 결과, 전문가들은 AI 융합교육을 AI 기반교육이나 활용교육이 아닌 문제 해결의 방법론으로 정의하였다. 교사의 교육요구도 분석에서는 AI와 빅데이터'가 1 순위이며, 'AI 융합교육 방법론', 'AI 활용 학습 실제'등의 순이었다. 본 연구는 AI와 관련된 다양한 용어가 혼재하는 가운데 전문가의 의견을 수렴하여 용어를 정의하였고, 현직 교사의 AI 융합교육에 대한 교육 방향성을 제시했다는 데 의의가 있다.

• 실천공학교육논문지
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• 제16권1_spc호
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• pp.41-49
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• 2024

세계적으로 인공지능의 발전으로 삶이 크게 변하고 있다. 교육 분야에서는 AI를 적극 활용하고 다양한 지식을 융합하는 창의적 융합형 인재 양성이 강조되고 있다. 이에 발맞추어 초, 중, 고, 대학, 대학원 교육에서도 인공지능 교육에 대한 패러다임이 변화되고 있다. 인공지능 선도학교와 특성화 고교는 학생들의 인공지능 소양을 키우는 데 힘쓰고, 대학에서는 소프트웨어 과목에 인공지능을 통합하거나 새로운 인공지능 학과를 설립하여 인재를 양성하고 있다. 인공지능 융합 교육 대학원에서는 다양한 교과목의 선생님들을 교육시켜 인공지능 기술을 교과에 적용하려는 국가차원의 노력이 이루어지고 있다. 이러한 상황에서 특성화 고교도 학생들의 특성과 진로에 맞춰 인공지능에 대한 기술 인재 양성을 위해 학과를 개편하고 있다. 현재 교육 과정은 주로 인공지능의 기본 개념과 기술에 중점을 두고 있으나, 실제 문제 해결 능력을 키우기에는 부족한 측면이 있다. 따라서 이 연구에서는 인공지능 선도 학교, 인공지능 융합 고등학교, 인공지능 고교, 대학의 인공지능 학과, 그리고 인공지능 융합 교육 대학원의 필수 교육과정을 비교 분석하여 특성화고등학교에서 인공지능 교육을 실시할 때 필요한 교육과정을 제시하려고 한다. 이를 통해 조금 더 발전된 특성화고 인공지능과의 교육과정이 이루어지기를 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권7호
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• pp.101-110
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• 2020

AI 스피커를 비롯한 관련 디바이스에 감정 맞춤형 서비스나 다양한 기능들이 부가된 기기들이 등장하고 있다. 이에 본 연구는 AI 스피커 사용자들이 작성한 구매 후기 텍스트들의 주제를 확인하고, 실제 설문조사를 통한 실증분석 결과와 비교하기 위해서 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 기반의 토픽모델링 분석을 수행하였다. 더 나아가 AI 스피커 사용 경험이 있는 이용자 600명을 대상으로 사용자가 지각한 스피커의 감성지능과 관계품질을 조사하고 서로 유의한 관계가 있는지 구조방정식모형을 통해 검증하였다. 본 연구결과는 첫째, 토픽모델링 분석결과는 대부분의 글에서 주로 AI 스피커의 기능적인 측면에 대해 언급하고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 소비자가 인식하는 AI 스피커의 감성지능은 관계품질에 영향을 미치며, 관계품질은 고객만족에 긍정적인 영향을 미쳤다. 따라서 본 연구는 AI 관련 기존 연구를 확장시켜 감성지능 및 관계품질의 개념을 새롭게 접목하여 분석함으로써 이론적 및 실무적으로 시사점을 제공하고 있다.