• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제66권2호
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• pp.113-120
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• 2023

Artificial intelligence (AI) is a field of computer science that equips machines with human-like intelligence and enables them to learn, reason, and solve problems when presented with data in various formats. Neurosurgery is often at the forefront of innovative and disruptive technologies, which have similarly altered the course of acute and chronic diseases. In diagnostic imaging, such as X-rays, computed tomography, and magnetic resonance imaging, AI is used to analyze images. The use of robots in the field of neurosurgery is also increasing. In neurointensive care units, AI is used to analyze data and provide care to critically ill patients. Moreover, AI can be used to predict a patient's prognosis. Several AI applications have already been introduced in the field of neurosurgery, and many more are expected in the near future. Ultimately, it is our responsibility to keep pace with this evolution to provide meaningful outcomes and personalize each patient's care. Rather than blindly relying on AI in the future, neurosurgeons should gain a thorough understanding of it and use it to enhance their patient care.

• Human Ecology Research
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• 제59권1호
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• pp.23-43
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• 2021

This study looked through the text mining analysis to check the status of the virtual assistant service, and explore the needs of consumers, and present consumer-oriented directions. Trendup 4.0 was used to analyze the keywords of AI services in Online News and social media from 2016 to 2020. The R program was used to collect consumer comment data and implement Topic Modeling analysis. According to the analysis, the number of mentions of AI services in mass media and social media has steadily increased. The Sentimental Analysis showed consumers were feeling positive about AI services in terms of useful and convenient functional and emotional aspects such as pleasure and interest. However, consumers were also experiencing complexity and difficulty with AI services and had concerns and fears about the use of AI services in the early stages of their introduction. The results of the consumer review analysis showed that there were topics(Technical Requirements) related to technology and the access process for the AI services to be provided, and topics (Consumer Request) expressed negative feelings about AI services, and topics(Consumer Life Support Area) about specific functions in the use of AI services. Text mining analysis enable this study to confirm consumer expectations or concerns about AI service, and to examine areas of service support that consumers experienced. The review data on each platform also revealed that the potential needs of consumers could be met by expanding the scope of support services and applying platform-specific strengths to provide differentiated services.

• 디지털융복합연구
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• 제19권6호
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• pp.1-9
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• 2021

본 연구는 인공지능(AI) 디바이스가 차세대 정보통신기술(ICT)의 핵심 플랫폼으로 급부상하고 있고, 소비자들의 일상에 널리 적용되고 있는 인공지능 디바이스를 통해 소비자의 사용행태 및 사용자 경험에 대해 살펴보았다. 이를 위해 AI 디바이스 사용 경험이 있는 국내 소비자 600명을 대상으로 AI 디바이스의 속성 인식과 사용행태를 도출하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 다양한 속성 중 음악청취를 가장 많이 이용하였고, 날씨 정보제공과 같은 단순한 기능을 유용하게 인식하는 것으로 나타났다. 둘째, AI 디바이스 사용자의 주요 사용기기는 AI 스피커, 스마트폰, PC, 노트북 등으로 확인되었다. 셋째, AI 디바이스에 대한 연상 이미지는 재미있는, 유용한, 신기한, 똑똑한, 혁신적인, 친근한 순으로 나타났다. 따라서 본 연구는 AI 디바이스의 특성을 반영한 사용 행태를 분석함으로써 향후 AI 디바이스를 활용한 사용자의 서비스 제공에 기여할 수 있다는 실무적 시사점을 갖는다.

• 실천공학교육논문지
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• 제15권3호
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• pp.597-603
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• 2023

본 연구는 교원의 AI디지털역량을 평가하고 연수에 활용할 수 있는 교원의 AI디지털 역량에 대한 단계별 프레임워크 개발에 대한 것이다. 이를 위해 AI디지털역량에 대해 활용과 소양의 관점을 테크놀로지컬교수내용지식(TPACK)의 관점과 연계하여 분석하였다. 그리고 단계별 교원의 AI디지털 역량 선행연구 사례로 영국교육훈련재단의 3단계 역량, 유네스코 ICT 교사 역량 프레임워크 등을 제시하였다. 그리고 본 연구에서는 선행연구와 국내의 여건을 고려하여 교원의 AI디지털 역량을 진입, 적응, 선도의 3단계로 구분하여 제시하였다. 최초 진입단계는 2차에 델파이 조사를 통과하였으며 그 외 2개 단계는 1차에서 통과하였다. 최종 진입단계는 AI디지털에 대해 이해는 하였지만, 실천에 어려움을 겪는 단계, 적응단계는 표준교육과정에 적용하는 수준, 선도단계는 심화과정에 AI디지털 적용과 타 교사에게 모델이 되는 수준으로 기술하였다. 본 연구에서 제시한 총괄 AI디지털 역량을 통하여 세부적인 역량 개발이 가능하며 평가문항개발의 참고자료로 이용할 수 있다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권6호
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• pp.93-97
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• 2022

4차 본 연구에서는 유치원의 SW·AI 교육 실태조사를 통하여 이를 기초로 유아교육의 특성을 고려한 진정한 의미의 유아 SW·AI 교육 활성화 방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 편의표본 추출(convenience sampling)을 통하여 총 194개의 유치원을 대상으로 자료를 수집하였다. 수집된 자료는 빈도분표를 이용해 분석하였으며, 현재 전체 조사대상의 44%의 유치원에서 SW·AI 교육을 시행하고 있으며 66%가 실시하지 않은 것으로 나타났다. 조사 결과 SW·AI 교육을 시행하고 있는 유치원 중 22%가 정규교육과정 형태로 SW·AI 교육을 시행하고 있으며, 70%가 방과 후 특별활동 형태로 SW·AI 교육을 시행하고 있다. SW·AI 교육은 해당 연령의 학급 교실(80%)에서 주로 외부 강사(97%)에 의해 이루어지고 있는 것으로 나타났다. 유치원의 SW·AI 교육내용으로는 네이버, 클로바 등의 관련 업체에서 개발된 블록 코딩 기반 프로그램을 사용하고 있었으며, 이러한 프로그램은 모두 관련 업체가 개발한 교구·재를 포함하여 프로그램과 교구재 사용을 패키지 형식으로 사용하고 있다. 조사 대상의 56%가 현재 SW·AI 교육을 시행하지 않고 있다고 답변하였으며 SW·AI 교육에 대한 인식 부족, 인적·환경적 인프라 부족 등이 주된 요인으로 나타났다. 이와 같은 조사를 토대로 유치원 과정에서 유아교육의 본질과 특성을 지닌 SW·AI 교육이 실현되기 위해서는 첫째, 놀이 중심의 컴퓨팅적 사고력을 기를 수 있도록 유아 발달을 고려한 SW·AI 교육 프로그램이 개발되어야 할 것이다. 둘째, 유치원 교사들을 대상으로 SW·AI에 관한 기초지식을 습득하여 SW·AI 역량을 제고할 수 있도록 국가 차원의 체계적인 교사 교육이 이루어져야 할 것이다. 셋째, 유아교육 전문가와 SW·AI 교육전문가로 구성된 유아 SW·AI 전담부서의 설립 및 국가 차원의 재정적 지원이 이루어져야 할 것이다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제28권3호
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• pp.109-125
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• 2021

For the government of president Moon's AI SW HRD policy, he proclaimed AI democracy that anyone can utilize artificial intelligence technology to spread AI education for the people of the country. Through cognitive map analysis, this study presents expected policy outcomes due to the input of policy factors to overcome crisis factors and utilize opportunity factors. According to the cognitive guidance analysis, first, the opportunity factor is recognized as accelerating the digital transformation to Covid 19 if AI SW HRD is well nurtured. Second, the crisis factor refers to the rapid paradigm shift caused by the intelligence information society, resulting in job losses in the manufacturing sector and deepening imbalance in manpower supply and demand, especially in the artificial intelligence sector. Third, the comprehensive cognitive map shows a circular process for creating an AI SW ecosystem in response to threats caused by untact caused by Corona and a circular process for securing AI talent in response to threats caused by deepening imbalance in manpower supply and demand in the AI sector. Fourth, in order to accelerate the digital circulation that has been accelerated by Corona, we found a circular process to succeed in the Korean version of digital new deal by strengthening national and corporate competitiveness through AI-utilized capacity and industrial and regional AI education. Finally, the AI utilization empowerment strengthening rotation process is the most dominant of the four mechanisms, and we also found a relatively controllable feedback loop to obtain policy outputs.

• 벤처창업연구
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• 제18권4호
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• pp.65-76
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• 2023

기술 창업 및 스타트업 분야에서는 인공지능(AI)의 발전이 사업 모델 혁신의 핵심 주제로 부상하였다. 이를 통해 벤처기업들은 경쟁력 확보를 위해 AI를 중심으로 다양한 노력을 기울이고 있다. 본 연구는 GenAI 기술의 발전과 스타트업 생태계 간의 관계를 국내 뉴스 기사를 분석하여, 기술 창업 분야의 동향을 파악하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구는 빅카인즈(BIG Kinds)를 활용하여 1990년부터 2023년 8월 10일까지의 국내 뉴스 기사에서 ChatGPT의 등장 전후를 중심으로 GenAI 관련 뉴스 기사, 주요 이슈 및 트렌드의 변화를 조사하였으며, 네트워크 분석 및 키워드 시각화를 통해 관련성을 시각화하였다. 연구결과, 2017년부터 2023년까지 GenAI에 대한 언급이 기사 내에서 점차 증가하였다. 특히, OpenAI의 GPT-3.5를 기반으로 한 ChatGPT 서비스가 주요 이슈로 부각 되었는데, 이 서비스는 OpenAI의 DALL-E, Google의 MusicLM, VoyagerX의 Vrew 등과 같은 언어 모델 기반 GenAI 기술의 대중화를 시사하였다. 이로써 생성형 인공지능은 다양한 분야에서의 유용성을 입증하며, ChatGPT 출시 이후 국내 기업들의 한국어 언어 모델 개발 활동이 활발히 이루어지고 있는 것으로 확인되었다. 리튼 테크놀로지스와 같은 스타트업들도 GenAI를 활용하여 기술 창업 분야에서의 영역을 확장하고 있다. 본 연구에서는 GenAI 기술과 스타트업 창업 활동 간의 연관성을 확인하였으며, 이는 혁신적인 비즈니스 전략의 구축 지원을 시사하며 GenAI 기술의 발전과 스타트업 생태계의 성장을 지속해서 형성할 것으로 전망된다. 더 나아가 국제적 동향 및 다양한 분석 방법의 활용, 실제 현장에서의 GenAI 응용 가능성을 모색하는 연구가 요구 된다. 이러한 노력은 GenAI 기술의 발전과 스타트업 생태계의 성장 발전에 이바지할 것으로 기대된다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권2호
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• pp.201-208
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• 2021

Recently, artificial intelligence(AI) has been used throughout society, and social interest in it is increasing. Accordingly, the necessity of AI education is becoming a big topic in the education field. As a response to this trend, the Korean education authorities have also announced plans for AI education, and various studies have been performed in academic field to revitalize AI education in the future. However, the curriculum research on what differentiates AI education from existing SW education and what and how to train AI is still in its infancy. In this paper, Therefore, we focused on the experiences of elementary school students in solving problems in their own lives, and developed a teaching-learning model based on design-based research so that students can design a problem-solving process and experience the process of feedback. We applied the developed teaching-learning model to the problem-solving process and confirmed that it increased students' understanding and satisfaction with AI education.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.167-176
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• 2024

챗봇서비스는 AI서비스와 연계하여 다양한 분야에서 활용되고 있다. AI에 대한 보안 연구는 초기 단계이고, 이를 이용한 서비스 구현단계에서의 실질적인 보안 연구는 더욱 부족한 상황이다. 본 논문은 AI서비스와 연계된 챗봇서비스에 대한 보안요구사항을 분석한다. 먼저, 본 논문에서는 최근 발표된 AI보안에 대한 논문과 자료들을 분석한다. 시장에서 서비스가 제공되는 있는 챗봇서비스를 조사하여 일반적인 구현 모델을 정립한다. 구현 모델에는 챗봇관리시스템과 AI엔진이 포함된 5개의 구성요소가 포함되어 있다. 정립된 모델에 기반하여 쳇봇서비스에 특화된 보호자산과 위협을 정리한다. 위협은 실제 운영중인 챗봇서비스 담당자 설문을 통해 챗봇서비스에 특화된 위협을 중심으로 정리한다. 10개의 주요 위협이 도출되었다. 정리된 위협에 대응하기 위해 필요한 보안 영역을 도출하였고, 영역별로 필요한 보안요구사항을 분석하였다. 이는 챗봇서비스 보안 수준을 검토하고 개선하는 과정에서 보안평가 기준으로 활용될 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권2호
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• pp.676-691
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• 2022

An increasing number of companies in the fashion industry are using AI curation services. The purpose of this study is to investigate perceptions of and intentions to use AI fashion curation services among customers by using text mining. To accomplish this goal, we collected a total of 34,190 online posts from two Korean portals, Naver and Daum. We conducted frequency analysis to identify the most frequently mentioned keywords using Textom. The analysis extracted "various," "good," "many," "right," and "new" at the highest frequency, indicating that consumers had positive perceptions of AI fashion curation services. In addition, we conducted a semantic network analysis with the top-50 most frequently used keywords, classifying customers' perceptions of AI fashion curation services into three groups: shopping, platform, and business profit. We also identified the factors that boost continuous use intentions: usability, usefulness, reliability, enjoyment, and personalization. We conclude this paper by discussing the theoretical and practical implications of these findings.