Rapid development of information and communication technology is leading the digital transformation (hereinafter, DT) of various industries. At this point in rapid online transition, fashion manufacturers operating offline-oriented businesses have become highly interested in DT and artificial intelligence (hereinafter AI), which leads DT. The purpose of this study is to examine the development status and application case of AI-based digital technology developed for the fashion industry, and to examine the DT stage and AI application status of domestic fashion manufacturers. Hence, in-depth interviews were conducted with five domestic IT companies developing AI technology for the fashion industry and six domestic fashion manufacturers applying AI technology. After analyzing interviews, study results were as follows: The seven major AI technologies leading the DT of the fashion industry were fashion image recognition, trend analysis, prediction & visualization, automated fashion design generation, demand forecast & optimizing inventory, optimizing logistics, curation, and ad-tech. It was found that domestic fashion manufacturers were striving for innovative changes through DT although the DT stage varied from company to company. This study is of academic significance as it organized technologies specialized in fashion business by analyzing AI-based digitization element technologies that lead DT in the fashion industry. It is also expected to serve as basic study when DT and AI technology development are applied to the fashion field so that traditional domestic fashion manufacturers showing low growth can rise again.
지능정보사회의 도래와 미래 인재 육성을 위한 인공지능 교육이 교육계의 주목을 받으며 교원의 인공지능대학원 과정 또한 개설, 운영 중이며 올해 신설된 AI교육 대학원의 교육과정은 각 대학의 여건을 고려하여 자체적으로 편성되어있다. 이에 본 연구에서는 교육대학원에서 보다 효과적이고 교육적 가치를 높일 수 있는 AI교육과정이 향후 개발될 수 있도록 교육과정 개발의 방향을 탐색하고자 한다. 본 연구에서 제안한 교육대학원 AI교육과정은 Backward 설계를 토대로 Bloom의 디지털 텍사노미, Bruner의 나선형 교육과정 구성 원리를 포함하여 '내용영역', '수준', '교수학습방법' 등 3가지의 요소로 구성하고자 하였다. 연구에서 제시한 AI교육과정개발 방향을 토대로 국내 교육대학원의 AI교육과정이 좀 더 내실화되길 바라며, 향후 본 연구에서 제시한 교육과정을 수정·보완하여 초·중등학교의 AI교육과정 구성에도 활용할 수 있을 것이라 기대한다.
오늘날 AI는 여러 산업 분야에 적용되면서 전반적인 산업의 패러다임의 변화를 이끌고 있다. 패션 산업 분야에서도 트렌드 예측이나 소비자를 위한 다양한 서비스를 위하여 AI가 활용되고 있으며 특히 AI 이미지 생성 도구는 패션디자인 개발을 위한 도구로서의 가능성을 가진다. 본 연구는 AI 이미지 생성 도구 중에서 미드저니를 사용하여 이미지를 생성해보고 그 특징을 파악함으로써 패션디자인 개발을 위하여 미드저니의 활용 가능성과 한계점을 알아보았다. 미드저니에서 생성되는 이미지의 특징은 다음과 같다. 첫째, 명령어에 해당하는 이미지들을 직관적으로 적용 또는 조합하여 이미지를 생성하는 직관성을 가진다. 둘째, 동일한 명령어라도 시차를 두고 입력할 때 다른 이미지가 생성되는 무작위성을 가진다. 셋째, 기존의 이미지와 명령어를 함께 사용할 경우 미드저니에서 생성된 이미지는 명령어보다 기존의 이미지에 더 의존적이다. 결론적으로 미드저니의 다양한 이미지 생성 기능과 명령어에 따라 이미지가 변하는 특징은 독창적인 패션디자인을 개발하는 데 도움이 될 수 있겠다. 다만 착용이나 제작이 불가한 패션디자인이 제시되기도 한다는 점은 주의해야 할 부분이다. 본 연구 결과가 패션디자인 개발을 위한 AI 이미지 생성 도구의 활용에 있어 기초 자료가 되기를 기대한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
/
제22권9호
/
pp.343-347
/
2022
To date, the use of artificial intelligence has already brought certain results in such areas of art as poetry, painting, and music. The development of AI and its application in the creative process opens up new perspectives, expanding the capabilities of authors and attracting a new audience. The purpose of the article is to analyze the essential, artistic, and technological limitations of AI art. The article discusses the methods of attracting AI to artistic practices, carried out a comparative analysis of the methods of using AI in visual art and in the process of writing music, identified typical features in the creative interaction of the author of a work of art with AI. The basic principles of working with AI have been determined based on the analysis of ways of using AI in visual art and music. The importance of neurobiology mechanisms in the course of working with AI has been determined. The authors conclude that art remains an area in which AI still cannot replace humans, but AI contributes to the further formation of methods for modifying and rethinking the data obtained into innovative art projects.
International Journal of Advanced Culture Technology
/
제11권1호
/
pp.283-289
/
2023
AI is bringing about drastic changes not only in the aspect of technologies but also in society and culture. Medical AI based on deep learning have developed rapidly. Especially, the field of medical image analysis has been proven that AI can identify the characteristics of medical images more accurately and quickly than clinicians. Evaluating the latest results of the AI-based medical image processing is important for the implication for the development direction of medical AI. In this paper, we analyze and evaluate the latest trends in AI-based medical image analysis, which is showing great achievements in the field of medical AI in the healthcare industry. We analyze deep learning models for medical image analysis and AI-based medical image segmentation for quantitative analysis. Also, we evaluate the future development direction in terms of marketability as well as the size and characteristics of the medical AI market and the restrictions to market growth. For evaluating the latest trend in the deep learning-based medical image processing, we analyze the latest research results on the deep learning-based medical image processing and data of medical AI market. The analyzed trends provide the overall views and implication for the developing deep learning in the medical fields.
본 연구의 목적은 인공지능과 위험관리라는 2가지 키워드를 통해 어떻게 인공지능 서비스의 장점 활용과 한계요인을 동시에 극복하는데 기여 하고자 한다. 이를 위해 2가지 사례인 (1) 인공지능을 활용한 위험 모니터링 프로세스 제시와 (2) 인공지능 서비스의 개발 및 운영에서 등장하는 한계요인을 최소화하기 위한 운영 툴킷에 대해 소개 하였다. 이 사례 분석을 통해 다음과 같은 시사점이 제안하고자 한다. 첫째, 인공지능 서비스는 우리 삶에 깊숙이 관여하고 있으며 이로 인해 등장하는 한계 요인을 최소화하는 장치가 필요하다. 둘째, 인공지능을 활용한 위험관리 모니터링은 적합하고 신뢰성이 있는 데이터 확보가 우선적으로 고려되어야 한다. 셋째, 인공지능 서비스의 개발과 운영시 등장하는 한계를 극복하기 위해서는 업무 단계별로 위험관리 프로세스를 적용하여 상시 모니터링이 요구된다 라는 것이다. 본 연구는 발전하고 있는 인공지능이 제공하고 한계요인을 최소화 할 수 있는 방안에 대한 연구이며 향후 관련 시장의 성장과 발달에서 위험관리에 대한 연구에 기여 할 수 있다.
4차 산업혁명, Industry 4.0 과 더불어 최근 ICT 분야의 메가트렌드는 빅데이터, IoT, 클라우드 컴퓨팅, 그리고 인공지능이라고 할 수 있다. 따라서, 4차 산업혁명 시대에 알맞은 AI 서비스들의 기술 개발과 다양한 산업 영역에서 ICT 분야의 융합에 따른 BI (Business Intelligence), IA (Intelligent Analytics, BI + AI), AIoT (Artificial Intelligence of Things), AIOPS (Artificial Intelligence for IT Operations), RPA 2.0 (Robotic Process Automation + AI) 등의 세분화된 기술 발전으로 급속한 디지털 전환 (Digital Transformation)이 진행되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 이러한 기술적 상황에 따른 대용량 분산 Abyss 스토리지 기반으로 인프라 측면의 GPU, CDA (Connected Data Architecture) 프레임워크, 그리고 AI의 다양한 머신러닝 서비스들을 통합 및 고도화를 목표로 하며, AI 비즈니스의 수익 모델을 다양한 산업 영역에 활용하고자 한다.
연구목적: 생활안전 예방서비스 앱에서 신고되는 이미지를 AI를 사용하여 실시간으로 위험 카테고리를 자동으로 분류하여 사용자에게 편리한 위험신고를 가능하게 하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 인터넷으로 상호연결되는 생활안전 예방서비스 플랫폼, 생활안전 예방서비스 앱, AI 모델 서빙 서버와 sftp 서버로 구성되는 시스템을 통하여 신고된 생활안전 이미지를 실시간으로 자동분류하며, 이때 사용되는 AI모델 생성을 위한 AI 학습 알고리즘도 개발하였다. 연구결과: 이미지를 실시간으로 AI 처리하여 자동으로 분류할 수 있게 되어, 신고자가 생활안전 관련 사항을 보다 편리하게 신고할 수 있게 되었다. 결론: 본 논문에서 제시하는 AI 이미지 자동분류 시스템은 90% 이상의 분류 정확도로 신고 이미지를 실시간으로 자동분류하여 신고자가 간편하게 생활안전 관련 이미지를 신고할 수 있게 되었으며 향후 생활안전 예방서비스 앱의 사용자의 증가에 따라 더욱 빠르고 정확한 AI 모델 개발 및 시스템 처리용량 향상이 필요하다.
Major global powers are investing heavily in artificial intelligence (AI) and hyper-connected networks, demonstrating their crucial role in future warfare. To advance and utilize AI in national defense, it is essential to have policy support at the governmental or national level. This includes establishing a research and development infrastructure, creating a common development environment, and fostering AI expertise through education and training programs. To achieve advancements in hyper-connected networks, it is essential to establish a foundation for a robust and resilient infrastructure by comprehensively building integrated satellite, aerial, and ground networks, along with developing 5G & edge computing and low-orbit satellite communication technologies. This multi-faceted approach will ensure the successful integration of AI and hyper-connected networks, strengthening national defense and positioning nations at the forefront of technological advancements in warfare.
본 연구의 목적은 실제 학교 현장에서 AI 교육과 관련된 수업들의 사례를 분석하여, 초등학교 AI 교육의 방향을 제시하는 것이다. 이를 위해 AI 교육 기반의 초등학교 수업 사례로 19개의 수업을 수집하였다. 수업 사례를 분석한 결과에 따르면, AI를 학습내용과 방법의 혼합적 측면에서 수업을 설계하였음을 확인하였다. 성취기준과 학습목표를 분석한 결과, AI를 도구적 관점에서 활용한 8개 수업에서 기억, 이해, 적용에 관한 행동 동사가 발견되였다. 수업을 도입, 전개, 정리단계로 나누었을 때, AI 교육 요소는 전개 단계에서 가장 많이 나타났다. 한편 전개 단계에서 AI 교육 요소의 학습내용과 학습방법의 비율을 살펴보았을 때 학습방법으로 AI 교육을 접근하는 학습시간이 압도적으로 높았다. 이를 토대로 다음과 같은 시사점을 도출하였다. 첫째, 학교, 학년 교육과정을 설계할 때, 학습 내용과 방법으로의 AI를 포괄적으로 다룰 수 있도록 설계해야 한다. 둘째, AI에 대한 이해를 보완하기 위해 단기적으로는 실과 교과나 창의적 체험활동에서의 시수 확보가 요구되며, 장기적으로는 정보 교과의 확보가 필요하다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.