• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권2호
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• pp.1-9
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• 2021

In the Internet-of-Things (IoT) and artificial intelligence (AI), complete implementations are dependent largely on the speed of the fifth generation (5G) networks. However, successive interference cancellation (SIC) in non-orthogonal multiple access (NOMA) of the 5G mobile networks can be still decoding latency and receiver complexity in the conventional SIC NOMA scheme. Thus, in order to reduce latency and complexity of inherent SIC in conventional SIC NOMA schemes, we propose a rate-lossless non-SIC NOMA scheme. First, we derive the closed-form expression for the achievable data rate of the asymmetric 2PAM non-SIC NOMA, i.e., without SIC. Second, the exact achievable power allocation interval of this rate-lossless non-SIC NOMA scheme is also derived. Then it is shown that over the derived achievable power allocation interval of user-fairness, rate-lossless non-SIC NOMA can be implemented. As a result, the asymmetric 2PAM could be a promising modulation scheme for rate-lossless non-SIC NOMA of 5G networks, under user-fairness.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제31권3호
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• pp.149-163
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• 2024

As conversational AI systems such as ChatGPT have become more advanced, researchers are exploring ways to use them in education. However, we need effective ways to evaluate these systems before allowing them to help teach students. This study proposes a detailed framework for testing conversational AI across three important criteria as follow. First, specialized benchmarks that measure skills include giving clear explanations, adapting to context during long dialogues, and maintaining a consistent teaching personality. Second, adaptive standards check whether the systems meet the ethical requirements of privacy, fairness, and transparency. These standards are regularly updated to match societal expectations. Lastly, evaluations were conducted from three perspectives: technical accuracy on test datasets, performance during simulations with groups of virtual students, and feedback from real students and teachers using the system. This framework provides a robust methodology for identifying strengths and weaknesses of conversational AI before its deployment in schools. It emphasizes assessments tailored to the critical qualities of dialogic intelligence, user-centric metrics capturing real-world impact, and ethical alignment through participatory design. Responsible innovation by AI assistants requires evidence that they can enhance accessible, engaging, and personalized education without disrupting teaching effectiveness or student agency.

• 한국운동역학회지
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• 제32권3호
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• pp.69-79
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• 2022

Objective: The purpose of this study is to analyze trends related to sports and artificial intelligence (AI) to understand the trends and how they change according to time, and to establish methods to apply AI in sports. Both macro and micro perspectives related to sports utilization of AI were analyzed. Method: In this study, after analyzing and discussing various information related to the use of artificial intelligence in the sports through a search of academic journals, papers, books, and websites published recently at nationally and internationally, the application plan of artificial intelligence in the sports field was presented. Results: 1) Motion analysis technology using artificial intelligence is effective in sports where posture is important, and if it provides systematic feedback and training methods, it can help improve performance. 2) The introduction of a sports referee judgment system using artificial intelligence is expected to improve performance by restoring factual judgment and objective fairness in sports games. 3) Artificial intelligence will provide coaching staff and players with a variety of information to help improve performance through systematic coaching and improving feedback and enhanced training methods. 4) It is judged that artificial intelligence-related to sports ethics, sports ICT, sports marketing, sports prediction, etc. We think that based on the current AI research trends will have a positive impact on all sports-related areas, helping to revitalize sports. Conclusion: Motion analysis technology using artificial intelligence, sports referee judgment system, coaching using artificial intelligence, and artificial intelligence are judged to have a positive effect on all sports-related areas and help revitalize sports.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제15권3호
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• pp.191-202
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• 2023

This study aims to propose a framework for evaluating the impact of artificial intelligence (AI) services, based on the concept of AI service impact. It also suggests a model for evaluating this impact and identifies relevant factors and measurement approaches for each item of the model. The study classifies the impact of AI services into five categories: ethics, safety and reliability, compliance, user rights, and environmental friendliness. It discusses these five categories from a broad perspective and provides 21 detailed factors for evaluating each category. In terms of ethics, the study introduces three additional factors-accessibility, openness, and fairness-to the ten items initially developed by KISDI. In the safety and reliability category, the study excludes factors such as dependability, policy, compliance, and awareness improvement as they can be better addressed from a technical perspective. The compliance category includes factors such as human rights protection, privacy protection, non-infringement, publicness, accountability, safety, transparency, policy compliance, and explainability.For the user rights category, the study excludes factors such as publicness, data management, policy compliance, awareness improvement, recoverability, openness, and accuracy. The environmental friendliness category encompasses diversity, publicness, dependability, transparency, awareness improvement, recoverability, and openness.This study lays the foundation for further related research and contributes to the establishment of relevant policies by establishing a model for evaluating the impact of AI services. Future research is required to assess the validity of the developed indicators and provide specific evaluation items for practical use, based on expert evaluations.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권5호
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• pp.1019-1034
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• 2022

4차 산업혁명의 초연결사회에서 악성코드 공격은 더욱 기승을 부리고 있다. 이러한 악성코드 대응을 위해 인공지능기술을 이용한 악성코드 탐지 자동화는 새로운 대안으로 주목받고 있다. 그러나, 인공지능의 신뢰성에 대한 담보없이 인공지능을 활용하는 것은 더 큰 위험과 부작용을 초래한다. EU와 미국 등은 인공지능의 신뢰성 확보방안을 강구하고 있으며, 2021년 정부에서는 신뢰할 수 있는 인공지능 실현 전략을 발표했다. 정부의 인공지능 신뢰성에는 안전과 설명가능, 투명, 견고, 공정의 5가지 속성이 있다. 우리는 악성코드 탐지 모델에 견고를 제외한 안전과, 설명가능, 투명, 공정의 4가지 요소를 구현하였다. 특히 외부 기관의 검증을 통해 모델 정확도인 일반화 성능의 안정성을 입증하였고 투명을 포함한 설명가능에 중점을 두어 개발하였다. 변화무쌍한 데이터에 의해 학습이 결정되는 인공지능 모델은 생명주기 관리가 필요하다. 이에 인공지능 모델을 구성하는 데이터와 개발, 서비스 운영을 통합하는 MLOps 프레임워크에 대한 수요가 늘고 있다. EXE 실행형 악성코드와 문서형 악성코드 대응 서비스는 서비스 운영과 동시에 데이터 수집원이 되고, 외부 API를 통해 라벨링과 정제를 위한 정보를 가져오는 데이터 파이프라인과 연계하도록 구성하였다. 클라우드 SaaS 방식과 표준 API를 사용하여 다른 보안 서비스 연계나 인프라 확장을 용이하게 하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.81-88
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• 2022

이번 연구는 인공지능(AI) 활용 가능성에 대한 국내 감정평가사들의 인식과 감정평가산업에서 AI 활용에 따른 관련 리스크를 조사하기 위한 것이다. 2022년 2월 10일부터 18일까지 평가사를 대상으로 모바일 설문조사를 실시했다. 193명의 응답자들로 부터 조사 데이터를 수집했다. 기본 분석을 위해 빈도 분석 및 다중 반응 분석을 수행했다. 감정평가산업에 AI를 활용할 때 다양한 유형의 리스크를 분석하기 위해 요인분석을 활용했다. 감정평가사들은 감정평가산업에 AI 도입에 대해 긍정적인 인식을 갖고 있지만, 일자리 감소 및 일자리 교체와 관련된 부정적인 영향 주로 AI 활용 가능성이 높은 분야와 대체 가능성이 높은 분야로 담보·컨설팅·과세 감정 등을 고려했다. 인적 노동 분야에서 AI에 의한 대체 위험에 대해 더 잘 알고 있었다. 책임, 개인 정보보호 및 보안, 기술적 오류 위험에 대해 매우 잘 알고 있었다. 그러나 공정성, 투명성, 그리고 신뢰성 위험은 일반적으로 낮은 위험 문제로 인식되었다. 기존 연구에서는 주로 AI를 대량 평가 모델에 적용하는 분석 방법을 연구해 왔지만, 이번 연구는 AI의 활용과 위험성에 초점을 맞췄다. AI 활용에 대한 업계 전문가들의 인식을 이해하는 것은 AI가 대규모로 도입될 때 발생할 수 있는 잠재적 위험을 최소화하는 데 도움이 될 것이다.

• 실천공학교육논문지
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• 제16권1_spc호
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• pp.65-70
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• 2024

인공지능 교육에 대한 관심이 증가함에 따라, 연구자들은 인공지능 교육 프로그램을 실시하기 위해 노력하였다. 그러나 예비 교사를 대상으로 개발된 연구는 현재까지 제한적인 것으로 나타났다. 따라서 이 연구는 예비 중등교사를 위한 인공지능 리터러시 교육 프로그램을 개발하기 위해 실시되었다. 연구 결과, 주차별 주제는 인공지능의 정의와 적용, 지능 에이전트 분석, 데이터의 중요성, 기계학습의 이해, 예측과 분류에 대한 실습, 분류와 군집에 대한 실습, 비정형 데이터에 대한 실습, 딥러닝의 이해, 딥러닝 알고리즘의 활용, 공정성, 투명성, 책무성, 안전성, 사회통합으로 구성되었다. 이 연구를 통해 예비 교사를 대상으로 인공지능 리터러시 교육 프로그램이 확대되기를 희망한다. 추후에는 교원양성기관에서 관련 교육을 실시하고, 그 효과를 분석하는 후속 연구들이 실행되기를 희망한다.

• 공학교육연구
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• 제25권1호
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• pp.55-64
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• 2022

In this paper, the characteristics of peer-evaluation and self-evaluation of team activity participation in project-based learning and their usability were investigated. The characteristics of peer-evaluation and self-evaluation are as follows. First, in peer-evaluation and self-evaluation of project-based learning, the correlation between the two evaluation scores was very high. When students' scores from their peers correlate very well with the scores they give themselves, it means that they apply the same criteria to their peers and to themselves when evaluating team activity. Second, there was no difference in peer-evaluation and self-evaluation scores between groups with different written test scores. The fact that peer-evaluation and self-evaluation scores do not change according to academic ability shows that the two evaluation areas are independent. Third, the self-evaluation score in project-based learning is statistically significantly higher than the score received from peers. This raises doubts about the fairness of self-evaluation. Therefore, in this paper, it is suggested that self-evaluation of team activities in project-based learning is carried out together with peer-evaluation, but only peer-evaluation is reflected in credits.

• 정보화정책
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• 제31권1호
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• pp.3-31
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• 2024

본 연구는 ChatGPT로부터 촉박된 생성형 인공지능에 대해 국내의 특수성을 고려한 대중의 우려를 살펴보고자 하였다. 이를 위해 유튜브에서 102개의 윤리 관련 뉴스 영상에 포함된 댓글을 파이썬 스크래퍼를 개발하여 수집하였으며, 텍스톰을 통해 형태소 분석 및 전처리를 통해 15,735개 댓글을 대상으로 상관토픽모델(CTM)을 통해 분석하였다. 분석 결과, 뉴스 영상에 포함된 댓글의 주요 토픽은 '법적 및 윤리적 고려 사항', '지적 재산권 및 기술', '기술 발전과 인류 미래, 정보 처리에서 인공지능의 잠재력', 'AI에서의 감정 지능 및 윤리적 규제', '인간모방' 등 6개로 확인되었다. 또한 6개의 토픽을 10% 이상의 상관계수 값을 보이는 관계로 구조화한 결과 '법적 및 윤리적 고려 사항', 'ChatGPT의 데이터 생성 관련 이슈(지적 재산권 및 기술, 정보 처리에서의 인공지능의 잠재력, 인간모방', '인류 미래에 대한 두려움(기술 발전과 인류 미래, AI에서의 감정 지능 및 윤리적 규제)' 등 3개로 구조화할 수 있었다. 이를 바탕으로 ChatGPT로 인해 촉발된 생성형 인공지능에 관한 관심과 더불어 다양한 우려가 공존하고 있는 것을 확인하였고, 국내의 역사적 및 사회적 맥락을 반영한 특수성을 가진 우려도 존재하고 있음을 확인하였다. 이러한 결과를 통해 데이터 공정성에 대한 국가 주도의 노력이 필요함을 제안하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.9-11
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• 2022

Community detection is a hot topic in social network analysis, and many existing studies use graph theory analysis methods to detect communities. This paper focuses on detecting absolute fair maximal balanced cliques in signed attributed social networks, which can satisfy ensuring the fairness of complex networks and break the bottleneck of the "information cocoon".