• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.43-50
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• 2020

이 연구의 목적은 어린이집의 정보통신 설비 구축 사례를 살펴보고, 4차산업 혁명시대를 이끌 수 있는 어린 인재를 육성할 수 있는 교육환경을 제안하고자 한다. 특히 COVID19 이후 어린이들이 개별 맞춤형으로 교육을 받기 적합한 정보통신 환경을 만들고 가능하면 체험형 교육이 가능한 환경을 구축함과 동시에 맞춤학습의 평균화가 가능하도록 할 수 있는 방안을 제안하였다. 이전에 어린이집의 정보통신설비에 대한 연구가 없었기에 시작에 의의를 두고자 하고, 향후 창의적이고 맥락적인 어린이를 육성하는데 스마트스피커와 모바일기기를 통해 교사들의 이동동선을 줄이고 AI데이터를 통해 맞춤형 교육환경을 만드는 방향으로 어린이집 설계가 바뀌어야 한다고 본다. 이를 위해 정보통신 감리의 CM역할이 필요하고 어린이집 관련 연구를 발전시켜 COVID19이후 어린이집 설계 표준이 되길 희망한다.

• 동의신경정신과학회지
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• 제35권2호
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• pp.153-162
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• 2024

Objectives: Among OECD countries, South Korea has been having the highest suicide rate since 2018, with 24.1 deaths per 100,000 people reported in 2020. The objectie of this study was to examine the use of generative artificial intellicence (AI) chatbots to train third-year Korean medicine (KM) students in conducting suicide risk assessments for patients with depressive disorders to train students for their clinical practice skills. Methods: The Claude 3 Sonnet model was utilized for chatbot simulations. Students performed mock consultations using standardized suicide risk assessment tools including Ask Suicide-Screening Questions (ASQ) tool and ASQ Brief Suicide Safety Assessment. Experiences and attitudes were collected through an anonymous online survey. Responses were rated on a 1~5 Likert scale. Results: Thirty-six students aged 22~30 years participated in this study. Their scores for interest and appropriateness (4.66±0.57), usefulness (4.60±0.61), and overall experience (4.63±0.60) were high. Their evaluation of the usability of artificial intelligence chatbot was also high at 4.58±0.70 points. However, their trust in chatbot responses (Q12) was lower (3.86±0.99). Common issues related to dissatisfaction included conversation disruptions due to token limits and inadequate chatbot responses. Conclusions: This is the first study investigating generative AI chatbots for suicide risk assessment training in KM education. Students reported high satisfaction, although their trust in chatbot accuracy was moderate. Technical limitations affected their experience. These preliminary findings suggest that generative AI chatbots hold promise for clinical training, particularly for education in psychiatry. However, improvements in response accuracy and conversation continuity are needed.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.275-281
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• 2021

우리 생활의 많은 부분이 인공지능과 밀접하게 관련되고 있고, 사회는 더욱 빠르게 변화하고 있다. 이러한 시대적 상황을 반영하며 인공지능 교육에 대한 필요성이 대두되고 다양한 학습 방안들이 제시되고 있지만, 초등학교 저학년 학생들을 위한 인공지능 교수·학습 활동에 대한 안내는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 초등학교 저학년을 위한 데이터 수집 교육 프로그램을 한국과학창의재단의 내용기준에 근거하여 개발하였다. 인공지능의 원리와 활용 영역의 데이터 세부 영역을 중심으로 숫자와 문자를 색, 그림 등 다양한 방법으로 표현하고 생활 속에서 다양한 유형의 데이터를 찾아보며 인공지능의 원리를 학습할 수 있도록 하는 것에 중점을 두었다. 이 프로그램을 통해서 초등학교 저학년 학생들이 데이터에 대해 알고 소리, 그림, 문자 데이터를 수집해보는 과정을 통해서 인공지능에서 데이터 수집의 중요성을 이해할 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제20권4호
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• pp.288-294
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• 2022

The media content market has been growing, as various types of content are being mass-produced owing to the recent proliferation of the Internet and digital media. In addition, platforms that provide personalized services for content consumption are emerging and competing with each other to recommend personalized content. Existing platforms use a method in which a user directly inputs video metadata. Consequently, significant amounts of time and cost are consumed in processing large amounts of data. In this study, keyframes and audio spectra based on the YCbCr color model of a movie trailer were extracted for the automatic generation of metadata. The extracted audio spectra and image keyframes were used as learning data for genre recognition in deep learning. Deep learning was implemented to determine genres among the video metadata, and suggestions for utilization were proposed. A system that can automatically generate metadata established through the results of this study will be helpful for studying recommendation systems for media super-personalization.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.17-18
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• 2019

최근 4차 산업혁명의 핵심 분야 중 하나인 인공지능에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 많은 기업들이 인공지능 스피커와 같은 제품을 출시하고 있으나 대부분 비서 역할만을 할 수 있도록 구성된 제품이 대부분이다. 그러나 학교와 같이 많은 사람이 존재하는 경우 시끄러운 환경에서 사용되고 있는 인공지능 스피커는 명령 인식이 제대로 되지 않아 실용도가 저하되는 단점을 가지고 있으며, 현재 인공지능 스피커는 단순한 질의응답 수준의 응대만 가능하여 다소 부족한 부분이 있다. 또한 인공지능의 급속한 발전으로 인공지능 스피커가 아닌 전자제품에 인공지능 비서 기능이 탑재된 제품도 새롭게 출시되어 인공지능 스피커가 필요 없을 수도 있기에, 본 논문에서는 학교와 같은 주변의 소음이 많이 발생하는 교육 환경에서도 소통이 가능한 인공지능 마이크를 활용할 수 있는 모델을 제안한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권8호
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• pp.2292-2313
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• 2023

With improving computing performance, various digital platforms are being developed to enable easily utilization of high-performance computing environments. EDISON 1.0 is an online simulation platform widely used in computational science and engineering education. As the research paradigm changes, the demand for developing the EDISON 1.0 platform centered on simulation into the EDISON 2.0 platform centered on data and artificial intelligence is growing. Herein, a data framework, a core module for data-centric research on EDISON 2.0 digital platform, is proposed. The proposed data framework provides the following three functions. First, it provides a data repository suitable for the data lifecycle to increase research reproducibility. Second, it provides a new data model that can integrate, manage, search, and utilize heterogeneous data to support a data-driven interdisciplinary convergence research environment. Finally, it provides an exploratory data analysis (EDA) service and data enrichment using an AI model, both developed to strengthen data reliability and maximize the efficiency and effectiveness of research endeavors. Using the EDISON 2.0 data framework, researchers can conduct interdisciplinary convergence research using heterogeneous data and easily perform data pre-processing through the web-based UI. Further, it presents the opportunity to leverage the derived data obtained through AI technology to gain insights and create new research topics.

• 한국게임학회 논문지
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• 제18권4호
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• pp.75-82
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• 2018

정보통신기술의 발달과 함께 학습자에게 재미와 흥미를 통한 즐거운 교육환경을 제공하고자 다양한 방법이 시도 되고 있다. 에듀테인먼트와 게임기반학습 등에서 게임이나 로봇과 같은 기술을 교육에 활용하는 것은 좋은 예이다. 본 연구에서는 휴머노이드 로봇의 율동 생성을 위한 사용자 데이터 수집과 분석을 통한 지능형 율동 교육 시스템을 제안한다. 이를 위하여 사용자는 음악을 선택하고, 선택한 음악에 따라 율동 정보를 입력한다. 이러한 사용자의 로봇 활용 데이터는 분석을 통하여 지능화된 서비스를 위한 패턴의 역할을 한다. 분석 결과는 빈도에 기반을 두며, 과거 정보가 부족한 경우 FFT 유사도 비교 방법을 적용하였다. 제안하는 방법은 유치원 아이들을 대상으로 하는 실험을 통하여 유효함을 확인하였다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.261-267
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• 2021

본 연구는 우리나라의 정보 교육과정에 제시된 교과 시수와 학습 요소가 효과적으로 제시되어있는지 분석하였다. 기존에 실시되었던 ICT 교육과 현재 소프트웨어 및 인공지능 중심의 정보 교육의 목적 및 목표를 비교하여 살펴보았다. 그리고 외국의 SW 교육과정을 분석하여 학습 주제 및 학습 요소를 추출하여 우리나라의 교육과정과 비교하였다. 분석 결과, 현재 우리나라의 정보 관련 교과의 시수가 다른 나라에 비해 부족하고, 이로 인하여 과거 ICT교육에서 다루었던 컴퓨터 기본 활용 및 프레젠테이션 및 스프레드시트와 같은 기초 소프트웨어 활용 영역이 축소되었다. 또한 초등학교 5학년부터 정보 교육이 시작되는 우리나라의 교육과정에 비해 다른 나라는 초등학교 1학년에서 초등학교 3학년 시기부터 정보 교육을 도입하는 등 도입 시기 또한 차이가 있었다. 따라서 정보 교육 시수 확대 및 정보 교육 도입 시기, 기초 컴퓨터 활용에 관한 교육에 대한 적극적인 논의가 필요하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.273-285
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• 2024

교육 분야에서 온라인 저지 시스템이 활발하게 활용됨에 따라 학습자 데이터를 활용하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 학습자 데이터를 활용하여 학습자의 문제 선택을 지원할 수 있는 사용자 기반 협업 필터링 방식의 문제추천 기능을 제안한다. 온라인 저지 시스템에서 학습자의 문제 선택을 위한 지원은 그들의 향후 학습에 영향을 미치므로 교육의 효과성 제고를 위해 필요하다. 이를 위해 학습자의 문제풀이 성향과 유사한 학습자를 식별하고 그들의 문제풀이 이력을 활용한다. 제안 기능은 충북교육연구정보원에서 운영하는 알고리즘과 프로그래밍 관련 온라인 저지 사이트에 구현됐고, 서비스 유용성과 사용 편이성 측면에서 델파이 기법을 통한 전문가 검토를 수행했다. 또한 사이트 사용자 대상 시범 운영에서 바른코드 제출 비율을 분석한 결과 추천문제에 대해 제출한 경우가 전체 제출에 비해 16% 정도 높았고, 추천문제 사용자 대상 설문조사에서 '도움 된다' 응답은 78%였다. 시범 운영에서는 추천문제 선택과 사용자 피드백 관련 설문 응답 비율이 낮았으므로, 향후 연구과제로 제안 기능의 접근성 향상, 사용자 피드백 수집 및 학습자 데이터 분석 다각화 등을 제시했다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제38권3호
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• pp.459-486
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• 2024

본 연구의 목적은 인공지능의 핵심 수학적 원리에 대한 이해와 활용 능력을 향상시키고, 알고리즘적 사고와 융합한 방법론을 적용할 수 있는 교수·학습 자료를 개발하는 데 있다. 이를 위해 ChatGPT를 활용한 파이썬을 통해 최적화 개념을 구현하는 교수·학습 자료를 개발하고자 평균제곱오차와 경사하강법을 주제로 총 5차시의 자료를 구성하였다. 이 자료는 고등학교 학생들을 대상으로 적용되었으며, 학생들의 이해도와 학습 방법, 태도를 관찰한 결과 긍정적인 반응을 보였다. 이에 따라 본 연구에서 개발한 인공지능 수학 최적화 교수·학습 자료의 효과성과 교육 현장에서의 적용 가능성을 확인하였다.