인공지능 리터러시에 대한 중요성이 증가하고 있지만, 인공지능 리터러시를 측정하기 위한 검사 도구가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 중학생의 인공지능 리터러시를 측정하기 위한 검사 도구를 개발하였다. 검사 도구 개발을 위하여 전문가 집단을 구성하고, 검사 도구의 요인과 문항을 개발하였다. 개발한 검사 도구의 신뢰도와 타당도를 확보하기 위하여 현장 적합성 검토, 탐색적 요인 분석, 확인적 요인 분석을 진행하였다. 이러한 연구를 통하여 6개의 하위 영역과 30개의 문항을 가진 검사 도구를 개발하였다. 검사 도구의 하위 영역은 인공지능의 사회적 영향(8문항), 인공지능의 이해(6문항), 인공지능 실행 계획(5문항), 인공지능 문제 해결(5문항), 데이터 리터러시(4문항), 인공지능 윤리(2문항)가 있다. 검사 도구는 5점 리커트 척도로 응답하게 개발되었으며, 내적 일치도 계수는 전체가 .970이며, 하위 영역은 .861~.939이었다. 본 연구는 인공지능 리터러시의 발달 과정 분석, 교수-학습, 교육과정 등의 연구에 활용될 수 있다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제12권3호
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pp.67-72
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2024
The algorithm is applied on the premise that the image generated by AI can be recognized and used smoothly by the user. Other assets are not exposed to the user or discarded because they are unnecessary or unfamiliar. This study aims to expand the scope of the utility of the image generated by AI, which is used as a high-level tool in the design field. To this end, we first examined human information processing and reflection in AI by the cognitive paradigm by examining previous studies and cases, and discussed the value of expansion by focusing on creativity and bottom-up processing of AI's self-organization. Considering the human recogmition process that instinctively grasps an object, the following AI usability was proposed. It is to utilize AI as a high-level tool applied appropriately to human perception, or to utilize the derivative itself by bottom-up self-organization. In addition, it is to set the algorithm to the minimum intervention so that basic elements such as shape, color, size, texture, and movement are composed of figure-ground according to the human perception process that instinctively grasps an object, and to utilize the results. Limiting the use of AI to a tool suitable for human perception and information processing or production by designers or general users is to operate only a part of the convenience and usability of AI. The image creation through AI's self-organization, as seen from the cognitive paradigm, is a step toward opening a new era of design where technical aesthetics meets devices, just as design has been constantly developing in pursuit of novelty and differentiation due to its nature.
본 연구는 온라인 원격교육에서 코딩 교육 활성화를 위해, 생성형 AI 기반의 학습 지원 도구개발에 필요한 하이퍼 파라미터 설정을 제안한다. 연구를 위해 세 가지 다른 학습 맥락에 따라 하이퍼 파라미터를 설정할 수 있는 실험 도구를 구현하고, 실험 도구를 통해 생성형 AI의 응답 품질을 평가하였다. 생성형 AI 자체의 기본 하이퍼 파라미터 설정을 유지한 실험은 대조군으로, 연구에서 설정한 하이퍼 파라미터를 사용한 실험은 실험군으로 하였다. 실험 결과, 첫 번째 학습맥락인 "학습 지원"에서는 실험군과 대조군 사이의 유의한 차이가 관찰되지 않았으나, 두 번째와 세 번째 학습 맥락인 "코드생성"과 "주석생성"에서는 실험군의 평가점수 평균이 대조군보다 각각 11.6% 포인트, 23% 포인트 높은 것으로 나타났다. 또한, system content에 응답이 학습 동기에 미칠 수 있는 영향을 제시하면 학습 정서를 고려한 응답이 생성되는 것이 관찰되었다.
AI 서비스를 제공하는 IoT 응용이 늘어나면서 자율적인 학습 및 추론을 지원하는 다양한 하드웨어와 소프트웨어들이 개발되고 있다. 하지만 하드웨어마다 특성 및 제약조건이 상이하여 IoT 응용 개발에 어려움이 가중됨에 따라 통합된 플랫폼의 개발이 요구되고 있다. 본 논문에서는 IoT 기술뿐만 아니라 인공 신경망 및 스파이킹 신경망 기반의 컴포넌트를 오픈 플랫폼과 호환되도록 자동 생성하는 도구를 제안한다. 제안하는 컴포넌트 자동 생성 도구는 IoT 및 AI의 가상 컴포넌트 계층을 통해 다양한 하드웨어의 특성에 맞는 컴포넌트 생성을 용이하게 하고 자동으로 오픈 플랫폼에 적용할 수 있도록 지원한다.
Image-generated AI is rapidly emerging as a powerful tool to augment human creativity and transform the art and design process through deep learning capabilities. The purpose of this study was to propose and demonstrate the feasibility of a new design development method that combined traditional design methods and technology by constructing image-generated AI prompts based on artists' formative elements. The study methodology consisted of analyzing Kazmir Malevich's theoretical considerations and applying them to AI prompts for design, print pattern development, and 3D digital design. This study found that the suprematist works of Kazmir Malevich were suitable as design and print pattern prompts due to their clear geometric shapes, colors, and spatial arrangement. The AI-prompted designs and print patterns produced diverse results quickly and enabled an efficient design process compared to traditional methods, although additional refinement was required to perfect the details. The AI-generated designs were successfully produced as 3D garments, thereby demonstrating that AI technology could significantly contribute to fashion design through its integration with artistic principles. This study has academic significance in that it proposes a prompt composition method applicable to fashion design by combining AI and artistic elements. It also has industrial significance in that it contributes to design innovation and the implementation of creative ideas by presenting an AI-based design process that can be practically applied.
이 연구에서는 중등 과학 예비교사들의 AI 활용 역량 강화를 위하여, 구글의 티쳐블머신을 활용하여 예비교사들이 'AI 기반 분자구조 맞춤형 학습 지원 도구'를 직접 생성해 보는 프로젝트 활동을 개발 및 적용하였다. 이를 위하여, 충청북도 소재 H 대학교 화학교육과에 재학 중인 3학년 예비교사 26명을 대상으로 비교과 활동 시간에 개발된 프로그램을 14차시 동안 적용하였고, 'AI의 작동 원리 이해', '과학 수업에서 AI 활용에 대한 효능감', '과학 수업에서 AI 활용 방안'에 대한 인식을 살펴보았다. 연구 결과, 본 연구에서 개발한 프로그램은 예비교사들에게 머신러닝에 대한 AI 기술의 작동 원리를 기초적 수준에서 이해시키고, 그 사용법을 익히는 데 효과가 있는 것으로 나타났다. 또한 본 연구에서 개발한 프로그램은 과학 수업에서 AI 활용에 대한 예비교사들의 효능감을 높이는 데에도 효과가 있는 것으로 나타났다. 그리고 예비교사들은 학생들의 과학 개념 이해를 도울 수 있는 새로운 교수학습 전략이자 도구로서 AI 기술의 활용 방안 측면을 인식한 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서 개발한 프로그램은 기초적 수준에서 예비교사들의 AI 활용 역량 강화 및 인식 개선 등에 긍정적 영향을 미쳤음을 알 수 있었다. 이에 대한 시사점에 대해 논의하였다.
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.
최근 몇 년 동안 사이버 위협의 수와 복잡성이 증가하고 있다. 이러한 위협은 개인 소유 장치를 업무에 사용하는 것의 위험성을 증가시킨다. 이 연구는 인공지능을 활용한 침해분석 도구의 활용 방안에 대해 다루고 있다. 이를 위해 자동화된 분석 프로세스를 통해 분석자의 업무 부담을 줄이고 분석 효율을 향상시키는 인공지능 기반 침해분석 도구를 개발하고 활용 가능성을 제안하였다. 이를 통해, 분석자는 더욱 중요한 업무에 집중할 수 있다. 본 논문에서는 인공지능 기반 침해분석 도구의 개발과 활용 가능성을 제시하는 것이다. 이를 통해 침해분석 분야의 새로운 연구 방향을 제시하고, 자동화 도구의 성능, 적용 범위, 사용 편의성을 향상시켜 조직이 효과적으로 사이버 공격에 대응할 수 있도록 하는 것이 필요하다는 것을 제시하였다. 연구 방법으로는 인공지능 기술을 활용하여 침해분석 도구를 개발하고, 이를 통해 다양한 활용 사례를 연구하였다. 또한, 자동화 도구의 성능, 적용 범위, 사용 편의성을 평가하고, 침해 사고의 예측 및 예방, 자동 대응을 위한 연구도 진행하였다. 본 연구는 인공지능 기반 침해분석 도구의 개발과 활용을 위한 기초가 될 것으로 이를 통해 효과적으로 사이버 공격에 대응 방안을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
Governments around the world are actively establishing strategies and initiatives to spread the use of artificial intelligence (AI), for AI is not a mere new technology, but is an innovative technology that brings about extensive changes in industrial and social structures and is a core engine that will lead the 4th Industrial Revolution. The South Korean government has also been paying attention to AI as a technology and tool for innovative growth, but its application to the industries is still rather sluggish. The government has prepared multifarious AI-related policies with the aim of constructing South Korea as an AI powerhouse, but there is no clear strategy on which detailed policies to implement first and which industries to apply AI preferentially. With these limitations of South Korea's AI policies in mind, this paper analyzed the priorities of industries in AI adoption and the priorities of AI-related national policies, using Delphi-AHP method for 30 top-level AI experts in South Korea. The results of analysis show that AI application is urgent and necessary in the fields of medical/healthcare, public and safety, and manufacturing, which seems to reflect the peak of the COVID-19 crisis in the second half of 2020 at the time of the investigation. And it turns out that policies related to AI talent cultivation, data, and R&D investment are important and urgent above all in order for organizations to apply AI. This suggests that strategies are required to focus limited national resources on these industries and policies first.
International journal of advanced smart convergence
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제13권2호
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pp.130-135
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2024
The Stable diffsuion AI tool is popular among designers because of its flexible and powerful image generation capabilities. However, due to the diversity of its AI models, it needs to spend a lot of time testing different AI models in the face of different design plans, so choosing a suitable general AI model has become a big problem at present. In this paper, by comparing the AI images generated by two different Stable diffsuion models, the advantages and disadvantages of each model are analyzed from the aspects of the matching degree of the AI image and the prompt, the color composition and light composition of the image, and the general AI model that the generated AI image has an aesthetic sense is analyzed, and the designer does not need to take cumbersome steps. A satisfactory AI image can be obtained. The results show that Playground V2.5 model can be used as a general AI model, which has both aesthetic and design sense in various style design requirements. As a result, content designers can focus more on creative content development, and expect more groundbreaking technologies to merge generative AI with content design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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