Mingeun Sagong;Kwang-Nyeong Lee;Eun-Kyoung Lee;Hyunmi Kang;Young Ki Choi;Youn-Jeong Lee
Journal of Veterinary Science
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제24권1호
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pp.5.1-5.16
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2023
The H9N2 avian influenza (AI) has become endemic in poultry in many countries since the 1990s, which has caused considerable economic losses in the poultry industry. Considering the long history of the low pathogenicity H9N2 AI in many countries, once H9N2 AI is introduced, it is more difficult to eradicate than high pathogenicity AI. Various preventive measures and strategies, including vaccination and active national surveillance, have been used to control the Y439 lineage of H9N2 AI in South Korea, but it took a long time for the H9N2 virus to disappear from the fields. By contrast, the novel Y280 lineage of H9N2 AI was introduced in June 2020 and has spread nationwide. This study reviews the history, genetic and pathogenic characteristics, and control strategies for Korean H9N2 AI. This review may provide some clues for establishing control strategies for endemic AIV and a newly introduced Y280 lineage of H9N2 AI in South Korea.
플랜트, 토목 및 건축 사업에서 말뚝 설계 시 어려움을 겪는 주된 요인은 지반 특성의 불확실성이다. 특히 표준관입시험을 통해 구한 N치가 설계 시 주요 입력값이나 짧은 입찰기간과 광범위한 구역에서 다수의 현장시험을 실시하는 것은 실제적으로 어려운 상황이다. 본 연구에서는 인공지능(AI)을 가지고 회귀분석을 적용하여 N치를 예측하는 연구를 수행하였으며, 최소한의 시추자료를 학습시킨 후 표준관입시험을 실시하지 못한 곳에서 N치를 예측하는데 그 목적이 있다. AI의 학습 성능을 높이기 위해서는 빅 데이터가 중요하며, 금회 연구 시 부족한 시추자료를 빅 데이터화 하는데 '원형증강법'을 적용하여 시추반경 2 m까지 가상 N치를 생성시키는 작업을 선행하였다. AI 모델 중 인공신경망, 의사결정 나무, 오토 머신러닝을 각각 적용하였으며 이 중 최적의 모델을 선택하였다. 최적의 모델을 선택하는 방법은 세 가지의 예측된 AI 모델 중 최소 오차값을 가지는 것이다. 이를 위해 폴란드, 인도네시아, 말레이시아에서 수행한 6개 프로젝트를 대상으로 표준관입시험의 실측N치와 AI의 예측N치를 비교하여 타당성 여부를 연구하였고, 연구 결과 AI 예측값에 대한 신뢰도가 높은 것으로 분석되었다. AI 예측값을 가지고 미시추 구간에서 지반특성을 파악 할 수 있었으며 3차원 N치 분포도를 사용하면 최적의 구조물 배치가 가능함을 확인하였다.
The purpose of this study is to investigate elementary school teachers' awareness of Artificial Intelligence (AI) and find out how to apply it in elementary science education. The survey was conducted online and involved 95 teachers working in the metropolitan area. The results of this study are as follows. First, teachers need to learn about the general characteristics of AI and how to apply it to education. Second, science classes had the highest preference for AI among elementary school subjects. Third, the preference for AI application by elementary science field was 68.4% for earth and space, 54.7% for exercise and energy, 32.6% for matter, 27.4% for life. Fourth, AI-based Science Education (AISE) teaching- learning strategies were developed based on AI characteristics and the changing perspective of elementary science education, AISE's teaching-learning strategies are five: 'automation', 'individualization', 'diversification', 'cooperation' and 'creativity' and teachers can use them in teaching design, class practice and evaluation stages. Finally, the creative problem-solving Doing Thinking Making Sharing (DTMS) model was devised to implement the creativity strategy in AISE. This model consists of four-steps teaching courses: Doing, Thinking, Making and Sharing based on the empirical learning theory. In the future, follow-up research is needed to verify the effectiveness of this model by applying it to elementary science education.
Since the organization of civil servants has been divided and stratified according to the characteristics of the bureaucracy, it is inevitable that the organization and personnel will increase when new tasks arise. Even in the process of informatization, only the processing method was brought online while leaving the existing business processing procedures as they were, so there was no reduction in manpower through informatization. In order to maintain or upgrade the current administrative services while reducing the number of civil servants, it is inevitable to use AI technology. By using data and AI to integrate the 'powers and responsibilities assigned to the officials in charge', manpower can be reduced, and the reduced costs can be reinvested in the collection, analysis, and utilization of on-site data to further promote intelligent informatization. In this study, as a way for the government's success in intelligent informatization innovation, we proposed a 'Civil Servants-AI Collaboration Platform'. This Platform based on the civil servant proposal system as a reward system and the characteristics of intelligent informatization that are different from the informatization. By establishing a 'Civil Servants-AI Collaboration Platform', the performance evaluation system of the short-term evaluation method by superiors can be improved to a data-driven always-on evaluation method, thereby alleviating the rigid hierarchy of government organizations. In addition, through the operation of Collaboration Platform, it will become common to define and solve problems using data and AI, and the intelligence informatization of government organizations will be activated.
본고는 객관주의적 지식이 편만한 AI 시대에, 인간의 내면을 형성하는 영성적 가르침의 필요성과 가능성을 "관상적 가르침(contemplative pedagogy)"을 중심으로 탐구한 논문이다. 이를 위하여 본 고는 먼저 AI의 객관적 인식론의 특성과 AI 시대 학교교육의 방향을 고찰하고, AI 시대의 시대적 요청으로서의 영성 및 영성적 가르침의 필요성과 성격을 탐구하였으며, 이를 실제적으로 실천하고 있는 관상적 가르침을 통해서 일반학교 에서의 영성적 가르침의 실현 가능성을 탐색하였다. 연구 결과 본고는 영성적 가르침이 종교학이나 신학과 같은 특정 영역만의 전유물이 아니라, 3인칭의 지식이 편만한 오늘과 같은 시대에 모든 학교와 교육의 현장에서 구현되어야 할 가르침이라고 하는 것과, "관상적 가르침"이야말로 대표적 영성적 가르침의 하나라고 하는 것을 발견하였다. 더 나아가 본고는 추후적으로 관상적 가르침 외에도 다양한 영성적 가르침의 모델들이 개발되고 실천될 필요성이 있다는 것 또한 발견하였다.
AI speakers which are wireless speakers with smart features have released from many manufacturers and adopted by many customers. Though smart features including voice recognition, controlling connected devices and providing information are embedded in many mobile phones, AI speakers are sitting in home and has a role of the central en-tertainment and information provider. Many surveys have investigated the important factors to adopt AI speakers and influ-encing factors on satisfaction. Though most surveys on AI speakers are cross sectional, we can track customer attitude toward AI speakers longitudinally by analyzing customer reviews on AI speakers. However, there is not much research on the change of customer attitude toward AI speaker. Therefore, in this study, we try to grasp how the attitude of AI speaker changes with time by applying text mining-based analysis. We collected the customer reviews on Amazon Echo which has the highest share of AI speakers in the global market from Amazon.com. Since Amazon Echo already have two generations, we can analyze the characteristics of reviews and compare the attitude ac-cording to the adoption time. We identified all sub topics of customer reviews and specified the topics for smart features. And we analyzed how the share of topics varied with time and analyzed diverse meta data for comparisons. The proportions of the topics for general satisfaction and satisfaction on music were increasing while the proportions of the topics for music quality, speakers and wireless speakers were decreasing over time. Though the proportions of topics for smart fea-tures were similar according to time, the share of the topics in positive reviews and importance metrics were reduced in the 2nd generation of Amazon Echo. Even though smart features were mentioned similarly in the reviews, the influential effect on satisfac-tion were reduced over time and especially in the 2nd generation of Amazon Echo.
본 연구에서는 1인 가구의 증가가 하이테크 산업에 미치는 함의에 대하여 특히 인공지능기술 (AI) 탑재 상품(AI탑재 상품)에 초점을 두고 논의하였다. 논의를 위해 1인 가구의 소비 트랜드의 특성, AI 기술의 발전 및 그것이 다양한 산업에서 지니는 잠재력과 관련된 기존 연구들에 대한 비판적인 검토가 이루어졌다. 분석 결과에 의하면, 오늘날의 1인 가구는 남녀 커플가구보다도 친구, 이웃 등과 더 많은 시간을 보낸다. 젊은 계층일수록 자신의 목표를 성취하기 위해 자기 스스로의 의지에 의해 혼자 사는 것을 선택하는 숫자가 점점 증가하고 있다. 이제 '혼자 산다는 것' 또는 '홀로 가는 것(되는 것)'을 더 이상 부정적으로 생각하지 않으며 오히려 미래의 새로운 시장의 파워로 인식되고 있는 것이다. 1인 가구의 독립심 및 개인주의적 사고에 기반한 가치 지향적 소비 행동을 고려하면, 그들은 AI탑재상품과 같은 하이테크 상품이 싱글라이프에 유리한 점을 주기 때문에 다른 가구 유형보다도 더 그러한 상품을 필요로 할 것이다. 따라서, AI 기술의 급진적인 발전으로 인해 1인 가구의 욕구를 만족시켜 줄 것으로 예측되는바, 향후 1인 가구를 AI의 최종 소비자로서 시장 세분화를 준비할 것을 제안한다.
최근 AI 기술을 활용하는 모바일 앱이 늘고 있다. 개인용 모바일 환경에서는 메모리 용량의 제약으로 인해 대용량 데이터로 구성된 워크로드의 학습 시 극심한 성능 저하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 현상을 규명하기 위해 AI 워크로드의 메모리 참조 트레이스를 추출하고 그 특성을 분석하였다. 그 결과 AI 워크로드는 메모리 쓰기 연산시 약한 시간지역성과 불규칙한 인기편향성 등으로 인해 잦은 스토리지 접근을 발생시켜 모바일 기기의 성능을 저하시킬 수 있음을 확인하였다. 이러한 분석을 토대로 본 논문에서는 AI 워크로드의 메모리 쓰기 연산을 영속 메모리 기반의 스왑 장치를 이용해서 효율적으로 관리할 수 있는 방안에 대해 논의하였다. 시뮬레이션을 통해 본 연구에서 제안한 구조가 기존의 모바일 시스템 대비 80% 이상 입출력 시간을 개선할 수 있음을 보였다.
생성형 AI의 활용은 교육계를 넘어서 이미 의료계에서도 의료 기기에 임상 소프트웨어 등의 도입 등으로 연구되고 있다. 생성형 AI는 대규모 대화형 언어모델을 활용하여 방대한 데이터를 이해하고 자료를 선별하는 시간과 에너지를 줄여주면서 사용자와 끊임없는 대화를 통한 정보의 전달이 가능하다. 바로 이러한 점이 인류에게 생성형 AI가 혁신적인 기술의 등장으로 인정받고 있는 점이기도 하다. 그러나 반면 사용자에게 제공되는 컨텐츠의 정합성은 출처나 근거 없이 사용자에게 판단의 영역으로 맡겨지고 있다. 그러나 이 글에서는 생성형 AI를 활용함에 있어서 가장 직접적으로 발생할 수 있는 쟁점을 우선적으로 살펴보기로 한다. 따라서 이 글에서는 생성형 AI의 대표적인 프로그램인 Chat GPT의 발전과 이용자의 활용에 대비하여 특히 개인정보 보호의 쟁점에 대하여 논의하였다. 이를 위하여 먼저 생성형 AI의 기술적인 특성을 살펴본 뒤에 발생 가능한 민사적 쟁점 가운데에서도 개인정보 보호에 관한 문제를 우선적으로 살펴보았다. 생성형 AI는 그 자체로서 학습 데이터의 편향이나 출처 없는 결과값의 제공 등 여러 문제점이 제기되고 있으나, 이러한 문제점은 윤리적 문제를 내포하는 것으로 당장 임상 소프트웨어로서 의료기기에서 활용될 경우 개인정보 보호법제와 보건의료데이터의 활용 가이드로 환자 혹은 이용자의 개인정보를 보호할 수 있을 것인가에 대한 의문에 대한 논의가 시급하다고 판단되었다. 우리나라의 개인정보 보호법제는 특히 보건의료데이터의 활용에서 특정 개인의 개인정보를 가명처리하고 비식별조치를 취하는 데에 적절한 프로세스를 갖추고 있는 것으로 보이나, 생성형 AI이 소프트웨어로서 의료기기에 적용되었을 경우에도 이 법제로서 개인정보 보호의 목적을 이루기에는 어려운 점이 있다. 임상 소프트웨어에서 활용될 생성형 AI의 기능을 대비하기 위해서는 생성형 AI에 걸맞는 개인정보 보호의 법제가 필요할 것으로 보인다.
세계적으로 인공지능의 발전으로 삶이 크게 변하고 있다. 교육 분야에서는 AI를 적극 활용하고 다양한 지식을 융합하는 창의적 융합형 인재 양성이 강조되고 있다. 이에 발맞추어 초, 중, 고, 대학, 대학원 교육에서도 인공지능 교육에 대한 패러다임이 변화되고 있다. 인공지능 선도학교와 특성화 고교는 학생들의 인공지능 소양을 키우는 데 힘쓰고, 대학에서는 소프트웨어 과목에 인공지능을 통합하거나 새로운 인공지능 학과를 설립하여 인재를 양성하고 있다. 인공지능 융합 교육 대학원에서는 다양한 교과목의 선생님들을 교육시켜 인공지능 기술을 교과에 적용하려는 국가차원의 노력이 이루어지고 있다. 이러한 상황에서 특성화 고교도 학생들의 특성과 진로에 맞춰 인공지능에 대한 기술 인재 양성을 위해 학과를 개편하고 있다. 현재 교육 과정은 주로 인공지능의 기본 개념과 기술에 중점을 두고 있으나, 실제 문제 해결 능력을 키우기에는 부족한 측면이 있다. 따라서 이 연구에서는 인공지능 선도 학교, 인공지능 융합 고등학교, 인공지능 고교, 대학의 인공지능 학과, 그리고 인공지능 융합 교육 대학원의 필수 교육과정을 비교 분석하여 특성화고등학교에서 인공지능 교육을 실시할 때 필요한 교육과정을 제시하려고 한다. 이를 통해 조금 더 발전된 특성화고 인공지능과의 교육과정이 이루어지기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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