• 한국보육지원학회지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.61-85
• /
• 2023

Objective: This study aims to investigate whether science teaching attitude of early childhood teachers mediates the relationship between the professional learning environment of institutions and their intention to accept artificial intelligence (AI) technology, and whether the experience of using smart and digital devices moderates the effect of science teaching attitude. Methods: An online survey was conducted targeting 118 teachers with more than 1 year of experience in kindergarten and day care center settings. Descriptive statistical analysis, correlation analysis, and The Process macro model 4, 14 were performed using SPSS 27.0 and The Process macro 3.5. Results: First, the science teaching attitude of early childhood teachers served as a mediator between the professional learning environment of institutions and teachers' intention to accept AI technology. Second, the experience of using smart and digital devices was found to moderate the effect of teachers' science teaching attitude on their intention to accept AI technology. Conclusion/Implications: This results showed that an institutional environment that supports teachers' professionalism development and provides rich experience is crucial for promoting teachers' active acceptance of AI technology. The findings highlight the importance of creating a supportive institutional envionment for teacher's professional growth, enhancing science teaching attitudes, and facilitating the use of various devices.

• 공학교육연구
• /
• 제27권3호
• /
• pp.3-13
• /
• 2024

Since the launch of ChatGPT, many college students used it extensively in various ways in their curricular learning activities. This study investigates the utilization of ChatGPT in the curriculum of first and second-year engineering students, aiming to examine its influence from a learner perspective. We explored how ChatGPT is used in each subject and learning activity to understand how learners perceive the use of ChatGPT. From the survey data on engineering college students at E university, we examined students' perception on 'shortening time to perform tasks' through ChatGPT, 'dependence on ChatGPT', 'their contribution to individual capacity building', and 'their influence on academic grade'. The majority of students reported extensive use of ChatGPT for learning activities, particularly showing high dependency in liberal arts subjects and coding-related activities. While the use of ChatGPT in liberal arts was seen as not contributing to the enhancement of individual capacity, its use in coding was positively evaluated. Furthermore, the contribution of ChatGPT to the creativity in report writing tasks was highly rated. These findings offer several important implications for the use of AI tools like ChatGPT in engineering education. Firstly, the positive impact of ChatGPT's high usability and individual-capacity enhancement in coding should be expanded to other areas of learning. Secondly, as AI technology progresses, the contribution of AI tools compared to learners is expected to increase, suggesting that students should be encouraged to effectively use AI tools to achieve their learning objectives while maintaining a balanced approach to avoid overreliance on AI.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.1-9
• /
• 2024

본 논문은 특허 출원 문서를 기초로 하여 생성형 AI 기술의 동향을 분석한다. 이를 위해 2003년부터 2023년까지 한국, 미국, 유럽에서 출원된 생성형 AI 관련 특허 5,433건을 선별하고, 국가별, 기술 분야별, 연도별, 출원인별 데이터를 분석하고 시각적으로 제시함으로써 시사점을 찾고 기술 흐름을 확인하고자 한다. 분석 결과, 이미지 분야의 특허가 36.9%로 가장 많고 지속적으로 출원 건수가 상승하고 있지만, 문장/문서나 음악/음성 분야는 2019년 이후로 출원이 감소하거나 유지되고 있다. 가장 많은 특허를 출원한 기업은 한국 기업이지만 상위 5개 출원인 중 4개가 미국 기업이며 모든 기업이 미국에 가장 많은 특허를 출원하고 있어 생성형 AI는 미국 시장을 중심으로 성장하고 경쟁하고 있음을 확인하였다. 논문의 분석 결과는 향후 생성형 AI 연구 개발과 지식 재산 확보 전략을 수립하는 데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국도서관정보학회지
• /
• 제53권1호
• /
• pp.231-263
• /
• 2022

인공지능에 대한 이해 및 업무분야에서의 활용 능력은 지식 정보화 시대를 살아가는 모든 사람에게 기본 역량으로 강조되고 있으며, 이에 따라 인공지능에 대한 교육의 필요성은 대학 구성원들에게도 높게 인식되고 있다. 국내외 대학도서관 역시 효과적인 인공지능 콘텐츠 제공의 필요성을 인식하여 전자 형태의 디지털 콘텐츠를 제공하고 있으나, 인공지능이라는 정보 기술에 특화된 이용자 맞춤형 추천은 제공되고 있지 않고 있으며 이러한 추천서비스에 대한 이용자의 관심 파악 역시 미비하다. 대학생의 인공지능 교육에 대한 수요가 증가하고 있는 상황에서, 대학도서관에서의 인공지능 관련 콘텐츠 추천에 대한 이용자의 이용의사를 파악하고 효과적인 서비스 수립을 위한 조사가 절실히 필요한 시점이다. 본 연구는 확장된 기술수용모델을 활용하여 인공지능 주제 분야에 특화된 디지털 교육 콘텐츠를 추천해주는 서비스에 대한 이용자들의 사용의도에 영향을 주는 요인을 도출하였으며, 대학생을 대상으로 한 온라인 설문조사, 대학도서관 사서들과의 서면인터뷰를 통해 각 요인별 영향력을 조사하고, 성공적 수행을 위한 제언을 수렴하였다. 연구결과, 인공지능관련 교육콘텐츠 추천시스템 사용의도는 성별, 학년, 전공계열에 상관없이 사용의사가 있다고 조사되었고, 과제적합성요인이 사용의도에 가장 영향을 미치는 요인임이 파악되었다. 사서들 또한 서비스의 필요성을 깊이 공감하고 있었고 현실적인 제약사항으로 예산과 콘텐츠 품질 문제를 제시하였다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
• /
• 제32권8_spc호
• /
• pp.1284-1295
• /
• 2019

Considerable progress in reproduction of dairy goats has been made, with advances in reproductive technology accelerating dairy goat production since the 1980s. Reproduction in goats is described as seasonal. The onset and length of the breeding season is dependent on various factors such as breed, climate, physiological stage, male effect, breeding system, and photoperiod. The reproductive physiology of goats was investigated extensively, including hypothalamic and pituitary control of the ovary related to estrus behavior and cyclicity etc. Photoperiodic treatments coupled with the male effect allow hormone-free synchronization of ovulation, but the kidding rate is still less than for hormonal treatments. Different protocols have been developed to meet the needs and expectations of producers; dairy industries are subject to growing demands for year round production. Hormonal treatments for synchronization of estrus and ovulation in combination with artificial insemination (AI) or natural mating facilitate out-of-season breeding and the grouping of the kidding period. The AI with fresh or frozen semen has been increasingly adopted in the intensive production system, this is perhaps the most powerful tool that reproductive physiologists and geneticists have provided the dairy goat industry with for improving reproductive efficiency, genetic progress and genetic materials transportation. One of the most exciting developments in the reproduction of dairy animals is embryo transfer (ET), the so-called second generation reproductive biotechnology following AI. Multiple ovulation and ET (MOET) program in dairy goats combining with estrus synchronization (ES) and AI significantly increase annual genetic improvement by decreasing the generation interval. Based on the advances in reproduction technologies that have been utilized through experiments and investigation, this review will focus on the application of these technologies and how they can be used to promote the dairy goat research and industry development in the future.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제16권5호
• /
• pp.279-291
• /
• 2023

최근 몇 년 동안 언어 모델 기반의 생성형 인공지능 기술은 눈에 띄게 발전하고 있다. 특히, 요약, 코드 작성과 같은 다양한 분야에서 활용 가능성이 증가하고 있어 큰 관심을 받고 있다. 이러한 관심의 반영으로, 생성형 인공지능 관련 특허 출원이 급격히 증가하는 추세를 보인다. 이러한 동향을 파악하고 이에 따른 전략을 수립하기 위해 미래 예측이 핵심적이다. 예측을 통해 해당 기술 분야의 미래 동향을 정확히 파악하여 더 효과적인 전략을 수립할 수 있다. 본 논문에서는 언어 모델 기반 생성형 인공지능 발전 방향을 확인하기 위해 현재까지 출원된 특허들을 분석하였다. 특히, 각 국가에서의 연구 및 발명 활동을 깊게 살펴보았으며, 연도별 및 세부 기술별 출원 동향을 중점적으로 분석하였다. 이러한 분석을 통해 핵심 특허들이 포함하고 있는 세부 기술을 이해하고, 향후 생성형 인공지능의 기술 개발 트렌드를 예측해 보고자 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제29권2호
• /
• pp.67-78
• /
• 2024

4차 산업혁명과 인공지능이 대두되면서 사회구조가 변화하고 있으며, 미래 인재 양성을 위한 인공지능 교육에 대한 세계적인 관심이 높아지고 있다. 이에 본 연구는 고등학교 1학년 학습자를 위한 인공지능 융합 국어 교과 교육 프로그램을 개발하는 것을 목적으로 하여 ADDIE 모형에 근거하여 교수·학습 프로그램을 개발하였다. 교육 프로그램의 효과를 평가하기 위해 미래 핵심역량 4C(Collaboration-협업, Communication-의사소통, Critical Thinking-비판적 사고, Creativity-창의력)과 지식정보처리 역량에 대한 사전-사후 검사를 수행하였고 총 9차시 동안 4개의 작은 프로젝트들로 수업을 구성하여 학생들에게 인공지능을 융합한 국어 교과 교육의 새로운 경험을 제공하고자 하였다. 그 결과, 프로그램 적용 학생들은 모든 영역에서 미래 핵심역량의 향상을 나타냈으며, 만족도 및 질적 분석에서도 긍정적인 결과를 도출했다. 이를 통해 본 프로그램이 고등학교 국어 교육에 인공지능을 성공적으로 융합하여 학생들의 미래 인재 양성에 기여 할 수 있는 가능성을 제시하고자 한다.

• 대한지역사회영양학회지
• /
• 제29권2호
• /
• pp.144-155
• /
• 2024

Objectives: This study evaluated dietary intake and food sources of essential fatty acids in Korean adolescents. Methods: This study was comprised of 3,932 adolescents (9-18 years) who participated in the 2016-2021 Korea National Health and Nutrition Examination Surveys. Dietary intake and food sources of essential fatty acids, including alpha-linolenic acid (ALA), eicosapentaenoic acid (EPA), docosahexaenoic acid (DHA), and linoleic acid (LA) were evaluated using data obtained from one-day 24-hour dietary recall. The proportions of adolescents consuming ALA, EPA + DHA, and LA above or below the adequate intake (AI) of the 2020 Dietary Reference Intakes for Koreans were calculated. All statistical analyses accounted for the complex sampling design effect and appropriate sample weights. Results: The mean intakes of ALA, EPA, DHA, and LA among Korean adolescents were 1.29 g/day, 69.6 mg/day, 166.0 mg/day, and 11.1 g/day, respectively. Boys had higher intakes of all essential fatty acids compared to girls. By age group, adolescents aged 15-18 years showed lower intakes of EPA and DHA compared to adolescents in younger age groups. The 9-11-year-old adolescents had lower intakes of ALA and LA than older adolescents. The proportions of adolescents who consumed more than AI were 35.7% for ALA, 30.4% for EPA + DHA, and 41.5% for LA. Adherence to the AI for ALA did not differ by sex or age group, although boys showed a lower adherence to the AI for EPA + DHA than girls. Major food sources for ALA and LA were plant-based oils, mayonnaise, pork, and eggs. Mackerel was the most significant contributor to EPA and DHA intake (EPA, 22.6%; DHA, 22.2%), followed by laver, squid, and anchovy. Conclusions: The proportion of Korean adolescents who consumed EPA + DHA more than AI was low. Our findings highlight that nutrition education emphasizing an intake of essential fatty acids from healthy food sources is needed among Korean adolescents.

• ETRI Journal
• /
• 제42권4호
• /
• pp.480-490
• /
• 2020

More than 42 000 fires occur nationwide and cause over 2500 casualties every year. There is a lack of specialized equipment, and rescue operations are conducted with a minimal number of apparatuses. Through-the-wall radars (TTWRs) can improve the rescue efficiency, particularly under limited visibility due to smoke, walls, and collapsed debris. To overcome detection challenges and maintain a small-form factor, a TTWR system-on-chip (SoC) and its architecture have been proposed. Additive reception based on coherent clocks and reconfigurability can fulfill the TTWR demands. A clock-based single-chip infrared radar transceiver with embedded control logic is implemented using a 130-nm complementary metal oxide semiconductor. Clock signals drive the radar operation. Signal-to-noise ratio enhancements are achieved using the repetitive coherent clock schemes. The hand-held prototype radar that uses the TTWR SoC operates in real time, allowing seamless data capture, processing, and display of the target information. The prototype is tested under various pseudo-disaster conditions. The test standards and methods, developed along with the system, are also presented.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
• /
• pp.385-387
• /
• 2021

해양 침적 쓰레기는 저서 생태계를 위협하고 유령어업으로 인한 어획량 감소를 초래하여 연간 약 3,700억 원의 피해를 발생시키고 있다. 이를 수거하기 위해서 현재 양방향 음파탐지기와 잠수, 인양틀 등을 이용하여 현황조사를 수행한다. 하지만, 많은 침적 쓰레기를 조사하기엔 조사범위가 적고 인명피해를 불러올 가능성이 있다. 본 논문에서는 실시간 객체 탐지에 적합한 YOLOv5 알고리즘을 활용하여 AI-Hub의 해안 침적 쓰레기 이미지 데이터를 학습시켜 높은 정확도의 해양 침적 쓰레기 감지 인공지능 모델을 구현한 내용을 다룬다.