본 연구는 보건계열 전공 학생들의 의료용 인공지능에 대한 기대도를 조사하여 의료용 인공지능의 보건의료영역에서의 전반적 활용을 위한 기초자료로 이용하고자 충청남도 천안시에 소재한 일개 대학교 보건계열 전공 대학생들 500명을 대상으로 인공지능에 대한 인지도와 의료용 인공지능에 대한 신뢰도 및 활용에 대한 기대도를 조사하였다. 의료용 인공지능에 대한 인지도는 대상자의 18.6%가 높다고 응답하였고, 의료용 인공지능에 대해 신뢰도는 대상자의 24.8%가 높다고 응답하였으며 의료용 인공지능의 활용에 대한 찬성은 대상자의 38%가 그렇다고 응답하였다. 또한, 인공지능에 대한 인지도와 신뢰도가 높을수록 인공지능의 보건의료 활용에 대한 기대도도 높게 조사되었다. 이상의 결과로 볼 때 전공과정에서의 의료용 인공지능에 대한 교육은 인공지능에 대한 인지도와 신뢰도 및 기대도를 제고시켜 의료용 인공지능을 활용하는 효율적인 보건의료 환경 조성에 초석이 될 것으로 사료된다.
본 연구의 목적은 랜드마크 이미지의 AI 학습용 데이터 구축을 위한 메타데이터 표준 설계 방안을 제시하기 위함이다. 이를 위해, 이미지 검색시스템의 종류와 각각의 색인 방식에 관한 최신 기술 현황을 포괄적으로 조사하여 분석하고, AI 머신러닝을 적용한 랜드마크 인식에 필수적인 학습용 공개 데이터셋과 이미지 객체 인식에 관한 기계학습 도구를 조사하였다. 이를 통해, 랜드마크 이미지 AI 학습용 데이터에 최적화된 메타데이터 요소를 선정하고 각각의 요소에 대한 입력 데이터를 정의하였다. 결론 및 제언에서는 랜드마크 인식을 활용한 추천시스템을 포함한 응용서비스 개발 방안을 논의하였다.
본 논문에서는 기존 AI 기능을 탑재한 교육용 프로그래밍 언어 기반의 서비스들의 문제점을 개선할 수 있는 머신러닝 학습을 위한 교육용 프로그래밍 언어 기반 실습 플랫폼을 제안한다. 이번 연구에서는 기존 교육용 프로그래밍 언어 기반 서비스의 대표주자인 Scratch 3.0과 Tensorflow를 접목하여 AI에 대한 높은 이해도를 가질 수 있도록 하는 학습 방향을 제시하고 Gray-Box 형태의 학습 모델 서비스를 구현한다.
최근 전세계적으로 사회 모든 분야에서 인공지능 학습용 데이터에 관한 선행연구를 기반으로, 인공지능 학습용 데이터의 가치를 높이고 고품질 데이터를 확보하고자 하는 움직임이 늘고 있다. 따라서, 고품질 데이터를 확보하기 위한 구축사업에서는 품질관리가 매우 중요하다. 이에, 본 논문에서는 인공지능 학습용 데이터를 구축할 시 고품질데이터 확보를 위한 품질관리와 그에 따른 구축공정별 개선방안을 제시하였다. 특히, 인공지능 학습을 위해 구축되는 비정형데이터는 데이터 품질의 80% 이상이 구축과정에서 결정된다. 본 논문에서는 비정형데이터 이미지/영상데이터에 대한 품질검사를 통해 구축단계에서의 획득, data cleaning, labeling 모델에서 발생된 검사절차 및 문제 요소를 해결함으로써 고품질 데이터 확보 방안을 제시하였으며, 제시한 방안을 토대로 인공지능 학습용 데이터 구축에 참여하는 연구단체와 사업자들에게 데이터의 품질편차를 극복하기 위한 대안이 될 것으로 기대된다.
4차 산업혁명이 도래함으로써 AI 교육에 대한 관심이 증가하고 있다. 미래를 이끌어갈 AI 역량을 갖춘 인재를 양성하기 위해서는 학교 현장에서 AI 교육이 내실 있게 이루어져야 한다. 국내·외에서 AI 교육을 시행하고 있지만, 더 나은 AI 교육을 시행하기 위해서는 AI 교육 플랫폼의 역할이 중요하다고 판단하였기에, 본 연구에서는 AI 교육 플랫폼에 대한 전문가 인식을 조사하였다. 교수·학습관리, 교육용 콘텐츠, 접근성, AI 교육 플랫폼의 성능, 초등학생의 수준 적합도 등의 5가지 기준을 바탕으로 인식조사를 시행하였다. 총 103명의 교육 관련 전문가들을 대상으로 실시하였으며, 조사 결과 Machine Learning for Kids, Teachable Machine, AI Oceans(code.org), 엔트리, 지니 블록, 앱인밴터, Elice, mBlock 등의 8가지 플랫폼 중 엔트리가 초등 AI 교육에 가장 적합한 플랫폼으로 선정되었다. 이는 엔트리가 양질의 교육용 콘텐츠를 제공하고, 접근성이 편리하며, 교수·학습 관리가 가능하고, 초등학생들의 수준에 적합한 AI 교육 플랫폼이기 때문인 것으로 분석된다. 다양한 AI 교육 플랫폼을 학교 현장에 적용하기 위해서 교사를 대상으로 AI 관련 연수를 실시하여 AI 교육 전문가로 양성해야 하며, 지속적으로 AI 교육 플랫폼을 접할 기회를 제공해야 할 것이다. 본 연구는 조사대상 인원이 제한적이었고, 대부분의 인식조사 참여자가 경기도에서 근무하는 전문가라서 모집단 인식조사라고 하기 에는 제한점이 존재한다. 향후 이와 같은 제한점을 보완하기 위한 전국단위의 전문가를 대상한 연구가 진행되어야 할 것으로 판단된다.
본 논문의 목적은 "인공지능(AI)+의료미용" 이라는 새로운 서비스 수단이 고객의 구매 의도에 미치는 영향하는 것이다. AI 의료뷰티 APP 마케팅 방식을 실증 연구로 한다. 본 논문은 SPSS 24.0 와 AMOS24.0 구조방정식 통계 소프트웨어를 이용하여 통계분석을 실시하였다. 분석방법은 신뢰성분석, 타당성분석, 구조방정식모형분석 등을 이용하였다. 실증연구를 통해 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. AI의료용 뷰티 APP의 시스템품질은 유용성과 사용편의성에 긍정적인 영향을 미친다. 2. AI의료APP는 유용성과 사용 편의성에 긍정적인 영향을 미친다. 3. AI의료용 뷰티 APP는 인식된 유용성과 인식된 사용편의성에 긍정적인 영향을 미친다. 4. 소비자가 인식된 사용 편의성은 인식된 유용성과 구매 의지에 긍정적인 영향을 미친다. 5. 소비자의 유용성을 알리는 것은 구매 의사에 긍정적인 영향을 미친다.
세계 태권도 연맹은 국제 축구 연맹의 가입국과 동일한 수의 가입국을 보유할 만큼 태권도는 점점 더 세계적으로 나아가고 있다. 하지만 태권도의 교육방법은 예전과 다르지 않다. 도장의 관장이나 사범이 직접 자세를 눈으로 보고 판단하여 지도해야 한다. 본 연구는 기술이 발전하고 변화함에 따라 태권도를 조금 더 다양하고 흥미롭게 배울 수 있는 방법을 개발하고자 진행하였다. 본 논문에서는 피사체 모델을 촬영하여 이미지를 추출하고 이미지에서 사람의 관절 KeyPoint를 라벨링 한 후 이를 바탕으로 COCO 형식의 DataSet을 만들어낸다. 이후 이 DataSet을 기계에 학습을 시킨다면 초심자를 위한 교육용 태권도 AI가 만들어질 수 있다. 또한, 기계학습 이후 이 AI를 실제 교육현장에 적용하여 교육과정에 직접 사용할 수 있으며 이 AI를 바탕으로 교육용 게임 개발 등 다양한 방면으로 활용할 수 있을 것이라고 기대한다.
본 논문에서는 LLM(Large Language Model) 모델의 fine-tuning 을 통한, 기초 수리 서술형 문항 풀이용 모델 및 Dall-E2 등 이미지 생성형 모델을 활용한 따른 영어 퀴즈풀이용 이미지 생성형 모델을 생성하여, 한국어 기반 LLM 자체 모델 학습 및 교육용 이미지 생성에 대한 방법을 고찰하였다.
IoT 디바이스에서 on-device AI를 수행할 때, 타겟 서비스나 디바이스의 환경에 따라 필요한 AI 모델이 달라질 수 있다. 또한, 기존 AI 모델도 federated learning과 같이 추가적인 데이터를 이용해 트레이닝을 하거나 보다 향상된 새로운 기법을 사용하는 등 업데이트가 일어날 수 있다. 이에 따라 IoT 디바이스에서 양질의 AI 서비스를 수행하기 위해서는 상황에 따라 필요한 AI 모델을 선택적으로 사용하거나 최적화된 최신 버전의 AI 모델로 업데이트 할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이를 지원하기 위한 AI 모델 레포지토리를 제안한다. 레포지토리는 AI 모델의 등록, 검색, 관리 및 배포를 지원하며 실사용을 위한 웹 포털을 포함한다. 제안하는 시스템의 실효성 확인을 위해 Node.js와 Vue.js로 구현하여 동작을 확인하였다.
본 연구에서는 Al 스크랩으로부터 재생지금 제조시 시료의 예비처리, 용제첨가 및 용해분위기가 Al 회수율에 미치는 영향을 조사하였다. 실험결과에 따르면 Al 드로스는 용탕표면에서의 산화반응에 의해 발생하였다. 예비처리의 영향에 다르면 탈지하지 않고 압착한 칩 bale 시료의 경우에는 압착하지 않은 칩 시료에 비해 약 14%의 회수율이 증가하였으며, Al seed 용해공법을 채택하는 경우에는 탈지하지 않고 단지 세편과 압착만을 행하여도 97%의 높은 회수율을 얻을 수 있었다. Al 스크랩 용해시 7wt%까지 첨가된 염에 의해 회수율은 최대 95%까지 증대되었으며, 탄소 및 질소분위기에서도 역시 회수율은 증가하였으나, 염과 탄소의 혼합분 첨가시 과잉 첨가된 탄소는 오히려 회수율을 감소시켰다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.