본 연구는 인공지능(이하 AI)이 모든 영역에 전일적으로 확산되는 시점을 맞아 비전공자들도 AI를 효과적으로 학습하는 방안을 탐색하기 위한 하나의 시론적 연구이다. AI 교육을 수학, 통계, 컴퓨터공학 전공 학생들뿐만 아니라 인문·사회과학 등 다른 전공자들도 쉽게 접근할 수 있도록 하기 위한 학습법을 탐색하고자 하였다. 마침 '설명 가능한 AI(XAI: eXplainable AI)'의 필요성과 MIT AI 연구소의 Patrick Winston의 '지각 있는 기계(AI)를 위한 스토리텔링의 중요성[33]'이 두드러진 상황에서 AI 스토리텔링 학습모델 연구의 의의를 찾을 수 있겠다. 이를 위해 본 연구는 우선 대구 소재 A 대학교의 학생들을 대상으로 그 가능성을 테스트하였다. 먼저 AI 스토리텔링(AI+ST) 학습법[30]의 교육목표, AI 교육내용의 체계와 학습방법론, 새로운 AI 도구의 소개 및 활용에 대해 살펴보고, 1) AI+ST 학습법이 알고리즘 중심의 학습법을 보완할 수 있는지, 2) AI+ST 학습법이 학생들에게도 효과가 있는지, 그리하여 AI 이해력, 흥미도, 응용력 배양에 도움이 되었는지에 관한 연구 질문을 중심으로 학습자들의 결과물을 비교 분석하였다.
현재 우리는 창작도구로서 컴퓨터와 창작자로서 컴퓨터 사이에 서 있다. 또한 포스트 시네마적 상황이라 할 수 있는 새로운 장르의 영화들이 등장하고 있다. 본 논문은 AI 시네마의 출현 가능성을 진단하고자 한다. AI 시네마의 가능성을 확인하고자 영화 창작의 필요조건이라 할 수 있는 스토리, 서사의 창작, 이미지의 창작, 사운드의 창작이 인공지능에 의해 가능한지 사례조사를 통해 살펴보았다. 먼저 AI 페인팅 알고리즘인 Obvious, GAN 및 CAN의 시각이미지 생성을 확인했다. 둘째, AI 사운드, 음악은 이미 인간과 협력하여 유통 단계에 들어섰다. 셋째, AI는 이미 드라마 대본을 완성 할 수 있고, 빅 데이터를 활용한 자동 시나리오 제작 프로그램도 인기를 얻고 있다. 즉, 우리는 필수적인 영화 제작 요구 사항이 AI 알고리즘으로 충족될 수 있음을 확인할 수 있다. 마노 비치의 'AI 장르 컨벤션' 관점에서 웹 다큐멘터리와 데스크톱 다큐멘터리는 포스트 시네마로서 AI 시네마의 대표적인 장르라고 할 수 있다. AI, 웹 다큐멘터리, 데스크톱 다큐멘터리가 존재하고 있는 환경이 동일하기 때문이다. 본 논문은 포스트시네마의 창작자로서 AI에 대한 연구를 통해 4차 산업혁명시대 영화라는 매체가 개척해야 할 새로운 길을 제시하고 있다.
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.
최근 에듀테크의 관심이 AI 기술과의 접목에 집중되어 있는 가운데, 관련 분야 시장이 확대되고 있는 추세이다. 이에 본 연구는 AI-에듀테크 분야의 주요국 기술경쟁력과 핵심 기술분야를 분석하는 것을 목적으로 하였다. 또한 AI-에듀테크가 AI 기술과 에듀테크 간 융합임을 고려하여, 주요국별 AI-에듀테크 기술이 과연 기존의 AI 혹은 에듀테크 기술에 기반한 것인지 경로의존성도 분석하고자 하였다. 이를 위해 AI-에듀테크 분야 특허를 수집한 뒤, 특허활동력, 특허영향력, 시장확보력 등의 지표로 경쟁력을 분석하였고, 국제특허분류 코드로 국가별 핵심 기술 분야를 살펴보며, 허들 음이항 회귀모형으로 국가별 경로의존성을 분석하였다. 분석 결과, AI-에듀테크 분야 특허활동력은 중국이 가장 높고 한국, 미국, 인도, 일본이 그 뒤를 이었다. 특허영향력과 시장확보력 측면에서, 미국은 두 지표 모두 높고, 일본은 시장확보력이 높으며, 한국은 특허영향력이 높은 것으로 분석되었다. 또한 국제특허분류코드로 볼 때 국가 간 차별성이 나타나고 있으며, 한국은 머신러닝과 생체 모델 기반의 AI에 집중하면서 다양한 기술과 융합하는 특징이 있었다. 허들 음이항 분석 결과 중, 로짓 부분 결과로는 과거의 AI 또는 교육 분야 기술 보유 여부가 현재의 AI-에듀테크 기술의 등장 여부에 정의 영향을 주지는 않았으나, 카운트 부분 결과는 정의 영향을 주는 것으로 나타났다. 이는 현재의 AI-에듀테크 기술이 전반적으로 과거의 AI 또는 에듀테크 기술에 기반한다고 보기는 어려우나, 일부 과거 AI 또는 교육 기술에 기반한 AI-에듀테크가 일단 등장하면 이는 기존 기술로부터의 영향을 받음을 의미한다. 이러한 결과는 이 분야 향후 연구와 기술전략을 위한 시사점을 제공한다.
본 연구는 인공지능 소양 능력의 측정을 위한 검사 기준의 설계와 개발을 목적으로 한다. 선행연구와 전문가 FGI를 통해 AI 소양의 핵심 영역을 선정하고 세부 기준을 설계하였다. 검사 기준의 영역은 AI의 개념, 실제와 영향 3가지로 구분하고 세부 항목은 AI의 개념 33문항, AI의 실제 13문항, AI의 영향 15문항으로 구성하였다. 검사 기준의 타당성 확보를 위해 2번에 걸친 전문가 타당도 검사를 실시하여 검사 기준을 수정, 보완하였다. 최종 AI소양 검사 기준은 총 30문항으로 개발하였다. 본 연구에서 개발된 AI소양 검사 기준은 AI소양 능력 측정을 위한 자기 체크리스트나 AI역량 검사 문항을 개발하는 중요한 도구가 되기를 기대한다.
인공지능이 점차 직무에 확대됨에 따라 비전공자에게 요구되는 AI 리터러시 역량을 갖춘 인재 육성이 필요하다. 이에 본 연구에서는 AI 교육의 필요성 및 현황을 기반으로 향후 전공과 관련하여 AI 학습이 지속 가능하도록 비전공자에 맞는 AI 리터러시 역량 향상 교육을 실시하였다. D 대학의 비전공자를 대상으로 프로젝트 기반 데이터 분석과 시각화를 통한 문제 해결방안 도출을 15주에 걸쳐 적용하고, 학습자들의 교육 전후에 대한 AI 능력 향상 및 효과성을 분석하여 검증하였다. 그 결과, 학습자들의 데이터 분석 및 활용 능력, AI 리터러시 능력, AI 자기효능감 부분에서 통계적으로 유의미한 수준의 긍정적 변화를 확인할 수 있었다. 특히, 학습자들에게 공공데이터를 직접 활용하여 분석하고 시각화하는 능력뿐만 아니라 이를 AI 활용과 연결하여 문제를 해결할 수 있는 자기효능감까지 향상시켰다. 이는 비전공자의 AI 교육에 매우 유용하고 효과성이 있음을 확인할 수 있다. 향후 본 연구를 바탕으로 AI 활용을 확장하여 데이터와 AI 기술을 일상 속에서 자유롭게 활용 가능하도록 다양한 계열의 비전공자에 맞는 확장된 AI 교육 과정 연구를 진행할 예정이다.
생성형 AI의 등장으로 AI는 인류와 본격적인 공존을 시작하였다. 방대한 데이터 기반의 AI 학습역량은 인간의 학습과는 다른 차원의 생산성으로 산업체에서 활용되고 있다. 그럼에도 불구하고 AI는 테크노포비아와 같은 어두운 이면의 사회적 현상도 보인다. AI에 대한 이해를 바탕으로 협업이 가능한 AI 모델을 분석하고 주얼리 산업에서 활용이 가능한 분야를 확인한다. 협업형 AI 모델을 활용하면 '아이디어 전개의 가속화', '디자인 역량의 강화', '생산성 강화' , '멀티모달 기능의 내재화' 등을 기대할 수 있다. 결국 AI는 협업이 가능한 도구적 관점에서 활용해야 하며, 이를 위해서는 주체성 있는 인간 중심의 마인드 셋이 필요하다. 본 연구의 주얼리 비즈니스를 위한 AI 협업방안 제언을 통해 주얼리 산업의 경쟁력 강화에 도움이 되기를 바란다.
The method and process of research and development (R&D) is changing when we develop artificial intelligence (AI), and the way R&D results are dispersed is also changing. For the R&D process, using and participating in open-source ecosystems has become more important, so we need to be prepared for open source. For product and service development, a combination of AI algorithm, data, and computing power is needed. In this paper, we introduce ETRI AI Strategy #4, "Expanding AI Open Platform." It consists of two key tasks: one to build an AI open source platform (OSP) to create a cooperative AI R&D ecosystem, and another to systematize the "x+AI" open platform (XOP) to disperse AI technologies into the ecosystem.
In this paper, we introduce ETRI AI Strategy #3, "Leading Future Technologies of Network, Media, and Content." Its first goal is "to innovate AI service technology to overcome the current limitations of AI technologies." Artificial intelligence (AI) services, such as self-driving cars and robots, are combinations of computing, network, AI algorithms, and other technologies. To develop AI services, we need to develop different types of network, media coding, and content creation technologies. Moreover, AI technologies are adopted in ICT technologies. Self-planning and self-managing networks and automatic content creation technologies using AI are being developed. This paper introduces the two directions of ETRI's ICT technology development plan for AI: ICT for AI and ICT by AI. The area of ICT for AI has only recently begun to develop. ETRI, the ICT leader, hopes to have opportunities for leadership in the second wave of AI services.
Because of the development and spread of artificial intelligence (AI) technology, new security threats and adverse AI functions have emerged as a real problem in the process of diversifying areas of use and introducing AI-based products and services to users. In response, it is necessary to develop new AI-based technologies in the field of information protection and security. This paper reviews topics such as domestic and international trends on false information detection technology, cyber security technology, and trust distribution platform technology, and it establishes the direction of the promotion of technology development. In addition, the development of international trends in ethical AI guidelines to ensure the human-centered ethical validity of AI development processes and final systems in parallel with technology development are analyzed and discussed. ETRI has developed AI policing technology, information protection, and security technologies as well as derived tasks and implementation strategies to prepare ethical AI development guidelines to ensure the reliability of AI based on its capabilities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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