• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권3호
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• pp.59-65
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• 2021

In this paper, we propose the AI certification standardization activities for systematic research and planning for the standardization of trustworthy artificial intelligence (AI). The activities will be in two-fold. In the stage 1, we investigate the scope and possibility of standardization through AI reliability technology research targeting international standards organizations. And we establish the AI reliability technology standard and AI reliability verification for the feasibility of the AI reliability technology/certification standards. In the stage 2, based on the standard technical specifications established in the previous stage, we establish AI reliability certification program for verification of products, systems and services. Along with the establishment of the AI reliability certification system, a global InterOp (Interoperability test) event, an AI reliability certification international standard meetings and seminars are to be held for the spread of AI reliability certification. Finally, TAIPP (Trustworthy AI Partnership Project) will be established through the participation of relevant standards organizations and industries to overall maintain and develop standards and certification programs to ensure the governance of AI reliability certification standards.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.9-17
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• 2022

최첨단 AI 시스템은 방대한 데이터 수집에서 알고리즘 편향에 이르기까지 많은 윤리적 문제를 드러내고 있다. 이에 본 논문에서는 연합학습과 블록체인을 결합하여, 더 윤리적인 AI 아키텍처를 제안하였다. AI의 윤리성에 관한 중요한 문제들을 논의하고, 문헌조사를 통하여 윤리적 AI 시스템에 대한 요구사항을 연구하고 도출한다. 제안한 아키텍처의 요구사항 만족을 분석하였다. 제안한 AI 구조를 디자인에 채택함으로써 AI 서비스를 보다 윤리적으로 수행할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.790-791
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• 2023

본 논문은 스마트 미러를 활용한 스마트팜 디스플레이 장치의 중요성과 잠재적인 활용 가능성을 논의하며, 농업 분야의 혁신과 정보 기술의 융합이 농업 생산성을 향상하는 역할을 강조한다. 스마트 미러를 통해 제공되는 실시간 정보와 데이터는 농업 종사자들에게 생산성 향상 및 농작물의 품질을 향상 시키며, 지속 가능한 농업을 실현하는 데 도움을 줄 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.608-610
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• 2023

의료 분야에서 AI 모델의 활용이 증가하고 있지만, 모델의 예측 불확실성을 정확하게 평가하고 표현하는 것이 중요하다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 AI-driven 방식을 제안하며, 특히 의료 영상 변환 모델에 대한 불확실성 표현과 데이터 한계 극복 방법론을 제안한다. 제안된 AI-driven 안저영상 변환 모델은 기존 GAN과는 다르게 구조가 이루어져 있으며, 신뢰도가 낮은 영역을 구분하고 시각화하여 표현할 수 있다. 실험 결과, 제안된 방법은 기존 모델과 비교하여 영상 변환 성능이 크게 향상되었으며, 불확실성에 대한 정확도 평가에서도 AI-driven 방식이 높은 성능을 보인다. 결론적으로, 본 연구는 AI-driven 방식을 통해 의료 AI에서의 불확실성 표현의 가능성을 확인하였으며, 이 방식이 데이터의 한계와 불확실성을 극복할 수 있을 것으로 기대된다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제11권4호
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• pp.442-448
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• 2023

Artificial Intelligence (AI) technology has recently grown explosively and is being used in a variety of application fields. Accordingly, the number of AI models is rapidly increasing. AI models are adapted and developed to fit a variety of data types, tasks, and environments, and the variety and volume of models continues to grow. The need to share models and collaborate within the AI community is becoming increasingly important. Collaboration is essential for AI models to be shared and improved publicly and used in a variety of applications. Therefore, with the advancement of AI, the introduction of Model Hub has become more important, improving the sharing, reuse, and collaboration of AI models and increasing the utilization of AI technology. In this paper, we collect data on the model hub and analyze the characteristics of the model hub and the AI models provided. The results of this research can be of great help in developing various multimodal AI models in the future, utilizing AI models in various fields, and building services by fusing various AI models.

• Asian Journal of Innovation and Policy
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• 제9권1호
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• pp.56-78
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• 2020

Changes in our lives due to Artificial Intelligence (AI) are currently ongoing, and there is little refutation of the effectiveness of AI. However, there have been active discussions to minimize the side effects of AI and use it responsibly, and publishing the AI Charter of Ethics (AICE) is one result of it. This study examines how our society is responding to threats from AI that may emerge in the future by examining various AIECs in the Republic of Korea. First, we summarize seven AI threats and classify these into three categories: AI's value judgment, malicious use of AI, and human alienation. Second, from Korea's seven AICEs, we draw fourteen topics based on three categories: protection of social values, AI control, and fostering digital citizenship. Finally, we review them based on the seven AI threats to evaluate any gaps between the threats and our responses. The analysis indicates that Korea has not yet been able to properly respond to the threat of AI's usurpation of human occupations (jobs). In addition, although Korea's AICEs present appropriate responses to lethal AI weapons, these provisions will be difficult to realize because the competition for AI weapons among military powers is intensifying.

• 산업융합연구
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• 제20권5호
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• pp.39-59
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• 2022

본 논문은 만 5세 대상 인공지능(AI) 교육 프로그램을 개발하기 위해 AI 교육에 대한 유아교사의 인식과 요구사항들을 분석하는데 목적을 두고 있다. 연구방법은 ADDIE 모형의 1단계인 분석단계를 중심으로 AI 교육의 교육적 요소를 추출하기 위해 설문조사 및 심층 인터뷰를 진행하였다. 연구결과는 첫째, 만 5세 대상 AI 교육은 놀이로서 자연스럽게 받아들일 수 있는 유아교육 내용과 AI를 융합한 교육과정을 설계해야 한다. 둘째, 교사의 성찰을 반영할 수 있는 AI 교육의 평가도구가 체계적으로 개발되어야 한다. 셋째, 놀이중심의 AI 교육환경 지원 및 유아교사 대상 교육지원이 필요하다. 마지막으로 비교과 교육과정의 AI 교육 등을 고려하여 지속해서 유아교육 현장에서 운영될 수 있도록 시스템을 구축해야 한다. 향후 만 5세 대상 놀이중심 AI 교육 프로그램을 개발하여 유아 대상의 AI 교육에 대한 인식을 확산하고 학습자의 연령별, 단계별 AI 교육 접근방안을 제시할 것을 기대한다.

• 벤처창업연구
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• 제18권5호
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• pp.159-174
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• 2023

본 논문에서는 효과적으로 AI 프로젝트 및 신사업을 선정할 수 있는 방법론을 제안했다. AI 기술은 다양한 산업 분야에서 기업의 비즈니스를 고도화하고 산업 전체의 부가가치를 증대시킬 수 있는 기술이다. 기업가정신 연구 분야에서도 AI 기술은 중요한 소재가 되고 있다. 기업들은 AI 기술을 이용해 새로운 비즈니스를 창업하거나 기존 기업 내에서 신사업을 추진하고 혁신을 추진한다. 그러나 기업에서 AI 프로젝트를 선정하고 추진하는 의사결정 과정에서는 다양한 제약사항과 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 모폴로지(Morphology)와 AHP 및 TOPSIS 결합 모형을 통한 AI 프로젝트 선정의 새로운 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 AI 기술의 기술적 타당성과 현업의 사용자 요구조건을 동시에 고려하여 AI 프로젝트를 선정할 수 있도록 도와준다. 이 연구에서는 HR 분야의 다수 AI 프로젝트를 결정하고자 하는 실제 기업에 제안 방법론을 적용하고 그 결과를 평가했다. 이를 통해 방법론의 현실 적용 가능성을 확인하였으며, 기업의 AI 프로젝트 관련 의사결정에 유용하게 활용하기 위한 방법을 제시했다. 이 연구에서 제안하는 방법론은 사내 기업가정신(Intrapreneurship) 효과를 증진시키는 차원에서, 기업이 고려하는 여러 AI 프로젝트에 대하여 합리적인 방법으로 선정에 대한 의사결정의 프레임워크를 제시한다는 점에서 의미가 크다.

• 방송과미디어
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• 제28권2호
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• pp.33-42
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• 2023

AI 분야는 기존 분석적(Analytical) AI에서 점차 자가학습을 통한 새로운 디지털 이미지, 영상, 음성, 텍스트, 코드 등을 만드는 Generative AI로 너무 빠르게 진화하고 Generative AI 영역을 두고 세계 각 기업들이 비즈니스의 우위를 선점하기 위해 개발 속도에 열을 올리고 있다. 이미 Generative AI는 다양한 부분에서 활용되고 있는데 음악, 문학, 미디어 등 새로운 창작물을 생성할 뿐만 아니라 향후 지식경제의 생산성을 획기적으로 향상시킬 것이다. 이런 Generative AI가 AI 휴먼 서비스 발전에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 논하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.284-293
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• 2020

AI 기술의 급격한 진보는 우리 사회의 다양한 문제점을 개선해주는 기대를 주는 동시에, 인간이 제어할 수 없을 만큼 발전했을 경우 일어날 수 있는 다양한 부작용에 대한 불안을 안겨준다. 본 연구는 첨단 기기에 대한 거부감이 적은 20대 초반 젊은 층을 대상으로 강한 AI 기술이 적용된 제품의 수용의도를 알아보는 과정을 통해 AI에 의해 도래할 미래 환경에 대한 이들의 생각과 태도를 이해하는 단서를 제시하고자 하였다. 이를 위해 계획적 행동이론을 적용하였고, 나아가 이 연구모델을 확장시켜 AI에 대한 태도에 영향을 미치는 요인들을 확인해보고자 하였다. 연구 결과, AI 제품 사용의도에 AI에 대한 태도 및 지각된 행동통제가 유의한 영향을 미쳤고, AI에 대한 태도에는 업무 성과 향상의 혜택에 대한 기대와 관계 교란의 위협에 대한 불안의 영향을 확인하였다. 본 연구는 AI관련 기업 관점에서는 기술개발의 방향을 세우고, 국가적 관점에서는 AI의 정책적 수용 방향성을 세우는 데 시사점을 제시하며 연구적 공헌점을 가진다.