• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제37권2호
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• pp.277-297
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• 2023

합성곱(convolution)은 인공지능(artificial intelligence)에서 컴퓨터 비전(computer vision), 심층학습(deep learning) 등의 분야를 이해하고 응용하려면 알아야 하는 중요한 수학적 연산이다. 그러나 현재의 공학수학 교과과정의 합성곱 내용은 독립적인 주제가 아니라 단편적으로 다루어지고 있어서 그 의미를 충분히 전달하지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 공학수학에서 인공지능 교육과 연계할 수 있도록 개발한 합성곱 교수·학습 자료를 제시한다. 먼저 기존 공학과 인공지능 기술의 통합적 관점에서 합성곱에 대한 배경지식과 응용 사례를 정리하고, 코딩을 이용한 교육이 가능하도록 파이썬(Python)/SageMath 코드를 개발하여 제공한다. 또한 합성곱 지식이 인공지능에서 어떻게 활용되는지 보여주는 구체적인 예시로, 이미지 분류에 사용되는 합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 개발된 코드와 함께 제공한다. 본 교수·학습자료는 합성곱 개념을 쉽고 효과적으로 교육할 수 있도록 공학수학의 보충 자료로 활용가능하며, 학습자는 코딩을 통해 합성곱을 배우고 본인의 전공과 관련된 인공지능 기술을 학습하는 데 이를 이용할 수 있다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.213-221
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• 2021

4차 산업혁명을 맞이하여 인공지능 교육의 필요성이 증대되었고 코로나19로 인한 온라인 학습 환경은 다양한 인공지능 플랫폼 체험형 수업을 가능하게 하였다. 이 연구에서는 인공지능 플랫폼을 활용하여 인공지능 교육 목표를 달성할 수 있도록 수업안을 개발하여 제안하였다. 활용한 인공지능 플랫폼은 AI for Oceans이며 환경을 위한 프로그램 만들기라는 주제로 6차시 분량의 노벨엔지니어링 기반 STEAM 수업을 설계하였다. 이 모델은 수업의 전체 상황을 아우르며 문제해결의 맥락을 제공한다. 학생들은 AI for Oceans를 체험하며 지도 학습에 대한 충분한 탐색 과정을 거친 후 지도 학습에 대한 이해를 바탕으로 엔트리의 인공지능 블록을 사용하여 환경을 위한 나만의 프로그램을 설계한다. 본 연구에서는 인공지능융합교육을 위하여 인공지능의 원리를 토대로 문제 해결에 활용하여 창의적인 문제해결역량 및 융합적 사고력을 강화하는 것을 목표로 수업안을 개발하여 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.25-32
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• 2019

With the rapid development of artificial intelligence technology, the patenting activities related to the fields of AI is increasing worldwide. In particular, a share of patent filed in China has exploded in recent years and overtakes the numbers in the US. In the present study, we focus our attention on the patenting activity of China and the US. We analyzed 6,281 and 13,664 patent applications in the US and China respectively between 2008 and 2018, and belonging to the "G06F(Electric Digital Data Processing)", "G06N(Computer Systems Based on Specific Computational Models)", "H04L(Transmission of Digital Information)" and nine more relevant technological classes, as indicated by the International Patent Classification(IPC). Our analysis contributes to: first, the understanding of patent application trends from foreign countries filed in the US and China, 2) patent application status by applicants category such as companies, universities and individuals, 3) the development direction and forecasting vacant technology of AI according to main IPC code. Through the analysis of this paper, we can suggest some implications for patent research related to artificial intelligence in Korea. Plus, by analyzing the most recent patent data, we can provide important information for future artificial intelligence technology research.

• 융합보안논문지
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• 제24권2호
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• pp.47-53
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• 2024

현행 개인정보 라이프 사이클 모델은 전통적인 시스템에 맞추어져 있어서 인공지능의 개인정보 흐름 파악과 효율적인 보호 대책 수립에 적합하지 않은 문제점이 있다. 따라서 본 논문은 인공지능에 적합한 개인정보 라이프사이클 모델을 제시하는 것을 목적으로 한다. 본 논문은 수집-보유-학습-이용-파기·정지 단계와 파기·정지를 위한 재학습 프로세스가 포함된 인공지능의 학습 특성을 고려한 개인정보 라이프 사이클 모델을 제시했다. 이후 기존 모델(개인정보 영향평가와 ISMS-P 모델)과 본 논문에서 새로 제시한 모델의 성능을 평가했다. 이를 통해 새로 제안한 모델이 기존 모델보다 인공지능의 개인정보 라이프 사이클의 설명에 우수한 특성을 가지고 있음을 증명했다.

• 유통과학연구
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• 제22권6호
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• pp.83-93
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• 2024

Purpose: The present study is developed with the aim of mapping the trends in scientific production related to the implementation of artificial intelligence systems for agro-food supply chains. Research design, data and methodology: The methodological approach of the research shows a descriptive documentary process based on bibliometric techniques for mapping the main indicators of the area of knowledge through the establishment of a search equation in Scopus. Results: The research results show a total of 633 documents published between 2019 and 2023, with a great annual growth rate of 61.68%; In addition to a notable participation of countries such as India, China, the United Kingdom and the United States in the generation of new knowledge related to artificial intelligence applied to food distribution systems. Conclusions: It is concluded that the rise of new artificial intelligence technologies has shown extremely important results in the development of industries worldwide, with increasingly accelerated steps; which certainly translates into the creation of spaces and incentives in the production of research aimed at understanding these dynamics and in turn to propose new alternatives and proposals for the reduction of the large technological gaps that are present within the agro-food sector.

• 대한영상의학회지
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• 제83권6호
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• pp.1208-1218
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• 2022

최근, 의료 분야에서 인공지능은 많은 발전을 통해 다양한 분야로 확장하며 활용되고 있다. 하지만 대부분의 인공지능 기술들은 하나의 모델이 하나의 태스크만을 수행할 수 있도록 개발되고 있으며, 이는 의사들의 복잡한 판독 과정을 인공지능으로 설계하는데 한계로 작용한다. 멀티 태스크 러닝은 이러한 한계를 극복하기 위한 최적의 방안으로 알려져 있다. 다양한 태스크들을 동시에 하나의 모델로 학습함으로써, 효율적이고 일반화에 유리한 모델을 만들수 있다. 본 종설에서는 멀티 태스크 러닝에 대한 개념과 종류, 유사 개념 등에 대해 알아보고, 연구 사례들을 통해 의료 분야에서의 멀티 태스크 러닝의 활용 현황과 향후 가능성을 살펴보고자 한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.139-149
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• 2017

21세기 지식 정보 사회에 인공지능 교육이 매우 중요하다. 4차 산업혁명 시대에 컴퓨터 교육에서 인공지능을 이해하고 컴퓨터 프로그래밍 교육을 해 보는 것이 매우 중요하지만 인공지능에 대해서 이해하고, 컴퓨터 프로그래밍 교육을 하는 교수 학습 모델이 없다. 본 연구에서는 제안하는 모델은 문제 이해 단계, 데이터 정리하기 단계, 인공지능 모델 정하기 단계, 프로그래밍하기 단계, 보고서 작성하기 단계로 구성된다. 프로그래밍하기 단계에서는 학생들의 수준에 적합하게 복사하기, 변형하기, 창조하기, 도전하기로 나눌 수 있다. 본 연구에서는 초등학교 교사들의 델파이 평가로 모델의 타당도를 입증하였고, 그에 따라 초등학생들이 쉽게 이해할 수 있는 사례를 만들었다. 본 연구의 결과는 초등학생들에서 인공지능 프로그램을 실습해 볼 수 있는 좋은 기회를 제공한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.804-809
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• 2004

Intelligence is thought to be related to interaction rather than a deep but passive thinking. Interactive tangible media "iT_Media" is proposed to explore these issues. Personal robotics is a major area to investigate these ideas. A new design methodology for personal and emotional robotics is proposed. Sciences of the artificial and intelligence have been investigated. A short history of artificial intelligence is presented in terms of logic, heuristic, and mobility; a science of intelligence is presented in terms of imitation and understanding; intelligence issues for robotics and intelligence measures are described. A design methodology for personal robots based on science of emotion is investigated. We investigate three different aspects of design: visceral, behavioral, reflective. We also discuss affect and emotion in robots, robots that sense emotion, robots that induce emotion in people, and implications and ethical issues of emotional robots. Personal robotics for the elderly seems to be a major area in which to explore these ideas.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권5호
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• pp.11-20
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• 2024

While artificial neural networks are adept at identifying patterns, they can struggle to distinguish between actual correlations and false associations between extracted facial features and criminal behavior within the training data. These associations may not indicate causal connections. Socioeconomic factors, ethnicity, or even chance occurrences in the data can influence both facial features and criminal activity. Consequently, the artificial neural network might identify linked features without understanding the underlying cause. This raises concerns about incorrect linkages and potential misclassification of individuals based on features unrelated to criminal tendencies. To address this challenge, we propose a novel region-based training approach for artificial neural networks focused on criminal propensity detection. Instead of solely relying on overall facial recognition, the network would systematically analyze each facial feature in isolation. This fine-grained approach would enable the network to identify which specific features hold the strongest correlations with criminal activity within the training data. By focusing on these key features, the network can be optimized for more accurate and reliable criminal propensity prediction. This study examines the effectiveness of various algorithms for criminal propensity classification. We evaluate YOLO versions YOLOv5 and YOLOv8 alongside VGG-16. Our findings indicate that YOLO achieved the highest accuracy 0.93 in classifying criminal and non-criminal facial features. While these results are promising, we acknowledge the need for further research on bias and misclassification in criminal justice applications

• 방송공학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.489-499
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• 2021

본 논문은 콘텐츠 창작에 새로운 방법과 다양한 가능성을 제공하고 있는 인공지능 기반의 문화예술 콘텐츠 창작기술을 조사하고 이를 바탕으로 일반인을 위한 직관적인 창작도구를 제안한다. 최근 인공지능을 활용한 창작 기술이 다양하게 제안되고 있지만, 정해진 목적으로 개발 및 서비스되고 있어서 창작과 융합 측면에서 확장성과 활용성에 매우 제한이 많다. 본 논문은 인공지능을 바탕으로 한 다양한 데이터 분석과 처리, 콘텐츠 생성 및 창작 및 시각화 기술동향을 살펴보고, 이를 바탕으로 일반인 창작자를 위한 직관적인 창작도구를 제안한다. 제안된 창작도구는 사용자, 창작환경 및 인공지능 특성을 반영하였으며 문화예술 콘텐츠 창작과정에 문화예술 데이터를 처리 및 변환하면서 인공지능 모델을 접목해 새로운 콘텐츠를 생성하기 위한 요소로 구성된다. 이러한 인공지능을 활용한 창작 도구는 방대하고 다양한 문화예술 데이터를 효과적으로 처리 및 구조화하고 다양한 생성 및 창작 모델을 적용하여 창작에 필요한 시간을 줄이는 동시에 새로운 아이디어를 실험하도록 지원한다. 제안한 문화예술 콘텐츠 창작도구는 창작자들이 인공지능과 관련 기술을 쉽게 다루면서, 주어진 데이터를 다각적으로 이해하면서 새로운 아이디어와 창의성을 발현하기 위한 초석을 제공할 것으로 기대된다.