As artificial intelligence gradually expands into jobs, iIt is necessary to nurture talents with AI literacy capabilities required for non-majors. Therefore, in this study, based on the necessity and current status of AI education, AI literacy competency improvement education was conducted for non-majors so that AI learning could be sustainable in relation to future majors. For non-majors at University D, problem-solving solutions through project-based data analysis and visualization were applied over 15 weeks, and the AI ability improvement and effectiveness of learners before and after education were analyzed and verified. As a result, it was possible to confirm a statistically significant level of positive change in the learners' data analysis and utilization ability, AI literacy ability, and AI self-efficacy. In particular, it not only improved the learners' ability to directly utilize public data to analyze and visualize it, but also improved their self-efficacy to solve problems by linking this with the use of AI.
Jung Sun Lim;Seoung Hun Bae;Kil-Ho Ryu;Sang-Gook Kim
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
/
v.46
no.2
/
pp.22-31
/
2023
Governments around the world are enacting laws mandating explainable traceability when using AI(Artificial Intelligence) to solve real-world problems. HAI(Human-Centric Artificial Intelligence) is an approach that induces human decision-making through Human-AI collaboration. This research presents a case study that implements the Human-AI collaboration to achieve explainable traceability in governmental data analysis. The Human-AI collaboration explored in this study performs AI inferences for generating labels, followed by AI interpretation to make results more explainable and traceable. The study utilized an example dataset from the Ministry of Oceans and Fisheries to reproduce the Human-AI collaboration process used in actual policy-making, in which the Ministry of Science and ICT utilized R&D PIE(R&D Platform for Investment and Evaluation) to build a government investment portfolio.
As accessibility to 3D printers increases, there is a growing frequency of exposure to chemicals associated with 3D printing. However, research on the toxicity and harmfulness of chemicals generated by 3D printing is insufficient, and the performance of toxicity prediction using in silico techniques is limited due to missing molecular structure data. In this study, quantitative structure-activity relationship (QSAR) model based on data-centric AI approach was developed to predict the toxicity of new 3D printing materials by imputing missing values in molecular descriptors. First, MissForest algorithm was utilized to impute missing values in molecular descriptors of hazardous 3D printing materials. Then, based on four different machine learning models (decision tree, random forest, XGBoost, SVM), a machine learning (ML)-based QSAR model was developed to predict the bioconcentration factor (Log BCF), octanol-air partition coefficient (Log Koa), and partition coefficient (Log P). Furthermore, the reliability of the data-centric QSAR model was validated through the Tree-SHAP (SHapley Additive exPlanations) method, which is one of explainable artificial intelligence (XAI) techniques. The proposed imputation method based on the MissForest enlarged approximately 2.5 times more molecular structure data compared to the existing data. Based on the imputed dataset of molecular descriptor, the developed data-centric QSAR model achieved approximately 73%, 76% and 92% of prediction performance for Log BCF, Log Koa, and Log P, respectively. Lastly, Tree-SHAP analysis demonstrated that the data-centric-based QSAR model achieved high prediction performance for toxicity information by identifying key molecular descriptors highly correlated with toxicity indices. Therefore, the proposed QSAR model based on the data-centric XAI approach can be extended to predict the toxicity of potential pollutants in emerging printing chemicals, chemical process, semiconductor or display process.
Purpose: With the advent of the era of the 4th industrial revolution, called a new technological revolution, the necessity of fostering future talents equipped with AI utilization capabilities is emerging. However, there is a lack of research on AI education design and competency-based education curriculum as education for business major. The purpose of this study is to design AI education to cultivate competency-oriented AI literacy for business major in universities. Research design, data and methodology: For the design of AI basic education in business major, three expert Delphi surveys were conducted, and a demand analysis and specialization strategy were established, and the reliability of the derived design contents was verified by reflecting the results. Results: As a result, the main competencies for cultivating AI literacy were data literacy, AI understanding and utilization, and the main detailed areas derived from this were data structure understanding and processing, visualization, web scraping, web crawling, public data utilization, and concept of machine learning and application. Conclusions: The educational design content derived through this study is expected to help establish the direction of competency-centered AI education in the future and increase the necessity and value of AI education by utilizing it based on the major field.
Purpose: The research aims to address the intricacies of AI and Big Data application within the food industry. This study explores the strategic implementation of AI and Big Data in the food industry. The study seeks to understand how these technologies can be employed to bolster consumer engagement and contribute to market expansion, while considering ethical implications. Research Method: This research employs a comprehensive approach, analyzing current trends, case studies, and existing academic literature. It focuses on the application of AI and Big Data in areas such as supply chain management, consumer behavior analysis, and personalized marketing strategies. Results: The study finds that AI and Big Data significantly enhance market analytics, consumer personalization, and market trend prediction. It highlights the potential of these technologies in creating more efficient supply chains, improving consumer satisfaction through personalization, and providing valuable market insights. Conclusion and Implications: The paper offers actionable insights and recommendations for the effective implementation of AI and Big Data strategies in the food industry. It emphasizes the need for ethical considerations, particularly in data privacy and the transparency of AI algorithms. The study also explores future trends, suggesting that AI and Big Data will continue to revolutionize the industry, emphasizing sustainability, efficiency, and consumer-centric practices.
With the advent of the 4th Industrial Revolution, AI utilization capabilities are being emphasized in various industries, but AI education design and curriculum research as universal education is currently lacking. This study offers a design for universal AI education to further cultivate its use in universities. For the AI basic education design, a questionnaire was conducted for experts three times, and the reliability of the derived design contents was verified by reflecting the results. As a result, the main competencies for cultivating AI literacy were data literacy, AI understanding and utilization, and the main detailed areas derived were data structure understanding and processing, visualization, word cloud, public data utilization, and machine learning concept understanding and utilization. The educational design content derived through this study is expected to increase the value of competency-centered AI universal education in the future.
This paper delves into the symbiotic integration of coding and mathematics education, aimed at cultivating computational thinking and enriching mathematical problem-solving proficiencies. We have identified a corpus of scholarly articles (n=38) disseminated within the preceding two decades, subsequently culling a portion thereof, ultimately engendering a contemplative analysis of the extant remnants. In a swiftly evolving society driven by the Fourth Industrial Revolution and the ascendancy of Artificial Intelligence (AI), understanding the synergy between these domains has become paramount. Mathematics education stands at the crossroads of this transformation, witnessing a profound influence of AI. This paper explores the evolving landscape of mathematical cognition propelled by AI, accentuating how AI empowers advanced analytical and problem-solving capabilities, particularly in the realm of big data-driven scenarios. Given this shifting paradigm, it becomes imperative to investigate and assess AI's impact on mathematics education, a pivotal endeavor in forging an education system aligned with the future. The symbiosis of AI and human cognition doesn't merely amplify AI-centric thinking but also fosters personalized cognitive processes by facilitating interaction with AI and encouraging critical contemplation of AI's algorithmic underpinnings. This necessitates a broader conception of educational tools, encompassing AI as a catalyst for mathematical cognition, transcending conventional linguistic and symbolic instruments.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
/
fall
/
pp.172-175
/
2021
4차 산업혁명이 시작된 이래로 다양한 산업 분야에서 AI가 활용되고 있고, 그 중에서도 컴퓨터 비전 분야에서 딥러닝 기술이 각광받고 있다. 하지만 딥러닝 기술은 높은 전문 지식이 요구되어 관련 지식이 없는 일반인들은 활용하기 어렵다. 본 논문에서는 AI 관련 배경지식이 없는 사용자들도 UI를 통해 쉽게 이미지 분류 모델을 학습시킬 수 있는 노 코드 플랫폼에 관하여 기술하고, django 프레임워크를 이용해 웹 개발과 딥러닝 모델 학습을 통합 개발을 위한 아키텍처와 방향성을 제시하고자 한다. 사용자가 웹서버에 업로드한 이미지들을 웹 인터페이스를 통해 라벨링 하여 학습 데이터를 생성한 후, 이 데이터를 사용하여 모델을 학습시킨다. CNN 모델에 데이터를 학습시키는 과정과 생성된 모델 기반으로 이미지 예측하는 모듈을 통해 전문지식이 없는 사용자가 딥러닝 기술에 대해 쉽게 이해하고 이용하는 것을 기대할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
v.17
no.6
/
pp.1657-1673
/
2023
With the advancement of information technology, criminals employ multiple cyberspaces to promote cybercrime. To combat cybercrime and cyber dangers, banks and financial institutions use artificial intelligence (AI). AI technologies assist the banking sector to develop and grow in many ways. Transparency and explanation of AI's ability are required to preserve trust. Deep learning protects client behavior and interest data. Deep learning techniques may anticipate cyber-attack behavior, allowing for secure banking transactions. This proposed approach is based on a user-centric design that safeguards people's private data over banking. Here, initially, the attack data can be generated over banking transactions. Routing is done for the configuration of the nodes. Then, the obtained data can be preprocessed for removing the errors. Followed by hierarchical network feature extraction can be used to identify the abnormal features related to the attack. Finally, the user data can be protected and the malicious attack in the transmission route can be identified by using the Wrapper stepwise ResNet classifier. The proposed work outperforms other techniques in terms of attack detection and accuracy, and the findings are depicted in the graphical format by employing the Python tool.
Journal of Information Technology Applications and Management
/
v.31
no.3
/
pp.149-163
/
2024
As conversational AI systems such as ChatGPT have become more advanced, researchers are exploring ways to use them in education. However, we need effective ways to evaluate these systems before allowing them to help teach students. This study proposes a detailed framework for testing conversational AI across three important criteria as follow. First, specialized benchmarks that measure skills include giving clear explanations, adapting to context during long dialogues, and maintaining a consistent teaching personality. Second, adaptive standards check whether the systems meet the ethical requirements of privacy, fairness, and transparency. These standards are regularly updated to match societal expectations. Lastly, evaluations were conducted from three perspectives: technical accuracy on test datasets, performance during simulations with groups of virtual students, and feedback from real students and teachers using the system. This framework provides a robust methodology for identifying strengths and weaknesses of conversational AI before its deployment in schools. It emphasizes assessments tailored to the critical qualities of dialogic intelligence, user-centric metrics capturing real-world impact, and ethical alignment through participatory design. Responsible innovation by AI assistants requires evidence that they can enhance accessible, engaging, and personalized education without disrupting teaching effectiveness or student agency.
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.