• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권3호
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• pp.573-591
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• 2024

본 연구는 AI 기반 수학 교수·학습에 대한 문헌을 체계적, 종합적으로 고찰하여 연구 동향을 탐색하고자 수행되었다. 이를 위해 최근 10년 간의 수학교육 문헌 중 문헌선정기준에 부합하는 57개의 문헌을 연구 대상, 연구 방법, 연구 목적, 학습 내용, AI의 유형, AI의 역할, 교사의 역할 측면에서 체계적 문헌 고찰하였다. 연구 결과, 연구 대상 중 학생을 대상으로 한 연구가 51%로 가장 많은 비중을 차지했으며, 연구 방법 중 양적 연구의 비중이 49%로 가장 높았다. 연구 목적은 효과 분석 44%, 이론적 논의 35%, 수업 사례 탐색 21%로 분포했다. 학습 내용으로 '수와 연산'과 '문자와 식'이 가장 많이 다루어졌고, AI 유형 중 지능형 튜터링 시스템(ITS)이 가장 많이 사용되었다. AI의 역할은 학습자 교수의 비중이 40.4%로 가장 높았으며, 교수자 지원 22.8%, 학습자 지원 21%, 시스템 지원 15.8% 순으로 분포하였다. 교사의 역할은 초기 연구일수록 'AI 수용자'로서의 역할이, 최근 연구일수록 'AI와의 건설적 파트너'로서의 역할이 부각되었고, 각 역할이 교육학적, AI-기술적, 내용적 측면에서 탐색되었다. 이를 통해 국내 수학교육 후속 연구의 방향이 제안되었고, AI 기반 수학 교수·학습에서의 교사가 갖추어야 할 소양이 논의되었다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제60권3호
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• pp.321-340
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• 2021

본 연구에서는 롤플레이 게임(Role-play Game) 개념을 차용한 역할연기발표(Role-play Presentation) 기법을 적용하여 미래 교육에서 인간 교사-인공지능 교사 간의 상호작용성에 대한 교사의 인식과 기대감을 시각화함으로써 교사들의 협업과정에서 성과 있는 토론활동을 수행할 수 있도록 하였다. 분석 결과 교사는 수업 상황에서 인간 교사가 수업의 주도권과 학생과의 상호작용 활성화를 전제로 수업의 질적 향상과 개별학습을 지원할 수 있는 보조 도구로써의 인공지능 교사의 상호작용 요인들을 제안하고 있었다.

• 실천공학교육논문지
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• 제16권4호
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• pp.513-520
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• 2024

본 연구는 AI의 학교교육 영향이 확대됨에 따른 교사의 직무 변화에 대한 연구이다. 전통적으로 교사는 교실 수업, 교육과정 개발, 평가 및 피드백과 같은 핵심 업무를 담당해왔다. AI는 이러한 과정을 자동화할 수 있으며, 특히 개인화된 학습을 통해 효율성을 높일 수 있으며 학생 추적, 행동 감지 및 그룹 활동 분석과 같은 복잡한 교실 관리 작업을 지원할 수 있다. 그러나 AI는 상담 및 대인 커뮤니케이션과 같은 학생 생활 지도에 중요한 측면을 자동화가 어려운 것으로 나타났다. 이와 같은 직무에서 AI가 직접적으로 상담활동을 대체 하는 것은 어렵지만, 데이터 기반의 인사이트와 사전 대화 자료를 제공함으로써 교사를 지원할 수 있다. AI시대의 교사 역량 강화 요소로는 심화 학습 운영 전문성, 데이터셋 분석 능력, 개별학습 운영 능력, 학생 및 학부모 상담역량, 그리고 AI디지털 역량이 필요하다. 교사는 AI와 협업하여 창의성과 확장적 추상능력을 강조하는 수업을 운영하고, AI시스템에서 생성된 데이터셋을 분석하고 개별화된 학습 경로를 조정하는 역량을 가져야 한다. 또한 개별화된 학습과 학생 상담에 집중하여 AI로 대체되기 어려운 부분을 수행해야 한다. 교사의 기본적인 역량으로는 AI디지털 소양 능력이 필요하며, AI시스템에 대한 이해와 학생 데이터 관리 역량이 요구된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.87-99
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• 2024

본 연구는 새로이 재편되는 AI 상용 미래 시대에서 웹툰 작가가 창작자로서 직업적 계보를 존속시키기 위해 어떠한 역량이 요구될 것인지를 파악하기 위해 진행되었다. 생성형 AI의 기술 발달이 어떻게 이뤄질지 알아보고, 그 시점에서 창작자의 역할이 어떻게 변화되어 갈 것인지에 대해, 웹툰의 실례로 현재와 미래의 AI 기술력과 웹툰의 활용 현황에 대해 각각 알아보고 미래 변화될 웹툰계의 생태 속에서 요구될 작가의 역할에 대해 전망해 보고자 하였다. 그 결과, 미래 AI는 자립적인 존재로 인간과 협업이 가능한 수준으로 인간 작업자를 대체할 것으로 예측됐으며, 그 한계점 역시 드러나, 물리적 기술 측면에서는 AI가 대체할 수 있으나, 인간 공감형 분야만큼은 존속시킬 수 있음을 알아보았다. 스토리 기획자, 시각 연출가, AI 편집자라는 창의적인 영역이 창작자의 역할 모형으로 도출되었다. 또한, 현시점에서의 모호한 용어 정의로 인한 혼란을 해소하고자 AI 3단계 단계별 모형으로 기계형, 인간형, 초월형으로 보다 현실적으로 분리 제안하였다. 이러한 결과를 통해 연구자는 앞으로 유입될 신진 창작자나 기존의 창작자들의 재 역량 개발을 위한 가이드라인으로 새로운 기술인 AI에 대한 부정 수용보다는 협업을 통한 상생임을 제시하였다.

• 감성과학
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• 제27권2호
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• pp.91-104
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• 2024

The increase in the use of artificial intelligence (AI) in the workplace has introduced changes to traditional working environments. However, these are changes not only to employee productivity but also to how employees feel and think about their work. Based on prior research that has suggested connections between employees' perceptions of AI and their emotions and thoughts at work, the present study tested a moderated mediation model in which the perception of AI opportunity is indirectly related to job insecurity via employee hope, with tenure as a moderator. Data obtained from 290 Korean full-time employees illustrated that the perception of AI opportunity was negatively related to job insecurity through hope acting as a mediator. In addition, this indirect relationship was found to be dependent on the moderating role of tenure. Specifically, at lower levels of tenure, the aforementioned indirect relationship was statistically significant, but at higher levels of tenure, this indirect relationship was no longer found to be statistically significant. The implications, limitations, and future research directions of this study are discussed.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.388-391
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• 2006

최근 몇 년간 게임인공지능에 대한 관심도가 높아지고 있으며, 이에 대한 연구도 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 게임에서 사용하고 있는 인공지능 기술과 MMORPG(Massively Multiplayor Online Role Playing Game)에서 NPC(non-player character)가 가지는 일반적인 특징을 살펴본다. 게임의 흥미를 유발하기 위한 지능형 NPC의 역할과 특징을 고찰하고, MMORPG에 요구되는 지능형 NPC에 관한 인공지능 기술에 대해서 연구한다.

• 전자통신동향분석
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• 제35권5호
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• pp.1-13
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• 2020

Recently, network infrastructure has evolved into a BizTech agile autonomous network to cope with the dynamic changes in the service environment. This survey presents the expectations from two different perspectives of the harmonization of network and artificial intelligence (AI) technologies. First, the paper focuses on the possibilities of AI technology for the autonomous network industry. Subsequently, it discusses how networks can play a role in the evolution of distributed AI technologies.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제28권2호
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• pp.25-52
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• 2019

Purpose Despite the recent increase in the use of selection tools using artificial intelligence (AI), far less is known about the effectiveness of them in recruitment and selection research. Design/methodology/approach This paper tests the impact of AI-based initial screening and interview on intentions to apply. We also examine the moderating role of individual difference (i.e., reliability on technology) in the relationship. Findings Using policy-capturing with undergraduate students at a large university in South Korea, this study showed that AI-based interview has a negative effect on intentions to apply, where AI-based initial screening has no effect. These results suggest that applicants may have a negative feeling of AI-based interview, but they may not AI-based initial screening. In other words, AI-based interview can reduce application rates, but AI-based screening not. Results also indicated that the relationship between AI-based initial screening and intentions to apply is moderated by the level of applicant's reliability on technology. Specifically, respondents with high levels of reliability are more likely than those with low levels of reliability to apply for firms using AI-based initial screening. However, the moderating role of reliability was not significant in the relationship between the AI interview and the applying intention. Employing uncertainty reduction theory, this study indicated that the relationship between AI-based selection tools and intentions to apply is dynamic, suggesting that organizations should carefully manage their AI-based selection techniques throughout the recruitment and selection process.

• Journal of Medicine and Life Science
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• 제20권2호
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• pp.53-59
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• 2023

This study explores the potential use of artificial intelligence (AI)-based services, specifically ChatGPT-3.5, in medical education. The application of this technology is acknowledged as a valuable tool for simulating authentic clinical scenarios and enhancing learners' diagnostic and communication skills. To construct a case, students received ChatGPT training using a clinical ethics casebook titled "Clinical Ethics Cases and Commentaries for Medical Students and Physicians." Subsequently, a role-play script was generated based on this training. The initial draft of the script was reviewed by two medical professors and was further optimized using ChatGPT-3.5. Consequently, a comprehensive role-play script, accurately reflecting real-world clinical situations, was successfully developed. This study demonstrates the potential for effectively integrating AI technology into medical education and provides a solution to overcome limitations in developing role-play scripts within conventional educational settings. However, the study acknowledges that AI cannot always generate flawless role-play scripts and recognizes the necessity of addressing these limitations and ethical concerns. The research explores both the potential and limitations of employing AI in the early stages of medical education, suggesting that future studies should focus on overcoming these limitations while further investigating the potential applications of AI in this field.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제19권1호
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• pp.91-106
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• 2023

Multidimensional efforts such as budgeting, organizing, and institutionalizing are being carried out for the adoption of defense AI. However, there is little interest in eliminating duplication of defense resources that may occur during the AI adoption. In this study, we propose a theoretical conceptual model to optimize duplication of AI technology that may occur during the AI adoption in the vast defense field. For a systematic approach, the JCA of the US DoD and system abstraction method are applied, and the IMO logical structure is used to decompose AI requirements and identify duplication. As a result of analyzing the effectiveness of our conceptual model through six example defense AI requirements, it was found that the amount of requirements of data and AI technologies could be reduced by up to 41.7% and 70%, respectively, and estimated costs could be reduced by up to 35.5%.