• 정보교육학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.553-566
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• 2022

본 논문에서는 포털 사이트와 RISS에서 소셜 데이터와 학술 연구 데이터를 수집하고 TF-IDF, N-Gram, 의미 연결망 분석, CONCOR 분석을 실시하였다. 이를 통해 사회적 인식 양상과 현 상황을 파악하고, 시사점과 방향성을 제시하고자 하였다. 소셜 데이터에서 '인공지능 리터러시'보다 '인공지능 융합 교육'의 수집량이 2배 이상 많아 '인공지능 리터러시'에 관한 인식이 상대적으로 적은 것으로 나타났다. '인공지능 리터러시'에 소셜 데이터에서 '인간' 키워드는 소속된 군집이 없는 것으로 나타나 인문학 및 인공지능과 인간의 대한 철학적인 관심과 인식이 부족한 것으로 나타났다. 또한 '교육부' 키워드가 '인공지능 융합 교육'의 소셜 데이터에서만 빈도, 중요도, 연결 중심성이 모두 높게 나타나 '인공지능 융합 교육'이 정부의 정책과 관련 깊은 것이 확인되었다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제11권4호
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• pp.378-384
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• 2023

In this study, we explore social awareness, interest, and acceptance of generative AI, including chatGPT, which has revolutionized web search, 30 years after web search was released. For this purpose, we performed a machine learning-based topic modeling analysis based on Korean news big data collected from November 30, 2022, when chatGPT was released, to August 31, 2023. As a result of our research, we have identified seven topics related to chatGPT and generative AI; (1)growth of the high-performance hardware market, (2)service contents using generative AI, (3)technology development competition, (4)human resource development, (5)instructions for use, (6)revitalizing the domestic ecosystem, (7)expectations and concerns. We also explored monthly frequency changes in topics to explore social interest related to chatGPT and Generative AI. Based on our exploration results, we discussed the high social interest and issues regarding generative AI. We expect that the results of this study can be used as a precursor to research that analyzes and predicts the diffusion of innovation in generative AI.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.437-448
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• 2021

4차 산업혁명의 핵심 기술인 인공지능은 정치, 문화, 산업, 경제 등 사회의 여러 분야에 적용되며 혁명적인 변화를 야기하고 있다. 이에 따라 인공지능 시대를 이끌 학생들에게 인공지능으로 인한 사회의 변화를 인식하고, 인공지능에 대한 지식을 습득하며, 다양한 상황에서 인공지능을 활용할 수 있는 역량이 요구된다. 하지만 초등학생의 평균적 발달 수준에서는 인공지능의 개념과 원리를 학습하기에 어려움이 있다. 따라서 본 연구는 초등학생의 수준에 맞는 인공지능 교육 내용과 방법을 선정하여 교육 프로그램을 체계적으로 개발하고 이를 실제 교육현장에 적용함으로써 그 효과를 검증하고자 하였다. 본 연구에서 선정한 내용 체계는 인공지능으로 변화된 사회를 인식하는 'AI 사회인식', 인공지능을 체험하고 원리를 이해하는 'AI 이해하기', 인공지능을 활용해 실생활의 문제를 해결하는 'AI 활용하기'이고, 이에 따라 세부적으로 8가지 내용 요소들을 함께 구성하였다. 교육 방법으로는 활동중심, 타 교과 융합, 프로젝트기반학습으로 선정하여 초등학생의 수준에서 쉽고 즐겁게 인공지능을 학습할 수 있도록 총 20차시의 교육 프로그램을 개발하여 적용하였다. 또한 '인공지능에 대한 인식', '융합적 사고력', '창의적 문제해결력'과 '협업 역량'의 측면에서 프로그램의 적용 효과를 분석하였으며, 4가지 측면 모두에 대해 긍정적인 변화를 검증하였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제11권sup호
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• pp.165-176
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• 2012

Context-Awareness system provides an appropriate service to user by recognizing situation from surrounding environment. There are many successful studies on this framework, but still has some limitations. In this paper, we are describing a context-awareness middleware that can enhance the limitation of the previous approaches. We first defined a new concept of context-awareness environment as a social intelligence. This concept implies that intelligent objects can make relationships, can aware of situation from surrounding environment, and can collaborate to accomplish a given task. The significance of the study is as follows. First, the system is capable of multi context-awareness since it is designed with a structure that supports multiple lines of reasoning. Second, the system is capable of context planning by adapting AI planning mechanism. Third, the system is capable of making the intelligent objects as a group for collaboration, and provides adaptive service to user. We have developed a prototype of the system and tested with a virtual scenario.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.483-490
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• 2021

4차 산업혁명 시대에 인공지능의 중요성은 나날이 커지고 있으며, 인공지능 교육이 미래에 큰 혁신을 가져오리라는 것에 대해 이견이 없다. 인공지능 교육을 위해 다양한 시도가 이루어지고 있지만, 인공지능 교육에 대한 경험이 없는 학생들은 인공지능을 어렵고 두려운 대상으로만 인식하고 있다. 이에 본 연구에서는 인공지능 융합교육을 시행한 후에 학생들의 인공지능에 대한 인식 변화를 분석하였다. 인공지능 융합 교육을 초등학교 6학년 학생들을 대상으로 6차시 동안 진행하였으며, 인공지능에 관한 관심, 인공지능이 가지고 올 변화, 인공지능 교육에 대한 이해 등 인공지능 인식조사 설문지를 바탕으로 사전-사후검사를 진행하였다. 그 결과 모든 요소에서 인공지능 융합 교육을 통하여 인공지능에 대한 인식 정도가 향상되었다는 유의미한 결과를 확인하였다. 인공지능 융합 교육이 사회적인 요구와 미래 학생을 위한 교육으로써의 역할을 충실히 수행하기 위해서는 다양한 인공지능 융합 교육 프로그램의 개발이 필요하며, 이를 바탕으로 학생 중심의 교육 실행이 필요할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.189-199
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• 2023

이 연구의 목적은 빅데이터 분석 방법으로 확인한 사회적 인식을 기반으로 인공지능과 관련된 아두이노 기반 보드의 개발 방향을 확인하는 데 있다. 이를 위해 텍스톰 사이트를 통해 '아두이노+인공지능', '아두이노+AI' 등의 키워드를 중심으로 빅데이터를 추출하였고, 이 데이터를 텍스톰 사이트와 UNICET 프로그램을 이용하여 정제 및 분석하였다. 이 연구에서는 빈도 분석, TF-IDF 분석, 연결 중심성 분석, N-gram 분석, CONCOR 분석 등의 빅데이터 분석을 수행하였다. 분석 결과 아두이노 및 인공지능 관련 인터넷 문서에서는 교육 및 코딩 교육과 관련된 키워드, 아두이노를 기반으로 제작 및 체험 관련 키워드, 프로그램 관련 키워드가 주요 키워드임을 확인하였으며, 이들 키워드를 바탕으로 한 군집이 형성됨을 확인하였다. 이 연구를 통해 아두이노 및 인공지능과 관련된 사회적 인식을 파악하였고, 이를 기반으로 한 보드 개발의 방향성을 확인할 수 있었다. 이 연구는 일반 대중의 사회적 인식을 빅데이터 분석 방법을 활용하여 파악한 후, 이를 기반으로 보드 개발의 여러 가지 요인들을 확인하였다는 점에서 의의가 있다. 이 연구는 빅데이터 분석 방법으로 사용자의 요구를 파악하고자 하는 연구자나 개발자들이 참고할 수 있는 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• International Journal of Contents
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• 제15권4호
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• pp.1-7
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• 2019

As the recent developments of artificial intelligence, particularly machine-learning, impact every aspect of society, they are also increasingly influencing creative fields manifested as new artistic tools and inspirational sources. However, as more artists integrate the technology into their creative works, the issues of diversity and fairness are also emerging in the AI-based creative practice. The data dependency of machine-learning algorithms can amplify the social injustice existing in the real world. In this paper, we present an interactive visualization system for raising the awareness of the diversity and fairness issues. Rather than resorting to education, campaign, or laws on those issues, we have developed a web & ML-based interactive data visualization system. By providing the interactive visual experience on the issues in interesting ways as the form of web content which anyone can access from anywhere, we strive to raise the public awareness of the issues and alleviate the important ethical problems. In this paper, we present the process of developing the ML-based interactive visualization system and discuss the results of this project. The proposed approach can be applied to other areas requiring attention to the issues.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.405-412
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• 2021

본 논문은 초상권·저작권 및 사이버 폭력 등의 문제를 예방하고 대응하기 위하여 인공지능 기술을 활용한 딥페이크 앱 활용 윤리 교육 융합 프로젝트를 개발, 적용하였다. 상용 딥페이크 앱을 분석하고, 이를 활용한 초등교육과정에 적용 가능한 교과와 단원 내용을 프로젝트기반 융합·재구성하였다. 창의적 체험활동 중심의 융합 프로젝트는 UCC 제작 과정을 중점으로, 계획된 행동이론 기반의 정보통신 윤리 의식 측정 검사로 효과를 비교하였다. 사회 교과 중심의 융합 프로젝트에서는 화폐(금융)교육의 주제로 재구성하여 질적 분석하였다. 분석 결과, 인공지능 기술 앱 활용 융합수업은 정보통신 윤리 의식을 유의미하게 증진시키는 것을 확인하였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제19권1호
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• pp.55-69
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• 2020

The Internet cyber space has become more important as it enters the intelligent information society of the 4th Industrial Revolution beyond the information age through the development of ICT, the expansion of personalized services through mobile and SNS, the development of IoT, big data, and artificial intelligence. The Internet has formed a new paradigm in human civilization, but it has focused only on the efficiency of its functions. Therefore, various side effects such as information divide, cyber terrorism, cyber violence, hacking, and personal information leakage are emerging. In this situation, facing the intelligent information society can lead to an uncontrollable chaos. Therefore, this study classifies the cyber dysfunction of intelligent information society and analyzes social cognition, suggests cyber dysfunction standard of intelligent information society, and examines the seriousness of dysfunction, and suggests technical research directions for future technologies and services. The dysfunctional classification of the intelligent information society was classified into five areas of cyber crime and terrorism, infringement of rights, intelligent information usage culture, intelligent information reliability, and social problems by FGI methodology. Based on the classification, the social perception of current and future cyber dysfunction severity was surveyed and it showed female is more sensitive than male about the dysfunction. A GAP analysis confirmed social awareness that the future society would be more serious about AI and cyber crime

• Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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• 제3권2호
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• pp.67-72
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• 2022

Ecological research relies on the interpretation of large amounts of visual data obtained from extensive wildlife surveys, but such large-scale image interpretation is costly and time-consuming. Using an artificial intelligence (AI) machine learning model, especially convolution neural networks (CNN), it is possible to streamline these manual tasks on image information and to protect wildlife and record and predict behavior. Ecological research using deep-learning-based object recognition technology includes various research purposes such as identifying, detecting, and identifying species of wild animals, and identification of the location of poachers in real-time. These advances in the application of AI technology can enable efficient management of endangered wildlife, animal detection in various environments, and real-time analysis of image information collected by unmanned aerial vehicles. Furthermore, the need for school education and social use on biodiversity and environmental issues using AI is raised. School education and citizen science related to ecological activities using AI technology can enhance environmental awareness, and strengthen more knowledge and problem-solving skills in science and research processes. Under these prospects, in this paper, we compare the results of our early 2013 study, which automatically identified African cichlid fish species using photographic data of them, with the results of reanalysis by CNN deep learning method. By using PyTorch and PyTorch Lightning frameworks, we achieve an accuracy of 82.54% and an F1-score of 0.77 with minimal programming and data preprocessing effort. This is a significant improvement over the previous our machine learning methods, which required heavy feature engineering costs and had 78% accuracy.