• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.613-618
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• 2023

본 논문에서는 실시간으로 촬영된 화면을 통해 격리실에 입원한 대상자가 안정 상태에서 벗어난 행동을 하는지 자동으로 판단할 수 있는 모니터링 프로그램에 대해 설명한다. 본 프로그램의 동작인식 모델은 전이학습(Transfer Learning)을 통해 학습하여 구축되었다. 3개 동작에 대해 900장의 이미지가 사용되었으며, 본 프로그램은 모든 환경을 지원하기 위하여 웹용으로 개발되었다. 모델은 격리실에 입원한 대상자의 상태에 대해 높은 정확도로 판단하였으며, 기존의 격리실 모니터링 시스템에 응용하여 적용가능하다.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.483-494
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• 2020

4차 산업혁명이 도래함으로써 AI 교육에 대한 관심이 증가하고 있다. 미래를 이끌어갈 AI 역량을 갖춘 인재를 양성하기 위해서는 학교 현장에서 AI 교육이 내실 있게 이루어져야 한다. 국내·외에서 AI 교육을 시행하고 있지만, 더 나은 AI 교육을 시행하기 위해서는 AI 교육 플랫폼의 역할이 중요하다고 판단하였기에, 본 연구에서는 AI 교육 플랫폼에 대한 전문가 인식을 조사하였다. 교수·학습관리, 교육용 콘텐츠, 접근성, AI 교육 플랫폼의 성능, 초등학생의 수준 적합도 등의 5가지 기준을 바탕으로 인식조사를 시행하였다. 총 103명의 교육 관련 전문가들을 대상으로 실시하였으며, 조사 결과 Machine Learning for Kids, Teachable Machine, AI Oceans(code.org), 엔트리, 지니 블록, 앱인밴터, Elice, mBlock 등의 8가지 플랫폼 중 엔트리가 초등 AI 교육에 가장 적합한 플랫폼으로 선정되었다. 이는 엔트리가 양질의 교육용 콘텐츠를 제공하고, 접근성이 편리하며, 교수·학습 관리가 가능하고, 초등학생들의 수준에 적합한 AI 교육 플랫폼이기 때문인 것으로 분석된다. 다양한 AI 교육 플랫폼을 학교 현장에 적용하기 위해서 교사를 대상으로 AI 관련 연수를 실시하여 AI 교육 전문가로 양성해야 하며, 지속적으로 AI 교육 플랫폼을 접할 기회를 제공해야 할 것이다. 본 연구는 조사대상 인원이 제한적이었고, 대부분의 인식조사 참여자가 경기도에서 근무하는 전문가라서 모집단 인식조사라고 하기 에는 제한점이 존재한다. 향후 이와 같은 제한점을 보완하기 위한 전국단위의 전문가를 대상한 연구가 진행되어야 할 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.10-21
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• 2022

학생들의 취업을 위한 면접 발표와 회사에서의 프로젝트 결과 발표 등과 같은 형식적인 발표 태도가 개선되려면 동료나 교수자의 관찰에 의한 방법 이외에 자동화된 방법은 드물다. 기존 연구에 따르면, 발표자의 안정적인 발화와 시선 처리가 발표에서의 전달력에 영향을 미친다고 한다. 또한, 본인 발표에 대한 적절한 피드백이 발표자의 발표 역량을 늘이는 효과가 있다는 연구도 있다. 본 연구에서는 이와 같은 교정의 긍정적 측면을 고려하여 대학생들의 잘못된 발표 습관과 태도를 동영상의 안면 분석을 통해 지능적으로 교정해 주는 프로그램을 개발하고 성능을 분석하였다. 개발하는 프로그램은 웹 기반으로 군말 사용 여부를 확인하고 안면 인식과 발표 내용 텍스트화를 통해 개발되었다. 이를 위해 군말 분류 인공지능 모델을 개발하였고, 동영상 객체 추출 후, 좌표에 기반으로 얼굴 특징점을 인식하였다. 이후 4,000개 안면 데이터를 이용해 Teachable Machine에서 안면 인식한 경우와 본 연구의 알고리즘 성능을 비교·분석하였다. 프로그램을 이용해 발표 태도를 자기스스로 교정하여 발표자들에게 도움을 준다.

• 대한소아치과학회지
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• 제48권2호
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• pp.221-228
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• 2021

이번 연구는 손쉽게 접근 가능한 웹사이트 기반 기계 학습 어플리케이션을 활용하여 파노라마 방사선 영상에서 과잉치 식별 모델을 학습시키고, 학습된 모델의 과잉치를 식별하는 성능을 평가하고자 하였으며, 인간 집단과의 성능을 비교하기 위한 연구를 진행하였다. 총 1604장의 5 - 7세 환자의 파노라마 이미지가 이번 연구에서 사용되었다. 연구에 사용된 모델은 Google에서 개발한 기계학습 모델인 Teachable Machine을 사용하였다. 과잉치 식별 모델을 훈련시키고 성능을 평가하기 위해 data set 1을 설정하였다. Data set 2는 학습모델과 인간 집단 간의 정확도 비교를 위해 설정하였다. 학습모델 및 인간 집단의 과잉치 식별 능력을 평가하기 위해 정확도(accuracy), 민감도(sensitivity), 특이도(specificity) 값을 사용하였다. Data set 1의 검증 결과, 평균 0.82의 분류 정확도를 얻었다. Data set 2의 테스트 결과, 모델의 정확도는 0.78이었다. 전공의군과 학생군의 평균 정확도는 각각 0.82, 0.69였다. 이번 연구는 유치열기 및 초기 혼합치열기 어린이의 파노라마 방사선 영상과 웹 기반 기계 학습 어플리케이션 이용하여 과잉치 식별 모델을 개발하였고 학습된 모델과 인간 의사 집단(전공의 및 학생) 간의 과잉치 식별 정도를 비교 연구하였다. 훈련모델의 분류 정확도는 전공의군과 비교 시 낮았지만 훈련받지 않은 치과 대학 학생군보다 분류 정확도가 높아 비전문가 학생 또는 일반의사에게 과잉치 진단 정확도를 높이는 데 활용될 가능성이 있음을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.635-640
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• 2021

본 논문에서는 촬영된 주차장 사진으로부터 빈 주차 공간을 자동 식별할 수 있는 주차 공간 자동 식별 시스템에 대해 설명한다. 이 시스템은 딥러닝 기법에 기반한 시스템으로, 다양한 주차장 사진들을 토대로 학습을 진행하여 식별 결과의 정확도가 높으며, 기존의 주차 관리 시스템에 적용할 수 있다. 한편, 본 시스템은 손쉬운 적용 테스트를 위해, 스마트폰용 애플리케이션으로도 개발되었다. 따라서 스마트폰 카메라를 통해 주차장 사진을 찍으면, 촬영된 이미지를 자동 인식하며 빈 주차 공간을 자동 식별할 수 있다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제12권4호
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• pp.232-237
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• 2020

Given the recent pace of development and expansion of Artificial Intelligence (AI) technology, the influence and ripple effects of AI technology on the whole of our lives will be very large and spread rapidly. The National Artificial Intelligence R&D Strategy, published in 2019, emphasizes the importance of artificial intelligence education for K-12 students. It also mentions STEM education, AI convergence curriculum, and budget for supporting the development of teaching materials and tools. However, it is necessary to create a new type of curriculum at a time when artificial intelligence curriculum has never existed before. With many attempts and discussions going very fast in all countries on almost the same starting line. Also, there is no suitable professor for K-12 students, and it is difficult to make K-12 students understand the concept of AI. In particular, it is difficult to teach elementary school students through professional programming in AI education. It is also difficult to learn tools that can teach AI concepts. In this paper, we propose an educational model for elementary school students to improve their understanding of AI through play or experience. This an experiential education model that combineds exploratory learning and discovery learning using multi-intelligence and the PLAY teaching-learning model to undertand the importance of data training or data required for AI education. This educational model is designed to learn how a computer that knows only binary numbers through UA recognizes images. Through code.org, students were trained to learn AI robots and configured to understand data bias like play. In addition, by learning images directly on a computer through TeachableMachine, a tool capable of supervised learning, to understand the concept of dataset, learning process, and accuracy, and proposed the process of AI inference.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.581-586
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• 2023

최근 자폐 스펙트럼 장애가 있는 변호사를 주인공으로 하는 TV 드라마가 많은 화제를 불러일으키면서 그 영향으로 자폐 스펙트럼 장애인이 겪는 어려움에 관한 관심도 높아졌다. 자폐 스펙트럼은 조기에 발견해 교육과 치료를 제대로 받으면 예후를 좋게 할 수 있어 그 치료제 개발이 절실히 요구되고 있다. 현재 자폐 스펙트럼 치료에 사용되는 약물은 부작용이 있는 경우가 많아, 그에 비해 부작용이 없고 대량 공급이 가능한 디지털 치료제가 주목받고 있다. 본 논문에서는 자폐 스펙트럼을 가진 영유아를 위한 감정 및 표정 학습을 제공하는 애플리케이션이자 디지털 치료제인 '아이모션(AEmotion)'을 소개한다. 본 시스템은 훈련에 대한 흥미를 높이고 손쉬운 적용 테스트를 위해, 스마트폰용 애플리케이션으로 개발되었다. 머신 러닝 기법을 활용하는 본 시스템은 표정 카드를 통해 감정을 학습하는 '감정 학습' 단계, 감정과 표정을 잘 이해했는지 확인하는 '감정 식별' 단계, 그리고 감정과 알맞은 표정을 짓는 '표정 훈련' 단계 등 총 3단계로 이루어져 있다. 이 시스템을 통해, 표정 인식과 감정처리가 익숙하지 않아 사회적 상호작용이 어려운 자폐 스펙트럼 장애 아동들의 표정 훈련 및 치료에 효과가 있을 것으로 기대한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.21-29
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• 2020

본 연구의 목적은 인공지능(AI)과 관련한 기술적 지식과 사회적 영향력에 대한 균형 잡힌 시각을 길러주는 교육 프로그램을 개발하고 그 효과성을 살펴보는 것에 있다. 이를 위해 구성주의적 접근에 기초한 교육 프로그램을 개발하고 중학생을 대상으로 한 실험수업을 통해 AI에 대한 개념과 인식의 변화 그리고 수업 만족도를 분석하였다. 주요 결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 수업 후 AI 개념과 일상생활 속 사례에 대한 이해가 향상한 것을 확인하였다. 둘째, AI가 사회에 미치는 영향력에 대한 인식이 형성되고, 개인정보, 초지능화, 신뢰성에 대한 두려움이 낮아진 것을 확인할 수 있었다. 셋째, 수업 만족도를 보면 AI에 대한 이해, 수업에 대한 재미, AI에 대한 흥미와 관심, 다른 친구에게 추천 관련 항목이 모두 높게 나타났다. 이상의 결과를 토대로 초·중등학교의 AI 교육을 위한 시사점을 논의하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.313-320
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• 2023

반려견의 등록 누계 현황은 2016년도 107만건에서 2020년 232만건을 기록하고 있다. 매년 동물 등록이 10% 이상씩 증가하고 있고, 이에 따라 반려견을 등록 할 때 이름을 정해야 한다. 반려견 외모의 특징에 맞는 이름을 지어주고 싶지만, 이름을 정하는 것은 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 반려견의 이미지를 인식하고 닮은 사물이나 음식을 기반으로 반려견의 이름을 추천해주는 시스템의 개발 내용을 기술한다. 이 시스템은 다양한 사물과 음식의 이미지를 학습한 모델을 통해 반려견의 이미지와의 유사도를 추출하고, 유사도를 기반으로 강아지의 이름을 추천해준다. 또한 결과값으로 나온 이미지 데이터를 기반으로 연관된 연상단어를 추가로 추천해줌으로써 사용자들에게 다양한 선택지를 제공하고 편의를 높이고 흥미와 재미를 높일 수 있다. 본 시스템을 통해 반려견의 이름을 짓는 고민거리를 해결하고 편하게 반려견에게 어울리는 이름을 확인할 수 있으며, 다양한 추천 이름을 통해 폭넓은 선택지를 줌으로써 사용자들의 만족도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제43권2호
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• pp.99-110
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• 2023

이 연구에서는 중등 과학 예비교사들의 AI 활용 역량 강화를 위하여, 구글의 티쳐블머신을 활용하여 예비교사들이 'AI 기반 분자구조 맞춤형 학습 지원 도구'를 직접 생성해 보는 프로젝트 활동을 개발 및 적용하였다. 이를 위하여, 충청북도 소재 H 대학교 화학교육과에 재학 중인 3학년 예비교사 26명을 대상으로 비교과 활동 시간에 개발된 프로그램을 14차시 동안 적용하였고, 'AI의 작동 원리 이해', '과학 수업에서 AI 활용에 대한 효능감', '과학 수업에서 AI 활용 방안'에 대한 인식을 살펴보았다. 연구 결과, 본 연구에서 개발한 프로그램은 예비교사들에게 머신러닝에 대한 AI 기술의 작동 원리를 기초적 수준에서 이해시키고, 그 사용법을 익히는 데 효과가 있는 것으로 나타났다. 또한 본 연구에서 개발한 프로그램은 과학 수업에서 AI 활용에 대한 예비교사들의 효능감을 높이는 데에도 효과가 있는 것으로 나타났다. 그리고 예비교사들은 학생들의 과학 개념 이해를 도울 수 있는 새로운 교수학습 전략이자 도구로서 AI 기술의 활용 방안 측면을 인식한 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서 개발한 프로그램은 기초적 수준에서 예비교사들의 AI 활용 역량 강화 및 인식 개선 등에 긍정적 영향을 미쳤음을 알 수 있었다. 이에 대한 시사점에 대해 논의하였다.