본 논문에서는 현직 초·중등 교사의 인공지능 융합교육 역량 강화 및 소양 함양을 위한 인공지능 소양교육 프로그램을 개발하고 이를 적용하여 인공지능 융합교육 관심도에 미치는 영향을 검증하였다. 검사도구는 Hall et al.(1979)의 관심중심수용모형을 기반으로 George, Hall & Stiegelbauer(2006)이 개발한 관심단계 설문 척도를 사용하였다. 인공지능 소양교육 프로그램 적용 전, 후 인공지능 융합교육에 대한 관심도를 분석한 결과, 프로그램 적용 전, 후 모두 비사용자의 유형이 나타났으나 전반적인 관심도는 적용 전에 비해 상승하였다. 인공지능 소양 교육 프로그램의 만족도 결과를 분석한 결과 대부분의 영역에서 만족한다는 응답이 도출되었으나, 인공지능과 산업의 융합 및 적용 사례에 대해서는 다소 만족도가 떨어지는 경향이 나타났다.
본 연구에서는 2022년 개정 교육과정에서 소프트웨어와 인공지능 교육이 필수화되어 각 교과에서 인공지능과 융합할 수 있는 교육 모형을 제안한다. 제안한 인공지능 융합 교육 모형은 교과 내용(성취기준+주제)을 한 축으로 한다. 두 번째 축은 인공지능 도구이고, 세 번째 축은 인공지능 기술이고, 네 번째 축은 생활 속 적용 데이터이다. 인공지능을 각 교과에 적용하기 위해서 각 교과의 성취기준과 교과 내용에 인공지능 도구, 인공지능 기술, 생활 속 데이터 적용을 하여야 한다. 이렇게 성취기준과 교과 내용을 구성하면 각 교과와의 융합이 잘 된다고 볼 수 있다. 따라서 성취기준과 주제별로 교과서를 구성할 때에 인공지능 도구, 인공지능 기술, 생활속 데이터를 추가하는 것이 필요하다.
본 연구는 로봇을 활용한 수학 융합 인공지능교육 프로그램을 개발하고 적용하여 인공지능 및 수학적 개념에 대한 학생의 이해 특성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 초등 인공지능교육 내용 기준을 분석하여 인공지능의 개념 요소를 추출하고, 이를 효과적으로 융합할 수 있는 수학과 성취기준을 파악하였다. 특히 로봇의 움직임을 활용하기에 적합한 각도 단원과 사각형 단원을 선택하여 그 성취기준을 인공지능교육 내용 요소와 융합하기 위해 수업을 재구성함으로써 5회기(총 15차시) 분량의 프로그램을 개발하였다. 이를 초등학교 4학년 1개 학급 22명을 대상으로 5개월에 걸쳐 적용하고 적용시 드러난 학생들의 이해를 인공지능 내용 주제별로 분석한 결과, 로봇을 활용한 수학 융합 인공지능교육 프로그램은 인공지능 원리 및 수학적 개념 이해에 도움이 되는 것으로 나타났다. 또한 로봇의 활용은 실행 과정 및 결과 도출까지 일련의 절차를 시각적으로 확인하도록 함으로써 학생들의 인공지능과 수학적 이해뿐만 아니라 수업 참여도를 제고하는 것으로 확인되었다.
This study analyzes recent trends in fashion retailing instigated by the fourth industrial revolution and approaches the trends in terms of the convergence of big data and artificial intelligence. The findings are as below. First, companies like 'Edited' and 'Stylumia' offer solutions that support the strategic decisions of fashion brands and fashion retailers by analyzing big data using artificial intelligence. Second, the convergence of big data and artificial intelligence scales personalized service on the web as examples of 'Coded Couture', 'StitchFix', and 'Thread'. Third, the insights gained from artificial intelligence and big data help create new fashion retailing platforms such as 'Botshop' and 'Lyst'. Last, artificial intelligence and big data assist with design. 'Ivyrevel' designs digital fashion, assisted by a macroscopic perspective on fashion trends, market and consumers through the analysis of big data. The Fourth Industrial Revolution brings changes across all industries that will likely accelerate. The fashion industry is also undergoing many changes with advancements in scientific technology. The convergence of big data and artificial intelligence will play a key role in the future of fast-moving industry like fashion, where fickle tastes of consumers are the main drivers.
본 연구의 목적은 뇌손상 환자의 상지 움직임 평가와 인공지능 융합연구를 체계적 문헌고찰 방법으로 분석하여 인공지능의 적용에 대한 경향을 파악하고자 한다. 연구수행은 PRISMA(Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses)가이드라인을 이용하여 수행되었다. 3개의 데이터베이스에서 검색된 380편 중 선정기준 및 배제기준에 따라 최종적으로 8편의 논문을 선정하였다. 상지 움직임 평가는 동작 수행 능력 평가와 FMA, ARAT가 사용되었다. 정량화를 위해 다양한 도구를 사용하여 데이터를 추출하였고, 인공지능을 이용해 상지 움직임 분류, 회복예후 예측, 평가도구 점수를 예측하였다. 본 연구는 인공지능을 이용해 상지 움직임 평가를 객관적으로 나타낸 연구들을 체계적으로 고찰하여 인공지능이 적용되고 있는 방향성을 파악했다는 점에서 의의가 있다. 이를 토대로 상지 움직임 평가에서 인공지능 기술을 도입하여 중재 효과와 환자의 회복을 객관적으로 파악하는데 도움이 될 것으로 기대한다.
In-hospital cardiac arrest is a significant problem for medical systems. Although the traditional early warning systems have been widely applied, they still contain many drawbacks, such as the high false warning rate and low sensitivity. This paper proposed a strategy that involves a deep learning approach based on a novel interpretable deep tabular data learning architecture, named TabNet, for the Rapid Response System. This study has been processed and validated on a dataset collected from two hospitals of Chonnam National University, Korea, in over 10 years. The learning metrics used for the experiment are the area under the receiver operating characteristic curve score (AUROC) and the area under the precision-recall curve score (AUPRC). The experiment on a large real-time dataset shows that our method improves compared to other machine learning-based approaches.
인공지능 관련 기술이 미래 핵심 기술로 떠오르면서 많은 투자가 이뤄지고 있지만, 우리나라는 부족한 투자규모로 기술 발전에 한계가 존재한다. 따라서 선진국을 빠르게 추격하기 위한 중장기 기술개발 로드맵 수립이 필요하다. 이에 본 논문에서는 'Web of Science'에서 한국인 저자가 게재한 SCI(E)저널의 논문 중 인공지능 관련 논문을 수집하여 빈도분석과 키워드 네트워크 분석을 진행하였다. 분석 결과 인공지능 분야 논문은 매년 약 10%의 평균적인 성장세를 보였지만 상대적인 비율은 감소하였다. 매년 'Neural Network'관련 연구가 많은 수를 나타냈지만, 시간의 흐름에 따라 인공지능 관련 연구는 이론적 연구에서 실용 응용적 연구가 많아지는 것을 확인할 수 있었다. 우리나라의 연구 분야는 국소적이며 기술적인 부분에 대한 연구 위주로 진행되었다. 따라서 우리나라는 인공지능에 대해 이론 기술적 반복수행에서 벗어나 총체적이고 포괄적인 미래 방향을 제시하기 위한 연구가 진행되어야 할 것이다.
본 연구의 목적은 의사결정 트리 기반 인공지능 융합교육프로그램을 개발하고 이를 적용함으로써 교육적 효과를 탐색하는 것이다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 준비, 개발, 개선의 3단계 절차를 통해 연구를 수행하였으며 개발된 인공지능 융합 교육 프로그램은 창의적 문제 해결 과정의 '문제의 이해', '아이디어 탐색 및 개발', '실현', '평가'의 4단계로 구성되었다. 특히 이 교육프로그램은 프로그래밍을 포함하지 않는 언플러그드 활동으로서, 프로그래밍을 포함하여 인공지능 기술을 수업시간에 다루는 교과인 초등 실과, 주니어 공학교육의 일환인 기술·가정, 정보 이외의 교과에서도 인공지능 융합교육을 실행할 수 있다는 점에서 주목할 만하다. 즉, 특정 교과가 아닌 대부분의 교과에서 인공지능 기술을 융합하여 교육할 수 있다는 것을 보여주는 것으로서 교과 내용에 다수 포함되고 있는 분류 개념을 교육할 때 인공지능 기술의 개념과 원리를 활용할 수 있는 현장 적용 가능성을 확인했다는데 큰 의의를 가진다.
본 연구는 코로나 19로 인하여 발생한 비대면 수업 환경에서 학습자들의 요구 분석을 토대로 플립 러닝과 메이커 교육 기반 인공지능 융합 교양 교과목의 설계 방향을 탐색하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 메이커 교육 기반 인공지능융합 교양 교과목을 수강한 학생들과 수강하지 않은 학생들을 대상으로 플립 러닝에 대한 학생들의 인식과 함께 학습자의 교육 요구도를 조사하였다. 이를 바탕으로 Borich 교육 요구도와 The Locus for Focus Model 모델을 활용하여 교과목 내용 요소에 대한 우선 순위를 분석함으로써 교과목 설계를 위한 기초 자료로 활용하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 메이커 교육 기반의 인공지능 교양 교과목 내용 요소는 총 9개 영역으로 구성되었으며 플립 러닝을 활용하는 수업으로 설계되었다. 둘째, 교육 요구가 가장 높은 영역은 '인공지능 이론', '인공지능 프로그래밍 실습', '피지컬 컴퓨팅 이론', '피지컬 컴퓨팅 실습'이, 차 순위는 '융합프로젝트', '3D 프린팅 이론', '3D 프린팅 실습'으로 결정되었다. 셋째, 플립 러닝을 활용하여 메이커 교육 기반 인공지능융합 교양 교과목을 운영하는 것은 수강 경험의 유무와 상관없이 대부분 긍정적인 응답이었으며 수강 경험이 있는 학생들의 경우에는 만족도가 매우 높았다. 이를 바탕으로 플립러닝과 메이커교육을 활용한 인공지능 기반의 융합 교양 교과목이 설계되었다. 이는 학생들의 요구를 반영하여 교양 교육에서 인공지능 융합 교육의 기초를 마련하고 대학생의 인공지능 소양 함양의 기회를 제공한다는데 의의가 있다.
One of the most promising technologies that is raised from the fourth industrial revolution is Digital Twin (DT). A DT captures attributes and behaviors of the entity suitable for communication, storage, interpretation or processing within certain context. A digital twin based on microservice framework architecture is proposed in this paper which identifies elements required for the complete orchestration of microservice based Survival Analysis of Lung Cancer Patients. Integration of microservices and Digital Twin Technology is studied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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