International Journal of Advanced Culture Technology
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제8권3호
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pp.186-191
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2020
Artificial Intelligence (AI) technology is used in a variety of fields because it can make inferences and plans through learning processes. In the field of coding technologies, AI has been introduced as a tool for personalized and customized education to provide new educational environments. Also, it can be used as a virtual assistant in coding operations for easier and more efficient coding. Currently, as coding education becomes mandatory around the world, students' interest in programming is heightened. The purpose of coding education is to develop the ability to solve problems and fuse different academic fields through computational thinking and creative thinking to cultivate talented persons who can adapt well to the Fourth Industrial Revolution era. However, new non-computer science major students who take software-related subjects as compulsory liberal arts subjects at university came to experience many difficulties in these subjects, which they are experiencing for the first time. AI based coding technologies can be used to solve their difficulties and to increase the learning effect of non-computer majors who come across software for the first time. Therefore, this study examines the current state of AI based coding technologies and suggests the direction of future coding education.
Governments around the world are actively establishing strategies and initiatives to spread the use of artificial intelligence (AI), for AI is not a mere new technology, but is an innovative technology that brings about extensive changes in industrial and social structures and is a core engine that will lead the 4th Industrial Revolution. The South Korean government has also been paying attention to AI as a technology and tool for innovative growth, but its application to the industries is still rather sluggish. The government has prepared multifarious AI-related policies with the aim of constructing South Korea as an AI powerhouse, but there is no clear strategy on which detailed policies to implement first and which industries to apply AI preferentially. With these limitations of South Korea's AI policies in mind, this paper analyzed the priorities of industries in AI adoption and the priorities of AI-related national policies, using Delphi-AHP method for 30 top-level AI experts in South Korea. The results of analysis show that AI application is urgent and necessary in the fields of medical/healthcare, public and safety, and manufacturing, which seems to reflect the peak of the COVID-19 crisis in the second half of 2020 at the time of the investigation. And it turns out that policies related to AI talent cultivation, data, and R&D investment are important and urgent above all in order for organizations to apply AI. This suggests that strategies are required to focus limited national resources on these industries and policies first.
Various policy declarations and institutional experiments involving artificial intelligence are being made in most countries. Depending on how the artificial intelligence policy changes, the role of the government, the scope of the policy, and the policy means used may vary, which can lead to the success or failure of the policy. This study proposed a perspective on AI(Artificial Intelligence) in policy research, investigated the theory of path change, and derived the characteristics of path change in AI policy. Since AI policy is related to a wide range of policy areas and the policy making is at the start points, this study is based on the neo-institutional path theory about the types of institutional changes. As a result of this study, AI policy showed the characteristics of path creation, and in detail presented the conflict relationship between institutional design elements, the scalability of policy areas, policy stratification and policy mix, the top policy characteristics transcending the law, and the experiment for regulatory innovation. Since AI can also be used as a key tool for policy innovation in the future, research on the path and characteristics of AI policy will provide a new direction and approach to government policy or institutional innovation seeking digital transformation.
Purpose: This study aimed to identify students' awareness of the use of a chatbot (A-uC), a type of artificial intelligence technology, for violence prevention among elementary school students. Methods: The participants comprised 215 students in the fourth to sixth grades in Chuncheon, South Korea, and data were collected via a self-reported questionnaire. Results: The mean A-uC score was 3.43±0.83 out of 5 points. The mean scores for the 4 sub-dimensions of the A-uC tool were 3.48±0.80 for perceived value, 3.44±0.98 for perceived usefulness, 3.63±0.92 for perceived ease of use, and 3.15±1.07 for intention to use. Significant differences were observed in A-uC scores (F=59.26, p<.001) according to the need for the use of chatbots in violence prevention education. The relationships between intention to use and the other A-uC sub-dimensions showed significant correlations with perceived value (r=.85, p<.001), perceived usefulness (r=.76, p<.001), and perceived ease of use (r=.64, p<.001). Conclusion: The results of this study suggest that chatbots can be used in violence prevention education for elementary school students.
최근 전 세계적으로 인공지능과 SW는 4차산업혁명 시대의 기반 기술로서 중요한 위치를 점하고 있고, COVID-19로 인한 학습 환경의 변화로 웹브라우저 기반 프로그래밍 학습 시스템이 일반화되고 있다. 본 고에서는 이러한 트렌드에 따라 인공지능과 SW의 근간이 되는 알고리즘을 학습하기 위한 도구로서의 온라인 평가 시스템에 대해 기능별 확장 가능한 마이크로서비스 기반 시스템 구조를 제안한다. 그리고, 제안한 시스템 구조하에서 자동 평가 기능에 대해 머신러닝을 적용하기 위한 기능적 구조에 대해 또한 제안한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권1호
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pp.9-16
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2024
AI or Artificial Intelligence has been a significant tool used in the organisational backgrounds for an effective improvement in the management methods. The processing of the information and the analysis of the data for the further achievement of heightened efficiency can be performed by AI through its data analytics measures. In the medical field, AI has been integrated for an improvement within the management of the medical services and to note a rise in the levels of customer satisfaction. With the benefits of reasoning and problem solving, AI has been able to initiate a range of benefits for both the consumers and the medical personnel. The main benefits which have been noted in the integration of AI would be integrated into the study. The issues which are noted with the integrated AI usage for the medical sector would also be identified in the study. Medical Image Processing has been seen to integrate 3D image datasets with the medical industry, in terms of Computed Tomography (CT) or Magnetic Resonance Imaging (MRI). The usage of such medical devices have occurred in the diagnosis of the patients, the development of guidance towards medical intervention and an overall increase in the medical efficiency. The study would focus on such different tools, adhered with AI for increased medical improvement.
Business researchers have traditionally used statistical techniques for classification. In late 1980's, inductive learning started to be used for business classification. Recently, neural network began to be a, pp.ied for business classification. This study reviews the business classification studies, identifies a neural network a, pp.oach as the most powerful classification tool, and discusses the problems and issues in neural network a, pp.ications.
인공지능 리터러시에 대한 중요성이 증가하고 있지만, 인공지능 리터러시를 측정하기 위한 검사 도구가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 중학생의 인공지능 리터러시를 측정하기 위한 검사 도구를 개발하였다. 검사 도구 개발을 위하여 전문가 집단을 구성하고, 검사 도구의 요인과 문항을 개발하였다. 개발한 검사 도구의 신뢰도와 타당도를 확보하기 위하여 현장 적합성 검토, 탐색적 요인 분석, 확인적 요인 분석을 진행하였다. 이러한 연구를 통하여 6개의 하위 영역과 30개의 문항을 가진 검사 도구를 개발하였다. 검사 도구의 하위 영역은 인공지능의 사회적 영향(8문항), 인공지능의 이해(6문항), 인공지능 실행 계획(5문항), 인공지능 문제 해결(5문항), 데이터 리터러시(4문항), 인공지능 윤리(2문항)가 있다. 검사 도구는 5점 리커트 척도로 응답하게 개발되었으며, 내적 일치도 계수는 전체가 .970이며, 하위 영역은 .861~.939이었다. 본 연구는 인공지능 리터러시의 발달 과정 분석, 교수-학습, 교육과정 등의 연구에 활용될 수 있다.
본 예비연구의 목적은 이미지 생성 인공지능 도구인 DALL-E2를 활용하여 영어 작문 활동을 실시한 후 중학생들의 영어 학습에 미치는 반응을 살펴보는 데 있다. 이를 위하여 15명의 중학교 영어학습자를 대상으로 3주간 실험 수업을 진행하였으며 그 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, DALL-E2 활용 영어 작문 활동에 대한 설문조사 결과, 자신감, 흥미 및 인공지능 기반 도구 활용 쓰기에 대한 인식이 긍정적으로 변화하였음을 알 수 있었다. 아울러 통계적으로 유의미한 차이가 나타났음을 확인하였으며 이는 인공지능 활용 학습이 영어 작문 및 전반적인 영어 학습에 있어 긍정적인 영향을 미쳤다는 것을 의미하였다. 둘째, DALL-E2 활용 영어 작문 활동에 대한 소감문을 내용분석을 통해 분석한 결과, 핵심 주제를 3가지(인지적, 정의적, 심동적 특성)로 추출할 수 있었으며 영어 학습에 있어 인공지능 기반의 DALL-E2의 활용과 접목은 학습에 대한 새로운 흥미와 도전, 의지, 적극성을 높이며 궁극적으로는 영어표현력(productive skill) 향상에 일부 기여한 것으로 해석할 수 있었다.
생성형 인공지능은 현재 빠른 속도로 발전하고 있고, 산업적으로도 확대되고 있다. 생성형 인공지능의발전은 대부분의 산업 분야에서 생산성을 향상시킬 수 있을 것이라 기대되고 있다. 그러나 생성형 인공지능은 악용될 수 있으며, 실제로 범죄까지 이어지는 사례들이 등장하고 있다. 빠르게 발전하는 인공지능의 속도에 비해 이를 규제할 수 있는 법안이 존재하지 않는다. 국내의 경우, 법률제정을 위한 생성형 인공지능 기술과 관련된 범죄 및 위험에 대한 분류가 명확하게 이루어지지 않은 상황이다. 이에 본 연구에서는 생성형 인공지능 관련 범죄를 기존 사이버범죄 분류법에 착안하여 생성형 인공지능 침해범죄 위협, 생성형 인공지능 이용범죄 위협, 기타 인공지능 관련 위협으로 구분하고자 하였다. 또한, 범죄 및 위험에 대한 기술적 대응 방안을 인공지능 개발 단계별로 제시하여 현실성 있는 위협 대응 방안을 다루었다. 법·제도적 개선사항을 통해 생성형 인공지능 범죄에 대한 개발사의 책임과 데이터 수집 방법론의 법제화 등을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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