• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제11권6호
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• pp.514-530
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• 2005

본 논문은 인터넷에 연결된 여러 형태의 플랫폼 상에 장착되어 있는 다양한 응용 프로그램 통합을 지원하는 e-비즈니스 응용 프로그램 통합(eAI) 프레임워크를 제안한다. 연결된 응용 프로그램은 프레임워크를 구성하고 있는 워크플로우 시스템에 의해서 구동되고 조정되면서 특정 비즈니스 목적을 달성하게 된다. 프레임워크 구성을 위해서 5개의 하위 프레임워크 구성 모듈이 도출되었으며 도출된 각 모듈의 기능과 역할이 정의되었다. 도출된 5개의 하위 모듈은 비즈니스 프로세스 설계 툴, eAI 플랫폼, 비즈니스 프로세스 변환 모듈, UDDI 연결 모듈, 그리고 워크플로우 시스템을 포함한다. 제안된 프레임워크 환경에서 기업 내$\cdot$외부 응용 프로그램들은 방화벽에 구애되지 않고 손쉽게 통합될 수 있다. 본 논문에서는 제안된 시스템의 구현을 위한 워크플로우 시스템의 확장에 대해서 비교적 자세하게 기술하였으며, 구현된 eAI 프레임워크를 사용한 응용 프로그램 구현을 통하여 제안된 프레임워크의 유용성을 확인하였다. 완전한 기능을 갖춘 eAI 솔루션은 이 프레임워크에 추가적인 기능을 점진적으로 추가함으로써 구현 가능하다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (3)
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• pp.82-84
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• 2003

본 논문에서는 최근의 웹 서비스 표준 및 기술의 정비를 활용하면서 인터넷 환경에서 기업내, 외 응용 프로그램 통합 요청에 부합하는 eAI 프레임웍을 워크플로우 시스템과 연계시켜 고안하고 설계한다. 제시된 eAI 프레임웍은 eAI 플랫폼, 어댑터. 데이터 브로커, 워크플로우 시스템 등 4개의 소프트웨어 모듈을 포함하며 논문에서는 각각의 모듈이 소개된다. 고안된 eAI 프레임웍에서는 eAI 플랫폼을 구성하는 웹 서비스 게이트웨이를 매개로 방화벽을 뛰어넘으면서 다양한 프로토콜로 외부 응용 프로그램과 연동할 수 있으며 MSH(Message Service Handler)를 통하여 기존의 응용 프로그램 들과도 손쉽게 연결될 수 있다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권4호
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• pp.229-237
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• 2023

In this research, a new Test and Evaluation (T&E) procedure for defense AI systems is proposed to fill the existing gap in established methodologies. This proposed concept incorporates a data-based performance evaluation, allowing for independent assessment of AI model efficacy. It then follows with an on-site T&E using the actual AI system. The performance evaluation approach adopts the project promotion framework from the defense acquisition system, outlining 10 steps for R&D projects and 9 steps for procurement projects. This procedure was crafted after examining AI system testing standards and guidelines from both domestic and international civilian sectors. The validity of each step in the procedure was confirmed using real-world data. This study's findings aim to offer insightful guidance in defense T&E, particularly in developing robust T&E procedures for defense AI systems.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제34권1호
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• pp.150-190
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• 2024

This article proposes a framework to elucidate the structural dynamics of the generative AI ecosystem. It also outlines the practical application of this proposed framework through illustrative policies, with a specific emphasis on the development of the Korean generative AI ecosystem and its implications of platform strategies at AI platform-squared. We propose a comprehensive classification scheme within generative AI ecosystems, including app builders, technology partners, app stores, foundational AI models operating as operating systems, cloud services, and chip manufacturers. The market competitiveness for both app builders and technology partners will be highly contingent on their ability to effectively navigate the customer decision journey (CDJ) while offering localized services that fill the gaps left by foundational models. The strategically important platform of platforms in the generative AI ecosystem (i.e., AI platform-squared) is constituted by app stores, foundational AIs as operating systems, and cloud services. A few companies, primarily in the U.S. and China, are projected to dominate this AI platform squared, and consequently, they are likely to become the primary targets of non-market strategies by diverse governments and communities. Korea still has chances in AI platform-squared, but the window of opportunities is narrowing. A cautious approach is necessary when considering potential regulations for domestic large AI models and platforms. Hastily importing foreign regulatory frameworks and non-market strategies, such as those from Europe, could overlook the essential hierarchical structure that our framework underscores. Our study suggests a clear strategic pathway for Korea to emerge as a generative AI powerhouse. As one of the few countries boasting significant companies within the foundational AI models (which need to collaborate with each other) and chip manufacturing sectors, it is vital for Korea to leverage its unique position and strategically penetrate the platform-squared segment-app stores, operating systems, and cloud services. Given the potential network effects and winner-takes-all dynamics in AI platform-squared, this endeavor is of immediate urgency. To facilitate this transition, it is recommended that the government implement promotional policies that strategically nurture these AI platform-squared, rather than restrict them through regulations and stakeholder pressures.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제22권1호
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• pp.7-13
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• 2024

User preferences and ratings may be anticipated by recommendation systems, which are widely used in social networking, online shopping, healthcare, and even energy efficiency. Constructing trustworthy recommender systems for various applications, requires the analysis and mining of vast quantities of user data, including demographics. This study focuses on holding elections with vague voter and candidate preferences. Collaborative user ratings are used by filtering algorithms to provide suggestions. To avoid information overload, consumers are directed towards items that they are more likely to prefer based on the profile data used by recommender systems. Better interactions between governments, residents, and businesses may result from studies on recommender systems that facilitate the use of e-government services. To broaden people's access to the democratic process, the concept of "e-democracy" applies new media technologies. This study provides a framework for an electronic voting advisory system that uses machine learning.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제36권1호
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• pp.39-57
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• 2022

본 연구는 맥락에서 출발하여 추상화로 나아가는 방식으로 수학 학습을 설명하는 AiC(Abstraction in Context) 이론에 따른 수업이 부정적분과 정적분의 관계에 대한 이해를 촉진하는 지를 파악하는 데 목표를 둔다. 이를 위해 과학고등학교 2학년 학생 8명을 대상으로 설계한 적분 지도 방안에 따라 수업을 실시했으며, 전 수업 과정을 녹화, 녹음한 자료와 활동지 등의 자료를 수집하고 분석하였다. 분석 결과, 연구에 참여한 학생들은 누적 개념이 내재된 맥락에서 출발하여 동료 학생들과 상호 소통하면서 부정적분과 정적분의 관계에 연결되는 세 가지 지식 요소인 '누적함수의 순간 변화율', '부정적분을 이용한 정적분의 계산', '누적함수를 이용한 부정적분의 결정'을 구성하였다. 연구결과를 바탕으로, AiC 관점은 부정적분과 정적분 관계의 학습을 지원하는 잠재력을 가지고 있으며, 이를 다른 학습영역으로 확장하여 고등학교 수학수업을 개선하는 데에도 활용할 수 있음을 논의하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.388-402
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• 2021

인공지능(AI)의 효용성은 다양한 사례를 통해 입증되었으며, 이젠 정부 또한 적극적인 AI의 주요 수요자이자 공급자의 역할을 수행하고 있다. 이에 따라, AI 서비스에 대한 국민의 사용 의향에 대한 연구는 매우 중요한 가치를 지니게 되었다. 따라서 본 연구는 정부의 행정가치 실현에 대한 기대, 전자정부 사용경험 등 주요 설명 변수들이 국민의 AI 서비스 사용 의향에 대해 미치는 영향을 파악하기 위해 확장된 기술수용모형을 활용하여 분석을 시행하였다. 분석 결과, 국민은 AI 서비스가 효과성, 책무성과 연관된 분야에 미치는 영향이 높다고 생각할수록 사용 의향이 높았던 반면, 투명성에 연관된 분야는 유의미한 영향이 없었다. 그 외에 전자정부 서비스가 용이하다고 느낄수록, 개인정보 공개에 적극적일수록, 초연결사회에 대한 기대가 높을수록 AI 서비스에 대한 사용 의향이 높았다. 본 연구는 국민의 적극적인 AI 서비스의 사용을 유도하여 첨단사회의 도래를 앞당기기 위한 정부의 역할을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.2207-2218
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• 2008

기업 내에는 여러 가지의 비즈니스 프로세스가 존재한다. 이러한 비즈니스 프로세스들은 eAI 솔루션을 이용하여 구동되고, 조정되면서 비즈니스 목적을 달성하게 된다. 그러나 ERP, PDM과 같은 기존에 구축된 레거시 시스템들과 협업하여 상호운용해야 하는 경우가 많다. 일반적으로 비즈니스 프로세스를 처리하는데 있어서 내부적으로 레거시 시스템상의 데이터베이스에 SQL질의 기반의 저장-프로시저를 이용하여 실제 데이터가 상호운용되고 있다. 하지만 프로세스 내의 데이터를 상호운용하는데 스키마 변환, 매칭, 매핑과 같은 이질성 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 SQL 질의 기반인 저장-프로시저 레포지토리를 이용하여 비즈니스 프로세스 상호운용이 가능한 XMDR 허브 기반의 프레임워크를 제시한다. 이를 이용함으로써, 비즈니스 프로세스를 수행할 때 레거시 시스템간의 데이터 상호운용이 용이해진다.

• Nutrition Research and Practice
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• 제16권6호
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• pp.801-812
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• 2022

BACKGROUND/OBJECTIVES: Diet planning in childcare centers is difficult because of the required knowledge of nutrition and development as well as the high design complexity associated with large numbers of food items. Artificial intelligence (AI) is expected to provide diet-planning solutions via automatic and effective application of professional knowledge, addressing the complexity of optimal diet design. This study presents the results of the evaluation of the utility of AI-generated diets for children and provides related implications. MATERIALS/METHODS: We developed 2 AI solutions for children aged 3-5 yrs using a generative adversarial network (GAN) model and a reinforcement learning (RL) framework. After training these solutions to produce daily diet plans, experts evaluated the human- and AI-generated diets in 2 steps. RESULTS: In the evaluation of adequacy of nutrition, where experts were provided only with nutrient information and no food names, the proportion of strong positive responses to RL-generated diets was higher than that of the human- and GAN-generated diets (P < 0.001). In contrast, in terms of diet composition, the experts' responses to human-designed diets were more positive when experts were provided with food name information (i.e., composition information). CONCLUSIONS: To the best of our knowledge, this is the first study to demonstrate the development and evaluation of AI to support dietary planning for children. This study demonstrates the possibility of developing AI-assisted diet planning methods for children and highlights the importance of composition compliance in diet planning. Further integrative cooperation in the fields of nutrition, engineering, and medicine is needed to improve the suitability of our proposed AI solutions and benefit children's well-being by providing high-quality diet planning in terms of both compositional and nutritional criteria.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.27-65
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• 2020

많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.