• 융합정보논문지
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• 제11권1호
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• pp.28-33
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• 2021

주가는 그 기업의 미래 가치의 척도이기 때문에 주가를 분석할 때 기업의 성장성인 매출과 이익 등을 고려하여 주식을 투자한다. 기관투자자들은 종목 선정 기준을 잡기 위해서 현재 산업의 트렌드와 거시경제 지표를 보고 성장 가능한 관련 분야를 먼저 정하고 관련 기업을 선정한 후 기업에 대한 분석을 하고 목표가를 설정 후에 매수를 하고 목표가에 도달하면 매도하는 방식으로 주식 매매를 실시한다. 하지만, 일반 개인 투자자들은 경제에 대한 지식이 기관이나 외국인 투자자에 비교하여 부족하고, 기업에 대한 재무재표 분석이나 성장성에 대한 분석 없이 전문가나 지인의 추천종목을 따라 투자를 하여 기관투자자나 외국인 투자자들 보다 수익률 면에서 낮은 편이다. 따라서, 본 연구에서는 기업의 성장성인 매출과 이익 등을 고려한 지표인 ROE를 분석하여 저평가된 종목을 선택하고, 선택된 종목의 주가 흐름을 딥러닝 알고리즘을 통하여 예측하는 연구방법을 제안하여 투기가 아닌 건전한 투자에 도움이 되기 위해 본 연구를 진행한다.

• 산업진흥연구
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• 제7권3호
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• pp.17-26
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• 2022

우리가 살아가는 사회는 무엇보다 우리들의 정신과 육체를 자유롭게 건강하게 유지하고자 하는 웰빙에 대한 기대가 확산되면서 헬스케어(health care)라는 의미가 빅데이터, IoT, AI, 블록체인 등의 4차 산업혁명의 핵심적인 융합기술 등을 활용하여 고도화된 의료정보 서비스산업의 발전을 도모하고 있다. 디지털 헬스케어는 인공지능, 빅데이터, 클라우드와 같은 정보기술에 힘입어 전통 의료·헬스케어 산업의 디지털 전환(Digital transformation)으로 추진되어, 보건, 의료, 복지 등에서 그 필요성은 점진적으로 확대되고 있는 경향이다. 그러나 디지털 헬스케어 의료정보의 효율적 운용을 통하여 인간의 자유로운 삶의 행복 추구와 스마트 의료산업으로의 발전을 추구하고자 하는 데는 인적, 물리적 요인의 어려움이 존재하는 것이 현실이다. 나아가 디지털 헬스케어의 글로벌 경쟁력을 확보하기 위해서는 헬스케어 의료정보 관련 첨단기술력과 양질의 데이터 확보, 관련 콘텐츠 개발과 이에 적합한 비지니스 모델을 발굴하는 데 적극적인 투자와 연구가 요구되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 우선, 디지털 헬스케어 의료정보의 일반적인 의미와 현황 등을 살펴보고, 이어, 디지털 헬스케어 의료정보를 활성시키기 위한 발전적 과제 등을 중점적으로 분석, 검토하여 앞으로 디지털 헬스케어 의료정보의 활용성을 제고하는데 목적을 두고 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.182-184
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• 2022

초·중등학교 교육에서 인공지능(AI)이 강조됨에 따라, 교과 활동에 AI를 접목한 수업에 관한 관심이 높아지고 있다. 학교에서의 AI 수업은 관련 교과뿐만 아니라 다양한 교과를 통해 이루어지므로, 교수자는 융합교육에 대한 이해를 바탕으로 교수·학습 및 평가를 설계할 필요가 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 먼저 융합교육의 의미와 효과적인 수업 활동을 위해 검토할 사항을 살펴보았다. 다음으로 초·중등학교에서의 AI 수업 설계를 위해 고려할 사항에 대해 학교에서의 AI 교육의 특징, 교육과정 총론에 제시된 학교급별 교육목표, 수업 내용 구성을 위해 참고할 자료, AI가 적용된 소프트웨어에 대한 관점, 예상 수업 절차의 측면에서 제시하였다. 제언으로서 첫째, 초·중등학교 교육의 특징에 기반하여 AI 교육을 통해 함양할 수 있는 역량 도출의 필요성과 둘째, 학교에서의 AI 교육의 기존 사례 탐구를 바탕으로 교과 특성을 반영한 AI 수업의 교수·학습 설계 요소 및 절차 규명의 필요성을 제시하였다.

• 산업진흥연구
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• 제8권1호
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• pp.55-68
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• 2023

본 연구는 금융업 종사자들을 대상으로 금융업에서 이용되는 RPA 프로그램을 지속적으로 사용하고자 하는 의향에 영향을 주는 요인을 알아보기 위함이며, 특히 수용의지와 수용 갈등의 인식이 업무와 정보 기술간의 관계에서 개인의 특성적인 면을 고려해서 파악하고자 함에 그 연구의 목적이 있다. 연구결과, 현재 가장 많이 활용되는 단순 업무 자동화기반의 RPA 보다는 인공지능이 포함된 지능형 프로세스 자동화기반의 RPA시스템을 통하여 디지털화된 기업 전환에 더욱 강화되어야 됨을 확인할 수 있다. 일반적으로 신기술수용을 위해서는 인지부조화의 현상이 두드러지게 나타나지만 금융업에서의 RPA 수용과 지속사용에 대해서는 인지부조화의 현상은 나타나지 않았으며, 보다 전문화된 반복 업무의 자동화에 대해서 상당히 긍정적인 사용자의 인식이 두드러짐을 알 수 있다. 향후 금융업에서 반복 업무에 대한 기술의 적합도가 높아서 보다 노동 조직의 변화가 가속화 될 것으로 사료된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.209-216
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• 2023

본 연구에서는 인공지능 에이전트인 ChatGPT와 Stable Diffusion을 활용하여 교사가 입력한 수업 주제어에 따라 교수·학습용 그림 자료를 추천하는 프로그램을 구현하여 교육적 활용에 대한 가능성을 탐색하였다. 구현한 프로그램은 키워드 당 30가지 내외의 그림 자료를 추천하였으며 부적절한 그림이 생성되는 경우에는 필터링 되었다. 전체 그림자료 추천에 소요된 시간은 평균 6분 내외이다. 대체로 키워드와 관련된 그림을 추천해 주었으며 추천한 그림 속의 글자는 글자를 나타내려는 의도만 알 수 있고 글자를 인식하고 뜻을 알 수는 없었다. 그러나, 추천되는 그림의 종류나 내용이 ChatGPT의 응답에 전적으로 의존하고 있다는 점과 모든 키워드에 대한 그림을 정확하게 추천할 수 있는지 알 수 없는 점은 추가적인 연구가 필요해 보인다. 또한, 추천된 그림이 키워드와 관련된 것은 사실이나 교육적인 가치를 가지고 있는가에 대한 평가는 인간 교사의 판단에 맡겨야 할 논의의 대상이라고 결론지었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권8호
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• pp.77-84
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• 2024

본 논문에서는 장애인 예술인의 예술 작품을 전시할 수 있는 안드로이드 플랫폼 기반의 온라인 전시 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 장애인 예술인을 위한 사용자 편의성을 고려한다. 특히 시각 및 청각 장애인을 위한 STT, TTS 기능을 제공한다. 또한, 장애인 예술인의 전시 작품을 위해 회원가입 시 장애 등록증과 등록번호를 활용하여 장애인 인증이 가능하도록 구현함으로써 인증된 장애 예술인만 작품을 전시할 수 있도록 구현한다. 장애인 예술인에 대한 개인정보와 예술 작품에 대한 정보를 저장하는 데이터베이스는 MySQL로 구현한다. 서버 모듈은 RestAPI를 활용하여 JSON 형태의 데이터를 전송하도록 구현한다. 예술 작품에 대한 정보는 데이터 용량이 크기 때문에 서버에 직접 저장하지 않고 Firebase Storage를 활용하여 데이터 용량 제한 없이 저장하도록 구현한다. 이 애플리케이션은 장애 예술인의 전시 공간 부족과 일반 대중과의 소통 부족 문제를 완화할 수 있다.

• 기독교교육논총
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• 제61권
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• pp.233-262
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• 2020

현대 과학 기술의 급속한 발전은 그리스도인과 목회 현장에 지대한 영향을 미치고 있다. 최근 대두된 제 4차 산업 혁명은 교회와 신학 분야에서 다양한 토론을 이끌어 내고 있으며, 특히 인공 지능(AI)은 각계각층에서 중요한 이슈가 되고 있다. 그럼에도 불구하고, AI가 어떻게 교회와 목회 현장에 영향을 미치는지에 대한 양적 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구진은 신학생들의 AI에 대한 인식도를 조사하고 분석한 후, 그에 대한 기독교교육적 의의를 고찰했다. 한국의 주요 신학교에 재학 중인 220 명의 남녀 신학생들을 대상으로 7 개 하위 영역에 대한 인식도를 조사했으며, 7 개의 하위 영역에는 AI에 대한 관심도, 사회적 영향력, AI의 대안적 영향 및 AI의 교회에 대한 영향력 등이 포함되었다. 본 연구 결과로 신학생들은 AI의 학문적 관련성 또는 AI 교육의 필요성에는 일반적으로 동의하고 있으나, 교회에 대한 AI의 영향력에 대해서는 상대적으로 낮은 인식도를 보였다. 이같이 낮은 인식도는 신학생들이 AI가 일반 사회나 교육에는 필수적이고 중요한 부분이라고 인식하지만, 반면 AI가 교회를 크게 위협하거나 지대한 영향을 주지는 않을 것이라는 그들의 신념을 나타낸다. 이에 대해서 우리는 AI에 대한 신학생들의 인식도를 높이기 위한 기독교교육적대응이 있어야 한다고 생각하며, 기독교세계관의 관점에서 과학 기술과 관련된 교육프로그램을 신학교의 교과 과정에 여러 수준으로 마련할 것을 제안한다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제37권11호
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• pp.119-129
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• 2021

국토지반정보 포털시스템에서 관리되는 지반정보는 사람이 직접 PDF 파일을 보고 일일이 타이핑을 해서 구축하고 있기 때문에 인적·시간적 자원 소모가 크며, 정확도 문제가 빈번하게 발생한다. 본 연구에서는 다양한 지반정보 중에서 국내에서 가장 일반적이고 널리 활용되고 있는 시추주상도를 대상으로 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 활용하여 자동 디지털 데이터베이스 구축하는 방안에 대해 제안하였다 우선, 다양한 시추주상도 양식에 대해서도 예외없이 데이터를 자동으로 데이터베이스화 하기 위해서 딥러닝모델 ResNet 34를 이용하여 시추주상도 양식분류를 하였으며, 총 6가지 시추주상도 양식에 대해 이미지 분류를 진행하여 전체 정확도(accuracy)는 99.7, ROC_AUC score는 1.0의 매우 높은 정확도로 시추주상도 양식을 분리할 수 있었다. 이 후, 각각의 양식에 대하여 미세조정(fine-tuning)된 로보틱 처리 자동화 기법을 이용하여 PDF 내 텍스트를 자동으로 읽어 들인 후 시추주상도 내 일반정보, SPT 시험정보 및 지층정보에 대해 데이터를 추출, 분리하여 이 값들을 기존 국토지반정보 포털시스템에서 제공하는 형태와 동일한 형태의 DB로 구축하도록 구현하였다. 최종적으로 기존 국토지반정보 포털시스템에서 제공하는 형태와 동일한 형태로 시추주상도내 정보를 초당 140페이지의 속도로 자동으로 DB화 할 수 있었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.423-431
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• 2023

본 연구의 목적은 환자의 신체정보와 인공지능 기법을 활용하여 부작용에 영향을 미치는 인자들을 분석하고 조영제 부작용의 정도를 예측하여 이를 완화하는 기초자료로 활용되고자 한다. 연구에 사용한 데이터는 서울 소재 종합병원의 검진을 시행한 CT 검사 58,000건 중 조영제 부작용이 발생한 1,235건 중 과거력 조사에서 조영제 부작용이 없었던 606명의 검사자를 대상자로 하였다. 606개 샘플 중 70%는 훈련 셋으로 사용하고 나머지 30%는 검증을 위한 테스트 셋으로 사용하였다. 나이, BMI(Body Mass Index), GFR(Glomerular Filtration Rate), BUN(Blood Urea Nitrogen), GGT(Gamma Glutamyl Transgerase), AST(Aspartate Amino Transferase,), and ALT(Alanine Amiono Transferase)의 feature를 독립변수로 조영제 중증도를 목표변수로 사용하였다. AdaBoost, Tree, Neural network, SVM, Random foest 알고리즘을 통해 AUC(Area under curve), CA(Classification Accuracy), F1, Precision, Recall을 파악하였다. 분류 예측에 사용된 알고리즘 중 가장 높은 평가지표를 나타내 것은 AdaBoost와 Random Forest이다. 모든 모델의 예측에서 가장 큰 요인은 GFR, BMI, GGT 이였다. 이는 신장 여과 기능, 비만에 따라 주입되는 조영제 양의 차이와 대사증후군의 여부에 따라 조영제 부작용 중증도에 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.411-416
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• 2023

본 연구에서는 방사선(학)과 재학생의 주요 학습 도구의 활용성을 조사하고, 방사선사면허 국가시험의 대화형 인공지능 서비스 프로그램인 챗봇의 정답률을 분석하여 방사선학 분야에서 대화형 인공지능 서비스 프로그램의 유용성에 대한 기초 연구에 목적이 있다. 방사선(학)과 재학생의 학습 시 전자기기를 적극적으로 활용한다는 응답자가 84.3%로 나타났다. 또한 학습 시 자료수집의 효율성을 묻는 질문에 140명 중 검색엔진을 1순위로 활용한다고 답한 응답자가 104명이었다. 챗봇을 알고 있는지 붇는 질문에 80%가 알고 있다고 답하였으며, 학업 목적으로 챗봇을 사용한 경험은 22.9%가 1회 이상 사용 경험을 가지고 있었다. 2018년도부터 2022년도까지 시험문제 중 1교시와 2교시의 문제를 챗봇에게 정답을 물어보았다. 그 결과 Chat GPT의 1교시 정답률은 48.28%에서 60%였으며, 2교시 문제의 정답률은 50%에서 62.22%로 나타났다. Bing의 1교시 정답률은 55%에서 64.55%였으며, 2교시 문제의 정답률은 48%에서 52.22%로 나타났다. 본 연구를 통하여 방사선(학)과 재학생들이 전자기기를 통해 학습하고 인터넷을 통해 정보를 찾는 것이 일반적인 경향임을 확인할 수 있었다. 그러나 방사선학 분야에서 대화형 인공지능 서비스 프로그램은 정확성과 신뢰성에 대한 문제가 있으며, 완벽한 해답을 제공하는 것은 어렵기 때문에 계속해서 발전하고 개선되어야 한다.