최근에 멀티미디어 기술과 결합된 공학교육용 가상 웹사이트가 다양한 형태로 출현함에 따라 공학교육의 인터넷 응용에 많은 관심이 모아졌다. 그러나 단방향성 통신, 단순한 텍스트나 이미지 기반의 웹 문서 그리고 동기부여가 없는 지루한 교육진행과정 등은 가상공간에서의 교육의 효율성을 저하시켜왔다. 따라서 본 논문에서는 학습과정에 있어서 효율성을 극대화하기 위한 가상실험시스템을 제안한다. 제안된 디지털 논리회로 가상실험시스템의 웹의 멀티미디어 능력을 증대시킬 수 있는 상호작용적인 학습 환경을 제공한다. 제안된 가상실험실은 실제 대학에서의 실험실 환경과 유사하게 구현하였기 때문에 학습자들은 가상실험실을 통해 유사한 실험결과를 얻을 수 있다. 제안된 가상실험실은 원리이해 학습실, 모의실험 학습실, 가상실험 학습실 그리고 관리시스템의 4가지로 구성되어 있다. 이러한 혁신적인 교수-학습환경하에서 학습효율은 물론 교수의 생산성을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 생각된다.
4차 산업혁명 시대에는 Chat GPT 등 AI 기술이 단순한 지원을 넘어 적극적으로 데이터를 분석하고 솔루션을 제공하는 수준으로 발전하였다. 이에 본 연구에서는 Chat GPT의 e-서비스 품질이 인식된 가치, 혁신성 및 후속 학습 결과에 미치는 영향에 대해 연구를 진행하였다. 본 연구 결과 사용 편의성과 반응성은 중요하지 않았지만, 안전성과 신뢰성은 인지된 가치 및 혁신성에 긍정적인 관련이 있는 것으로 나타났다. 또한, 신뢰도와 인지된 가치 사이에는 부(-)의 영향관계가 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 Chat GPT가 가치 있고 혁신적인 것으로 Chat GPT를 통해 학습성과에 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 Chat GPT를 학술적으로 배포하는 데 지침이 필요하다는 점을 중요하게 보여주는 연구로 제시하고자 합니다. 또한, Chat GPT가 최근 도입된 점을 고려하면 좀 더 세부적인 연구가 필요하다고 판단되어 집니다.
최근 주식의 수익률과 거래량을 설명하는 주요 요인으로서 투자자의 관심도와 주식 관련 정보 전파의 영향력이 부각되고 있다. 또한 인공지능과 같은 혁신 신기술을 개발보급하거나 활용하려는 기업의 경우 거시환경 및 시장 불확실성 때문에 기업의 미래 주식 수익률과 주식 변동성을 예측하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 이는 인공지능 활성화의 장애요인으로 인식되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 인공지능 관련 기술 키워드의 인터넷 검색량을 투자자의 관심 척도로 사용하여, 기업의 주가 변동성을 예측하는 기계학습 모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 심층신경망 LSTM(Long Short-Term Memory)과 벡터자기회귀(Vector Autoregression)를 통해 주식시장을 예측하고, 기술의 사회적 수용 단계에 따라 키워드 검색량을 활용한 주가예측 성능 비교를 통해 기업의 투자수익 예측이나 투자자들의 투자전략 의사결정을 지원하는 주가 예측 모형을 구축하였다. 또한 인공지능 기술의 세부 하위 기술에 대한 분석도 실시하여 기술 수용 단계에 따른 세부 기술 키워드 검색량의 변화를 살펴보고 세부기술에 대한 관심도가 주식시장 예측에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 키워드를 선정하여, 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 5년간의 인터넷 주별 검색량 데이터와 코스닥 상장 기업의 주가 및 거래량 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 분석 결과 인공지능 기술에 대한 키워드 검색량은 사회적 수용 단계가 진행될수록 증가하는 것으로 나타났고, 기술 키워드를 기반으로 주가예측을 하였을 경우 인식(Awareness)단계에서 가장 높은 정확도를 보였으며, 키워드별로 가장 좋은 예측 성능을 보이는 수용 단계가 다르게 나타남을 확인하였다. 따라서 기술 키워드를 활용한 주가 예측 모델 구축을 위해서는 해당 기술의 하위 기술 분류를 고려할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 혁신기술을 기반으로 기업의 투자수익률을 예측하기 위해서는 기술에 대한 대중의 관심이 급증하는 인식 단계를 포착하는 것이 중요하다는 점을 시사한다. 또한 최근 금융권에서 선보이고 있는 빅데이터 기반 로보어드바이저(Robo-advisor) 등 투자 의사 결정 지원 시스템 개발 시 기술의 사회적 수용도를 세분화하여 키워드 검색량 변화를 통해 예측 모델의 정확도를 개선할 수 있다는 점을 시사하고 있다.
새로운 가능성의 탐험(Exploration)과 기존 확실성의 활용(Exploitation)간 균형은 조직 학습뿐 아니라 전략, 혁신, 연구개발의 중요한 문제다. 기술의 융복합화 트렌드 속에 기업들은 지속적 경쟁 우위를 위해 기술 지식 자산을 가급적 다양하게 보유하려는 동시에 특정 분야에 깊은 기술 역량을 가지려 한다. 기업들은 기술 포트폴리오 전략 고민하지만, 기술 속성에 대한 고려는 제한적이다. 첨단 기술의 대표인 나노기술은 기존의 제품 및 사업 중심 기술과 달리 다양한 분야에 활용되는 일반목적기술 또는 플랫폼 기술 속성을 가지고 있다. 본 연구는 다국적 기업들이 플랫폼 기술로서 나노기술에 대해 탐험과 활용, 즉 다각화와 특정 기술 우위 관점의 포트폴리오 전략이 혁신 및 재무 성과에 어떤 영향을 미치는지를 패널 데이터 기반으로 다중 회귀 분석을 하였다. 본 연구의 실증 분석결과는 기존의 제품 기술들과 달리, 플랫폼 기술로서의 나노기술은 다각화와 특정 기술 우위가 증가할수록 혁신 성과와 재무 성과에 모두 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 나노기술의 포트폴리오 형태, 즉 다각화와 전문성 기반의 특정 기술 우위 중에, 다각화된 나노기술 포트폴리오가 특정 기술에 우위를 갖는 경우보다 혁신 성과와 재무 성과를 향상시키는 데 더 많은 기여를 하고 있다는 결과를 얻었다. 이는 기업들이 자원의 제약하에서 일반목적기술의 경우 포트폴리오 전략에 어떻게 추구하는 것이 효율적인지를 시사한다.
최근 활성화 되고 있는 인슈어테크(InsurTech) 산업에서의 인공지능(AI)을 활용한 보험서비스 마케팅 사례연구를 통해, 보험산업 생태계에서 혁신적인 기술(예: 인공지능, 기계학습 등)이 어떻게 활용되고 있는지 살펴보았다. 특히, 국내·외 서비스 사례연구를 통해 인공지능기술을 활용하여 파괴적 혁신을 가져온 미국의 레모네이드(Lemonade)사의 챗봇을 이용한 신속하고, 간편한 보험가입 및 보험금 지급 서비스, 국내 AI컴퍼니의 광학 문자 인식(OCR)기반의 진단서 입력을 통해 예상 보험금이 산출되는 보험금 산정서비스를 고찰해 보았다. 사례분석 결과 인공지능 기반의 수많은 고객데이터를 활용한 기계학습을 통해 보험 가입 및 지급 절차에 있어 리드타임을 획기적으로 단축하였고, 고객과 보험사간의 분쟁이 많은 보험금 산정에 있어서도 정확하고 합리적인 보험금을 산출함으로써, 고객만족과 고객가치를 높일 수 있었다.
Artificial intelligence (AI) is a field of computer science that equips machines with human-like intelligence and enables them to learn, reason, and solve problems when presented with data in various formats. Neurosurgery is often at the forefront of innovative and disruptive technologies, which have similarly altered the course of acute and chronic diseases. In diagnostic imaging, such as X-rays, computed tomography, and magnetic resonance imaging, AI is used to analyze images. The use of robots in the field of neurosurgery is also increasing. In neurointensive care units, AI is used to analyze data and provide care to critically ill patients. Moreover, AI can be used to predict a patient's prognosis. Several AI applications have already been introduced in the field of neurosurgery, and many more are expected in the near future. Ultimately, it is our responsibility to keep pace with this evolution to provide meaningful outcomes and personalize each patient's care. Rather than blindly relying on AI in the future, neurosurgeons should gain a thorough understanding of it and use it to enhance their patient care.
최근의 혁신적 기술 진보를 배경으로 지능정보사회의 핵심기술인 머신러닝, 딥러닝을 비롯한 인공지능 기술이 비약적으로 발전하면서 인공지능의 교육적 활용에 대한 관심과 필요성이 높아지고 있다. 이에 교육부에서도 인공지능 기술에 기반한 지능정보사회를 대비하여 인공지능 역량 강화 교육을 교육 현장에 도입하는 제 1차 정보교육 종합계획을 발표하였다. 이에 본 연구에서는 인공지능의 교육적 활용 가능성을 탐색하기 위해 Web of Science(WoS)에서 인공지능의 교육적 활용과 관련된 국외 논문 416편의 자료를 수집하였다. 수집한 자료를 대상으로 R 프로그램의 bibliometrix 패키지를 활용하여 국가별 연구현황과 연구 주제, 인용횟수, 저자 등록 키워드 네트워크 분석을 실시하였다. 이를 통해 현재 해외에서 이루어지는 있는 인공지능의 교육적 활용에 대한 연구 동향을 알 수 있었다. 본 연구의 결과를 토대로 인공지능 역량 강화 교육을 위한 정보교육 과정에서 연구되어야 할 주제와 방향성에 대한 시사점 얻을 수 있을 것으로 보인다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권9호
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pp.123-130
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2022
Modernization of the educational sector requires globalization, democratization, and the transition to an information technology society. The main goal of education at the present stage is to solve the problem of ensuring the priority of the development of education and science. In modern conditions, the quality of training of qualified specialists is becoming particularly relevant. The great role of teacher education is emphasized by its main goal, which is to train specialists who can ensure the versatile and innovative development of a person as a person and the highest value of society, its mental, physical and aesthetic abilities, high moral qualities, and, consequently, the enrichment on this basis of the intellectual, creative and cultural potential of the people. Among the strategic tasks of modernizing higher education is to ensure informatization of the educational process and access to International Information Systems. The essence of the concept of multimedia is clarified. In the context of media education, multimedia lists a number of functions: informational, interpretive, cultural, entertainment, and educational. The need to meet the needs outlined in the article in the conditions of informatization of the educational process requires the teacher to have knowledge and skills in the field of multimedia pedagogical technologies, knowledge of advanced methods and means of modern science. It is considered what relevant concepts of media education have been developed and are being developed in Ukraine and form an important basis for the modernization of education, which will contribute to the construction of an information society in the country and the formation of civil society. Distance learning is considered - the most democratic form of education that allows broad segments of society to get an education. Distance learning methods are used in higher education institutions, in school education, in the system of advanced training of teachers, in the system of training managerial personnel.
Idowu David Awoyemi;Feliza Marie S. Mercado;Jewoong Moon
한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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제63권2호
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pp.295-318
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2024
This narrative review explores the transformative potential of immersive virtual reality (IVR) in enhancing high school students' mathematics competence, viewed through the lens of the technological, pedagogical, and content knowledge (TPACK) framework. This review comprehensively illustrates how IVR technologies have not only fostered a deeper understanding and engagement with mathematical concepts but have also enhanced the practical application of these skills. Through the careful examination of seminal papers, this study carefully explores the integration of IVR in high school mathematics education. It highlights significant contributions of IVR in improving students' computational proficiency, problem-solving skills, and spatial visualization abilities. These enhancements are crucial for developing a robust mathematical understanding and aptitude, positioning students for success in an increasingly technology-driven educational landscape. This review emphasizes the pivotal role of teachers in facilitating IVR-based learning experiences. It points to the necessity for comprehensive teacher training and professional development to fully harness the educational potential of IVR technologies. Equipping educators with the right tools and knowledge is essential for maximizing the effectiveness of this innovative teaching approach. The findings also indicate that while IVR holds promising prospects for enriching mathematics education, more research is needed to elaborate on instructional integration approaches that effectively overcome existing barriers. This includes technological limitations, access issues, and the need for curriculum adjustments to accommodate new teaching methods. In conclusion, this review calls for continued exploration into the effective use of IVR in educational settings, aiming to inform future practices and contribute to the evolving landscape of educational technology. The potential of IVR to transform educational experiences offers a compelling avenue for research and application in the field of mathematics education.
4차 산업혁명을 주도하는 기술 중 가장 핵심적인 기술로 꼽히고 있는 인공지능은 다양한 분야에 접목되면서 우리 사회 전반에 걸쳐 패러다임의 전환을 가져오고 있다. 바이오 분야 역시 예외는 아니어서 컴퓨터, 전기·전자, 기계 등 타 학문과 융합되면서 방대한 데이터 기반의 AI 기술을 도입하고 있다. 신약개발에서 AI 기술 도입은 신약개발의 효율성을 개선하고 효능 및 품질 향상을 가져올 수 있다. 신약개발은 다학제 분야가 접목된 융합 분야이고 개발 과정 단계별로 결과의 불확실성이 존재하고 있어 실용적 수준의 신약 개발을 위해서는 화학, 생물학, 독성학, 약동학 등 전문지식의 융합을 기반으로 하는 AI 기술 개발이 필요하다. 신약개발은 크게 주어진 질병에 대한 타겟 물질 발굴 및 검증, 히트 및 선도물질 발굴, 도출된 화합물에 대한 합성 가능성 및 효능 등에 대한 평가(Scoring)를 거쳐 최적의 신약 후보 물질을 발굴하고 마지막으로 전임상과 임상 과정의 단계를 거친다. 이때 AI 기술은 모든 단계에서 적용될 수 있고 단계마다 특화되어 적용될 수 있다. 본 논문에서는 신약개발을 위해 적용되고 있는 AI 기술 현황과 현재 기술의 한계를 살펴보고 향후 신약개발에서 AI 기술의 발전 방향을 고찰해 보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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