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게이미피케이션 기반 인공지능 윤리교육 프로그램이 초등학생들의 인공지능 윤리 의식에 미치는 영향
원호준,이철현 경인교육대학교 교육연구원 2023 교육논총 Vol.43 No.4
This study investigated the effects of a gamification-based education program centered on Artificial Intelligence (AI) ethical standards on elementary school students’ ethical awareness of AI. Therefore, a 16-session AI ethics educational program was developed based on the ADDIE model according to previous studies on AI ethics education and “human-centered AI ethical standards.” To verify the program’s effectiveness, the program extracted from the “AI ethics (Elementary School) Learning with AI Principles” (Gyeonggi Provincial Office of Education, 2022) was applied to compare between groups and used a student ethics consciousness test tool we developed. The study results obtained through the application and analysis of this program are as follows. We found statistically significant differences in all areas of interest and the need for AI ethics and ethics education. The results of the pre-and post-tests for each AI ethics element showed statistically significant changes in all areas, except for the “responsibility” element. The AI ethics education program developed in this study is expected to contribute to the formation of a proper AI ethics consciousness among elementary school students.
MEC 환경에서 네트워크 고가용성을 제공하기 위한 AI 기반 지능형 병합전송 기술 적용 구조
원호준(Won Ho Joon),유현(Yu Hyun),서성훈(Seo Sung Hoon) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
본 논문은 다양한 네트워크 환경에 있는 MEC 구조에서 네트워크의 가용성을 제공하기 위한 AI 기반의 병합 전송 방법을 제안한다. 기존의 병합 전송 방식 대비 네트워크의 총 비용과 성능을 고려하여 비용대비 최적의 네트워크 성능을 기대할 수 있는 AI 기반의 병합 전송 방법을 MEC 에 적용함으로써 효율적인 네트워크 활용과 가용성을 제공하고 서비스에 따른 맞춤형 네트워크의 제공을 기대할 수 있다.
임중혁,원호준,백인찬,권영헌,이건상 한양대학교 이학기술연구소 1999 이학기술연구지 Vol.1 No.-
본논문에서는 Window 상에서 웹브라우저 검색어로 영문 알파벳을 인식하도록 하였다. 음성의 특징 벡터로는 10차원의 LPC, cepstrum, LSF(Line Spectrum Frequency) 계수와, 규격화된 필터뱅크 에너지를 사용하였으며 인식 알고리즘으로는 MSVQ 모델을 사용하였다. 인식 대상 어휘는 26개의 알파벳을 사용하였으며 실험결과 필터뱅크 에너지를 사용한 인식결과가 가장 우수한 것으로 나타났다. This paper represents the speech recognizer of English alphabet for the internet explorer in Windows. We use 10-dimensional LPC, cepstrum, LSF coefficients and normalized filter bank energies as the speech feature vectors and MSVQ model as the recognition algorithm. As the results the recognizer using the normalized filter bank energies shows the better performance than that using the other feature vectors.