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전 세계적으로 수백만 명의 사람들이 당뇨병을 앓고 있다. 당뇨병의 적절한 관리는 합병증을 예방하고 환자의 삶의 질을 향상 시키는 데 매우 중요하다. 본 연구는 8개의 임상 특징을 가진 768개의 환자 기록이 포함된 Pima Indian 당뇨병 데이터 세트에서 로지스틱 회귀 및 지지 벡터 기계(Support Vector Machine)를 사용하여 환자를 정상, 당뇨병 전단계 및 당뇨병 범주로 분류하는 관리 모델을 개발하였다. 실험 결과 제안한 모델은 정밀도, 재현율 및 F1 점수에서 높은 정확도를 나타내었다. 이러한 예측 모델을 통해 당뇨병 발병 위험이 높은 개인을 조기에 식별할 수 있다. 이러한 조기 발견을 통해 당뇨병의 발병을 예방하거나 지연시키기 위한 적절한 개입 및 예방 조치를 구현할 수 있다. 당뇨병 예측 모델은 의료 전문가가 맞춤형 치료 계획을 수립하는 데 도움이 되며 이를 통해 질병을 더 잘 관리할 수 있을 뿐만 아니라 환자의 상태를 개선할 수 있다.

Millions of people worldwide suffer from diabetes. Proper management of diabetes is crucial to prevent complications and improve patients' quality of life. This study developed a management model that classifies patients into normal, pre-diabetes, and diabetes categories using logistic regression and Support Vector Machine (SVM) on the Pima Indian Diabetes dataset, which includes 768 patient records with 8 clinical features. The proposed model demonstrated high accuracy in precision, recall, and F1 score. Such predictive models can identify individuals at high risk of developing diabetes early, allowing for timely intervention and preventive measures to prevent or delay the onset of diabetes. These models assist medical professionals in creating personalized treatment plans, enhancing disease management and patient outcomes.

인공지능이 다양한 분야에 활용되며 사회의 모습이 급변하고 있다. 이에 인공지능을 활용한 교육은 학생이 미래 사회를 대비하는 역량을 기르기에 필수적이며 관련한 여러 연구 및 프로그램들이 발표되고 있다. 자기조절력은 학생의 학교생활 및 일생 전반에 영향을 미치는 중요한 능력이다. 이러한 자기조절력의 향상은 초등 실과 교육과정의 생활자원 관리 영역과 밀접한 관련이 있다. 이에 본 연구는 인공지능을 활용한 실과 생활자원 관리 교육 프로그램을 개발 및 적용하여 교육 프로그램이 초등학생의 자기조절력에 미치는 영향에 대해 연구하였다. 관련 자료 분석 및 전문가 타당도 검사를 통해 총 13차시의 교육 프로그램을 개발하였으며, 연구 집단을 대상으로 6주간 적용하였다. 사전·사후 검사 분석 결과, 교육 프로그램은 자기조절력의 전체 평균점수(사전: 3.34, 사후: 4.26)와 자기조절력의 구성요소 중 행동조절(사전: 2.97, 사후:4.25), 동기조절(사전: 3.47. 사후: 4.37)의 향상에 대해 효과성을 보였다.

The use of artificial intelligence technology is transforming various sectors of society. In the field of education, artificial intelligence is considered essential for cultivating students' abilities to prepare for the future. So, Research and programs utilizing artificial intelligence are being presented. Self-regulation is an important ability to influence a student's school life and life in general. The enhancement of such self-regulation skills is closely related to the area of life resource management in the elementary practical arts curriculum. Therefore, this study studied the impact of educational programs on elementary school students' self-regulation by developing and applying artificial intelligence-based practical arts and life resource management educational program. A total of 13 sessions were developed through analysis of related data and expert validity tests, and were applied to the research group for 6 weeks. As a result of the pre-post test analysis, the educational program showed effectiveness in improving the overall average score of self-regulation skills(pre: 3.34, post: 4.26) and behavioral regulation (pre: 2.97, post: 4.25) and motivation regulation (pre: 3.47, post: 4.37).

이 연구는 최근 인공지능 윤리 교육과 관련된 선행 연구를 분석하여 교수학습 과정에서 활용 빈도가 높은 AI모델을 분석하고 AI윤리 교육의 방향을 제시하는데 목적이 있다. 우선 AI윤리 관련 연구과 교육 사례를 수집하여 많이 활용하는 AI 모델과 서비스를 분석하였고, 텍스트 마이닝을 이용하여 교사들이 수업을 설계할 때 어떤 키워드를 활용하는지 분석하였다. 분석 결과 티처블머신이 가장 많이 활용되었으며 그 외에 모럴머신과 사운드 모델, 이미지 모델의 순으로 활용하였다. AI모델의 경우 이미지 모델을 가장 많이 활용하였으며 텍스트 마이닝을 통한 중요 키워드는 ‘데이터’, ‘챗봇’, ‘프로그램’, ‘자동차’, ‘자율주행’ 순으로 나타났다. 인공지능과 관련된 윤리개념에서 언급 빈도가 높은 키워드는 문제, 편향성, 원칙, 개인정보, 책임 등의 순이었다. 본 연구의 결과가 초등학생들의 AI 윤리 교육에서 많은 도움이 되기를 기대한다.

The purpose of this study is to analyze recent previous research related to artificial intelligence ethics education, analyze AI models that are frequently used in the teaching and learning process, and suggest the direction of AI ethics education. First, we collected AI ethics-related research and education cases and analyzed commonly used AI models and services. And, using text mining, we analyzed what keywords teachers use when designing lessons. As a result of the analysis, teachable machines were used the most in class, followed by moral machines, sound models, and image models. In the case of AI models, teachers used image models the most. The results of analyzing important keywords through text mining were in the following order: ‘data’, ‘chatbot’, ‘program’, ‘car’, and ‘autonomous driving’. The most frequently mentioned keywords in ethical concepts related to artificial intelligence were problem, bias, principle, personal information, and responsibility. We hope that the results of this study will be of great help in AI ethics education for elementary school students.

현재 FID/USN과 블루투스 기술, 스마트 내장형 NFC 기능까지 다양한 근거리 통신망 기술이 이슈가 되고 있으며, 사회 전반적으로 시스템 구축을 통한 Smart City의 적용으로 21세기 미래도시를 지향하는 차세대 핵심기술로 급부상하고 있지만 근거리 무선통신 기술은 저장공간과 서비스 지역에 대한 거리의 제약조건으로 인하여 적용할 수 있는 시스템이 한정적이다. 그러므로 본 연구는 기존의 스마트 시티 융합 콘텐츠의 고도화를 기반으로 경기 지역에 위치한 G 교육대학에 비콘 센서를 구축하여 대학의 정보를 공유할 수 있는 효과적인 시스템을 설계하였다.

Currently, various local area network technologies, including FID/USN, Bluetooth technology, and smart built-in NFC functions, are becoming an issue, and with the application of Smart-City through system construction throughout society, it is rapidly emerging as a next-generation core technology aimed at future cities in the 21st century. Short-range wireless communication technology has limited applicable systems due to constraints on storage space and distance to service areas. Therefore, based on the advancement of existing smart city convergence content, this study designed an effective system to share university information by building a beacon sensor at G University located in the Gyeonggi region.