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논문KCI 등재

딥러닝(Deep learning) 기반 미술 학습 지원도구 개발: 생성 모델링(Generative modeling)을 활용하여

Development of Deep Learning-based Art Learning Support Tool: Using Generative Modeling

최서연|이종찬|임철일|강상희|이웅기|최욱명
한국교육정보미디어학회 (Korea Association for Educational Information and Media)|2020.03|교육정보미디어연구 (Journal of Korean Association for Educational Information and Media)|제26권 제1호|pp. 207-236|DOI http://dx.doi.org/10.15833/KAFEIAM.26.1.207

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인공지능딥러닝artificial intelligence미술교육art educationdeep learninggenerating model생성 모델
주제분류교육학

초록

4차 산업혁명 시대 인공지능의 발달과 함께 여러 산업 분야에 인공지능을 활용한 변화가 일어나고 있다. 교육 분야에서도 인공지능의 기술을 활용하기 위한 시도가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 인공지능의 한 분야인 딥러닝(Deep learning)을 기반으로 한 미술 학습 지원도구를 개발하여 학생들의 미술교육활동을 지원하였다. 본 연구의 미술 학습 지원도구는 딥러닝의 생성 모델(Generative model) 중 뉴럴 트랜스퍼(Neural Transfer) 알고리즘을 이용하였다. 뉴럴 트랜스퍼 알고리즘은 두 가지 이미지를 조합하여 새로운 이미지를 창조할 수 있다. 미술 학습 지원도구 개발을 위해 연구자들은 설계개발연구 방법론에 따라 문헌조사와 요구분석을 통해 초기 프로토타입을 개발하였다. 이후 2번의 전문가 타당화 과정과 학습자 사용성 평가를 거쳐 미술 학습 지원도구의 프로토타입을 개발하였다. 미술 표현활동관련 수업 시연을 통해 학습자들은 본 교구를 체험한 후, 도구의 효과성과 인식에 대한 의견을 제시하였다. 딥러닝을 활용한 미술 학습지원도구에 대한 효과 및 인식 조사에서 만족도, 편리성, 교구 사용 용이성 등 대다수의 문항에 학습자들은 전반적으로 만족하였다고 응답하였다. 추후 사용자 중심의 도구사용 지침과 관련 소프트웨어를 다루는 능력과 제반시설의 향상이 함께 이루어진다면 다양한 미술 표현 영역에서 사용될 수 있는 학습 지원도구가 될 것으로 기대한다.

Abstract

With the development of artificial intelligence in the 4th Industrial Revolution, changes are being made by applying artificial intelligence to various industrial fields. In the contemporary art world, there is an active consideration about the location of the art field in which artificial intelligence is involved. Since education is an open reflection in the demands and transition of the times, it can be seen that art education is naturally affected by the modern art world. Therefore, according to the change of the modern art world, art education using artificial intelligence is needed in schools. In this study, the art learning support tool based on deep learning were developed to support students’ art education activities. The art learning support tool used the neural transfer algorithm in deep learning generative models. The neural transfer algorithm can combine two images to create a single image. In order to develop the art learning support tool, researchers developed initial prototypes through literature research and needs analysis according to the design and development research methodology. The students’ satisfaction level with the tool was analyzed through class demonstrations. In the survey of the effects and perceptions of art learning support tools, learners were generally satisfied with it. In the future, it will be used in various expression education fields when the tool offers the user-centered guideline and students have a higher-ability for dealing with related software.

참고문헌 (66)

  1. 강병직, "생각하는 기계 시대에서 미술의 교육적 의미에 관한 고찰: 존재성찰과 해석적 대화를 중심으로", 미술교육연구논총, 59, pp.37~62 (2019), 한국초등미술교육학회[DOI]
  2. 인공지능강국 실현을 뒷받침하는 소프트웨어 인재양성 본격 추진, "과학기술정보통신부", 과학기술정보통신부, ~ (2020)
  3. 미술과 교육과정, "교육부", 2015
  4. 권성연, "초등학교 수업에서 정보통신 테크놀로지 활용에 대한 교사의 인식 연구", 교육정보미디어연구, 23(1), pp.1~27 (2017), 한국교육정보미디어학회[DOI]
  5. 김갑수, "2015 개정 교육과정의 소프트웨어 교육에 대한 초등교사들의 인식 분석", 정보교육학회논문지, 20(1), pp.47~56 (2016), 한국정보교육학회[DOI]
  6. 김갑수, "초등학생의 인공지능 교육을 위한 교수 학습 모델 개발 및 적용", 정보교육학회논문지, 21(1), pp.137~147 (2017), 한국정보교육학회
  7. 김갑수, "초등 교사들을 위한 인공지능 교육 프로그램 개발 및 적용", 정보교육학회논문지, 23(6), pp.629~637 (2019), 한국정보교육학회[DOI]
  8. 김선아, "미술과 자기주도학습의 의미와 원리에 관한 탐색적 연구", 조형교육, (57), pp.1~22 (2016), 한국조형교육학회
  9. 김성호, "인공지능과 빅데이터를 통한 이미지의 존재론과 창발성", 한국영상학회논문집, 16(4), pp.51~74 (2018), 한국영상학회[DOI]
  10. 김소울, "인공지능(AI)의 창작물과 미술가의 창작물에서 나타나는 심미적 요소에 관한 식별연구", 기초조형학연구, 19(4), pp.41~53 (2018), 한국기초조형학회[DOI]
  11. 김신화, "모바일 어플리케이션 아이콘의 시각적 구성요소 표현 특성 연구", 일러스트레이션 포럼, 16(43), pp.25~34 (2015), 한국일러스트레이션학회
  12. 김윤주, "인공지능과 서화예술의 생명성에 관한 연구", 동양예술, (45), pp.71~92 (2019), 한국동양예술학회
  13. 김정선, "미술과 교육과정에서 <창의적 표현 능력>의 의미", 미술교육연구논총, 47, pp.1~24 (2016), 한국초등미술교육학회[DOI]
  14. 김정효, "역량 기반 교육과정 실행을 위한 미술과 교수·학습 및 평가의 설계 모형 구안", 문화예술교육연구, 14(6), pp.35~60 (2019), 한국문화교육학회[DOI]
  15. 김진수, "초등과정 인공지능 학습 원리 이해를 위한 보드게임 기반 게이미피케이션 교육 실증", 정보교육학회논문지, 23(3), pp.229~235 (2019), 한국정보교육학회[DOI]
  16. 김현지, "적응적 수업을 위한 상호작용 어플리케이션 프로토타입 개발", 교육정보미디어연구, 23(1), pp.139~168 (2017), 한국교육정보미디어학회[DOI]
  17. 소프트웨어 교육 현황과 개선 방향, "김현철", 민주연구원, 3~15 (2018)
  18. 김희선, "4차 산업혁명과 인공지능시대 전통예술의 미래전망과 과제", 한국예술연구, (16), pp.5~26 (2017), 한국예술연구소[DOI]
  19. 김희수, "제조공정 데이터의 불균형 해소를 위한 생성적 적대 신경망 기반 가상 데이터 생성 프레임웍", 한국지능시스템학회 논문지, 29(1), pp.1~8 (2019), 한국지능시스템학회
  20. 김희영, "예술에서 살펴본 인공지능의 미래 산업화 가능성 – 영화와 인공지능 예술을 중심으로", 만화애니메이션연구, (50), pp.423~452 (2018), 한국만화애니메이션학회[DOI]
  21. 노진아, "대화형 인공지능 아트 작품의 제작 연구:진화하는 신, 가이아(An Evolving GAIA)사례를 중심으로", 한국콘텐츠학회 논문지, 18(5), pp.311~318 (2018), 한국콘텐츠학회[DOI]
  22. 류미영, "딥러닝 개념을 위한 인공지능 교육 프로그램", 정보교육학회논문지, 23(6), pp.583~590 (2019), 한국정보교육학회[DOI]
  23. 류재만, "2015 개정 교육과정에 따른 초등 3,4학년 미술과 교과서 분석", 미술교육연구논총, 55, pp.27~64 (2018), 한국초등미술교육학회[DOI]
  24. "AI가 그린 그림, 저작권 보호 가능할까?" (2018), 박성은[URL]
  25. 박천용, "생성적 적대 네트워크로 자동 생성한 감성 텍스트의 성능 평가", 정보처리학회 논문지, 8(6), pp.257~264 (2019), 한국정보처리학회[DOI]
  26. 신선희, "공학교육에서의 개념학습을 위한 탐구활동 지원도구 설계연구", 박사, 교육공학, pp.2009
  27. 신정원, "시각예술에서 인공지능과 빅데이터의 역할", 한국예술연구, (25), pp.65~89 (2019), 한국예술연구소[DOI]
  28. 양혜진, "인공지능 음성챗봇기반 초등학교 영어 말하기 수업 연구", 멀티미디어 언어교육, 22(4), pp.184~205 (2019), 한국멀티미디어언어교육학회[DOI]
  29. 윤진영, "데이터과학과 인공지능을 활용한 미디어아트 융합인재교육(STEAM) 프로그램 연구", 한국과학예술융합학회, 37(5), pp.265~276 (2019), 한국전시산업융합연구원
  30. 이경아, "4차 산업혁명의 관점으로 본 미술교육 전망", 미술교육논총, 31(4), pp.31~59 (2017), 한국미술교육학회
  31. 이규혁, "군의 스마트 VR 교육 시스템을 위한 딥러닝 적용 방안", 한국군사학논집, 75(1), pp.211~226 (2019), 화랑대연구소[DOI]
  32. 이영호, "블록형 프로그래밍 언어 기반 인공지능 교육이 학습자의 인공지능 기술 태도에 미치는 영향 분석", 정보교육학회논문지, 23(2), pp.189~196 (2019), 한국정보교육학회[DOI]
  33. 이용일, "스마트교육 기반 초등 미술과 디지털 교과서 개발방안", 미술교육연구논총, 41(0), pp.189~208 (2015), 한국초등미술교육학회[DOI]
  34. 이은적, "초, 중, 고 미술과 교과서를 위한현대미술 교육내용 개발과 체계화 연구(1) - 인상주의 이후 20세기 전반기 미술을 중심으로 -", 조형교육, (29), pp.403~430 (2007), 한국조형교육학회
  35. 이임수, "인공지능과 현대미술에 관한 소고: 사이버네틱스에서 신경망까지", 한국예술연구, (15), pp.5~28 (2017), 한국예술연구소[DOI]
  36. 이화식, "2015 개정 미술과 교육과정에 대한 고찰", 미술교육연구논총, 46, pp.23~46 (2016), 한국초등미술교육학회[DOI]
  37. 임철일, "교수설계 이론과 모형" (2012), 교육과학사
  38. 임철일, "미래 사회와 교육을 위한 교육공학 연구 및 실천 영역의 재조명", 교육공학연구, 35(2), pp.253~287 (2019), 한국교육공학회[DOI]
  39. 장은지, "학습자의 교육용 어플리케이션 활용 만족요인과 구매의도에 영향을 미치는 요인 연구", 한국콘텐츠학회 논문지, 12(8), pp.471~483 (2012), 한국콘텐츠학회[DOI]
  40. 장희선, "인공지능기반 영어학습플랫폼 활용에 대한 초·중등교사 인식 차이분석: 영어교과 담당여부를 중심으로", 학습자중심교과교육연구, 19(22), pp.1143~1170 (2019), 학습자중심교과교육학회[DOI]
  41. 정동규, "인공지능과 사물인터넷 특징 및 결합 산업 동향", 한국정보기술학회지, 15(2), pp.29~39 (2017)
  42. 정진근, "오픈소스 플랫폼에서의 인공지능에 의한 창작의 보호", 강원법학, 54, pp.613~640 (2018), 비교법학연구소[DOI]
  43. 조서현, "딥 러닝을 활용한 인공지능의 예술표현 사례 연구", 조형디자인연구, 22(1), pp.193~211 (2019), 사단법인 한국조형디자인협회
  44. 조현진, "미술교육 어플리케이션 개발 연구- 스마트교육의 이론적 배경을 중심으로 -", 일러스트레이션 포럼, 14(37), pp.195~204 (2013), 한국일러스트레이션학회
  45. 진영은, "현대미술의 개념 확장과 교육적 의미", 미술교육논총, 21(3), pp.23~50 (2007), 한국미술교육학회
  46. 최건호, "파이토치 첫걸음" (2019), 한빛미디어
  47. 최병학, "포스트휴먼 시대의 예술", 철학논총, 92(2), pp.283~301 (2018), 새한철학회
  48. 최효승, "인공지능과 예술창작 활동의 융복합 사례분석 및 특성 연구", 한국과학예술융합학회, 28, pp.289~299 (2017), 한국전시산업융합연구원[DOI]
  49. 태혜신, "인공지능과 예술의 융합 양상에 관한 탐색적 고찰", 한국무용과학회지, 36(2), pp.27~42 (2019), 한국무용과학회[DOI]
  50. Crevier, D., "AI: the tumultuous history of the search for artificial intelligence" (1993), Basic Books
  51. Foster, D., "미술관에 GAN 딥러닝 실전 프로젝트, GAN으로 쓰기, 그리기, 게임하기, 작곡하기" (2019), 한빛미디어
  52. Gatys, L. A., "Image style transfer using convolutional neural networks", Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pp.2414~2423 (2016)
  53. Goodfellow, I., "Deep learning" (2016), MIT press
  54. Goodfellow, I., "Advances in neural information processing systems", pp.2672~2680 (2014)
  55. Hinton, G. E., "A fast learning algorithm for deep belief nets", Neural computation, 18(7), pp.1527~1554 (2006)
  56. Holmes, W., "Artificial intelligence in education: Promises and implications for teaching and learning" (2019), Center for Curriculum Redesign
  57. "What are some recent and potentially upcoming breakthroughs in deep learning?" (2016)[URL]
  58. LeCun, Y., "Deep learning", nature, 521(7553), pp.436~444 (2015)
  59. Li, Y., "Advances in neural information processing systems", pp.386~396 (2017)
  60. "TRAIN MODELS FASTER, Explore exclusive discounts for higher education" (2020)[URL]
  61. Paszke, A., "Advances in Neural Information Processing Systems", pp.8024~8035 (2019)
  62. Richey, R. C., "Design and development research: Methods, Strategies, and issues" (2007), Routledge
  63. Simonyan, K., "Very deep convolutional networks for large-scale image recognition", a conference paper at ICLR 2015 (2015)
  64. Srivastava, A., "Advances in Neural Information Processing Systems", pp.3308~3318 (2017)
  65. "Artificial Intelligence for Enterprise Applications to Reach $11.1 Billion in Market Value by 2024" (2015)[URL]
  66. Zhu, J. Y., "Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks", Proceedings of the IEEE international conference on computer vision, pp.2223~2232 (2017)

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