생성형 AI의 영상처리 수업 활용 방안
A Study on the Use of Image Processing Classes in Generative AI
- 발행
- 2024 등록이 논문은 발행 시점을 확인하지 못해 원문 등록일을 적었습니다. KCI가 2005~2008년에 옛 논문을 몰아서 올린 탓에, 그 시기 등록분은 발행보다 평균 3~5년 늦습니다. 실제 발행연도는 더 이를 수 있습니다.
- 소속·발행
- 국립공주대학교 천안공과대학 컴퓨터공학과
- 출처
- 국내 KCI
- DOI
- 10.34163/jkits.2024.19.3.012
- 원문
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개념
키워드
Generative AI, Project-based learning, Code generation, OpenCV, Image processing classes, Generative AI, Project-based learning, Code generation, OpenCV, Image processing classes
초록
생성형 AI(Generative AI)는 다양한 실무 분야에서 업무 효율을 높이는 데 활용되고 있다. 특히, 프로그래밍 교육에서는 개인별 차이를 극복하고 코드 생성을 통한 교육적 효과를 증대시키는 데 생성형 AI가 활용되고 있다. 본 연구는 OpenCV를 이용한 영상처리 프로젝트를 주제로 하여, ChatGPT를 활용한 코드 생성의 가능성과 효과적 사용을 탐구한다. 연구 방법으로는 프로젝트 수업에서 ChatGPT를 사용하여 코드를 생성하고 실제로 적용해보는 과정을 포함한다. 오래된 옛날 사진을 복구하는 방법과 필요한 알고리즘을 프롬프트로 얻어내고 다시 세부적인 구현 코드를 응답받아 사진에 적용하는 단계를 거치고 있다. 가우시안과 양방향 블러, 샤프팅 기법을 사용한다. 프롬프트로 구한 코드를 적용한 결과 손상히 심해진 경우가 발생했으며 이 때 다시 프롬프트 입력으로 문제점을 보완하는 방법을 반복했다. 필터링 후에도 세부 손상이 발생하는 경우에는 대비조정을 위한 OpenCV의 히스토그램 평활화 기능을 수행할 것을 제안하는 등 추가 작업으로 원하는 결과를 얻을 수 있었다. 연구 결과, ChatGPT는 프롬프트에 기반하여 효과적으로 코드를 생성하며, 학습자는 이를 통해 문제 해결 방법을 배우고 코드를 최적화하는 과정을 경험한다. 하지만 반복적인 프롬프트 입력과 조정을 통해 원하는 결과를 얻어야하는 생성형 AI의 문제점도 있다. 본 연구는 생성형 AI의 적극적인 활용으로 학습자가 반복적 프롬프트와 입력 조정의 과정을 통해 스스로 효과적인 코드를 생성하고 결과에 이르도록 문제를 해결하는 성과를 제시한다.