디지털화의 가속, 고속 통신 인프라의 확대 등으로 전자, 정보 통신 기기들이 단일 네트워크로 연결되어 영상 및 음향 정보를 서로 공유할 수 있으며, 생활 공간 내에서 실생활의 질 향상을 위한 지능적 정보 서비스와 자연스럽고 편한 내추럴 인터페이스 기술에 의한 지능형 반응 정보 서비스 공간 기술이 중요한 이슈로 등장하고 있다. 본 연구에서는 지능형 반응 공간의 물리적 객체로서 학교, 연구 기관 및 회사 등의 회의실을 선정한다. 그리고, 이를 대상으로 회의 참여자들이 자연스럽고 편리하게 의견 교환, 관련 자료 및 정보 처리를 할 수 있는 시스템 구축을 위한 아키텍처에 대하여 논의한다. 본 연구에서 제안하는 시스템 아키텍처는 회의와 관련된 문서나 회의 내용 등의 정보를 실감 가시화 노드로 추상화되고 메타 정보화함으로써 전체 회의 내용의 파악과 회의 정보에 대한 체계적이고 논리적인 관리를 가능하게 한다. 또한 여러 사람의 공동 작업을 필요로 하는 정보 또는 문서에 대한 동시 편집 기능과 자연스러운 동작에 의한 데이터 조작을 지원하는 실감 워크벤치 및 워크스크린 기술, 정보 핸들링의 다양성과 조작의 편리성을 위한 실감 아이콘에 의하여 자연스럽고 편리한 회의를 가능하게 한다. 그리고, 이러한 요소 기술들이 에이전트에 의해 회의 프로세스 및 요소 기술들의 시스템적 통합을 가능하게 한다.
최근 반도체 기술, 센서 기술 및 이동통신 기술의 발전으로 스마트 자동차 기술 연구 개발이 진행 중에 있다. 사회가 발전함에 따라 차량이 증가하였고 사고에 대한 위험은 점차 높아지고 있다. 그에 따라 기존의 차량용 블랙박스 외에 차량의 각종 센서 정보를 활용하여 운전자에게 다양한 정보를 제공하는 첨단 운전자 보조 시스템이 연구되고 있다. 본 논문에서는 차량 간의 통신기능을 포함하고, 주변의 정보를 습득하여 제공할 수 있는 스마트 카메라 장치를 설계 및 구현하여, 장치에 포함된 카메라로부터 입력 받은 영상을 분석하여 획득한 정보를 영상 메타데이터화 하는 기술에 대한 연구를 수행하였다. 또한 임베디드 장치의 제한된 계산 성능을 보완하기 위해 관심영역을 설정하는 S-ROI(Static-Region Of Interest), D-ROI(Dynamic-Region Of Interest) 방식을 고안하였다. 실험을 통해 영상처리 속도가 전체영상 분석에 비해 S-ROI의 경우 3.0배, D-ROI의 경우 4.8배 향상함을 확인하였다.
본 논문에서는 광 코드분할 다중접속(optical code division multiple access)시스템을 구현하고 그 구현된 시스템의 성능을 분석한다. 구현된 OCDMA 시스템에서 송신단은 레이저 다이오드를 이용하여 데이터를 광 펄스로 변환하며, 4단의 지연단으로 구성한 인코더를 이용하여 펄스 열로 확산한다. 수신단에서는 인코더의 지연선 구조와 동일한 구조의 디코더에서 펄스를 지연시킨 후 결합하여 수신된 신호를 복원한다. 성능분석에 있어서는, 먼저 단일 사용자 및 다중 사용자 환경 하에서 광 CDMA 신호의 auto-correlation과 cross-correlation을 분석하고, 실험을 통해 시뮬레이션 결과를 검증하였다. 또한 광섬유 지연선의 단 수 및 코드 길이 등 시스템의 성능에 영향을 미치는 파라메타를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 분석하였다. 실험 결과는 인코더와 디코더의 지연선 구조가 동일한 경우 펄스 열의 중앙에서 피크값의 펄스가 발생하는 auto-correlation 특성에 의해 데이터를 복원할 수 있었고, 지연선 구조가 동일하지 않은 경우 cross-correlation 특성에 의해 데이터를 복원할 수 없었다. 성능 분석 결과는 코드 길이가 감소하거나, 지연단위의 단 수를 증 $]$쳔갭\ulcorner비트 에러 확률이 감소하지만 요구되는 레이저 광원의 펄스폭이 점차로 감소하므로 시스템 구현이 어렵게 된다. 이러한 실험 및 분석 결과를 이용하면 CDMA 기술을 광 통신 네트워크로 적용할 수 있다.
본 연구는 연구논문 및 저자 프로파일을 기반으로 상호 협력이 가능한 전문가 검색 시스템을 구축한다. 제안한 방법론은 다음과 같다. 첫째, 입력 키워드와 가장 연관성 높은 키워드를 검색하기 위한 가중치 부여 기법을 제안하고, 둘째, 이 기법을 통해 전문가를 효율적으로 검색하는 방안을 제안한다. 우선적으로 논문에서 키워드와 저자 프로파일을 추출하고, 이를 통하여 전문가를 검색할 수 있도록 한다. 이것은 소셜 네트워크의 여러 분야에서 활용할 수 있다. 이러한 정보는 여러 시스템에 분산되어 있다. 이렇게 분산된 데이터를 통합하기 위한 기술로 멀티 온토롤지를 이용하는 기법을 제안한다. 멀티 온톨로지는 메타 온톨로지, 인스턴스 온톨로지, 로케이션 온톨로지와 연관관계 온톨로지로 구성되고, 연관관계 온톨로지는 동적으로 키워드 연관관계 분석을 통해 구축된다. 이 멀티 온톨로지를 이용하여 전문가 망을 제공하고, 이것은 키워드의 연관관계 추적을 통한 전문가 검색이 가능하도록 한다. 이를 통하여 전문가들의 연구물을 확인할 수 있도록 제공함으로써 세부 전문분야를 확인할 수 한다.
넥플릭스,유튜브로 대표되는 OTT 동영상 제작 서비스에 인공지능으로 콘텐츠를 개인별 맞춤식 추천 시스템은 보편화 되었다. 유튜브의 개인별 맞춤 추천서비스 시스템은 두 개의 신경망으로 구성되는데 신경망 하나는 추천 후보생성 모델이고 다른 하나는 순위평가 네트워크로 구성된다. Netflix의 동영상 추천 시스템은 두 개 데이터 분류 시스템으로 구성되어 있으며 콘텐츠 기반 필터링과 협업 필터링으로 나누어진다. 코로나 펜데믹으로 온라인 플랫폼 주도의 콘텐츠 제작이 활성화 되면서 인공지능을 활용한 가상 인플루언서 분야가 부각되고 있다. 가상인플루언서는 GAN(Generative Adversarial Networks) 인공지능으로 제작되는데 성격이 다른 두 시스템이 서로 경쟁하는 방식으로 학습이 반복되는 비교사(Unsupervised) 학습 알고리즘이다. 이 연구는 AI 개인별 추천 기반 플랫폼과 가상인플루언서(메타버스)가 향후 OTT의 핵심콘텐츠로의 발전 가능성도 연구해 보았다.
최근 자율주행 자동차가 일으킨 사고 때문에 인공지능의 윤리적 측면에 대한 논의가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 인공지능이 윤리적 요소와 필연적으로 결부되어 있음을 로봇-인공지능 윤리 관련 개념과 공학기술로부터 확인하고 윤리적 측면이 사후적으로 발생하는 것이 아니라 내장되어 있음을 논한다. 또한, 자율주행 자동차와 관련된 윤리적 문제의 실마리가 될 수 있는 트롤리 딜레마에 대한 해결방법을 고안한다. 우선적으로 베이지안 네트워크를 작성하고 전처리 과정을 거쳐 중요하고 영향력 있는 데이터만 남도록 하며, 네트워크의 정확한 수치를 계산하기 위해 크라우드 소싱과 외삽법을 이용한다. 이러한 과정을 통해 알고리즘 및 모델을 구현할 때에 인간의 주관이 필연적으로 포함될 수밖에 없음을 주장하고 인공지능 시스템에 관한 왜곡과 편향을 방지하기 위해 전공 교육과 구분되는 공학 교양 교육, 특히 윤리 교육의 필요성과 방향에 대해 논한다.
본 논문에서는 지오폴리머의 상변화를 관찰하기 위하여 나노인덴테이션 데이터를 가우시안 믹스쳐 모델로 분석하는 방법을 제시하였다. 지오폴리머는 일반 시멘트 대비 CO2 발생량을 줄일 수 있어 시멘트 대체 재료로써 많은 연구가 이루어지고 있다. 기존 연구들로부터 최적의 실리콘/알루미늄 비율을 찾았으나 1.8 초과에서 압축강도 저하의 원인은 아직 불분명하다. 본 연구에서는 실리콘/알루미늄 비율이 재료에 미치는 영향을 조사하고자 나노인덴테이션 실험을 수행하였다. 실험 결과를 가우시안 믹스쳐 모델로 상분석하였고, 실리콘/알루미늄 비율이 증가할수록 재료가 균질거동을 하는 것을 관찰할 수 있었다. 본 연구결과는 강도저하를 규명하는데 직접적인 근거로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 NP-난제로 알려진 단일모델 교차혼합 조립라인 균형문제에 대해 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 조립라인 균형문제는 주로 메타휴리스틱 방법들을 적용하고 있는 추세로 다항시간의 정확한 해를 찾는 알고리즘이 제안되지 않고 있어 실무에 적용하기가 매우 어렵다. 제안된 알고리즘은 주어진 총 조립시간 W와 순환시간 c에 대해 m* = ⌈W/c⌉의 최소 작업자수와 c* = ⌈W/m*⌉의 목표 순환시간을 구하고, i=1,2,…,m* 개의 작업대에 Ti=c* ±α≤ c가 되도록 양방향의 공정들을 배정하는 양방향 군집방법을 적용하였다. 7개의 다양한 실험 데이터에 적용한 결과 제안된 양방향 군집 알고리즘은 타 방법들과 동일한 성능을 보였다.
가상인간은 가상공간(가상 현실, 혼합 현실, 메타버스 등)에서 Unity와 같은 3D Engine 전용 모델링 도구로 구현된다. 실제 사람과 유사한 외모, 목소리, 표정이나 행동 등을 구현하기 위해 다양한 가상인간 모델링 도구가 도입되었고, 어느 정도 수준까지 인간과 의사소통이 가능한 가상인간을 구현할 수 있게 되었다. 하지만, 지금까지의 가상인간 의사소통 방식은 대부분 텍스트 혹은 스피치만을 사용하는 단일모달에 머물러 있다. 최근 AI 기술이 발전함에 따라 가상인간의 의사소통 방식은 과거 기계 중심의 텍스트 기반 시스템에서 인간 중심의 자연스러운 멀티모달 의사소통 방식으로 변화할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 다양한 대화 데이터셋으로 미세조정한 인공신경망을 사용해 사용자와 자연스럽게 대화 할 수 있는 가상인간을 구현하고, 해당 가상인간이 생성하는 문장의 감정값을 분석하여 이에 맞는 표정을 발화 중에 나타내는 시스템을 구현하여 사용자와 가상인간 간의 실시간 멀티모달 대화가 가능하게 하였다.
2차원 할당 문제는 다항시간 알고리즘이 알려지지 않은 NP-완전 문제이다. 본 논문은 위치간 거리가 일정하지 않은 랜덤형 2차원 할당 문제의 최적 해를 O(n2) 수행 복잡도로 찾을 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 위치 행렬 L에서의 최소 거리 합 위치 li와 시설 행렬 F에서의 최대 물동량 시설 fj를 M={(li,fj)}으로 매치키시고, M을 기준으로 최소 거리 합 li와 시설 행렬 F에서의 최대 물동량 시설 fj의 매칭 쌍 (li,fj)을 점진적으로 증대시키는 전략을 수행하고, 위치별 거리와 시설별 물동량 상관관계를 최적으로 반영하기 위해 시설들을 교환하는 전략을 적용하였다. 실험 데이터에 적용한 결과, 제안 알고리즘은 O(n2) 의 다항시간 알고리즘임에도 불구하고 메타휴리스틱 방법의 일종인 유전자 알고리즘의 해를 개선할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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