• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.47-50
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• 2023

본 논문에서는 딥러닝 CNN 알고리즘을 이용하여 사람의 얼굴 이미지를 학습한 다음 나이와 성별을 예측하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 개개인 마다 각기 다른 외형적 특성을 고려하여 이를 분석한 다음 이에 맞는 헤어 스타일, 옷차림을 추천할 수 있다. 해당 기술을 활용하여 메타버스 아바타 생성에 사용자의 얼굴과 같은 신체적 특성을 고려할 수 있다. 향후에는 신체 전체를 이미지화하여 보다 더 다양한 정보를 인식할 수 있도록 연구를 진행할 것이다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.654-664
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• 2022

실감 콘텐츠는 COVID-19 팬데믹으로 인한 관심과 더불어 확장현실, 인공지능, 포토그래메트리 기술과 융합을 통해 공간적 한계를 극복하며 엔터테인먼트, 미디어, 공연, 전시 등 콘텐츠 시장에서 새로운 패러다임을 제시하며 수요 역시 증가하고 있다. 하지만 실감 콘텐츠가 대중들에게 지속된 관심을 가지기 위해서는 기술적 신선함보다 콘텐츠에 대한 몰입도를 높일 수 있는 스토리텔링 방법 연구가 필요하다는 것을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서는 인공지능 및 포토그래메트리 기술을 활용한 실감 콘텐츠 스토리텔링 방법을 제안한다. 제안된 스토리텔링 방법은 대화형 가상존재와 참여자가 대화를 통한 상호작용으로 콘텐츠 스토리를 생성하는 것이다. 이에 관객 주도적 참여를 통해 콘텐츠 몰입도를 높일 수 있다. 본 연구는 가속화되는 실감 콘텐츠 시장에서 콘텐츠 제작자들에게 제안된 인공지능 기술이 활용된 가상존재를 통한 스토리텔링 방법론으로 효율적인 콘텐츠 제작에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다. 또한 콘텐츠 제작에 있어 인공지능 및 포토그래메트리 기술을 활용한 실감 콘텐츠 제작 파이프라인 정립에 기여할 것이라고 생각한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.44-46
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• 2022

인공지능을 사용하는 다양한 객체 인식은 기본적으로 평면적인 결과를 보여준다. 물체를 분류하거나 이미지상에 있는 객체가 무엇인지를 확인하는 것을 기초로 한다. 하지만, 원래의 물체는 평면이 아닌 입체적 형태를 가지고 있으며 이미지에서 단순 결과만을 얻기 위한 인식은 상관없지만, 다양한 분야에 활용한다면 부족한 정보가 많다. 본 논문에서는 GAN 알고리즘을 기반으로 한 이미지 생성과 관련하여 중간 결과를 생성하는 Layer의 특성을 활용하여 물체의 다방면의 데이터 생성 방법과 그것이 유의미한지를 확인한다. 기존의 다방면 데이터를 생성하기 위한 하드웨어 및 수집과정에서의 문제점을 일부 해결하고, 몇몇 제한적인 객체에서의 데이터 생성 후 활용이 가능함을 확인한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.35-39
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• 2018

챗봇은 사람과 기계가 자연어로 된 대화를 주고받는 시스템이다. 최근 대화형 인공지능 비서 시스템이 상용화되면서 일반적인 대화와 질의응답을 함께 처리해야할 필요성이 늘어나고 있다. 본 논문에서는 기계독해 기반 질의응답과 Transformer 기반 자연어 생성 모델을 함께 사용하여 하나의 모델에서 일반적인 대화와 질의응답을 함께 하는 기계독해 기반 질의응답 챗봇을 제안한다. 제안 모델은 기계독해 모델에 일반대화를 판단하는 옵션을 추가하여 기계독해를 하면서 자체적으로 문장을 분류하고, 기계독해 결과를 통해 자연어로 된 문장을 생성한다. 실험 결과 일반적인 대화 문장과 질의를 높은 성능으로 구별하면서 기계독해의 성능은 유지하였고 자연어 생성에서도 분류에 맞는 응답을 생성하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.168-171
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• 2020

초저지연성을 요구하는 5G 네트워크 환경에서 기기의 핸드오버를 능동적으로 조절하는 시스템의 중요성이 대두되고 있으며, 특히 핸드오버 시 기기의 이동성을 예측하는 것은 필수적이다. 딥러닝 모델의 일종인 생성적 적대 신경망은 두 신경망 사이의 경쟁 구도를 이용하여 두 신경망의 성능을 모두 높이는 목적으로 사용된다. 본 논문에서는 주로 데이터 생성 모델로 사용되는 생성적 적대 신경망을 이용하여 무선 네트워크 환경에서 기기의 이동성을 예측하는 시스템을 개발하였다. 이를 통해 실제 모바일 네트워크 환경에 적용되었을 경우 핸드오버 속도를 높이도록 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.283-284
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• 2023

자율주행 경진대회에서 학생들의 장애물 후에 경로를 생성 능력을 검정하는 라바콘 추종 종목은 중요한 항목 중의 하나이다. 라바콘의 위치를 알기 위해서는 라이다 센서가 필요하다. 실내의 경우 저가의 2D 라이다 센서를 사용하여 콘의 위치 검출이 가능하지만, 실외의 경우에는 고가의 3D 라이다 센서 또는 고가의 3차원 카메라가 필요하다. 이러한 고가의 기자재는 실습의 대중화에 걸림돌이 되고 있으므로, 1개의 카메라와 인공지능을 이용한 라이다 콘의 검출하는 방법을 개발하였고, 이를 활용하여 경로 생성 및 제어를 수행하였다. 그 결과 0.4m 이내의 정밀도로 콘의 위치 추정과 주행을 성공적으로 수행하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.99-105
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• 2023

4차 산업혁명 시대의 흐름에 발맞춰 형사사법 분야에서는 효율적인 법률서비스 제공을 위해 인공지능을 활용한 리걸테크(Legaltech)에 주목하고 있다. 본 논문은 국내 형사사법 분야의 리걸테크 활용 가능성을 증대시키기 위해 순환신경망(RNN)을 적용할 수 있는 범죄 예측 모델을 제시한다. 이를 위하여 판결문상 기술된 범죄사실에 기반하여 스크립트 분석기법 활용을 통해 범행 과정을 전·중·후 단계로 구분하였다. 또한, 각 시점에 따라 범죄의 수법과 증거 등을 수사 8하원칙이 가지는 문장 구성 요소와 한국어 품사 구성에 기반하여 객체·행위·환경으로 분류하였다. 이 연구에서 도출된 사건 요약 분석 틀은 특정 범죄 수법의 전형적인 패턴을 파악하기에 용이하며 상황적 범죄예방 전략을 수립하는데 기여할 수 있다. 나아가 이 연구의 결과는 향후 후속연구에서의 RNN모델 기반 범죄 상황 예측 데이터 생성 연구에 유용한 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.287-288
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• 2016

선박과 선박간의 사고 위험도를 예측하는 교통정보 생성 기술을 해상교통관제센터에 적용하기에는 위험도 정보의 정확성에 한계가 있다. 또한 대상 해역에 대한 교통 패턴을 파악하는 밀집도 및 혼잡도와 같은 교통정보 생성 기술은 위험 우선순위 선박을 도출하는 것이 불가능하다. 복잡한 교통 패턴을 보이는 해상교통관제 해역에서 위험 선박을 인지하여 관제사의 관제 업무를 지원하기 위해서는 새로운 접근이 필요하다. 본 연구에서는 관제대상해역의 교통 상황을 총체적으로 파악하고 위험 선박을 사전에 인지할 수 있는 교통정보 생성을 위해서 기계학습 기법을 검토하였으며, 기존의 인공지능 한계를 극복하기 위한 딥러닝 프레임워크 도입을 검토하였다. 해상교통관제센터의 이미지, 메시지, 음성 등 다양한 형태의 연속적 자료들을 통합하고 이를 토대로 총체적인 분석을 통해 관제 업무를 지원할 수 있는 교통 상황 인지 정보를 생성할 수 있을 것으로 파악되었다. 빅데이터 기반의 기계학습은 보다 의미 있는 상황 인지 정보를 생성할 수 있기 때문에 이를 위한 관제 센터의 각종 데이터 통합이 필요하다.

• 과학교육연구지
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• 제46권1호
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• pp.53-65
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• 2022

야외에서 이루어지는 과학 탐구학습은 이론적으로 학습한 내용의 구조화 및 적용에 긍정적 효과를 나타내며, 개방적인 사고를 유발함으로써 다양한 탐구활동의 경험을 유발한다. 또한 현장의 다양성과 특수성을 통해 제공되는 실제 경험은 학습자의 정의적 영역에도 긍정적으로 작용한다. 특히 경험적 학습의 맥락에서 생물에 대한 야외 학습프로그램은 실물 관찰 및 생태적 학습 경험의 제공 측면에서 필수적인 과정에 해당한다. 반면, 야외 탐구활동을 위해서는 전문적인 기본 소양과 해결되어야 하는 선행과제들이 존재하며, 이로 인해 실제 교육현장에서 잘 이루어지지 않는 실정이다. 따라서 이 연구에서는 야외 탐구와 관련된 전문소양을 보조할 수 있는 인공지능을 직접 학생들이 생성하고 활용하여 쉽고 빠르게 의사결정할 수 있으며, 다양한 식생 분포로 생태학적 가치를 지니고 있는 해안사구 식물을 탐구 대상으로 하는 야외 학습 프로그램을 개발하고자 하였다. 이를 위해 관련 문헌들을 고찰하여 활동 프로그램을 구성하였으며, 개발한 프로그램의 경험이 초등 과학영재 학생들에게 어떤 영향을 주는지 사례 적용을 통해 확인하였다. 활동 프로그램의 적용 결과 개발한 프로그램은 초등 과학영재 학생들의 동기수준, 과제집착력, 태도 변화에 긍정적인 영향을 줄 수 있었다. 결론적으로 인공지능을 활용하여 해안사구 식물을 탐구하는 야외 프로그램을 개발할 수 있었으며, 개발된 프로그램은 초등학생의 정의적 영역에 긍정적 효과를 제공할 수 있을 것이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.83-92
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• 2023

이 연구의 목적은 일반고등학교를 대상으로 빅데이터 기반의 인공지능을 활용한 창의교육 프로그램을 개발하고, 그 효과성을 알아보는 것이다. 연구의 목적을 달성하기 위해 일반계 고등학교 1학년 학생을 대상으로 빅데이터 기반 인공지능 교육프로그램을 개발하였고, 학교 현장 수업과 전문가를 통한 타당화 과정을 실시하였다. 고등학생들의 창의적 문제해결력 및 수업 만족도를 측정하기 위해 프로그램 적용 전·후에 창의적 문제해결력 검사를 실시하였고, 프로그램 후에는 수업 만족도 검사를 적용 및 분석하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 빅데이터 기반 인공지능 교육프로그램이 '실행', '여학생과 남학생의 차이'를 제외한 '문제발견 및 분석', '아이디어 생성', '실행계획', '설득과 소통', '혁신성향'의 독립표본 t 검정에서 고등학교 1학년 학생의 창의적 문제해결력 향상에 효과가 있는 것을 확인하였다. 둘째, 수업 후에 실시한 수업 만족도 검사에서 '만족도', '흥미도', '참여도', '지속성'의 평균은 3.56 ~ 3.92이며 전체 평균은 3.78로 나타났다. 따라서 이 연구에서 개발한 빅데이터 기반 인공지능 교육프로그램의 수업 효과가 있는 것을 확인하였다.