• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.13-14
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• 2023

뇌의 전기적 신경활동을 측정하는 뇌전도(EEG)는 저렴하게 취득할 수 있고 높은 시간 해상도를 갖는 반면 공간적 정보를 제공하지는 않는다. 기능적 자기공명영상(fMRI)은 혈류변화를 감지하여 뇌활동을 측정하는 방식으로서 높은 공간 분해능을 갖지만 고가의 비용과 설비를 요구한다. 최근 저렴하게 취득할 수 있는 EEG 데이터로부터 딥러닝을 사용하여 fMRI 합성영상을 생성하는 기술이 제안되었지만, 저주파수 대역에서 EEG와 fMRI 간의 뇌과학적 상관관계를 반영하지는 않는다. 본 연구에서는 휴식상태에서 취득된 EEG 데이터를 스펙트로그램으로 변환한 후 저주파수 특성을 사용하여 fMRI 합성영상을 생성하는 U-net 기반의 크로스 모달리티 변환 모델의 실현가능성을 평가하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.226-228
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• 2002

최근 진화 알고리즘을 이용하여 건축, 예술. 항공 기계 분야의 제품을 설계하려는 시도가 다양하게 이루어지고 있으며, Digenetics는 진화 체커 프로그램을 컴퓨터 전시회에서 공개하고 판매에 들어갔다 게임은 상업적으로도 가치가 높은 소프트웨어 산업분야의 중요한 영역이고, 인공지능 분야의 중요한 연구대상이다. 반면, 다양한 전문지식과 고속의 하드웨어만을 이용한 인공지능 구현의 한계로 인해 상업화되는데 어려움이 있었다. 진화 알고리즘은 개체의 우수성을 평가할 수 있는 방법만으로도 훌륭한 게임 플레이어를 생성해 낼 수 있어 많은 관심을 끌고 있다. 본 논문에서는 종분화의 일종인 크라우딩 알고리즘을 이용하여 다양한 체커 전략을 생성한 후 결합을 통해 일반 유전자 알고리즘을 이용한 전략에 비해 높은 성능을 냈다.

• 산업융합연구
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• 제16권1호
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• pp.35-40
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• 2018

절차적 생성(Procedural Generation) 알고리즘은 일련의 규칙을 반복적으로 수행하여 게임에 활용되는 콘텐츠를 자동으로 생성하는 알고리즘이다. 게임의 규모와 함께 게임 내에 활용되는 콘텐츠의 양이 늘어나기 때문에 콘텐츠 제작에 많은 시간이 소요된다. 이에 따라 절차적 생성과 같은 게임 인공지능을 이용해 게임의 콘텐츠를 자동으로 생성하는 인공지능 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 절차적 생성을 이용해 3차원 게임 맵을 제작하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 노이즈가 점진적으로 변화되는 펄린 노이즈(Perlin-Noise)를 활용하여 경로가 자연스럽게 연결되는 2차원 등고선을 생성한다. 생성된 2차원 등고선을 바탕으로 3차원의 높이 맵(Height-Map)을 제작한다. 생성된 높이 맵은 맵의 형태가 이질적이지 않고, 수작업으로 제작한 게임월드와 마찬가지로 플레이어가 모든 구간을 돌아다닐 수 있게 제작된 것을 확인하였다. 향후에는 알고리즘의 성능을 향상시켜 실제 게임에 적용할 것이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.299-300
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• 2021

비대면 시대로 인한 화상 회의의 중요성이 높아졌다. 하지만 현재까지도 회의기록의 문서화 작업은 수작업으로 이루어지고 있어 시간과 인적자원이 많이 소모되고 있다. 본 논문은 기존 수작업으로 진행되는 회의 문서화 과정의 문제점을 개선하고자 한국어 키워드 추출을 활용한 인공지능 회의록 자동 생성 시스템을 제안한다. 회의 음성 파일을 기반으로 STT 기술을 활용한 회의 전문을 자동 생성하고 전문에 KR-WordRank 알고리즘을 적용해 키워드를 추출, Summary API를 사용하여 요약본을 생성한다. 최종 결과로 회의 전문과 키워드, 요약본이 담긴 PDF 형식의 회의록을 사용자에게 제공하여, 수기 회의록 작성 시 들이는 시간적, 인적 비용 절감을 돕는다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2007년도 하계학술대회
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• pp.71-75
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• 2007

오늘날 지능형 교수 시스템은 과거와는 달리 전문영역 지식, 학습자 지식과 융통적인 개별 학습과 개인교수를 지원하기 위한 교수 전략에 대한 지식이 사용되고 있다. 학습자들이 배웠던 내용이 무엇인지를 설명하고 가르칠 도메인 지식을 전문영역 지식으로 표현한다. 교수법 모듈은 학습을 제어하거나 가르치기 위한 모든 결정을 한다. 학생 모형은 학습자의 지식을 기술하고 학습자 개개인에 대한 특정한 정보를 저장한다. 본 논문에서는 지능형 교수 시스템의 구성 요소인 학습자 모형의 지식을 기존의 인공지능에서의 지식 표현 기법인 생성 시스템의 절차 지식을 온톨로지를 사용하여 설계하였다.

• 정보보호학회지
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• 제34권4호
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• pp.45-53
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• 2024

최근 생성형 인공지능, 메타버스 기반의 신규 ICT 서비스가 도입되면서 이러한 서비스에서 발생할 수 있는 프라이버시 위험의 적절한 관리는 매우 중요하게 부각되고 있다. 특히 챗GPT를 시작으로 한 생성형 인공지능의 급격한 발전과 활용은 데이터 수집, 처리, 분석 과정에서 개인정보보호에 대한 우려를 가중시킨다. 이와 관련하여 개인정보보호 국제표준은 국가나 조직의 관행과 기술을 글로벌 차원의 표준으로 개발하여 상호 연동이 가능한 서비스를 제공함으로써, 제품이나 서비스의 경쟁력을 강화 하는데 활용될 수 있다. 개인정보보호 국제 표준화를 주도적으로 추진하고 있는 대표적인 국제 표준화 그룹으로는 국제표준화위원회/전기위원회 합동위원회 1/서브위원회 27/작업그룹 5 (ISO/IEC JTC 1/SC 27/WG 5)가있으며, 독일 쾨테대학의 카이 라넨버그(Kai Rannenberg) 교수가 이 그룹의 의장을 맡고 있다. 본 고에서는 2024년4월 SC 27/WG 5 회의를 중심으로 개발 및 채택된 개인정보보호 국제표준과 동향을 살펴보고, 이와 관련된 주요 이슈와 표준화 대응 방안을 제시한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.497-497
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• 2018

복잡한 기상조건 하에서 강우의 예측은 수문 기상 분야에서 필수적인 과정이라 할 수 있다. 특히 월 단위의 강우 예측은 장기적인 수자원 관리 및 계획 수립 시 매우 중요한 기준이 되기 때문에 보다 정확하고 신뢰도 있는 예측을 필요로 하고 있다. 이를 위해 전 지구적 기후 변동의 양상을 수치화 하여 나타낼 수 있는 기상인자의 활용이 활발해지고 있으며 다양한 모형을 기반으로 한 강우 예측이 수행되고 있다. 최근에는 인공지능 기법을 활용한 인공신경망 모형의 적용이 활발해짐에 따라 높은 예측력을 바탕으로 강우 예측에 대한 연구가 이루어지고 있지만 초기 가중치의 무작위성 또는 과적합으로 인한 문제도 함께 나타나고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모형의 활용성을 높이고 신뢰성을 확보하기 위한 강우 예측을 수행하고자 하였다. 이를 위해 다양한 기상인자를 활용하여 인공신경망 모형을 위한 정보를 구축하고 인공신경망 모형을 통해 생성되는 결과로부터 단일 예측이 아닌 앙상블 예측을 활용함으로써 강우 앙상블을 생성하고 조합하였다. 그 결과 인공신경망 모형을 통한 단일 예측보다 앙상블을 통한 예측으로 안정적이고 정확한 예측 결과를 산정할 수 있었으며 기존에 인공신경망 모형을 통한 예측의 문제점을 보완할 수 있었다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.271-280
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• 1999

인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다. 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고요한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미있는 정보로 변환시켜줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망의 모형결합을 통해 기존연구과는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이브릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다. 기존의 주기분할방법론은 모형개발자입장에서 여러 가지 통계기준치중에서 최적의 기준치를 합리적으로 선택해야 하는 문제가 추가적으로 발생하며, 본 연구에서는 이상의 제반 문제들을 개선시키기 위해 통합방법론으로서 기존의 인공신경망모형을 구조적으로 확장시켰다. 이 모형에서 기존의 입력층 이전단계에 새로운 층이 정의된다. 이렇게 해서 생성된 새로운 통합모형은 기존모형에서 생성되는 기본적인 학습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실증사례 분석결과는 일일 환율예측문제를 적용하였을 경우, 기존의 방법론보다 더 나운 예측성과를 타나내었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.685-688
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• 2020

안면 인식은 Face ID를 비롯하여 미아 찾기, 범죄자 추적 등의 분야에 도입되고 있다. 안면 인식은 최근 딥러닝을 통해 인식률이 향상되었으나, 측면에서의 인식률은 정면에 비해 특징 추출이 어려우므로 비교적 낮다. 이런 문제는 해당 인물의 정면이 없고 측면만 존재할 경우 안면 인식을 통한 신원확인이 어려워 단점으로 작용될 수 있다. 본 논문에서는 측면 이미지를 바탕으로 정면을 생성함으로써 안면 인식을 적용할 수 있는 상황을 확장하는 인공지능 기반의 안면 정면화 모델을 구현한다. 모델의 안면 특징 추출을 위해 VGG-Face를 사용하며 특징 추출에서 생길 수 있는 정보 손실을 막기 위해 U-Net 구조를 사용한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.85-88
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• 2023

미국 콜로라도주 박람회 미술전에서 신인 디지털 아티스트 부문에서 1위를 차지한 게임 디자이너인 제이슨 앨런의 작품 스페이스오페라 극장'이 AI Image generator Midjourney를 활용해서 완성된 작품이라는 것이 알려지면서 창작과 예술 분야에 AI 활용이라는 논쟁이 가속화되고 있다. 창작과 예술을 돕는 탁월한 기능을 가진 툴로 바라보거나 창작과 예술 활동에 아이디어를 제공하고 작품을 구체화하는 과정의 조력자로 환영하는 입장과 예술가의 작품을 허가 없이 훔쳐서 만들어 낸 이미지일 뿐이라는 이상도 이하도 아니며 도덕적으로 허락되어서는 안되다는 입장이 크게 충돌하고 있다. 하루가 다르게 빠르게 발전하고 있는 주요 AI Image generator를 살펴보고 창작과 예술 분야에 AI 활용은 어떤 변화를 가져올지, AI 활용의 긍정적인 측면을 예측하고 연구해 보고자 한다.