• The Journal of Society for e-Business Studies
• /
• v.24 no.3
• /
• pp.87-98
• /
• 2019

As artificial intelligence is actively studied, it is being applied to various fields such as image, video and natural language processing. The natural language processing, in particular, is being studied to enable computers to understand the languages spoken and spoken by people and is considered one of the most important areas in artificial intelligence technology. In natural language processing, it is a complex, but important to make computers learn to understand a person's common sense and generate results based on the person's common sense. Knowledge graphs, which are linked using the relationship of words, have the advantage of being able to learn common sense easily from computers. However, the existing knowledge graphs are organized only by focusing on specific languages and fields and have limitations that cannot respond to neologisms. In this paper, we propose an intelligent chatbotsystem that collects and analyzed data in real time to build an automatically scalable knowledge graph and utilizes it as the base data. In particular, the fine-tuned BERT-based for relation extraction is to be applied to auto-growing graph to improve performance. And, we have developed a chatbot that can learn human common sense using auto-growing knowledge graph, it verifies the availability and performance of the knowledge graph.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
• /
• v.10 no.1
• /
• pp.517-524
• /
• 2024

Generative AI, exemplified by models like ChatGPT, has revolutionized human-machine interactions in the 21st century. As these advancements permeate various sectors, their intersection with the arts is both promising and challenging. Despite the arts' historical resistance to AI replacement, recent developments have sparked active research in AI's role in artistry. This study delves into the potential of AI in visual arts education, highlighting the necessity of swift adaptation amidst the Fourth Industrial Revolution. This research, conducted at a 4-year global higher education institution located in Gyeongbuk, involved 70 participants who took part in a creative convergence module course project. The study aimed to examine the influence of AI collaboration in visual arts, analyzing distinctions across majors, grades, and genders. The results indicate that creative activities with AI positively influence students' creativity and digital media literacy. Based on these findings, there is a need to further develop effective educational strategies and directions that incorporate AI.

• Smart Media Journal
• /
• v.11 no.11
• /
• pp.32-39
• /
• 2022

As IoT applications that provide AI services increase, various hardware and software that support autonomous learning and inference are being developed. However, as the characteristics and constraints of each hardware increase difficulties in developing IoT applications, the development of an integrated platform is required. In this paper, we propose a tool for automatically generating components based on artificial neural networks and spiking neural networks as well as IoT technologies to be compatible with open platforms. The proposed component automatic generation tool supports the creation of components considering the characteristics of various hardware devices through the virtual component layer of IoT and AI and enables automatic application to open platforms.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2019.10a
• /
• pp.288-290
• /
• 2019

해가 갈수록 스마트홈을 구성하는 다양한 IoT 상품들이 출시되고 있고 이것들을 통합 관제하기 위한 IoT 허브(gateway) 등의 제어 장치들이 필요해 지고 있다. 구글의 'Google home', 아마존의 'Echo' 등이 대표적이다. 그러나 이러한 제어 장치들은 클라우드 기반으로 동작되기 때문에 비용이 발생하고 개인으로부터 생성되는 민감한 개인 데이터들의 보관방법에 대한 다양한 문제들을 내포하고 있다. 본 연구팀은 독립형 스마트 IoT 허브 개발을 통해 개인정보를 보호하고 다양한 IoT 단말기들을 손쉽고 간편하게 제어하고자 하였다. 그리고 IoT 단말기와 연결된 센서의 실시간 모니터링 및 분석을 인공지능 기술인 강화 학습 기술을 이용해 구현할 수 있었다. 네트워크 끊김, 고장 등 IoT 단말기 들의 다양한 통신값을 분석하고 이를 기반으로 안정적이고 효율적인 제어를 가능할 수 있게 되었다. IoT 단말기는 아두이노를 이용했으며 스마트 IoT 허브는 라즈베리 파이로 구현해 개인정보를 보다 안전하게 보호하고 다양한 IoT 단말기를 모니터링 하고 제어할 수 있는 독립형 IoT 허브를 설계하고 구현할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• fall
• /
• pp.283-286
• /
• 2021

4차 산업혁명을 맞이해 최근 산업 및 기술 영역에서는 인공지능을 이용한 생산력 향상, 자동화 등 딥러닝의 보편화가 빠르게 진행되고 있다. 또한, 딥러닝의 성능을 도출하기 위해서는 수많은 양의 학습용 데이터가 필요하며 그 데이터의 양은 딥러닝 모델의 성능과 정비례한다. 이에 본 작품은 최신형 영상처리 Library인 Albumentations를 이용하여 영상처리 알고리즘을 이용하여 이미지를 증강하고, 이미지 데이터 크롤링 기능을 통해 Web에서 영상 데이터를 수집을 자동화하며, Label Pix를 연동하여 수집한 데이터를 라벨링 한다. 더 나아가 라벨링 된 데이터의 증강까지 포함하여 다양한 증강 자동화를 한 인터페이스에 집적시켜 딥러닝 모델을 생성할 때 데이터 수집과 전처리를 수월하게 한다. 또한, Neural Net 기반의 AdaIN Transfer를 이용하여 이미지를 개별적으로 학습하지 않고 Real time으로 이미지의 스타일을 옮겨올 수 있도록 하여 그림 데이터의 부족 현상을 해결한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2022.06a
• /
• pp.244-245
• /
• 2022

최근에는 우수한 성능의 딥러닝 기술을 활용한 장비와 프로그램이 개발되고 있으나 기술의 특성상 모든 환경에서 우수한 성능을 보여주지 못하고 고 사양의 서버와 같은 환경에서의 성능만을 보장하고 있다. 따라서 이에 대한 개선으로 엣지 디바이스 독립적으로 혹은 클라우드 의존과 인터넷 연결을 최소화 할 수 있는 엣지 컴퓨팅 기술이 제안되고 있으며 경량 내장형 시스템에 적합한 인공지능 기술의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 객체검출 모델을 적은 연산과 효율적인 구조로 설계하고 생성된 모델을 임베디드 보드에서 원활하게 실행할 수 있도록 중립 모델로 변환하고 경량화 하는 방법에 대해 소개한다. Qualcomm snapdragon 프로세서가 갖춰진 임베디드 보드를 목표로 하였고 편의를 위해 SNPE(snapdragon neural processing engine) SDK를 이용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과 변환된 중립모델이 기존 모델과 비교하여 압축된 모델 크기 대비 미미한 성능 저하가 발생함을 확인할 수 있었다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• v.21 no.5
• /
• pp.203-208
• /
• 2021

At the manufacturing site, workers have been operating by inputting materials into the manufacturing process and leaving input records according to the work instructions, but product LOT tracking has been not possible due to many omissions. Recently, it is being carried out as a system to automatically input materials using RFID-Tag. In particular, the initial automatic recognition rate was good at 97 percent by automatically generating input information through RACK (TAG) ID and RACK input time analysis, but the automatic recognition rate continues to decrease due to multi-material RACK, TAG loss, and new product input issues. It is expected that it will contribute to increasing speed and yield (normal product ratio) in the overall production process by improving automatic recognition rate and real-time monitoring through the establishment of artificial intelligent smart factory datasets.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.26 no.11
• /
• pp.33-40
• /
• 2021

Due to advanced complex strategies, the complexity of information that a commander must analyze is increasing. An intelligent service that can analyze battlefield is needed for the commander's timely judgment. This service consists of extracting knowledge from battlefield information, building a knowledge base, and analyzing the battlefield information from the knowledge base. This paper extract information similar to an input query by embedding the knowledge base built in the 2^nd step. The transformation model is needed to generate the embedded knowledge base and uses the random-walk algorithm. The transformed information is embedding using Word2Vec, and Similar information is extracted through cosine similarity. In this paper, 980 sentences are generated from the open knowledge base and embedded as a 100-dimensional vector and it was confirmed that similar entities were extracted through cosine similarity.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.29 no.2
• /
• pp.21-30
• /
• 2024

This research aims to design a system capable of generating real web pages based on deep learning and big data, in three stages. First, a classification system was established based on the industry type and functionality of e-commerce websites. Second, the types of components of web pages were systematically categorized. Third, the entire web page auto-generation system, applicable for deep learning, was designed. By re-engineering the deep learning model, which was trained with actual industrial data, to analyze and automatically generate existing websites, a directly usable solution for the field was proposed. This research is expected to contribute technically and policy-wise to the field of generative AI-based complete website creation and industrial sectors.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2023.10a
• /
• pp.179-184
• /
• 2023

본 연구는 우울감을 느끼거나 대화 상대 부재로 어려움을 겪는 사용자와 정서 교감형 시스템간의 대화로 구성된 한국어 데이터 셋을 구축하고 이때 시스템이 사용할 수 있는 효과적인 응대 전략을 제안하는데 목적이 있다. 데이터셋은 사용자와 시스템 간의 대화 쌍을 기본 단위로 하며, 사용자의 7가지 기본 감정(행복, 슬픔, 공포, 놀람, 분노, 혐오, 중립)과 시스템의 4가지 응대 전략(명료화, 공감적 응대, 제안, 페르소나)에 따라 주석이 된다. 이 중, 공감적 응대 전략은 10가지 독특한 반응 유형(수용적 경청, 후행 발화 요청, 승인/동의, 비승인/재고 요청, 놀람, 격려, 느낌 표시, 상대 발화 반복, 인사, 의견 제시) 및 4가지 후행 발화 요청 유형(무엇, 왜, 어떻게, 그밖에)을 포함하는 구조로 구체화되었다. 이러한 주석은 시스템이 사용자의 다양한 감정을 식별하고 적절한 공감 수준을 나타내는 응답을 생성하는 데 있어 연구적인 의의가 있으며, 필요시 사용자가 부정적 감정을 극복할 수 있는 활동을 제안하는 데 도움을 줄 수 있다는 점에서 실제적인 의의가 있다.