• 정보보호학회지
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• 제32권5호
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• pp.45-51
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• 2022

소프트웨어의 개발에서 오픈소스 소프트웨어(Open Source Software, 이하 OSS)의 사용이 급증하고있다. 이애에 많은 OSS의 재사용 및 OSS간 재사용으로 인하여 OSS의 신규 취약점 대응 및 관리가 어려워지고 있다. 따라서 본 논문에서는 인공지능을 이용하여 OSS 프로젝트의 구조적 정보를 활용하여 여러 가지 OSS 재사용 기법에 대응하는 개선된 OSS 재사용 탐지(OSS Cloning Detection, OCD) 기술을 제안하고 그 성능을 평가한다.

• 대한영상의학회지
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• 제83권3호
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• pp.473-485
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• 2022

현대사회가 점차 고령화 사회가 됨에 따라 퇴행성 뇌질환의 발병률이 증가하고 있으며, 이러한 퇴행성 뇌질환에 관한 많은 연구들이 이루어지고 있다. 퇴행성 뇌질환의 진단에서 영상분석은 영상표지자로서 중요한 역할을 하고 있다. 영상분석에서 객관적이고 일관성 있는 평가는 퇴행성 뇌질환의 조기 진단 및 정확한 진단에 중요하다. 이에 다양한 퇴행성 뇌질환과 관련한 영상연구에 자기공명영상(이하 MRI)을 이용한 인공지능이 조기 진단과 최적의 치료 방향 계획 및 결정에 도움이 될 가능성을 보여주었다. 특히 MRI 기반의 뇌용적 측정과 분획화 및 특성을 포착하는 인공지능 소프트웨어들이 개발되고 연구되기 시작했다. 본 고찰에서는 우리나라에서 퇴행성 뇌질환과 관련하여 사용되고 있는 인공지능 소프트웨어의 현재 상황과 향후 인공지능 소프트웨어의 퇴행성 뇌질환 연구에의 활용, 그리고 인공지능 소프트웨어의 한계에 대해서 다루고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.97-99
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• 2023

소프트웨어를 개발하거나 실행하는 환경은 매우 다양하다. 최근에 혁신을 이끌고 있는 인공지능 모델은 오픈소스 프로젝트룰 통해 공개되는 코드나 라이브러리를 활용하여 구현하는 경우가 많다. 하지만 실행을 위한 환경 설치 과정이 쉽지 않고, 데이터 혹은 기학습된 모델 사이즈가 대용량일 경우에는 로컬 컴퓨터에서 실행하는 것이 불가능한 경우도 발생하고, 동료와 작업을 공유하거나 수동 배포의 어려움 등 다양한 문제에 직면한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 소프트웨어가 유연하게 동작할 수 있도록 효율적인 리소스를 관리할 수 있는 컨테이너 기술을 많이 활용한다. 이 기술을 활용하는 이유는 AI 모델이 시스템에 관계없이 정확히 동일하게 재현될 수 있도록 하기 위함이다. 본 연구에서는 인공지능 모델 개발과 관련하여 코드가 실행되는 환경을 편리하게 관리하기 위하여 소프트웨어를 컨테이너화하여 배포할 수 있는 기능을 제공하는 연구소프트웨어 개발 통합 프레임워크를 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.597-598
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• 2023

본 논문에서는 상용 소프트웨어나 웹, 앱, 클라우드 서비스 등 다양한 IT 서비스에서 취약점이 발생하는 근본적인 원인을 알아보고 그에 대한 효과적이고 미래지향적인 대응 방안을 제안한다. 이 대응 방안은 공개된 취약점들을 학습한 인공지능 모듈을 기존의 개발환경에 도입하는 것을 통해 개발 중인 서비스의 설계 문제에 대해 즉각적인 피드백을 줌으로서 작업 효율을 높이고 피드백한 취약점의 위험도를 함께 알려줌으로 혹여 미흡했을 수 있는 개발자의 기존 보안 의식 수준을 높여서 IT 시장에 전체적으로 긍정적인 영향을 끼칠 수 있을 것이라 보여진다. 이 과정을 통해 IT 보안 관점에서 인공지능의 양면성을 바라보고 점점 발전해 가는 인공지능 기술 앞에 우리가 각추어야할 자세를 제안하고자 한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.349-354
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• 2021

본 연구에서는 2022년 개정 교육과정에서 소프트웨어와 인공지능 교육이 필수화되어 각 교과에서 인공지능과 융합할 수 있는 교육 모형을 제안한다. 제안한 인공지능 융합 교육 모형은 교과 내용(성취기준+주제)을 한 축으로 한다. 두 번째 축은 인공지능 도구이고, 세 번째 축은 인공지능 기술이고, 네 번째 축은 생활 속 적용 데이터이다. 인공지능을 각 교과에 적용하기 위해서 각 교과의 성취기준과 교과 내용에 인공지능 도구, 인공지능 기술, 생활 속 데이터 적용을 하여야 한다. 이렇게 성취기준과 교과 내용을 구성하면 각 교과와의 융합이 잘 된다고 볼 수 있다. 따라서 성취기준과 주제별로 교과서를 구성할 때에 인공지능 도구, 인공지능 기술, 생활속 데이터를 추가하는 것이 필요하다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.449-457
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• 2021

교육부는 최근 2025년부터 초중고에 인공지능교육을 도입한다고 발표하였고 언론에서는 인공지능교육 도입에 대한 우려를 나타내는 기사들을 내보내고 있다. 본 연구에서는 초등학교에서 실제 인공지능교육을 담당할 교사를 대상으로 인공지능교육 도입에 대한 인식을 분석하는데 주안점을 두고 소프트웨어와 관련된 학습경험이 많은 교사와 학습경험이 적은 교사로 구분하여 조사하였다. 분석결과, 학습경험이 많은 교사는 인공지능교육 도입에 100% 찬성의 입장을 나타내었고 학습경험이 적은 교사는 80%가 긍정적 의사를 나타내었다. 학습경험이 적은 교사의 20%가 반대하는 원인 중에는 현재의 실과 교과에 포함된 소프트웨어 단원으로도 충분하다가 높은 비율로 나타났다. 학습경험이 많은 교사와 학습경험이 적은 교사 모두 적절한 교육시기로 5-6학년을 가장 많이 선택했고 교육시수는 주당 1시간을 가장 적절한 시수로 보았다. 교과 구성 형식은 학습경험이 많은 교사의 75%가 소프트웨어교육을 독립교과로 하고 그 안에 인공지능교육을 포함시키는 방안을 선택하였고 학습경험이 적은 교사의 54%가 인공지능교육을 독립교과로 하거나 소프트웨어교육을 독립교과로 하고 인공지능교육을 그 안에 포함시키는 방안을 선택하였다. 교육내용의 선호도는 인공지능 프로그래밍 기초, 인공지능 개념 원리, 인공지능 윤리 순으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.203-204
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• 2020

챗봇이란 인공지능 기반으로 인간과 대화하는 로봇을 일컬으며, 요청과 응답구조로 운영되는 인공지능 프로그램을 말한다. 챗봇은 사용자와 상호작용하기 위해 대화형 인터페이스를 사용하는 소프트웨어로 기존 사용자의 언어를 이해하고 학습하여 인간이 대화하듯이 대화를 하도록 설계되어있다. 챗봇을 사용하는 회사는 인건비를 줄이고 빅데이터를 기반으로 전문적이고 정확한 답변을 제공할 수 있어 활용 효율성이 높은 편이다. 그러나 회사가 챗봇을 적극적으로 도입하고 사용자에게 긍정적인 영향을 줄 것이라는 기대와 달리 사용자는 챗봇을 계속 사용하지 않고있다. 따라서 본 논문은 챗봇 서비스의 지속사용의도에 영향을 미치는 요인들을 파악하고자 한다. 특히 인공지능 특성이 챗봇 서비스 지속적 사용의도에 미치는 영향을 연구한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.391-395
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• 2004

본 논문은 맞춤형 신발제작을 위하여 맞춤형 신발에 필요한 화형제작용 데이터를 위한 3차원 측정 장치를 통해 획득한 발의 형상을 인공지능 기법을 기반으로 하는 최적화된 형상을 복원하는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구를 위해 개발된 시스템은 PC를 기반으로 하는 기존의 3차원측정 방식을 이용하여 상, 하, 좌, 우로 각각 장착된 8대의 CCD 카메라와 4대의 레이져를 통해 화형 및 발의 형상 데이터를 획득한다 획득된 데이터들은 인공지능 기법을 이용한 영상처리 알고리즘으로 처리되며, 처리 결과는 기존의 지능 기법을 도입하지 않은 시스템에 비해 노이즈제거 특성이 향상되었고, 후처리과정을 간소화 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 3차원 측정을 위해 기구적인 부분과 하드웨어적인 부분의 시스템을 구성하고, 데이터 처리용 소프트웨어에서 입력영상의 전처리 과정 중 영상의 이진화 단계에서 임계값을 결정하기 위하여 간단한 신경망을 사용하였으며, 이에 대한 결과를 제시하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.241-242
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• 2023

본 논문에서는 딥러닝 소리 인식을 이용하여 실내에서 발생할 수 있는 다양한 소리를 시각적인 정보로 제공해주는 스마트허브 시스템을 제안한다. 인공지능 모델은 2D-CNN 구조를 활용하여 학습을 진행하였고, 스마트허브 하드웨어는 라즈베리파이를 이용하여 구현하였다. 제안된 시스템은 청각장애인을 위해 설계된 다양한 청각 정보를 시각 정보로 전달하는 다양한 제품을 하나로 대체할 수 있을 뿐만 아니라, 설치 및 운반이 간편하여 누구나 사용하기 쉬워서 활용도가 높을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.243-246
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• 2020

스마트 홈 시스템은 앞으로도 계속 기술의 발전과 수요가 증가하는 블루오션 시장이다. IT 시장의 주목을 받는 아이템을 다룬 만큼 이 작품이 높은 발전 가치와 시장성을 보유하고 있다고 볼 수 있다. 스마트 홈 시스템 구축을 통해 개인에게 최적화 된 라이프 스타일을 구축하고, 더 나아가 개인에게 맞는 환경을 설정하여 맞춤 라이프 연계 서비스를 제공한다. 더 나아가 주목받는 이슈인 인공지능 기술을 사용하여 스마트 기기들에 대한 지능형 제어 및 효율적인 관리가 가능하도록 한다. 게이트웨이 서버에 에어컨, 공기청정기 등 우리 실생활과 밀접한 기기들에 연결함으로써 기존의 기기들에 비해 중요한 기기들을 더 높은 빈도로 관리할 수 있다. 이 프로젝트는 스마트 홈의 기본이 되는 통합 제어시스템과 이를 위한 IoT 허브 시스템의 하드웨어를 모두 개발한 프로젝트로써 게이트웨이 서버로 대표 되는 하드웨어를 통해 스마트 기기의 상태를 모니터링 하다가, 특정 센서값을 받으면 액션을 취해줌으로써 스마트기기를 제어할 수 있다. 그리고 이들과 관련하여 IoT 기반의 다양한 기기들을 표준화 제어하기 위한 제어 시스템을 구축하고 이를 위한 소프트웨어도 함께 개발했다.