무인자율항체는 자동차, 선박, 잠수함과 같이 인간에 의해 직접 조종되는 유인항체에 인간의 역할을 대신할 수 있는 지능시스템을 배치하여 전체적 혹은 부분적으로 무인화한 이동체를 말한다. 무인자율항체에서 사용되는 소프트웨어는 인식, 사고, 행위와 같은 인간의 지적능력을 내포한 인공지능시스템이어야 한다. 자율무인잠수정, 자율운항선박과 같은 저속무인자율항체는 무인항공기나 무인차량과 같이 빠른 판단과 제어가 요구되는 지능제어시스템과는 다른 특성을 가진다. 저속무인자율항체에서 가장 주목되는 특성은 주위 환경 변화속도와 운항속도에 따른 긴박감의 차이이다. 고속자율항체에서는 제어시스템의 처리속도에, 저속자율항체에서는 제어시스템의 신뢰성에 비중을 둔다. 본 연구에서는 이와 같은 저속무인자율항체의 특성과 기능별 독립성 보장, 반응형 및 인식형 인공지능 기법의 융화 극대화에 촛점을 맞춘 RVC(Reactive Layer - Virtual World - Considerative Layer) 지능시스템 모델을 소개한다.
최근 기계공업에 있어서 컴퓨터 이용은, 메카트로닉스 및 CAC/CAM 등에서 볼 수 있듯이 급속히 진전되고 있다. 이와 더불어 생산 기술에 있어서도 소프트웨어의 비율이 중대함과 더불어, 그의 질적 향상 및 생산성 향상이 강력히 요망되고 있다. 이와 같이 소프트웨어의 중요성이 널리 인식 됨에도 불구하고, 생산시스템 전체를 통합적으로 취급할 수 있는 소프트웨어의 체계는 아직 확립되어 있지 않다. 금후 기계공업을 더욱 고도화 시키고, 국제경쟁력을 확보하기 위해서는 이의 연구개발을 한층 강력히 추진하지 않으면 안될 상황이다. 특히, 숙련공의 기술 및 Know-How에 의존 하는 일이 많은 연삭 가공분야에서는 이러한 전문가의 경험 및 연구로부터 얻은 지식을 컴퓨터의 지식베이스에 집어넣어 인공지능(AI) 기술 및 Expert System을 이용하여 문제를 해결하는 방법은 극히 유효하다고 볼 수 있다. 이에 연삭 작업 표준 설정의 연구의 발전적 연구로서, 최근 급 속히 연구 개발이 진행되고 있는 지식공학을 연삭가공분야에 응용하여, 지금까지 개발한 Siumlation 수법을 상호보강시켜 하나의 지식 처리 system을 구성하고자 한다.
랜섬웨어는 Ransom(몸값)과 Software(소프트웨어)의 합성어로, 데이터를 암호화하여 이를 인질로 금전을 요구하는 악성 프로그램이다. 블랙캣(BlackCat)과 같은 랜섬웨어가 스위스 항공 서비스 기업의 시스템을 마비시키는 공격을 시도하였으며, 이와 같은 랜섬웨어로 인한 피해는 지속적으로 발생하고 있다. 랜섬웨어에 의한 피해 감소 및 방지를 위하여, 다양한 랜섬웨어 탐지방안이 등장하였으며, 최근 행위 기반 침입탐지 시스템에 인공지능 기술을 결합하여 랜섬웨어를 탐지하는 방안이 연구되는 실정이다. 인공지능 기술은 딥러닝 및 하드웨어의 발전으로 데이터를 처리할 수 있는 범위가 넓어지면서, 다양한 분야와 접목하여 랜섬웨어 탐지를 위한 시스템에 적용되고 있지만, 국내는 국외만큼 활발하게 연구되지 않고 연구 개발 단계에 머물러 있다. 따라서 본 논문에서는 랜섬웨어에 감염된 파일에서 나타나는 특징 중 하나인 엔트로피를 데이터 분석에 활용함으로써, 랜섬웨어를 탐지하는 시스템을 제안하고 설계하였다.
무인자율항체는 자동차, 선박, 잠수함과 같이 인간에 의해 직접 조종되는 유인항체에 인간의 역할을 대신할 수 있는 지능시스템을 배치하여 전체적 혹은 부분적으로 무인화한 이동체를 말한다. 무인자율항체에서 사용되는 소프트웨어는 인식, 사고, 행위와 같은 인간의 지적능력을 내포한 인공지능시스템이어야 한다. 자율무인잠수정, 자율운항선박과 같은 저속무인자율항체는 무인항공기나 무인차량과 같이 빠른 판단과 제어가 요구되는 지능제어시스템과는 다른 특성을 가진다. 저속무인자율항체에서 가장 주목되는 특성은 주위 환경 변화속도와 운항속도에 따른 긴박감의 차이이다. 고속자율항체에서는 제어시스템의 처리속도에, 저속자율항체에서는 제어시스템의 신뢰성에 비중을 둔다. 본 연구에서는 이와 같은 저속무인자율항체의 특성과 기능별 독립성 보장, 반응형 및 인식형 인공지능 기법의 융화 극대화에 촛점을 맞춘 RVC(Reactive Layer-Virtual World-Congnitive Layer) 지능시스템 모델을 제안한다.
경량 인공지능 하드웨어는 다양한 문제의 해결을 위해 멀티모달 센서 데이터를 입력받아 특징 선택, 추출, 차원축소, 정규화 과정을 수행한 후 인공지능 엔진으로 예측 결과를 도출한다. 다양한 애플리케이션에서 높은 성능을 달성하기 위해서는 이러한 경량 인공지능 하드웨어의 초 매개변수와 전체적인 전처리 시스템의 구성을 데이터에 맞춰 최적화할 필요가 있다. 본 논문에서는 경량 인공지능 하드웨어의 효율적인 제어 및 최적화를 위한 통합 프레임워크를 제안한다. 제안된 통합 프레임워크는 데이터 전처리 및 뉴로모픽 기반 경량 인공지능 엔진을 유연하게 재구성할 수 있으며, 최적의 모델을 생성할 수 있다. 기능검증을 위해 손글씨 이미지 데이터 세트와 관성 센서 데이터 기반의 낙상 검출 데이터 세트를 사용하였으며, 실험 결과 제안하는 통합 프레임워크가 각각의 데이터 세트에서 90% 이상의 정확도를 갖는 최적의 모델을 생성함을 확인하였다.
최근 의료 현장에 인공지능 기술의 도입이 가속화 되고 있다. 특히, 의료영상 분석 분야의 관련된 기 시스템 및 소프트웨어의 패러다임을 변화시키고 있다. 본 연구는 인공지능 기술을 적용하기 위한 학습의료영상 구성을 제안하고 이를 기반으로 X-ray 영상 중 손부위에 적용하여 오른손과 왼손을 판별하는 응용에 적용하였다. 그리고 Deep Learning Algorithm의 CNN을 개선하여 개발한 Advanced GoogLeNet를 적용하여 97%이상의 정확도를 보였다. 본 연구를 통해 얻어진 인공지능에 적용하기 위한 학습데이터 셋 구성과 개선된 알고리즘은 다양한 의료영상분석에 적용하고자 한다.
실세계에서 발생하는 복잡한 문제들을 해결하기 위한 노력으로, 다중 에이전트 시스템)Multi-Agent System) 구축에 대한 관심이 높아지고 있다. 다양한 종류의 분산 인공지능 문제들을 에이전트라는 추상적 단위와 에이전트간의 상호작용을 토대로 해결하는 시스템을 개발하기 위하여, 본 연구에서는 다중 에이전트 지향의 소프트웨어를 개발함에 있어 중요한 요소인 조정(Coordination)을 지원하는 아키텍쳐를 제안한다. 문제영역을 분석하고, 다중 에이전트 시스템의 특성을 파악하여 시스템 요소들의 조정을 지원하는 아키텍쳐 공정을 제안한다. 또한, 이를 지능형 교통정보 시스템에 적용하여 본다.
산업이 고도화되고 기술발전이 가속화되고 있지만, 생산현장에서의 사고와 재해는 아직까지도 지속적으로 발생하고 있다. 이는 시스템의 대규모화, 복잡화, 다양화 등에 따라 나타나는 불안전한 상태(unsafe condition)와 근로자의 안전불감증, 낮은 학습효과, 안전문화 비활성화 등을 포함하는 불안전한 행동(unsafe behavior)에 기인한다. 최근 4차 산업혁명이 대두되면서, 인간과 기계 시스템 사이의 상호작용이 활발해지고, 데이터 가용성과 알고리즘 우수성이 확보되면서, 산업현장에서도 시스템과 공정안전을 위해 최신 기술을 활용하려는 시도가 시작되고 있다. 궁극적으로는, 품질 관리, 고장분석, 작업환경관리, 보건관리 등 생산관리의 다양한 범위에 새로운 산업안전혁신을 가져올 것으로 기대된다. 본 논문에서는 사물인터넷, 드론, 인공지능 등 4차 산업혁명 시대의 하드웨어와 소프트웨어의 결합의 사례를 통해 안전한 생산현장은 물론 신뢰성할 수 있는 공공 및 사회를 위한 지능형 시스템 구축의 필요성을 제시하고자 한다.
최근 연구되고 있는 web 기반이나 멀티미디어 등을 이용한 CAI, 인공지능형 교육시스템, 가상교육 등은 매체의 특성과 관련된 연구물로서 교수 설계, 교수 분석, 학습자 분석 등의 문제점이 도출될 가능성을 가지고 있다. 이러한 문제점들은 교육공학에서의 하드공학과 소프트공학, 즉 매체의 특성과 매체를 통한 메시지의 설계가 효과적으로 융화되지 못한 결과이다. 따라서 본 논문에서는 기존의 코스웨어가 가지는 특성에 교육공학적 의미를 부가하여 학습자 특성을 고려한 교과내용의 재구성, 개별화수업이 가능한 코스웨어와 주관식문제를 이용한 상호작용(Interactive)을 통하여 지능적이고 효율적인 코스웨어를 설계 및 구현하였다.
최근 게임 산업은 상호 작용 성을 높이는 방향으로 하드웨어와 소프트웨어적으로 접근하고 있다. 그 중 게임 속 캐릭터에 적용되는 인공지능은 소프트웨어적인 접근으로서 게임의 분위기와 특징에 커다란 영향을 미친다. 하지만 기존의 인공지능이 캐릭터의 시시각각 변하는 감정에 따라 변하지 않고, 간략한 메커니즘에 의해 행동이 제어되고, 움직였기 때문에 실제 캐릭터들이 가지는 감정 상태를 제대로 표현하지 못했다. 따라서 본 논문에서는 맥시스사의 'The Sims'의 캐릭터인 sim들이 감정을 표현하지 못하는 한계점을 분석하고, 이를 극복할 수 있는 인공감정을 만들어 시뮬레이션 게임보다 제작하기 간단하고, 비슷하게 환경을 조작할 수 있는 비행 슈팅게임에 적용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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