• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.320-322
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• 2020

기계학습은 인공지능의 한 클래스로 최근 이미지 및 음성인식, 지능적 웹 검색, 자율 주행 자동차 등의 영역에서 성공적 발전을 바탕으로 우리의 일상에 폭넓게 이용되고 있다. 본 논문에서는 Keras 오픈소스 라이브러리를 이용해 딥러닝을 이용한 기계학습 기반의 동전 인식 소프트웨어를 구현하였고, 이를 이용해 동전 자동분류 스마트 저금통을 설계하였다. 동작 검증을 위하여 스마트 저금통의 모든 발생 이벤트는 Parse-server와 mongoDB를 이용하여 시각화 및 어플리케이션 및 웹사이트를 연결하였다.

• Journal of Practical Engineering Education
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• v.15 no.3
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• pp.589-595
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• 2023

Artificial intelligence(AI) is spurring advancements in EdTech, the merger of technology and education. This includes the creation of effective learning materials and personalized student experiences. Our study focuses on developing a programming education software that employs state-of-the-art generative AI. Our software also includes prompts optimized for programming code analysis, which are based on the well-known ChatGPT API. Furthermore, the necessary functions for acquiring programming skills were created with a user interface and developed as a question-and-answer template function based on an AI chatbot. The objective of this study is to guide the development of educational programmes that make use of generative AI.

• Journal of the KSME
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• v.29 no.3
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• pp.306-316
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• 1989

최근 자동차 업계의 CAE 방향을 하드웨어 측면에서 보면, 대용량의 계산능력을 갖춘 슈퍼 컴 퓨터와 자체 계산능력을 갖춘 워크스테이션의 활용이 점차적으로 확대 되어가고 있다. 이것을 배경으로 크래쉬 시뮬레이션, 자동차 전체 시스템의 진동 및 소음해석, 공기역학적 특성을 고 려한 형상 최적화 등이 행해지고 있다. 이와 같은 해석을 원활히 수행하기 위해서 고려되어야 할 사항은 우선 사용 소프트웨어 상호간의 데이터 인터페이스를 충분히 고려한 체계적인 총합 CAE 시스템의 구축이고, 인공지능(artificial intelligence) 언어를 이용하여 사용이 용이한 해석 경 험(knowhow)의 데이터 베이스를 구축하는 것도 바람직하다. 또한 상용 소프트웨어가 지원하지 못하는 분야에 대한 자체 프로그램의 개발도 필요한 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.491-492
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• 2019

최근, 한국에서는 사람들이 미세먼지로 많은 고통을 받고 있으며, 특히, 초미세먼지(PM2.5)의 경우에는 생성될 때, 화학적인 2차 반응에 의하여 생성되는 것으로 여겨지고 있다. 본 논문에서는 R에서 제공하는 기계학습 프로그램을 이용하여 초미세먼지를 예측하기 위한 실험을 진행하였다. R소프트웨어는 빅데이터 및 통계 분석을 위해서 많이 사용되고 있는 프로그램이다. 최근에는 인공지능의 기계학습을 위한 기능도 제공하고 있는데, 데이터 예측을 할 때, 사용하면 매우 유용하다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.23 no.2
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• pp.1-11
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• 2020

As software and artificial intelligence education became more and more important, in December 2019, the Ministry of Science and ICT announced plans to expand software and AI education to mandatory education in elementary and secondary schools by 2022. In addition to elementary and secondary schools, most universities are actively engaged in software education for computer non-majors, but research on coding education for computer non-majors is insufficient. The purpose of this paper is to find an efficient teaching and learning method for coding education for computer non-majors. Nowadays, college students, called Millennial and Generation Z, prefer visual information and are familiar with computers as digital natives. Based on these characteristics, this study examined the visual literacy and thinking styles of college students and then examined whether the students' visual literacy and thinking styles influenced coding-based problem solving in coding subjects. Based on this, this paper proposes an alternative to do programming education more efficiently for students who are new to coding.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.7
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• pp.478-492
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• 2001

본 논문은 다양한 종류의 분산 인공지능 문제들을 에이전트라는 추상적 단위와 에이전트간의 상호작용을 토대로 해결하는 다중 에이전트 시스템을 개발하는 체계적 접근방법으로서 개발 방법론의 핵심인 아키텍쳐의 개발방법을 제안한다. 목표를 기반으로 문제영역을 이해하고, 여기에서 추출된 에이전트들을 이용하여 시스템을 개발함에 있어 지침이 되는 아키텍쳐 개발공정을 다중 에이전트 시스템의 특성인 조정과 자율성을 고려하여 제안한다. 각 관점마다 적용될 수 있는 아키텍쳐 스타일과 패턴들을 정의하고, 제안한 아키텍쳐를 UML(Unified Modeling Language)을 이용하여 표현하며, 아키텍쳐를 설명하는 ADL(Architecture Description Language)을 이용하여 정형화시킨다. 또한, 이를 지능형 교통시스템의 출발전 교통정보 안내 서브시스템에 적용, 구현함으로써, 제안하는 아키텍쳐를 검증해 보고, 이를 기반으로 소프트웨어를 개발하는 기초를 마련한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.226-227
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• 2021

딥러닝을 활용한 영상 분석 기술은 GPU 하드웨어의 발전으로 인하여 소프트웨어 기반 처리 기술이 급격히 발전하였고 기존 패턴 분석 기술 대비 높은 정확도를 보여주고 있다. PC나 특정 하드웨어에서 동작하는 소프트웨어 기반 영상분석기술은 적용분야의 한계가 발생하였다. 신경망 기술을 하드웨어로 구현한 NPU(Network processing unit)의 개발로 고가의 플랫폼이 아닌 임베디드 플랫폼에서의 딥러닝 구현이 가능해졌다. 반면에 하드웨어에서 활용 가능한 네트워크가 제한적임으로 인하여 구현 가능한 딥러닝 모델의 크기, 메모리 등의 한계가 있으며 시시각각 변하는 딥러닝 기술에 기반한 최신모델 또는 고성능 모델을 구동하기에는 한계가 발생하였다. 이를 해결하기 위하여 본 연구에서는 Distillation 기법을 적용한 임베디드 시스템을 개발하고 이에 기반한 딥러닝 모델의 구현 및 상황에 따른 가변적 딥러닝 모델의 적용이 가능한 시스템을 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.10a
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• pp.182-184
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• 2022

As artificial intelligence (AI) is emphasized in elementary and secondary school education, interest in AI-applied class activities is increasing. Since AI is taught across various subjects in schools, teachers must plan lessons based on the principles of convergence education. In this paper, the concept of convergence education and matters to be considered for productive class activities were reviewed. Then, considerations for designing AI classes in schools are presented in the following aspects: characteristics of AI education in schools; educational goals for each school level in the general guidelines of the national curriculum; resources to be referenced when composing class content; perspectives on AI-applied software; and anticipated instructional procedures. As a suggestion, the following is presented. First, it is necessary to derive competencies that can be cultivated by AI education in school. Second, it is necessary to specify the design elements and procedures of AI classes based on the subject characteristics.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.346-347
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• 2019

의료영상은 환자의 질병을 진단하고 치료방침을 결정하는데 중요한 도구로 자리매김하고 있다. 최근 의료영상을 인공지능 연구가 국내외에서 활발하게 진행되고 있다. 특히 대규모의 의료영상들을 학습시켜 질병과 상태를 정밀 진단할 뿐만 아니라 예측하는 소프트웨어를 개발 하는 상황이다. 그러나 의료영상은 DICOM 표준에 따르고 있지만 태그정보의 사용은 의료기기와 의료기관마다 상이하다. 따라서 의료영상에 대한 메타 데이터의 표준화에 어려움이 있다. 본 논문은 이러한 의료영상 데이터를 표준화 할 수 있는 방법을 제안한다. 그리고 제안한 표준화 데이터로 변환할 수 있는 ETL 소프트웨어의 수행결과를 보이고, 조건에 따라 머신러닝 학습 데이터셋을 생성하는 결과를 제공한다. 향후 제안한 의료영상 표준화와 ETL 소프트웨어는 다양한 수요자 중심의 표준화된 데이터셋을 제공할 수 있는 플랫폼의 주요기능으로 활용 될 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.388-389
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• 2022

Recently, AI (Artificial Intelligence) has been applied to various technologies such as automatic driving, robot and smart communication. Currently, AI system is developed by software-based method using tensor flow, and GPU (Graphic Processing Unit) is employed for processing unit. However, if software-based method employing GPU is used for AI applications, there is a problem that we can not change the internal circuit of processing unit. In this method, if high-level jobs are required for AI system, we need high-performance GPU, therefore, we have to change GPU or graphic card to perform the jobs. In this work, we developed a CNN-based FPGA (Field Programmable Gate Array) chip to solve this problem.