• 기술혁신학회지
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• 제22권2호
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• pp.265-281
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• 2019

경제가 성장하고 인터넷이 발전되면서 사람들의 경제형태와 소비는 많이 바뀌었다. 중국 알리바바 그룹은 모바일, 온라인, 오프라인, 인공지능을 결합한 플랫폼으로 약 28조의 매출을 창출하고 있다. 이는 1초에 약 25만건을 처리하는 수준이며, 2016년 대비 40% 증가했다. 이를 가능하게 한 핵심 기술은 소위 Data Technology라고 불리는 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅이 융합된 기술이다. 기술의 발전속도에 비해 Data Technology에 관한 정확한 개념적 정의는 부족하다. 이에 본 논문은 빅데이터 분석기법인 TexTom을 활용하여 구글과 네이버의 최근 3개년(2015년 11월~2018년 11월) 신문기사를 데이터 마이닝 및 정제하여 'Data Technology' 키워드로 한정하여 관련 핵심 키워드를 도출하였다. 그 결과 빅데이터, O2O, 인공지능, 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅의 핵심 키워드 기술이 Data Technology와 관계가 있음을 알수 있었다. 본 연구의 분석결과는 향후 Data Technology 시대가 도래되면 참고할 수 있는 유용한 정보로 활용될 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.484-484
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• 2023

지진해일은 해저지진, 화산활동, 해저 산사태 등에 의해 발생되는 장주기 파랑이다. 지진해일은 발생빈도가 낮지만, 한번 발생하면 많은 에너지가 연안으로 유입되어 인명 및 재산피해를 야기 시킬 수 있다. 따라서, 과거 수십년동안 지진해일에 대한 연구는 지진해일의 역학관계를 이해하고, 이를 바탕으로 한 수치모델 개발에 초점을 두어 연구가 진행되어 왔다. 더욱이, 지진해일 실험적 연구는 많은 경제적 비용을 지불해야 하기에 수치모델개발 연구가 더욱 중점적으로 수행되어 왔다. 지리학적으로 우리나라는 지진해일에 안전하지 못하다. 하나의 예로, 1983년 5월 26일, 일본 서해안에서 발생한 지진해일은 동해로 전파되어 동해안 지역에 커다란 피해를 야기시켰다. 이 당시, 강원도삼척시 원덕읍에 위치한 임원항에서는 2명의 사상자와 2명의 부상자가 발생하였고, 당시 금액으로 약3억원의 재산피해가 발생하였다. 이 연구는 인공지능 기법 중 하나인 인공신경망을 이용하여 인명과 재산피해가 발생한 임원항에서 최대지진해일고를 예측하고자 하였다. 지진해일 수치모델은 뛰어난 정확도를 나타내는 반면, 결과를 산출하는데 상당한 시간을 필요로 한다. 이에 반해, 인공신경망은 수치모델과 유사한 정확도 및 결과를 신속하게 제공할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 지진해일 인공신경망 모델 개발은 지진의 단층파라미터를 바탕으로 작성된 지진해일의 시나리오를 토대로 연구가 진행되었고, 우리나라 동해에 위치한 외해 관측 지점의 지진해일고 자료를 통해, 임원항에서의 최대 지진해일고가 예측되도록 개발되었다. 이를 위하여, 인공신경망의 학습 및 검증 과정을 수행하였고, 향후 발생 가능한 다양한 지진해일에 대해 평가함으로써, 인공신경망 모델의 예측성능을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.73-76
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• 2003

신경생리학적으로 밝혀진 바에 의하면, 대뇌의 시상에 분포한 일차 감각영역에서 감각 정보를 수집한다. 수집된 감각 정보는 과거 기억과의 비교를 통해 인식되고 인식된 정보는 일차 운동영역으로 전달되어 행동으로 나타난다. 수집된 감각 정보를 판단하는 기관은 감각 연합 영역으로 알려져 있으며, 과거 정보를 통해 비교하여 판단하는 방식이다. 하지만, 과거 기억 정보로 존재하지 않는 새로운 감각 입력에 대해서는 대뇌피질 내의 파페츠 회로를 통해 새로이 기억하게 된다. 이 과정에는 변연계의 편도체(Amygdala)의 감정 반응을 이용하여 강한 감정 반응을 유도하는 감각 입력에 대해서는 강한 기억을 하게 되고, 반대의 경우에는 약한 기억을 하게 되는 특징이 고려된다. 본 논문에서는 기억되지 않은 새로운 감각 자극에 대해 감정 반응 정도에 따라 기억되는 정도의 변화를 관찰할 수 있는 모델을 제시하고자 한다. 이 모델은 대뇌피질의 정보 처리 및 감각 학습 과정을 인공적으로 구현하는 과정에 바탕이 될 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.3-5
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• 2022

본 연구는 VGGNet을 사용하여 광섬유 복합가공 지선 설비의 양/불량 판별을 수행한다. 광섬유 복합가공 지선이란, 전력선의 보호 및 전력 시설 간 통신을 담당하는 중요 설비로 고장 발생 전, 결함의 조기 발견 및 유지 관리가 중요하다. 현재 한국전력공사에서는 드론에서 촬영된 영상을 점검원이 이상 여부를 점검하는 방식이 주로 사용되고 있으나 이는 점검원의 숙련도, 경험에 따른 정확성 및 비용과 시간 측면에서 한계를 지니고 있다. 본 연구는 드론에서 촬영된 영상으로 VGGNet 기반의 양/불량 판정을 수행했다. 그 결과, 정확도 약 95.15%, 정밀도 약 96%, 재현율 약 95%, f1 score 약 95%의 성능을 확인하였다. 결과 확인 방법으로는 설명 가능한 인공지능(XAI) 알고리즘 중 하나인 Grad-CAM을 적용하였다. 이러한 광섬유 복합가공 지선 설비의 양/불량 판별은 점검원의 단순 작업에 대한 비용 및 점검 시간을 줄이며, 부가가치가 높은 업무에 집중할 수 있게 해준다. 또한, 고장 결함 발견에 있어서 객관적인 점검을 수행하기 때문에 일정한 점검 품질을 유지한다는 점에서 적용 가치가 있다.

• 천문학회보
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• 제46권2호
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• pp.64.3-65
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• 2021

인공지능 기계학습에 의한 한문고전 자동번역기는 승정원일기 뿐만 아니라, 한국 고문헌 중 천문 기록에 특화되어 한자로 된 천문 고전을 한글로 번역해 서비스하고 있다. 한국천문연구원은 한국지능정보사회진흥원이 주관하는 2019년도 Information and Communication Technology 기반 공공서비스 촉진사업에 한국고전번역원과 공동 참여하여 이 자동 번역기 개발을 완료한 것이다. 이 번역기의 개발 목적은 초벌 번역 수준일지라도 문장 형태의 한문을 한글로 자동 번역하는 것이며, 이 연구는 현재 번역기 운용 현황을 서비스 별로 분석하고자 한다. 자동 번역관련 서비스는 크게 3가지이다. 첫째, 누구나 웹 접속을 통해 사용 가능한 한문고전 자동번역 대국민 서비스이다. 1년간 자체 시험을 거쳐 2021년 1월 12일 시험판을 오픈하여 운용 중에 있다. 둘째, 기관별로 구축된 코퍼스와 도메인 특화된 번역 모델 등을 관리할 수 있는 한문고전 자동번역 확산 플랫폼 서비스이다. 대국민 서비스와 함께 클라우드 기반으로 서비스되며, 한국고전번역원이 관리를 담당한다. 셋째, 자동번역 Applied Programmable Interface를 활용한 한국천문연구원 내 자체 활용이 가능한 천문고전 자동번역 서비스이다. 서비스 현황 분석은 기관별 관리 서비스에 해당되는 한문고전 자동번역 확산 플랫폼에서 집계하여 제공하는 대시보드의 통계 기능을 활용한다. 각 서비스별 문장과 파일 번역 이용 건수, 번역 속도, 평균 자수 뿐만 아니라, 번역 모델 프로필에 따른 이용률 분석이 가능하다. 이에 따른 주요 분석 중 하나인 올해 전체 번역 이용 건수는 한 해 각 기관의 평균 방문자수 대비 87% 성과 목표에 해당되는 약 38만 건에 근접할 것으로 예측된다. 이 자동 번역기는 원문 해독 시간을 단축시키는 효과와 함께 미번역 천문 고문헌의 활용성을 높여 다양한 연구에 기여할 것이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권3호
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• pp.449-458
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• 2023

인공지능은 빅데이터와 딥러닝 기술을 이용해 다양한 분야에서 삶의 편리함을 주고 있다. 하지만, 딥러닝 기술은 적대적 예제에 매우 취약하여 적대적 예제가 분류 모델의 오분류를 유도한다. 본 연구는 StarGAN을 활용해 다양한 적대적 공격을 탐지 및 정화하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 Categorical Entropy loss를 추가한 StarGAN 모델에 다양한 공격 방법으로 생성된 적대적 예제를 학습시켜 판별자는 적대적 예제를 탐지하고, 생성자는 적대적 예제를 정화한다. CIFAR-10 데이터셋을 통해 실험한 결과 평균 탐지 성능은 약 68.77%, 평균정화성능은 약 72.20%를 보였으며 정화 및 탐지 성능으로 도출되는 평균 방어 성능은 약 93.11%를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.659-663
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• 2023

이 논문은 한국어 음성인식 성능을 개선하고자 기존 음성인식 과정을 자모단위 음성인식 모델과 신경망 기반 자모 병합 모델 총 두 단계로 구성하였다. 한국어는 조합어 특성상 음성 인식에 필요한 음절 단위가 약 2900자에 이른다. 이는 학습 데이터셋에 자주 등장하지 않는 음절에 대해서 음성인식 성능을 저하시키고, 학습 비용을 높이는 단점이 있다. 이를 개선하고자 음절 단위의 인식이 아닌 51가지 자모 단위(ㄱ-ㅎ, ㅏ-ㅞ)의 음성인식을 수행한 후 자모 단위 인식 결과를 음절단위의 한글로 병합하는 과정을 수행할 수 있다[1]. 자모단위 인식결과는 초성, 중성, 종성을 고려하면 규칙 기반의 병합이 가능하다. 하지만 음성인식 결과에 잘못인식된 자모가 포함되어 있다면 최종 병합 결과에 오류를 생성하고 만다. 이를 해결하고자 신경망 기반의 자모 병합 모델을 제시한다. 자모 병합 모델은 분리되어 있는 자모단위의 입력을 완성된 한글 문장으로 변환하는 작업을 수행하고, 이 과정에서 음성인식 결과로 잘못인식된 자모에 대해서도 올바른 한글 문장으로 변환하는 오류 수정이 가능하다. 본 연구는 한국어 음성인식 말뭉치 KsponSpeech를 활용하여 실험을 진행하였고, 음성인식 모델로 Wav2Vec2.0 모델을 활용하였다. 기존 규칙 기반의 자모 병합 방법에 비해 제시하는 자모 병합 모델이 상대적 음절단위오류율(Character Error Rate, CER) 17.2% 와 단어단위오류율(Word Error Rate, WER) 13.1% 향상을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.331-332
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• 2022

본 논문에서는 3축 가속도와 3축 각속도 센서로 구성된 관성 측정 장치(IMU)와 압력센서가 내장되어있는 스마트 인솔을 착용하여 얻어진 보행 데이터를 통해 보폭을 추정하는 방법을 제안한다. 먼저 압력센서를 활용하여 한 걸음 주기로 나눈 뒤 나누어진 가속도와 각속도 센서 데이터를 LSTM과 Attention 계층을 결합한 딥러닝 모델에 학습하여 보폭 추정을 시행하였다. LSTM-Attention 모델은 기존 LSTM 모델보다 약 1.14%의 성능 향상을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권8호
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• pp.241-251
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• 2022

화장품 및 뷰티산업에서 고객의 피부상태 진단과 관리는 중요한 필수기능이다. 소셜미디어 환경이 사회 전 분야에 확산되고 일반화되면서 피부 상태의 진단과 관리에 대한 다양하고 섬세한 고민과 요구 사항의 질문과 답변의 상호작용이 소셜미디어 커뮤니티에서 활발하게 다루어지고 있다. 그러나 소셜미디어 정보는 매우 다양하고 비정형적인 방대한 빅데이터이므로 적절한 피부상태 정보분석과 인공지능 기술을 접목한 지능화된 피부상태 진단 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 소셜미디어의 텍스트 분석정보를 학습데이터로 가공하여 고객의 피부상태를 지능적으로 진단 및 관리하기 위한 피부상태진단시스템 SCDIS를 개발하였다. SCDIS에서는 딥러닝 기계학습 방법인 인공신경망 기술을 사용하여 자동적으로 피부상태 유형을 진단하는 인공신경망 모델 AnnTFIDF을 빌드업하여 사용하였다. 인공신경망 모델 AnnTFIDF의 성능은 테스트샘플 데이터를 사용하여 분석되었으며, 피부상태 유형 진단 예측 값의 정확성은 약 95%의 높은 성능을 나타내었다. 본 논문의 실험 및 성능분석결과를 통하여 SCDIS는 화장품 및 뷰티산업 분야의 피부상태 분석 및 진단 관리 과정에서 효율적으로 사용 가능한 지능화된 도구로 평가할 수 있다. 본 논문에서 제안된 시스템은 소셜미디어 기반의 새로운 환경에서 화장품 및 피부미용에 대한 사용자의 요구를 체계적으로 파악하고 진단하는 기초 기술로 사용 가능할 것이다. 그리고 이 연구는 새로운 기술 트렌드인 맞춤형 화장품제조와 소비자중심의 뷰티산업기술 수요를 해결하기 위한 기초 연구로 사용될 수 있을 것이다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 춘계 학술대회
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• pp.311-321
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• 2000

본 논문에서는 정신분석과 두 종류의 정서이론, 인공지능과 신경회로망 그리고 퍼지 페트리 네트 등을 사용하여 사람의 인지과정을 모방한 인지모형시스템을 개발하였다. 먼저 프로이트의 정신분석을 사용하여 정신의 구조를 그래프로 표현한 후 이것을 '마음의 지도'라 명명하였다. 인지모형시스템을 구현하기 위한 첫 번째 작업으로 동적인 추론을 할 수 있는 지능 모델인 KNBN(Kohonen Network based Belief Network)을 제안하였다. KNBN으로 표현한 마음의 약도 내에서 연결강도 값으로 사용할 상대적 데이터를 만들기 위한 근거로서는 '정서'를 사용하였는데, 플라칙의 진화론에 근거한 정서이론과 오토니의 인지적 정서이론을 결합하여 데이터로 만든후 이 수치를 연결강도로 사용하였다. 이 두 개의 정서이론을 결합하는 알고리즘을 만들기 위해 페트리네트를 변형한 퍼지 페트리네트를 제안하였다. 또한 오토니가 주장하는 정서의 인지구조를 사람들이 그대로 이해하는지 여부를 알기 위해 대학생 100명을 대상으로 설문지를 사용해 정서의 인지구조에 대해 조사하였고 그 결과 값에 근거하여 두 개의 정서이론 결합 알고리즘을 만들었다. 이것으로 정서 발화에 대한 상대적인 수치가 산출되었고, 이것을 KNBN으로 표현한 마음의 약도에 결합하기 위해 0과 1사이의 수치로 정규화 하였다. 이렇게 정규화된 데이터를 이용해 인지 모형 시스템을 개발하였다.