• 전력전자학회:학술대회논문집
• /
• 전력전자학회 2007년도 하계학술대회 논문집
• /
• pp.461-463
• /
• 2007

현재 아파트를 중심으로 가정에 보급되기 시작한 홈 네트워크 시스템은 단순 홈 서버를 기반으로 가정 내 다양한 기기들을 연결하고 외부 인터넷 망과 연동하는 등 여러 가지 시도가 있으나 아직까지 단편적인 서비스를 제공하는 수준에서 크게 벗어나지 못하고 있다. 본 논문은 이러한 현 홈 네트워크 시장 상황에서 다양하고 실질적인 응용을 실제로 구현하고 사용자와 상호작용하기 위해 인공지능을 갖춘 서비스 로봇을 활용함으로써 홈 네트워크 시장을 활성화하기 위한 방안을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.254-257
• /
• 2024

5G 통신과 인공지능 기술이 발전하고, 사물인터넷 기기의 수가 증가함에 따라 종래의 정보보호체계를 우회하는 지능적인 사이버 공격이 증가하고 있다. 그러나, 종래의 기계학습 기반 멀웨어 탐지 방식은 이미 알려진 멀웨어만 탐지할 수 있으며, 새로운 멀웨어는 탐지가 어렵거나, 기존의 알려진 멀웨어로 잘못 분류되는 문제가 있다. 본 연구에서는 비지도학습을 사용하여 알려지지 않은 멀웨어를 탐지하고, 새롭게 탐지된 멀웨어를 새로운 라벨로 분류하여 재학습하는 준지도 학습 기반의 멀웨어 탐지 기법을 제안한다. 다양한 데이터 환경에서 알려지지 않은 멀웨어 데이터가 탐지 모델로 입력될 때 제안한 방식의 성능을 평가했다. 실험 결과에 따르면 제안한 준지도 학습 기반의 멀웨어 탐지 방법은 종래의 방식 대비 정확도를 약 16% 개선했다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.115-122
• /
• 2022

몇 년 전 코로나가 발병하면서 화상 회의, 전자 문서 작업이 많아지게 되었고 이 때문에 현대인들의 하루 일과 중에서 컴퓨터 작업을 하는 비중이 증가하고 있다. 하지만 오랜 시간 동안 잘못된 자세로 컴퓨터 작업을 하는 사람들이 많아지게 되면서 시력 저하, 거북목증후군 환자들이 늘고 있다. 최근까지도 자세 교정을 위한 연구들이 많이 발표되고 있지만 대부분은 사용자가 장비를 착용하여 자세 교정을 해야 하므로 사용자가 불편함을 겪을 수 있다는 한계가 있다. 본 논문에서는 초음파 센서 장치를 이용하여 컴퓨터 모니터와 사람 사이의 최소 거리 접근을 방지하기 위한 자세 교정 센서 시스템을 제안한다. 그리고 이때 최소 거리 시 울리는 경고 알람 중 오류 알람을 최소화하는 알고리즘도 함께 제안한다. 이는 초음파 센서 장치를 이용하기 때문에 몸에 기기를 부착하지 않고도 자세 교정을 할 수 있으며 사용자의 불편함을 해소할 수 있다는 장점이 있다. 또한, 실험 결과에서 거리 측정 시 발생한 잡음을 제거하여 오류 알람을 줄임으로써 정확도를 높일 수 있음을 보였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제44권4호
• /
• pp.264-274
• /
• 2023

Purpose: The objective is to extract insights that can contribute to the formulation of harmonized international policies and support measures for innovative medical devices and management systems. This study aims to propose effective strategies for future medical device innovation and healthcare delivery. Results: It investigates technological advancements, regulatory approval systems, insurance policies, and successful commercialization cases in South Korea, the United States, and the European Union. In 2018, the FDA implemented insurance coverage for Software as a Medical Device (SaMD) and recognized insurance coverage for Digital Therapeutics (DTx). Germany is a country that ensures permanent reimbursement for healthcare applications since 2020, making it the first country to provide legal health insurance coverage for fostering a digital ecosystem. Conclusion: The findings of this research highlight the importance of cultivating a supportive regulatory and environmental framework to facilitate the adoption of innovative medical devices. Continuous support for research and development (R&D) efforts by companies, along with the validation of clinical effectiveness, is crucial.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
• /
• pp.301-301
• /
• 2022

본 연구는 운영 조건이 달라짐에 따라 회전수가 변하는 기기의 정상적 가동 여부와 고장 종류를 판별하기 위한 인공지능 알고리즘의 적용을 다루고 있다. 회전수가 변하는 장비로부터 계측된 상태 모니터링 센서의 신호는 비정상(non-stationary)적 특성이 있으므로, 상태 신호의 한계치가 고장 판별의 기준이 되기 어렵다는 점을 해결하고자 하였다. 정상 가동 여부는 이상 감지에 효율적인 오토인코더 및 기계학습 알고리즘을 적용하였으며, 고장 종류 판별에는 기계학습법과 합성곱 기반의 심층학습 방법을 적용하였다. 변하는 회전수와 연계된 주파수의 비정상적 시계열도 적절한 고장 특징 (Feature)로 대변될 수 있도록 시간 및 주파수 영역에서 특징 벡터를 구성할 수 있음을 예제로 설명하였다. 차원 축소 및 카이 제곱 기법을 적용하여 최적의 특징 벡터를 추출하여 기계학습의 분류 알고리즘이 비정상적 회전 신호를 가진 장비의 고장 예측에 활용될 수 있음을 보였다. 이 과정에서 k-NN(k-Nearest Neighbor), SVM(Support Vector Machine), Random Forest의 기계학습 알고리즘을 적용하였다. 또한 시계열 기반의 오토인코더 및 CNN (Convolution Neural Network) 적용하여 이상 감지와 고장진단을 수행한 결과를 비교하여 제시하였다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.53-60
• /
• 2018

지속적인 IoT의 발전으로 인한 스마트팜 보급은 고령화와 일손부족 현상이 지속되고 있는 우리나라 농촌의 해결책으로 부각되고 있다. 이에 현재 스마트팜의 보급은 지속적으로 증가하고 있다. 스마트팜은 사람을 대신하여 온도, 습도, 이산화탄소, 그리고 날씨와 같이 작물 재배를 위한 환경을 모니터링하고 제어한다. 특히 작물을 재배함에 있어서 온도를 제어하는 것은 매우 중요하다. 온도를 제어하기 위해 스마트팜 내에서는 에어컨, 팬과 같이 온도를 제어할 수 있는 기기가 널리 사용되고 있다. 하지만 이러한 기기들은 전력소모가 심해 생산비의 증가를 초래한다. 본 논문은 인공지능을 이용하여 스마트팜 빅데이터를 학습하고 1시간후의 비닐하우스 최적온도를 예측하고 창문을 이용해 온도를 제어함으로써 다른 온도제어기기들보다 전력을 절약할 수 있는 전력절약형 스마트팜 시스템을 제시한다. 본 논문에서 연구한 방법을 이용한 시뮬레이션을 통해 기존에 사용하는 팬보다 특정 조건 하에서 83%전력소모가 절약될 수 있다는 것을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제17권5호
• /
• pp.977-984
• /
• 2022

최근 동남아시아의 경제발전에 따라 정보기기의 활용이 광범위하게 확산되고 있으며, 지능적 문자인식을 이용한 응용서비스에 대한 수요가 증가하고 있다. 본 논문은 동남아시아 국가 중 하나인 미얀마 문자에 대한 딥러닝 기반 특징 추출 및 인식에 대해 논한다. 특징 추출에는 미얀마 알파벳(33자)과 숫자(10자리)를 사용한다. 본 논문은 9개의 특징을 추출하고 3개 이상의 새로운 특징을 제안한다. 각 문자와 숫자의 특징을 추출하여 성공적인 결과로 표현하였다. 인식 부분에서는 합성곱 신경망을 사용하여 문자 구분에 대한 실행을 평가한다. 제안한 알고리즘은 캡처된 이미지 데이터 세트에 구현되고, 이에 대한 성능을 평가한다. 입력 데이터 세트에 대한 모델의 정밀도는 96%이며 실시간 입력 이미지를 사용한다.

• 경영정보학연구
• /
• 제24권3호
• /
• pp.23-41
• /
• 2022

본 사례연구는 보청기 전문회사인 Starkey Hearing Technologies(Starkey) 사의 사례를 중심으로 장애보조기구인 보청기가 어떻게 스마트 기기의 범주로 들어오고 있는지를 규명하고 있다. 1967년에 설립된 Starkey는 형태 및 기능 등 보청기의 혁신을 주도하여 온 것으로 보이며, 최근에는 세계 최초로 인공지능 및 생체 센서를 탑재한 보청기를 출시하는 등 최신 4차산업혁명 기술들을 활용한 보청기를 출시하고 있다. 본 연구에서는 장애보조기구 전반과 Starkey를 대표로 하는 보청기, 그리고 스마트 웨어러블 기기와 스마트 이어폰의 발전 과정의 단계적 특징을 살펴보았으며, 최근에는 보청기의 기능이 단순한 장애 보조를 넘어서 장애인들의 엔터테인먼트 및 생활 보조를 위한 기능까지 확장되며 기존 스마트 웨어러블 기기와 장애보조기구 간의 경계가 붕괴되고 있는 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 장애보조기구와 스마트 웨어러블 기기의 발전 모델을 도출하였으며, 변화되는 기기들에 맞추어 예상되는 사회 변화를 논하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권1호
• /
• pp.107-119
• /
• 2023

군인의 동작 및 운동 상태를 인식하는 기술은 웨어러블 테크놀로지와 인공지능의 결합으로 최근 대두되어 병력 관리의 패러다임을 바꿀 기술로 주목받고 있다. 이때 훈련 상황에서의 평가 및 솔루션 제공, 전투 상황에서의 효율적 모니터링 기능을 의도한대로 제공하기 위해서는 상태 판별의 정확도가 매우 높은 수준으로 유지되어야만 한다. 하지만 입력 데이터가 시계열 또는 시퀀스로 주어지는 경우, 기존의 피드포워드 신경망으로는 분류 성능을 극대화하는데 한계가 발생한다. 전장에서의 군사 동작 인식을 위해 다뤄지는 인간의 행동양식 데이터(3축 가속도 및 3축 각속도)는 시의존적 특성의 분석이 요구되기 때문에, 본 논문은 순환 신경망인 LSTM(Long-short Term Memory) 네트워크를 활용하여 취득 데이터의 이동 양상 및 순서 의존성을 파악하고 여덟 가지의 대표적 군사 동작(Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, High Crawl)을 분류하는 고성능 인공지능 모델을 제안한다. 이때, 학습 조건 및 모델 변수는 그 정확도에 결정적인 영향을 끼치지만 인간의 수동적 조정이 필요해 비용 비효율적이고 최적의 값을 보장하지 못한다. 본 논문은 기계 스스로 일반화 성능이 극대화된 조건들을 취득할 수 있도록 베이지안 최적화를 활용해 하이퍼파라미터를 최적화한다. 그 결과, 최종 아키텍쳐는 학습 가능한 파라미터의 개수가 유사한 기존의 인공 신경망과 비교해서 오차율이 62.56% 감소할 수 있었으며, 최종적으로 98.39%의 정확도로 군사 동작 인식 기능을 구현할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제12권4호
• /
• pp.189-198
• /
• 2023

길거리에서 묻지마 범죄가 자주 발생함에 따라 CCTV의 보급이 증가하고 있다. 그러나 수동적으로 작동되는 CCTV의 단점 때문에 지능형 CCTV의 필요성이 주목 받고 있다. 이러한 지능형 CCTV의 무거운 시스템 때문에, 높은 성능의 기기들이 필요해 일반 CCTV를 대체하는데 비용적 측면에서 부담이 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 낮은 품질의 영상도 인식하며 높지 않은 성능의 기기에서도 시스템이 구동되는 지능형 CCTV 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문은 AWS 기반 플랫폼을 활용하여 시스템을 경량화하고 영상을 텍스트화하여 실시간으로 위협을 감지할 수 있는 Saying CCTV 시스템을 제안한다. 이는 YOLO v4와 OpenPose를 사용해 추출한 데이터를 바탕으로 위험 객체와 위협 행동 그리고 위협 상황을 판단하며, 위험도를 머신러닝으로 계산하도록 구현하였다. 이를 통해, 언제 어디서나 네트워크만 연결되면 시스템을 동작시킬 수 있으며, 영상 촬영과 이미지 업로드가 최소한의 성능의 기기에서도 시스템 사용이 가능하다. 나아가 영상을 분석하여 텍스트로 저장되는 데이터들로 하여금 범죄의 유의미한 통계를 자동화하여 신속한 범죄 예방이 가능하다.