• 융합보안논문지
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• 제23권4호
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• pp.122-129
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• 2023

제4차 산업혁명 기술의 혁신적 발전에 따라 전쟁의 패러다임이 변화하고 있다. 특히, 미군의 군사혁신 측면에서 제안된 모자이크전은 다양한 무기, 플랫폼, 정보시스템, 인공지능 등 다양한 자원과 능력을 조합하여 유동적인 작전 수행과 상황에 대응하는 능력을 강화하는 것을 목표로 한다. 이러한 개념의 도입은 AI 참모와 인간 지휘자의 결합으로 효과적이고 신속한 지휘통제를 촉진할 수 있다. 모자이크전은 이미 러시아의 침공에 대응하기 위해 우크라이나군의 작전에 도입된 바 있다. 본 논문은 미래전의 모델로 제안되고 있는 모자이크전 개념을 중심으로 전장 패러다임 변화에 따른 한국형 모자이크전 개념 도입을 위한 조건을 도출하고 전략을 제시한다.

• 로봇학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.293-310
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• 2024

In this paper, we propose an agent model for Language-Driven Zero-Shot Object Navigation (L-ZSON) tasks, which takes in a freeform language description of an unseen target object and navigates to find out the target object in an inexperienced environment. In general, an L-ZSON agent should able to visually ground the target object by understanding the freeform language description of it and recognizing the corresponding visual object in camera images. Moreover, the L-ZSON agent should be also able to build a rich spatial context map over the unknown environment and decide efficient exploration actions based on the map until the target object is present in the field of view. To address these challenging issues, we proposes AML (Agent Model for L-ZSON), a novel L-ZSON agent model to make effective use of AI foundation models such as Large Language Model (LLM) and Vision-Language model (VLM). In order to tackle the visual grounding issue of the target object description, our agent model employs GLEE, a VLM pretrained for locating and identifying arbitrary objects in images and videos in the open world scenario. To meet the exploration policy issue, the proposed agent model leverages the commonsense knowledge of LLM to make sequential navigational decisions. By conducting various quantitative and qualitative experiments with RoboTHOR, the 3D simulation platform and PASTURE, the L-ZSON benchmark dataset, we show the superior performance of the proposed agent model.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권8호
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• pp.33-41
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• 2024

최근 다문화 가구 수의 지속적인 증가와 결혼이민자의 한국어 능력 부족 문제로 인한 다문화 가족 지원 사업의 확대와 다문화 센터 인력 확보의 중요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 AI기술을 활용해 영유아를 육아하는 다문화 가정의 이주자 부모와 자녀간의 소통 증진에 기여하는 다이어리 앱을 설계하고 구현하였다. 제안 기술은 OCR, 기계 번역, 한국어 교정, 감성 분석 AI 모델을 활용해 부모와 자녀 간 일기 기반의 대화를 유도함으로 언어적 문제를 해결함과 동시에 정서적 유대감 형성에 기여하고, 미래 다문화 사회의 발전과 조화에 방향성을 제시할 수 있다.

• 융합정보논문지
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• 제9권4호
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• pp.1-7
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• 2019

의료환경이 IT기술과 접목되어 의료 서비스에 대한 패러다임이 치료에서 예방으로 변화하고 있다. 특히, ICT 융 복합 디지털 헬스케어 기술이 병원 의료 시스템에 접목되면서 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능과 같은 기반기술이 클라우드와 함께 사용되고 있다. 특히, 의료 서비스가 IT 기기와 함께 사용되면서 의료 서비스는 점점 더 사용자가 손쉽게 접근할 수 있도록 의료 서비스의 품질이 향상되고 있다. 클라우드 의료 환경 서비스에 IoT 서비스를 접목하려는 의료기관들은 병원 운영 비용 절감 및 서비스 품질 개선을 위해서 노력은 하고 있지만 아직 완벽하게 지원되지는 못하고 있는 상황이다. 본 논문에서는 클라우드 환경을 구축한 병원 IoT 시스템에서의 환자 정보 수집모델을 제안한다. 제안 모델에서는 병원 IoT 시스템을 구축한 클라우드 환경의 병원에서 환자의 질병 정보를 환자신체에 부착된 IoT 장치를 통해서 제3자가 환자의 생체 정보를 불법적으로 도청 및 간섭하는 것을 예방한다. 제안 모델에서는 병원을 방문하는 환자들의 식습관과 관련하여 발생되는 질병을 IoT 장치를 통해 수집하여 치료받을 수 있도록 의료진이 환자의 질병 정보를 분석하도록 한다. 분석된 질병 정보는 환자의 질병 정도에 따라 처방과 관리를 손쉽게 처리하도록 병원 업무를 최소화한다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.48-57
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• 2019

본 연구는 목적 지향 대화 시스템 내에서 단일 한국어 텍스트 형식의 질문으로부터 질의자의 의도를 파악하는 것을 목적으로 한다. 목적 지향 대화 시스템은 텍스트 또는 음성을 통한 사용자의 특수한 요구를 만족시켜주는 대화 시스템을 의미한다. 의도 분석 과정은 답변 생성에 앞서 사용자의 질의 의도를 파악하는 단계로, 목적 지향 대화 시스템 전체의 성능에 큰 영향을 준다. 생활화학제품이라는 특정 분야에 제안 모델을 사용하였고, 해당 분야와 관련된 한국어 텍스트 데이터를 이용하였다. 특정 분야에 독립적이며 범용적인 의도를 의미하는 화행과, 특정 분야에 종속적인 의도를 의미하는 개념열로 나누어 분석한다. 화행과 개념열을 분석하기 위하여 단어 임베딩 모델, 합성곱 신경망을 이용한 분류 방법을 제안한다. 단어 임베딩 모델을 통하여 단어의 의미정보를 추상화하고, 추상화된 단어의 의미정보를 기반으로 합성곱 신경망을 통하여 개념열 및 화행 분류를 수행한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.123-131
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• 2021

4차 산업혁명은 인공지능, 빅데이터 등과 같은 데이터 기반의 디지털 기술로 촉발되었으며, 데이터의 활용 범위를 보호 대상으로만 생각했던 개인정보의 영역까지도 확장하려는 움직임이 빠르게 진행되고 있다. 데이터 3법의 개정을 통해 본인 동의하에 개인정보가 자유롭게 이동하고 활용될 수 있는 법·제도는 마련되었으나, 개인정보의 수집부터 관리와 활용까지 전 과정을 아우를 수 있는 플랫폼의 지원도 필요할 것이다. 본 논문에서는 개인정보를 활용한 마이데이터 생태계 구축에 적용할 수 있는 플래폼 모델을 제안하고자 한다. 마이데이터 플랫폼 구축을 위해 필수적으로 갖추어야 할 6가지의 기능적 요건들과 그 기능들을 구현하기 위한 절차와 방법 등에 대하여 설명한다. 6가지 필수 기능으로 개인정보 위임열람·수집·활용·제공 동의 절차와 마이데이터 선별공유, 다운로드, 데이터 영수증 기능을 포함하며, 데이터 수집·저장·연계·융합을 위한 절차와 표준화에 대하여 설명한다. 그리고 통제적인 개인정보 접근을 위한 이용자 인증체계와 데이터 활용을 위한 API 게이트웨이, 마이데이터 플랫폼 서비스를 위한 필수 기능들에 대하여 살펴 본다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 모델을 대전시 마이데이터 플랫폼 구축에 적용한 사례와 플랫폼 내에서 운영되는 응용서비스로서 대전시 교통약자의 이동을 지원하는 사례를 살펴본다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.55-62
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• 2022

페로브스카이트 태양전지는 4차 산업혁명으로 사물인터넷, 가상환경 등의 증가에 따른 전력 수요가 급증하면서 점진적으로 고갈되어가는 석유, 석탄, 천연가스 등의 화석연료를 대체할 태양에너지, 풍력, 수력, 해양에너지, 바이오에너지, 수소에너지 등의 신재생 에너지 분야에서 연구가 활발한 부분이다. 페로브스카이트 태양전지는 페로브스카이트 구조를 가진 유-무기 하이브리드 물질을 사용하는 태양전지 소자로 고효율, 저가의 용액 및 저온 공정으로 기존의 실리콘 태양전지를 대체할 수 있는 장점들이 있다. 기존의 경험적 방법으로 예측한 광흡수층 박막을 최적화하기 위해서 소자 특성 평가를 통해 신뢰도를 검증해야 한다. 그러나 광흡수층 박막 소자 특성 평가 비용이 많이 소요되므로 시험 횟수에 제약이 따른다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 광흡수층 박막 최적화의 보조 수단으로 머신러닝이나 인공지능 모델을 이용하여 명확하고 타당한 모델의 개발과 적용 가능성이 무한하다고 본다. 이 연구에서는 페로브스카이트 태양전지의 광 흡수층 박막 최적화를 추정하기 위하여 서포트 벡터 머신의 선형 커널, 가우시안 커널, 비선형 다항식 커널, 시그모이드 커널의 회귀분석 모델을 비교하여 커널 함수별 정확도 차이를 검증하였다.

• Composites Research
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• 제35권5호
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• pp.303-308
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• 2022

PIC(Piecewise Integrated Composite)는 적층 복합재의 기계적 특성을 향상시키기 위해 다양한 적층 순서를 모자이크 방식으로 할당하여 복합 구조를 설계하는 새로운 개념이다. 또한 머신 러닝은 인공 지능의 하위 범주로, 컴퓨터가 데이터에서 지속적으로 학습하고 데이터를 기반으로 예측하는 능력을 개발한 다음 추가 프로그래밍 없이 조정하는 과정을 의미한다. 본 연구에서는 구조적 강성을 높이기 위해 기계학습을 기반으로 넓고 얇은 LCD 디스플레이를 운반 및 이송하기 위한 테이퍼 박스형 빔형 PIC 로봇 암이 설계되었다. 필수 학습 데이터는 예비 FE 해석 과정에서 유한 요소 모델 중 의도적으로 배치된 참조 요소에서 수집되었다. 또한 인장, 압축 또는 전단과 같은 지배적인 외부 하중 유형을 판단하기 위해 각 유한 요소에 대한 3축 특성 값을 얻었다. 학습 데이터를 이용하여 머신 러닝 모델을 훈련하고 평가되었으며, 정확도 레벨을 만족한 머신 러닝 모델을 이용해 요소의 로딩 유형을 예측하였다. 특정 하중 유형에 대해 우세한 것으로 알려진 세 가지 유형의 적층 각도 순서가 PIC 로봇 암에 모자이크 방식으로 할당되었습니다. 이후 굽힘형 FE 해석을 수행한 결과 PIC 로봇 암이 기존의 단일 적층 각도 순서로 제작된 복합재 로봇 암에 비해 강성이 증가된 것으로 나타났다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권5호
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• pp.93-98
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• 2022

디지털 신기술의 발전으로 인하여 다양한 학습도구에 대한 연구가 활발히 진행이 되고 있다. 이러한 학습도구에도 인공지능에 대한 기술을 적용하거나 빅데이터 기술 등을 적용한 스마트한 기능을 통한 학습도구들이 여러 가지 환경에 적용되도록 개발되어지고 있다. 이러한 스마트한 학습 도구들은 교육적인 효과와 학습의 효율을 높이는데 많은 기여를 하고 있다. 최근 대학에서도 다양한 학습도구들이 적용이 되면서 스마트 출결부터 스마트 학습을 위한 솔루션들을 도입하여 학생들의 학습효율을 위한 노력을 기울이고 있다. 본 연구에서는 이러한 대학의 스마트 학습 도구를 통한 기업의 맞춤형 프로젝트를 진행할 때 프로젝트 진행에 대한 효율성을 높이고 결과에 대한 확장성을 높일 수 있는 스마트 학습도구에 대한 설계를 제안하고자 한다. 제안된 스마트한 학습 도구는 실무 능력을 향상시킬수 있는 기업 맞춤형 프로젝트들이 원활하게 학습도구로 활용이 되어 실무형 기업 프로젝트에 쉽게 적용할 수 있는 장점을 가질 것으로 기대된다. 제안된 프로젝트 기반의 스마트한 학습 도구 모델은 추후에 관련 LMS로 구축이 되어 실질적인 프로젝트 진행에 적용하여 활용성을 확인하고 제안된 스마트 학습 도구 모델에 대한 부분을 수정 보완하여 프로젝트 기반의 스마트한 학습기능을 강화하고자 한다.

• 지적과 국토정보
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• 제52권1호
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• pp.105-118
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• 2022

최근 메타버스, 스마트시티, 디지털트윈, 자율주행차, 도심항공모빌리티 등 분야에서 3D공간객체모델 관련 정보 요구는 증가될 것이다. 공간객체에 대한 3D모델 구축은 위성·항공·지상플랫폼과 같은 다양한 장비와 모델링·인공지능·영상정합 등의 기술로 가능하다. 하지만 갱신이 필요한 공간객체를 신속하게 탐지하고 DB화하는 작업은 쉽지 않다. 이 연구에서는 공간정보(도형)과 속성을 기반으로 주소코드, 층수, 건물명, 면적 등의 매칭요소를 이용하여 건물융합DB와 변화탐지건물DB를 구축 지원할 수 있고 갱신이 필요한 객체선정의 적합성을 검증할 수 있는 시스템 프로토타입을 개발하였다. 건물융합DB 구축 시 일부 건물의 경우, 공간정보와 속성의 융합불가 및 실패 사례가 발생하여, 매칭율이 약 80%로 낮게 나타났다. 이것은 특별히 시범사업지역 내 많은 건물객체에 대한 속성정보가 누락된 것에 기인하는 것으로 판단된다. 이 연구는 3D공간객체 모델의 신속한 갱신을 위한 효율적인 드론 촬영계획 수립을 지원하여 공간객체의 중복 및 불필요한 구축 등을 사전에 방지함으로써 객체 구축 절차 개선 및 비용 절감에 크게 기여할 것이다.