전훈이란 군사용어로서 전투발전분야의 교육과 현실에서 문제점이 확인되거나 개선이 필요한 요소를 찾아서 미래의 발전을 도모하는 모든 활동이다. 이 논문에서는 전훈활동을 추진하는데 드러나는 문제점, 즉 분석시 장기간 소요, 예산 문제, 전문가 필요성 등을 해결하고자 실제 사례를 제시하고 인공지능 분석 추론기술을 적용하는 데 초점을 맞춘다. 이미 실용화되어 사용 중인, 인지 컴퓨팅 관련 기술을 활용한 인공지능 법률자문 서비스가 전훈의 문제점을 해결하는데 가장 적합한 사례로 판단했다. 이 논문은 인공지능을 활용한 지능형 전훈분석 추론기술의 효과적인 적용방안을 제시한다. 이를 위해, 전훈분석 정의 및 사례, 인공지능의 머신러닝으로 진화, 인지 컴퓨팅 등 이론적 배경을 살펴보고, 새롭게 제안한 L2-OODA 앙상블 알고리즘을 이용해 국방분야 신기술에 적용함으로써 현존전력 개선 및 최적화를 구현하는데 기여하고자 한다.
(주)문화방송(MBC)은 콘텐츠 제작 및 유통 워크플로우에 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술을 적용한 미디어AI 서비스를 운영하고 있다. 영상아카이브에 보관되어 있는 수십만 개의 아날로그와 SD급 콘텐츠를 대상으로 HD급 수준의 영상화질로 품질을 향상시키기 위해서 AI영상화질개선시스템을 2020년에 개발 구축해서 여러 목적에 활용하고 있으며, HD급 콘텐츠를 대상으로 4K 초고화질급으로 변환하는 기술로 고도화해서 실서비스 적용을 눈앞에 두고 있다. 그리고 2년의 STT(Speech-To-Text, 음성문자변환) 베타서비스를 통해 얻어진 사용성 검증과 운영 경험을 바탕으로 STT HUB 서비스를 개발 구축해서 2022년부터 보도와 시사교양 프로그램의 제작 워크플로우에 적용하고 있다. 이들 서비스의 주요 기능들과 기술적 요소들의 구현, 미디어AI 서비스 운영의 경험을 나누고자 한다.
딥러닝의 등장과 ICT(Information and Communication Technology)의 급속한 발전으로 정치, 경제, 문화 등 사회의 다양한 분야에서 인공지능을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 딥러닝 기반 인공지능 기술은 자연어 처리, 영상 처리, 음성 처리, 추천 시스템 등 다양한 영역으로 세분화된다. 특히, 산업이 고도화됨에 따라 시장 동향 및 개인의 특성을 분석하여 소비자에게 추천하는 추천 시스템의 필요성이 점점 더 요구되고 있다. 이러한 기술 발전에 발맞추어, 본 논문에서는 딥러닝 기반 '언어처리지능' 과 '영상처리지능'의 기술개발을 통해 정형 또는 비정형 텍스트 및 이미지 빅데이터로부터 속성 정보를 추출 추출하고, 분류하여 패션시장의 트랜드나 신규소재 등을 분석하고 소비자의 취향 분석을 통하여 '시장-소비자' 인사이트를 발굴하여, 스타일 추천, 가상 피팅, 및 디자인지원 등이 가능한 인공지능 기반 '맞춤형 패션 어드바이저' 서비스 통합 시스템을 제안한다.
1인 가구의 비율은 계속하여 증가하고 있으며 요리정보를 얻기 위한 쿡(Cook)방, 먹방, 요리추천 애플리케이션 등의 인기도 계속되고 있다. 요리에 대한 관심이 높아지면서 1인 가구 또한 요리에 많은 시간을 투자하는 것을 확인할 수 있었다. 한편, 기존 요리추천 애플리케이션에서는 사용자의 기호만 고려하기 때문에 사용자가 가지고 있는 재료를 고려하지 않은 문제가 있다. 본 논문은 이러한 요리정보의 수요를 충족시킴과 동시에 인공지능 이미지 인식 기술을 활용하여 현재 가진 재료로 지금 당장 만들 수 있는 요리와 레시피를 추천하는 서비스를 제공하여 1인 가구에 최적화된 솔루션을 제공한다.
정부는 '한국판 뉴딜 1.0'(2020.7)과 '한국판 뉴딜 2.0'(2021.7)을 발표하여 국가의 새로운 미래를 설계하고자 디지털뉴딜, 그린 뉴딜, 휴먼 뉴딜, 지역균형 뉴딜 분야에 집중 지원 중이다. 이 중 디지털 뉴딜은 사회, 경제 전반에 걸친 디지털화의 확산 및 디지털 신사업 육성이 목표이다. 본 논문에서는 디지털 뉴딜과 관련해 인공지능(AI)과 이동통신(5G) 분야에 대해 국가R&D 지원 현황 등을 분석하였다. 분석 데이터는 2015년부터 2020년까지 NTIS에서 서비스하는 총 61,356건 과제와 총 198,355건 성과정보를 키워드 추출을 통하여 수집하였다. 데이터 분석 결과 각 분야의 과제와 연구비, 논문 성과는 지속적으로 증가하고 있으나, 특허 성과는 최근 소폭 감소하는 것을 알 수 있었다. 정부가 추진하는 한국판 뉴딜 정책의 혁신성장 성과분야에 대해 이용자가 바로 파악할 수 있도록 다양한 분석을 통하여 향후 NTIS에서 서비스할 계획이다.
우리나라의 생산 가능 인구는 올해를 정점으로 감소하기 시작해 앞으로 1,000 만 명 이상 줄어들 것으로 예상된다. 양육과 교육비에 대한 부담이 단산까지 이어지고 있다. 우리나라에 있는 임신, 육아, 출산에 대한 서비스는 매우 적은 편이며 기존에 존재하는 기술의 경우 특정 사용자를 대상으로 해서 소외되는 계층이 생겨나는 문제가 있다. 사람들이 경제적인 격차와 사각지대에 놓여 정보적 격차를 느끼는 만큼 이를 해결할 수 있는 복합적인 서비스와 사용자 편의성을 증대한 기능이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 인공지능과 공공데이터를 이용한 임신, 출산, 육아 통합 앱 개발을 통해 모든 사용자가 차별 없이 정확하고 다양한 정보를 얻을 수 있고 혜택을 받아 사회적인 문제를 감소시킬 수 있도록 제안한다.
본 논문은 사용자의 피부 상태에 따라 사용자에게 적합한 화장품을 소개해주는 화장품 추천 웹 쇼핑몰, "PBTI"를 개발한다. 요즘 유행하는 성격 유형 설문조사인 MBTI에서 영감을 받아 피부 유형과 퍼스널 컬러를 검사하고 이를 기반으로 화장품을 추천하는 온라인 쇼핑몰 웹사이트를 제작하게 되었다. 바우만 교수의 피부 유형 지표를 바탕으로 제작된 질문을 통해 사용자들의 피부 유형을 검사하고 해당 피부 유형 결과에 따른 상품을 추천해주는 알고리즘이 탑재되어 사용자에게 맞는 상품을 추천해준다. 텐서플로우 기반의 인공지능을 탑재하여 퍼스널컬러 테스트를 제작하였다. PBTI의 이러한 무료 테스트 서비스 제공은 다른 온라인 뷰티 쇼핑몰과 극명한 차별점을 만들고, 쇼핑몰 매출을 크게 증대시킬 것으로 기대한다.
AI 기술의 발전으로 상담 및 심리치료 분야에서도 인공지능을 활용하려는 움직임이 활발해지고 있다. 정신건강 지원에 대한 수요가 증가하면서 인공지능, 특히 챗봇을 활용한 심리상담은 효율성과 접근성 측면에서 많은 이점을 가지지만 한계점 또한 존재한다. 본 연구에서는 AI 챗봇을 활용한 상담 및 심리치료 서비스의 국내 현황과 기술적 측면에서의 한계점을 분석한다.
월드와이드웹(WWW)은 유용한 정보를 포함하는 자료들의 집합에서 유용한 작업을 수행할 수 있는 서비스들의 집합으로 변화하고 있다. 새롭게 등장하고 있는 웹서비스 기술은 향후 웹의 기술적 변화를 추구하며 최근의 웹의 변화에 중요한 역할을 수행할 것으로 기대된다. 웹서비스는 어플리케이션 간의 통신을 위한 호환성 표준을 제시하며 기업 내/외를 아우를 수 있는 어플리케이션 상호작용 및 통합을 촉진한다. 웹서비스를 서비스 중심 컴퓨팅환경으로서 운용하기 위해서는 웹서비스 저장소가 완성도 높게 조직화되어 있어야 할 뿐 아니라, 사용자들의 필요에 맞는 웹서비스 컴포넌트를 찾을 수 있는 효율적인 도구들을 제공하여야 한다. 서비스 중심 컴퓨팅을 위한 웹서비스의 중요성이 증대됨에 따라 웹서비스의 분류체계를 효율적으로 제공할수 있는 기법의 수요 또한 증대된다. 다수의 웹서비스 저장소들은 웹서비스 분류체계를 제안하여 왔지만, 대부분의 분류체계는 활용하기에는 제대로 발달하지 못하였거나 관리하기에 너무 어려운 단점을 갖고 있다. 이 논문에서는 인공신경망 기반 군집화 기법과 XML 기반의 웹서비스 기술표준인 WSDL의 의미적가치를 활용하여 웹서비스 분류체계 생성 프레임워크를 제안한다. 이 논문에서 인공신경망을 활용하여 제안하는 웹서비스 분류체계 생성 프레임워크를 프로토타입 시스템로 개발하였으며, 실제 운용되고 있는 웹서비스 저장소로부터 획득한 실제 웹서비스들을 사용하여 제안하는 웹서비스 분류체계 생성 프레임워크를 실증적으로 평가하였다. 또한 제안하는 방식의 효용성을 보여주는 실험결과를 보고한다.
리터러시는 작성된 문서나 가공된 정보를 사람들이 읽고 이해할 수 있는 능력으로 시작되었다. 이후 디지털 기술이 발전하면서 정보를 접하고 활용할 수 있는 분야가 넓어짐에 따라 디지털 리터러시로 확장되었다. 디지털 리터러시의 활용 분야와 목적에 따라 다양한 용어로 사용되고 있다. 본 연구에서는 인공지능 시대에 그 중요성이 점차 높아지고 있는 생성 인공지능을 대상으로 이용자의 리터러시 수준을 확인하고, 선행 연구에서 제안한 리터러시의 개념을 확장하며, 한국 이용자에게 적합한 도구를 개발하고자 연구를 수행했다. 먼저 탐색적 요인 분석 결과, 생성 인공지능 리터러시는 AI 활용 능력, 비판적 평가, 윤리적 사용, 창의적 활용의 네 가지 요인으로 구성됨을 확인하였다. 다음으로 확인적 요인 분석을 통해 생성 인공지능 리터러시를 구성하는 네 가지 요인의 모형 구조가 통계적으로 적합하다는 것을 확인했다. 더불어 기존 인공지능 리터러시 척도와 인공지능 서비스 관련 평가 도구와의 상관 분석을 통해 새로 개발된 리터러시 도구가 실제 사람들의 태도와 유의한 관계가 있음을 확인하였고, 이를 통해 타당성이 확보되었음을 알 수 있었다. 마지막으로 본 연구의 의의와 한계점, 그리고 향후 연구 방향에 대해 논했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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