• 정보보호학회지
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• 제33권4호
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• pp.89-93
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• 2023

포스트 코로나시대에는 다가올 디지털 인프라 사회에서의 안전하고 편리한 사이버 경제활동을 구현하기 위해서 비대면 인증수단으로서 텔레바이오인식기술의 중요성은 증가할 것으로 전망된다. 이에 따라 바이오인식 관련 국제표준화기구인 ITU-T SG17 Q10(ID Management & Telebiometrics)에서 추진중인 반려동물 개체식별 인증서비스, 헬스케어 응용서비스, 인공지능서비스에서의 생체정보 보호기술 등에 관한 텔레바이오인식기술 표준화 현황을 면밀히 분석하여, 향후 디지털 사회로의 대전환 시대가 도래함에 따른 동물 개체식별 인증서비스, 디지털 헬스케어 응용서비스, 주율주행 응용서비스 등 폭넓게 생활속에 적용되고 진화하고 있는 텔레바이오인식기술 국제표준화 추진현황에 대하여 고찰하고자 한다.

• 인터넷정보학회지
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• 제18권1호
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• pp.27-32
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• 2017

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권1호
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• pp.115-125
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• 2021

각종 ICT 기술 혁신 및 디지털트랜스포메이션(Digital Transformation)에 의해 사물인터넷(Internet of Things : IoT) 환경이 점차 지능화, 분산화, 자동화된 서비스를 요구하고 있으며, 특히 통신네트워크(5G),데이터 분석 및 인공지능(AI), 디지털 트윈(Digital Twin) 기술이 접목되는 산업사물인터넷(Industrial IoT : IIoT)에서의 고도화되고 안정적인 스마트서비스 제공 환경이 요구되고 있다. 본 연구에서는 다양한 산업현장의 설비 장치와 센서 등 이기종 장치와의 유연한 연계와 신속하고 안정적인 데이터 수집 및 처리 등을 위한 IIoT Edge 미들웨어 시스템을 제안하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권2호
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• pp.287-295
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• 2017

2016년 3월 구글 (Google)의 바둑인공지능 알파고 (AlphaGo)가 이세돌 9단과의 바둑대결에서 승리한 이후 다양한 분야에서 인공지능 사용에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데 금융투자 분야에서도 인공지능과 투자자문 전문가의 합성어인 로보어드바이저 (Robo-Advisor)에 대한 관심이 높아지고 있다. 인공지능 (artificial intelligence)기반의 의사결정은 비용 절감은 물론 효과적인 의사결정을 가능하게 한다는 점에서 큰 장점이 있다. 본 연구에서는 기술적 분석 (technical analysis) 지표와 딥러닝 (deep learning) 모형을 결합하여 한국 코스피 지수를 예측하는 모형을 개발하고 제시한 모형들의 예측력을 비교, 분석한다. 분석 결과 기술적 분석 지표에 딥러닝 알고리즘을 결합한 모형이 주가지수 방향성 예측 문제에 응용될 수 있음을 확인하였다. 향후 본 연구에서 제안된 기술적 분석 지표와 딥러닝모형을 결합한 기법은 로보어드바이저서비스에 응용할 수 있는 일반화 가능성을 보여준다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.169-170
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• 2019

인공지능이 글로벌 경쟁력 원천 기술로 부각되면서 정부도 자율주행차, 드론, 로봇 등 미래 신산업의 기반 기술이 되는 인공지능을 전략적으로 육성하고 있다. 국내 인공지능 연구 및 서비스는 네이버와 카카오를 중심으로 출시되었으나 해외에 비하면 규모나 수준이 미약한 편이다. 최근, 딥러닝 (deep learning)은 최근 음성인식과 영상인식을 비롯한 다양한 패턴인식 분야에서 혁신적인 성능을 기록하면서 많은 연구가 진행되고 있다. 그 뿐만 아니라 딥러닝은 초창기부터 산업계의 큰 관심을 끌어 구글이나 마이크로소프트, 삼성전자 등 글로벌 정보기술 회사에서 상용제품에 딥러닝 기술을 성공적으로 적용하고 있고 계속 연구개발을 진행하고 있어 대중매체에서도 관심을 가지고 주목하고 있다. 이러한 선행연구를 바탕으로 주목 받고 있는 인공지능에 대해 살펴보도록 하겠다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권8호
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• pp.1248-1254
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• 2022

스쿨존에서 교통사고를 사전에 예방하려고 노력하고 있다. 하지만, 스쿨존 내 교통사고는 계속 발생하고 있다. 운전자가 어린이보호구역 내 상황 정보를 미리 알 수 있으면, 사고를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 스쿨존 내 사각지대를 없애는 카메라, 사전 교통정보를 수집할 수 있는 번호인식 카메라 시스템을 설계한다. 차량속도 및 보행자를 인식하는 LIDAR 시스템을 개선하여 설계한다. 카메라 및 LIDAR에서 인식된 보행자 및 차량 영상 정보를 수집하고 가공하여, 인공지능 시계열 분석 및 인공지능 알고리즘을 적용한다. 본 논문에서 제안한 딥러닝으로 학습된 인공지능 교통사고 예방 시스템은, 스쿨존 진입 전 차량 내 모바일 장치에 스쿨존의 정보를 운전자에게 전달하는 강제 푸시서비스를 한다. 그리고 LED 안내판에 스쿨존 교통정보를 알람으로 제공한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.877-883
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• 2021

인공지능 기술은 제조 로봇, 인공지능 스피커, 로봇 청소기 등 산업 및 스마트홈 분야에서 다양하게 사용되고 있다. 본 논문에서는 RCMS(Real-time Cash Management System)에서 활용하기 위한 인공지능 기반 1:1 챗봇(chatbot) 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현한 RCMS 챗봇은 기존 온라인 게시판의 1만 3천 5백여건의 질의응답을 기반으로 연구비 사용, 시스템 사용법 등 9개 영역에 총 210개의 질의시나리오로 구축하였다. 챗봇은 부족한 상담인원 문제를 해소하고, 근무시간 이후에 연구자의 문의에 대응하여 사용자의 만족도를 제고 할 것으로 예상되며, 연구자의 상담문의가 가장 많았던 사용비목에 대한 추천 서비스는 상담건수를 감소시켜 다른 상담문의에 대한 답변의 질적 수준 향상이 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권8호
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• pp.347-354
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• 2022

4차 산업혁명 시대가 무르익으면서 방대한 데이터를 기반으로 한 인공지능(AI, Artificial Intelligence)의 활용이 전 산업 분야로 확대 중이다. 그러나 산림 수종을 분석하는 분야는 지금까지 인공지능의 활용이 미진하여 여전히 수작업으로 분석하고 있고 다수의 오류가 발생하고 있다. 본 연구에서는 수도권의 항공사진과 모사 이미지 등을 이용하여 소나무, 낙엽송, 침엽수, 활엽수 등 산림 수종을 분석하기 위한 인공지능 학습용 데이터 약 60,000장을 구축하였고 수종 구분 AI 모델도 함께 개발하였다. 이러한 연구는 우리나라의 산림 변화를 사전에 예측하여 변화에 신속한 대응이 가능하고 산림 주제도 제작 시 필요한 수종 분할 이미지를 기초자료로 활용함으로써 업무 생산성을 높일 것으로 기대한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권2호
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• pp.27-36
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• 2023

물류 산업은 기업과 소비자에게 필요한 상품과 자원을 저장하고 운송하기 때문에 우리의 생활과 밀접하게 연관되어 그 중요성은 더욱 더 커지고 있다. 중요성에 커짐에 따라 물류 산업은 혁신과 변화를 통해 효율적이고 지속 가능한 서비스를 제공하기 위해 노력하고 있다. 기술적 혁신과 인공지능을 활용하여 물류 네트워크 최적화, 친환경적인 운송 등 다양한 영역에서 연구와 개선이 이루어지고 있으나 여전히 물류 산업의 일부 측면에서 미흡한 연구가 있다. 특히, 다양한 요소를 고려하여 차량 운반선의 최적화된 선적 계획을 효과적이고 신속하게 계획을 수립하는 것은 다양한 복잡성을 내포하고 있어 이 분야의 연구는 부족한 상태이다. 본 논문에서는 다양한 고려사항과 차량 운반선의 선적 계획 수립 규칙을 반영하여 작업자가 신속하고 효율적으로 선적 계획을 수립할 수 있도록 하는 선·하적 알고리즘에 관하여 연구하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제58권3호
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• pp.309-332
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• 2024

본 연구는 도서관과 인공지능(AI)에 관한 국내외 연구 동향을 분석하였다. 1995년부터 2024년까지 발표된 논문 중 도서관과 인공지능의 키워드를 함께 갖고 있는 논문을 대상으로 하였다. 국내는 KCI에 등록된 13편, 국외는 Web of Science(WOS)에 등록된 305편의 논문을 수집하였다. 수집된 논문의 초록과 키워드를 대상으로 하여 기간별로 키워드 출현 빈도를 파악하고 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과 도서관의 인공지능과 관련된 연구는 빠르게 증가하고 있으며 다양화 및 세분화되고 있음을 알 수 있었다. 또한, 서비스 및 사용자 관련 연구가 초기에 이뤄졌다면, 점차 적용 대상 기술 및 자료 및 데이터 관련 연구 등으로 변화하고 있음을 확인하였다.