• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.1
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• pp.572-578
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• 2021

The purpose of this study was to verify the impact of cognitive and emotional factors on artificial intelligence speakers on the intention of using artificial intelligence speakers. The method for this study was online surveys of people with physical disability. The recognition and necessity of artificial intelligence speakers were also identified, the perceived intimacy, joy, and intention to use them, and a multiple linear regression analysis was conducted to check the influence of each variable on the intention of the disabled to use artificial intelligence speakers. This study have shown that the perceived enjoyment of AI speakers in people with disabilities has shown a significant static effect on their intended use. However, the recognition and necessity of artificial intelligence speakers of the physically handicapped, as well as the perceived intimacy, do not have a statistically significant impact on the intention of using artificial intelligence speakers, according to the analysis. The results of this study suggest that it is necessary to strengthen the elements of enjoyment in order to improve the intention of the disabled to use artificial intelligence speakers, and it is meaningful in that it provides basic data to develop artificial intelligence products and customized services for people with disabilities.

• Proceedings of The KACE
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• 2018.01a
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• pp.93-95
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• 2018

음성인식 기술이 인공지능의 핵심 연구 분야로 떠오르면서 음성인식 기술은 인공지능(AI)과 결합하여 음성비서, 자율 주행차, 실시간 음성검색, 음성 통역 등 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대되고 있다. 문자가 아닌 음성으로 검색하는 새로운 검색 시장이 확대되면서 '음성이용자인터페이스(VUI: Voice User Interface)' 인 음성비서 서비스 기능을 가진 인공지능(AI) 스피커 시장 경쟁이 시간이 갈수록 가열되고 있다. 이에 인공지능 스피커의 등장배경부터 현재 국내외 음성인식 기기 소개 그리고 앞으로의 교육의 방향에 맞는 음성인식 기기의 교육적 활용 방안에 대해서 알아보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.673-674
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• 2020

의식주 중에서 자신을 표현하고 외부와의 교류를 할 수 있는 분야는 패션분야로서 인간 생활과 밀접한 관계를 가지고 있으며 사람들의 개인화된 성향 변화 및 인터넷 환경의 개선으로 트렌드는 빠르게 변화하고 있다. 인공지능 기술의 발전은 단순히 객체의 검출 및 분류에서 벗어나 패션 아이템의 분석 및 세부적인 속성을 분석할 수 있는 수준에 다다랐으며 인공지능 기술을 활용하여 사용자에게 추천할 수 있는 서비스가 출시되고 있다. 패션 트렌드의 빠른 변화 및 인공지능 기술의 발전으로 이를 활용한 플랫폼에 기반을 두어 디자이너에게는 디자인 기술을 향상시킬 수 있으며 사용자에게는 개인화된 제품을 구매할 수 있는 플랫폼 개발이 요구되고 있다. 본 논문에서는 인공지능 기술 기반 패션 분석 기술 개발을 위하여 패션 검출 모듈, 패션 검색 모듈, 패션 검색을 위한 벡터 검색 모듈, 상하의 분리를 위한 세그먼테이션 모듈, 패션 복종 분류 모듈을 개발하여 통합하였으며 패션 검색 정확도는 Top-5 기준 75.28%, 벡터 검색 속도는 벡터당 0.002m sec 이하, 세그먼테이션 추출 정확도 87.6%이상, 패션 검출 결과 IoU 0.5 환경에서 96.2%, 복종분석 90.54%의 성능을 보였다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.5 no.2
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• pp.177-182
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• 2019

As progress of technology, Artificial Intelligence is applied in various fields of industry such as finance, production, medical treatment, service, art by changing the way they look continuously. As AI is progressive area, We have to know what kind of changing is merged in human society by AI. In this paper, through the investigations of Artificial Intelligence's concept and the way Artificial Intelligence's technology is implemented in modern industry, we studied positive effect and negative effect of AI. By this study, In conclusion, by realizing how close Artificial Intelligence had come to our life, we can prepare to seek a foothold to deal with this Artificial Intelligence.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.49-53
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• 2004

최근 로봇의 형태는 인간의 명령을 이행하고 스스로 학습하며, 감정을 지닐 수 있는 인공지능을 내장한 로봇이다 이와 같은 특징을 지닌 로봇의 용도는 조립, 도장, 용접 둥 단순 반복 작업이나 위험한 산업현장에서 벗어나 좀더 다양한 분야로 그 범위가 확대되고 있다. 활용의 예는 '가족 도우미'의 역할을 수행하는 로봇으로써 가사, 방범, 오락 그리고 교육 등의 기능을 담당하는 형태로써 보다 다양화되고 향후 가정의 필수품으로 자리 잡을 전망이다. 이러한 로봇의 구현에 인공지능의 요소를 활용해야 하는 것은 당연하며 그 범위 또한 광범위하다. 로봇이 여러 가지의 기능을 수행하기 위해서는 환경 정보를 받아들이는 센서의 역할이 크며 이런 센서를 사용조건에 맞게 활용하는 것도 중요하다. 본 논문에서는 로봇에 부착된 센서의 환경 정보값을 적절히 활용하여 로봇의 다양한 기능을 구현할 수 있는 가정용 지능형 서비스 로봇을 구현하고자 한다. 센서 정보는 지능 기법으로 널러 알려진 소프트 컴퓨팅 기법을 사용한다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.11 no.2
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• pp.67-72
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• 2022

Recently, various intelligent application services using artificial intelligence are being actively developed. In particular, research on artificial intelligence-based real-time prediction services is being actively conducted in the manufacturing industry, and the demand for artificial intelligence services that can detect and predict fire and odors is very high. However, most of the existing detection and prediction systems do not predict the occurrence of fires and odors, but rather provide detection services after occurrence. This is because AI-based prediction service technology is not applied in existing systems. In addition, fire prediction, odor detection and odor level prediction services are services with ultra-low delay characteristics. Therefore, in order to provide ultra-low-latency prediction service, edge computing technology is combined with artificial intelligence models, so that faster inference results can be applied to the field faster than the cloud is being developed. Therefore, in this paper, we propose an LSTM algorithm-based learning model that can be used for fire prediction and odor detection/prediction, which are most required in the manufacturing industry. In addition, the proposed learning model is designed to be implemented in edge devices, and it is proposed to receive real-time sensor data from the IoT terminal and apply this data to the inference model to predict fire and odor conditions in real time. The proposed model evaluated the prediction accuracy of the learning model through three performance indicators, and the evaluation result showed an average performance of over 90%.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.44 no.2
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• pp.62.2-62.2
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• 2019

한국의 고천문 자료는 삼국시대 이후 근대 조선까지 다수가 존재하여 세계적으로 드문 기록 문화를 보유하고 있으나, 한문 번역이 많이 이루어지지 않아 학술적 활용이 활발하지 못한 상태이다. 고문헌의 한문 문장 번역은 전문인력의 수작업에 의존하는 만큼 소요 시간이 길기에 투자대비 효율성이 떨어지는 편이다. 이에 최근 여러 분야에서 응용되는 인공지능의 적용을 대안으로 삼을 수 있으며, 초벌 번역 수준일지라도 자동번역기의 개발은 유용한 학술도구가 될 수 있다. 한국천문연구원은 한국정보화진흥원이 주관하는 2019년도 Information and Communication Technology 기반 공공서비스 촉진사업에 한국고전번역원과 공동 참여하여 인공신경망 기계학습이 적용된 고문헌 자동번역모델을 개발하고자 한다. 이 연구는 고천문 도메인에 특화된 인공지능 기계학습 기법으로 자동번역모델을 개발하여 이를 서비스하는 것을 목적으로 한다. 연구 방법은 크게 4가지 개발을 진행하는 것으로 나누어 볼 수 있다. 첫째, 인공지능의 학습 데이터에 해당되는 '코퍼스'를 구축하는 것이다. 이는 고문헌의 한자 원문과 한글 번역문이 쌍을 이루도록 만들어 줌으로써 학습에 최적화한 데이터를 최소 6만 개 이상 추출하는 것이다. 둘째, 추출된 학습 데이터 코퍼스를 다양한 인공지능 기계학습 기법에 적용하여 천문 분야 특수고전 도메인에 특화된 자동번역 모델을 생성하는 것이다. 셋째, 클라우드 기반에서 참여 기관별로 소장한 고문헌을 자동 번역 모델에 기반하여 도메인 특화된 모델로 도출 및 활용할 수 있는 대기관 서비스 플랫폼 구축이다. 넷째, 개발된 자동 번역기의 대국민 개방을 위해 웹과 모바일 메신저를 통해 자동 번역 서비스를 클라우드 기반으로 구축하는 것이다. 이 연구는 시스템 요구사항 분석과 정의를 바탕으로 설계가 진행 또는 일부 완료되어 구현 중에 있다. 추후 이 연구의 성능 평가는 자동번역모델 평가와 응용시스템 시험으로 나누어 진행된다. 자동번역모델은 평가용 테스트셋에 의한 자동 평가와 전문가에 의한 휴먼 평가에 따라 모델의 품질을 수치로 측정할 수 있다. 또한 응용시스템 시험은 소프트웨어 방법론의 개발 단계별 테스트를 적용한다. 이 연구를 통해 고천문 분야가 인공지능 자동번역 확산 플랫폼 시범의 첫 케이스라는 점에서 의의가 있다. 즉, 클라우드 기반으로 시스템을 구축함으로써 상대적으로 적은 초기 비용을 투자하여 활용성이 높은 한문 문장 자동 번역기라는 연구 인프라를 확보하는 첫 적용 학문 분야이다. 향후 이를 활용한 고천문 분야 학술 활동이 더욱 활발해질 것을 기대해 볼 수 있다.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.12 no.5
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• pp.1-14
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• 2022

This study tried to suggest crisis management compliance to prevent personal information infringement accidents that may occur in the process because the data including personal information is being processed in the artificial intelligence (AI) service process. To this end, first, the AI service provision process is divided into 3 processes such as service planning/data design and collection process, data pre-processing and purification process, and algorithm development and utilization process. And 3 processes are subdivided into 9 stages following to personal information processing stages to infringe personal information. All processes were investigated with literature and experts' Delphi. Second, the investigated personal information infringement factors were selected through FGI, Delphi, etc. for experts. Third, a survey was conducted with experts on the severity and possibility of each personal information infringement factor, and the validity and adequacy of the 94 responses were verified. Fourth, to present appropriate risk management compliance for personal information infringement factors in AI services, a method for calculating the risk level of personal information infringement is prepared by utilizing the asset value of personal information, personal information infringement factors, and the possibility of infringement accidents. Through this, the countermeasures for personal information infringement incidents were suggested according to the scored risk level.

• Journal of Practical Engineering Education
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• v.15 no.3
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• pp.605-614
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• 2023

In In the era of digital transition, AI-based personalized services are emerging in the field of education. This research aims to examine the development strategies for implementing AI-based learning services in school. Focusing on AI-based math learning service "Math Cell" developed by i-Scream Edu, this study surveyed the functional requirements from the perspective of an educator. The results were analyzed for importance and suitability using IPA, and expert opinions were surveyed to explore specific development directions for the service. Consequently, importance in all areas such as diagnosis, learning, evaluation, and management averaged 4.82 and performance averaged 4.56, showing excellent results in most questions, and in particular, importance was higher than performance. Among certain detailed functions, concept learning, customized task presentation, evaluation result analysis function, dashboard-related functions, and learning materials in the dashboard were not intuitive for students to understand and had to be supplemented. This study provides meaningful insights by summarizing expert opinions on AI-based personalized mathematics learning services, thereby contributing to the exploration of the development strategies for "Math Cell".

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.603-606
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• 2023

인공지능 (AI) 서비스는 현대 사회에서 중요한 역할을 맡고 있다. 그러나 이러한 서비스는 보안과 관련된 문제들을 가지고 있다. 본 논문은 AI 서비스의 보안과 관련된 문제와 해결책을 조사하고자 한다. AI 서비스의 개요와 대표적인 상용 서비스를 간략히 소개 후, AI 서비스에서 발생할 수 있는 보안상의 문제와 Chat GPT를 중심으로 한 보안 문제에 대해 다루고자 한다. 또한, 향후 AI보안 서비스 연구 분야와 적재적 기계학습 연구에 대한 전망을 살펴볼 예정이다. 이를 통해 안전하고 신뢰성 있는 AI 서비스를 제공하는데 기여하고자 한다.