• Journal of Bio-Environment Control
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• v.4 no.2
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• pp.246-252
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• 1995

작물, 가축, 농산물을 학문의 대상으로 하는 농학은 기상, 토양 등과 같은 자연 현상으로부터 필요한 데이터를 획득하여 이용한다. 그러나, 이들 데이터는 많은 환경 요인의 영향을 받아 그 거동이 매우 복잡한 비선형적 현상을 나타내는 것이 대부분이다. 따라서, 실험을 통해 획득된 데이터의 처리 및 모형화 등을 위해 기존의 수학적, 통계적 방법을 이용하는 경우에 많은 어려움을 겪게 된다. 이에 최근에는 신경회로망 및 퍼지 이론 등과 같은 인공 지능 기법을 이용하여 이러한 문제점을 해결하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 강좌에서는 복잡한 비선형 특성 특히 임의적 거동을 보이는 자연 현상을 기술하기 위해 최근에 대두되고 있는 혼돈 이론에 대한 소개를 하고자 한다.(중략)

• Communications of Mathematical Education
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• v.35 no.3
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• pp.213-231
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• 2021

This study is intended to investigate contents related to parents' perception and satisfaction level of school mathematics curriculum. Based on the results, this study intended to deduce implications for mathematics education in schools, child education, and parent education. According to the result of the survey, the more positively the parents perceived the value of the mathematics learning, the more positively the child perceived, and the higher the parent's participation rate in mathematics-related education was. In terms of perception of teaching and learning activities, it showed that the willingness to participate in educational programs was lower for the parents of middle and high school students than the parents of elementary school students and the parents of elementary school students also showed higher satisfaction level of school mathematics curriculum. parents have perceived the necessity of teaching and mathematics education to develop artificial intelligence or data analysis skills. It was also found that the parents of middle and high school students' participation experience in education had an effect on the satisfaction level of their children's math teacher's class preparedness. Parents perceived positively to how pragmatic mathematics curriculum can be and provided answers to what they wish in specific mathematics classes in learning methods and future mathematics learning. As this is for educational experts to consider much in-depth in the future, this study suggested the need for diverse parents' education related to mathematics including the expansion of mathematics education with parents' participation, the creation of a mathematics learning environment for future mathematics learning.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.10 no.5
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• pp.9-16
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• 2019

In this paper, it will analyze security problems, so technology's potential can apply to business security area. First, in order to deep learning do security tasks sufficiently in the business area, deep learning requires repetitive learning with large amounts of data. In this paper, to acquire learning ability to do stable business tasks, it must detect abnormal IP packets and attack such as normal software with malicious code. Therefore, this paper will analyze whether deep learning has the cognitive ability to detect various attack. In this paper, to deep learning to reach the system and reliably execute the business model which has problem, this paper will develop deep learning technology which is equipped with security engine to analyze new IP about Session and do log analysis and solve the problem of mathematical role which can extract abnormal data and distinguish infringement of system data. Then it will apply to business model to drop the vulnerability and improve the business performance.

• Journal of The Korean Institute of Defense Technology
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• v.5 no.2
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• pp.17-22
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• 2023

In the midst of the development of science and technology based on the 4th industrial revolution, the ROK Army is moving forward with the ARMY TIGER 4.0 system, a ground combat system that combines future advanced science and technology. The system is developing around an AI-based hyper-connected ground combat system, and has mobility, intelligence, and networking as core concepts. Especially, the dronebot combat system is used as a compound word that refers to unmanned combat systems including drones and ground unmanned systems. In future battlefields, it is expected that the use of unmanned and artificial intelligence-based weapon systems will increase. During the transition to a complete unmanned system, it is a very important issue to ensure connectivity individual unmanned systems themselves or between manned and unmanned systems on the battlefield. This paper introduces the Multiplexer Allocation Problem (MAP) for effective command control and communication of UAV/UGV, and proposes a heuristic algorithm. In addition, the performance of the proposed algorithm is analyzed by comparing the solutions and computing time. Also, we discuss future research area for the MAP.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.21 no.2
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• pp.101-107
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• 1997

고전제어와 현대제어의 이론을 선형제어론을 중심으로 각각의 특징을 간략히 살펴보았다. 21세기의 문턱에 서 있는 현재, 과학의 발전은 급진전하고 있음은 주지하는 바이며, 이러한 시점에서 천학비재한 필자가 제어계의 미래를 전망한다는 것은 대단히 어려운 일이지만, 현재 상황으로 볼 때 짧은 기간의 미래에는 강인성에 중점을 둔 제어기의 설계에 관한 연구가 계속 되어지리라고 본다. 그리고 컴퓨터 기술의 발달과 더불어 복잡한 제어 알고리즘도 쉽게 실현될 수 있으므로 뉴럴네트워크 및 인공지능에 의한 제어 기술도 크게 발전될것으로 생각된다. 한편 일반적인 제어기의 설계 순서는 대상으로 하는 플란트의 동특성을 고려하여 플란트를 수학적으로 모델링하고, 모델링된 공칭모델을 기초로 하여 제어기를 설계한 다음, 시뮬레이션 및 실험을 통하여 설계된 제어계의 타당성을 검토하여 불만족스러운 경우는 제어계를 재설계하거나, 나아가 모델링을 다시 하는 것이 통상적으로 이용되어온 설계 순서였다. 이 경우는 플란트의 모델링 과정과 제어기 설계 과정이 완전히 독립적으로 이루어졌다. 그러나 최근 모델링과 제어기 설계의 불가분(나눌수 없음) 성이 제기되면서, 시스템의 동정(identification)과 보상기(compensator)의 통합화 설계기법이 제안되고 있으며, 앞으로 이 연구 테마도 흥미있는 한 분야가 될 것으로 생각된다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.1059-1062
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• 2021

투자에 대한 관심 증가에 따라 적은 비용과 시간으로 객관적인 정보 제공의 필요성 증가와 함께 인공지능 기술을 활용한 로보어드바이저 서비스가 확대되었다. 또한, 최근 ETF 를 통한 안정적인 투자에 대한 선호도가 증가함에 따라 ETF 중심의 AI 로보어드바이저 추천 서비스가 필요할 것으로 보인다. 하지만, 기존의 투자 어플리케이션에서는 뉴스 기반의 감성적인 요인이 반영되지 않은 추천 방식으로 주가에 영향을 미치는 다양한 요인들을 고려하지 못하는 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 뉴스의 감성분석을 통한 감성지수를 기반으로 새로운 주가 예측 모델을 제안하고, 사용자의 투자 성향 분석을 통한 맞춤 추천 서비스를 통해 개인화된 ETF 서비스를 제공한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.1063-1064
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• 2023

인류는 주가를 과학적으로 예측하기 위해 수많은 학문적 노력을 기울여왔지만, 아직까지도 풀지 못한 난제로 남아 있다. 이에 본 연구에서는 깊은 수학적 원리에 기반하고 알파고 등에서 인간을 능가하는 성능을 보여준 강화학습 기술을 주식 트레이딩에 적용한 RLTA 모델을 제안하고, 실험을 통해 그 유용성을 입증하였다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.24 no.5
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• pp.495-509
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• 2020

This study is a theoretical research to explore ways to effectively learn AI in the age of intelligent information driven by artificial intelligence (hereinafter referred to as AI). The emphasis is on presenting a teaching method to make AI education accessible not only to students majoring in mathematics, statistics, or computer science, but also to other majors such as humanities and social sciences and the general public. Given the need for 'Explainable AI(XAI: eXplainable AI)' and 'the importance of storytelling for a sensible and intelligent machine(AI)' by Patrick Winston at the MIT AI Institute [33], we can find the significance of research on AI storytelling learning model. To this end, we discuss the possibility through a pilot study targeting general students of an university in Daegu. First, we introduce the AI storytelling(AI+ST) learning method[30], and review the educational goals, the system of contents, the learning methodology and the use of new AI tools in the method. Then, the results of the learners are compared and analyzed, focusing on research questions: 1) Can the AI+ST learning method complement algorithm-driven or developer-centered learning methods? 2) Whether the AI+ST learning method is effective for students and thus help them to develop their AI comprehension, interest and application skills.

• Communications of Mathematical Education
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• v.38 no.2
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• pp.263-286
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• 2024

With the introduction of AI digital textbooks, interest in the use of technology tools in mathematics education is increasing. Technology tools have the advantage of visualizing mathematical concepts and discovering mathematical principles through experimentation and inquiry. The 2015 revised mathematics curriculum in Korea already mentions the use of technology tools, and accordingly, various teaching and learning activities using technology tools are presented in mathematics textbooks. However, there is still a lack of systematic analysis on the types and utilization methods of technology tools presented in textbooks. Therefore, this study analyzed the current status of the use of technology tools presented in high school mathematics textbooks based on the 2015 revised curriculum. To this end, the types of technology tools presented in mathematics textbooks were categorized, and the utilization ratio of each category was investigated. In addition, the utilization patterns of technology tools were analyzed by subject and content area, and the utilization ratio of technology tools according to the type of teaching and learning activities was examined. The results showed that technology tools were used in various types and ratios according to the subject and content area. In particular, technology tools in the symbol-manipulation graphing software category accounted for 58% of the total usage cases, showing the highest proportion. By subject, the use of symbol-manipulation graphing software was prominent in subjects dealing with the analysis area, while the use of dynamic geometry software was relatively high in the geometry area. In terms of teaching and learning activity types, the utilization ratio of auxiliary tool type (49%) and intended inquiry induction type (37%) was high. The results of this study show that technology tools play various roles in mathematics textbooks and provide useful implications for improving mathematics teaching and learning methods using technology tools in the future. Furthermore, it can contribute to the establishment of educational policies related to AI digital textbooks and the development of teacher training programs.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.382-382
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• 2011

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이며, 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이는 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 수위를 직접 예측함으로써 이러한 오차의 문제점을 극복 하고자 한다. Neuro-Fuzzy 모형은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 소속함수를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화한다. 따라서 수학적 알고리즘의 적용이 어려운 강우와 유출관계를 하천유역이라는 시스템에서 발생된 신호체계의 입 출력패턴으로 간주하고 인간의 사고과정을 근거로 추론과정을 거쳐 수문계의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 이러한 유전자 알고리즘은 전역 샘플링을 중심으로 한 수법으로 해 공간상에서 유전자의 개수만큼 복수의 탐색점을 설정할 뿐만 아니라 교배와 돌연변이 등으로 좁아지는 탐색점 바깥의 영역으로 탐색을 확장할 수 있기 때문에 지역해에 빠질 위험성이 크게 줄어든다. 따라서 예측과 패턴인식에 강한 뉴로퍼지 모형의 해 탐색방법을 유전자 알고리즘을 사용한다면 보다 정확한 해를 찾는 것이 가능할 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 상류의 수위자료로부터 하류의 단시간 수위예측에 관해 연구하였으며, 이를 위해 유전자 알고리즘을 이용항여 소속함수를 최적화 시키는 형태의 Neuro-Fuzzy모형에 대하여 연구하였다.