본 논문은 프로그래밍의 기초 교육을 이수한 개발자가 빅데이터와 인공지능을 학습하기 위해, C/C++ 언어로 프로그래밍을 할 수 있는 인공지능 교육서비스에 대해 다룬다. 또한 개발 환경에 따른 맞춤형 개발 환경 구성 시스템과 사용자가 인공지능 구현하여 테스트하는 방법에 대해 설명한다. 이 외에도 다양한 내부 파라미터 조작을 통해 인공지능에 미치는 영향을 확인할 수 있는 기능을 갖추고 있다. 향후 네트워크 통하여 언어의 제약이 없는 인공지능 교육 서비스 개발이 가능할 것으로 예상한다.
최근 게임 산업에서는 게임을 인공지능적인 측면으로 접근하는 방식 중 하나로 인공감정을 주목하고 있다. 인공감정은 감정자극과 감정, 그리고 감정의 표현 방식이라는 총 3가지 기본요소로 이루어져 있다. 본 연구에서는 인공감정을 사람들에게 꾸준하게 인지도가 상승하고 있는 캐주얼 게임에 적용시켜 보았다. 캐주얼 게임은 다른 게임들에 비해 게임 속에서 감정을 느낄 수 있는 환경요소가 한정적이고, 표현할 수 있는 감정이 적어 인공감정에 대한 플레이어의 반응을 실험하기에 적합한 게임 장르이다. 본 연구에서는 쉽게 제작 가능한 버튼 클릭 방식의 캐주얼 게임을 만들었다. 그리고 게임에 플레이어의 행동을 통해 감정적 영향을 받는 인공감정이 적용된 게임 에이전트를 제작했다.
식물공장에서 식물생산시 어떤 종류의 인공광을 사용하는가는 중요하다. 지금까지 연구는 HID(High Intensity Discharge)램프가 생육에 좋다고 하였으나, 실제로 너무 비싼 가격때문에 실제는 유럽의 농가에서도 이용되지 않고 있다. 본 연구는 자연광, 형광등, 백열등, 특수램프를 이용한 보광을 통해 광조건에 따른 백경채, 탑채, 상추, 쑥갓, 잎들께의 생육을 보고자 하였다. (중략)
선박에 의한 해난사고의 대부분을 차지하고 있는 충돌과 좌초를 예방하고 안전항행환경을 확보하기 위해서는 선박들의 교통량 정보 및 위치정보, 해상환경정보를 얻지 않으면 안 된다. 본 연구에서는 인공위성데이터를 통해 얻어진 선박정보를 추출하는 방법에 대해서 조사하고, 다시 얻어진 선박정보를 이용해서 장래위치에 있어서의 해상교통환경 시뮬레이션을 했다. 즉, 장래 해상교통상황을 정량화 된 값으로 표현하여 자동차용 교통신호와 비슷한 선박들의 교통제어신호를 제공함으로써 해상교통안전을 확보할 수 있는 시스템의 기초적 연구결과를 제시했다.
최근 환경문제가 대두됨에 따라 산업폐기물의 처리문제에 많은 관심과 연구가 진행되고 있다. 또한 현대의 콘크리트 구조물은 거대화, 고층화되어 그 중량이 계속 커지고 있으므로 구조물을 경량화 하려는 노력과 개발이 계속 진행되어 왔다. 구조물의 주재료로 사용되고 있는 콘크리트는 강도 및 내구성에 비해 비중이 크다는 결점을 가지고 있으므로 강하고 가벼운 고강도의 경량골재 콘크리트 개발이 행해져 왔다. (중략)
진화 알고리즘과 인공신경망은 생물학에서 비롯되어 컴퓨터과학 분야에서 응용되고 있는 문제해결 방법이다. 본 연구는 게임 환경에서 크기를 자율적으로 설정하여 생성할 수 있는 미로를 구성하고, 주어진 미로의 시작점으로부터 목적지까지 유전 알고리즘과 인공신경망을 이용하여 경로탐색을 하는 것에 대한 연구이다. 자동 생성된 미로가 특정 크기 이상으로 커지게 되면, 진화 알고리즘은 무작위적인 값에 의해서 결정되는 것으로 수렴한다는 결론을 얻었고, 인공신경망을 이용한 결과는 진화알고리즘 보다 미로의 경로탐색 문제해결에 적합한 결과를 보여주었다. 또한 어떤 방향이 최적경로인지 아닌지를 미리 알 수 있는 특수한 조건에서는 각 유전인자를 최적값인지 아닌지 표현하는 방법으로 효율적인 진화 알고리즘을 사용할 수 있다는 것을 제안하였다.
각기 다른 경로로 카드뮴에 오염된 두 토양에서 카드뮴을 중성인 물과 황산 수용액으로 용출하여 보았다. 토양은 자연에서 오랫동안 오염된 금속 폐 광산 토양과 한편으로는 오염되지 않은 토양을 인공적으로 오염시킨 것 두 가지를 재료로 사용하였다. 실험결과, 높은 카드뮴 농도에도 불구하고 자연오염 토양의 경우 추출용매가 물인 경우에는 카드뮴이 거의 용출되지 않았고 산 용액에서는 상대적으로 낮은 농도의 카드뮴이 꾸준히 용출되었다. 이에 반하여 인공오염토양의 경우 카드뮴의 용출량이 많아, 현실적으로 공장부지 등지에서 급격히 오염된 토양에는 산성비가 내릴 경우 카드뮴이 지하수를 오염시킬 위험성이 금속 폐광산등 자연적으로 오염된 토양에서보다 상대적으로 더 큰 것으로 나타났다. 특히 중성인 물에서도 인공오염토양 내 카드뮴의 초기 용출량이 크게 나타났는데, 이것은 공단부지 등에서 상대적으로 토양의 카드뮴 오염이 빠르게 진행된 지역의 지하수 등이 카드뮴 오염에 상대적으로 크게 노출되어 있음을 의미한다.
현재 대부분의 패션 추천시스템은 프로필 또는 설문조사를 통해 수집 된 사용자의 정적 정보를 활용하고 있다. 사용자의 정적 정보는 매우 한정적이며 이를 활용하여 다양한 환경에 적합한 패션 코디셋을 추천하기란 매우 어렵다. AI코디네이터와 사용자간의 지속적인 대화가 담긴 대화질의 데이터셋을 사용하면 사용자의 상황과 환경을 고려하여 개인에게 최적화 된 패션 코디셋을 추천할 수 있다. 본 논문에서는 한국전자통신연구원(ETRI)에서 제공하는 AI 패션 코디네이터와 사용자의 대화 정보가 담긴 FASCODE 데이터셋을 사용하여 사용자의 발화에 따라 의상을 추천하는 인공지능 모델을 위한 대화질의 데이터 전처리 방법을 제안한다.
최근 국내에서 인공습지는 하 폐수처리장 방류수의 후처리, 비점오염원 관리, 생태하천 복원 등 다양한 용도로 적용되고 있다. 그러나 인공습지가 설치되는 지역의 기후, 유입수의 특성, 지역적 특성 등에 따라 매우 영향을 많이 받기 때문에 인공습지 내에서의 오염물질의 제거기작은 확실하게 이해되고 있지는 않다. 그러므로, 이 연구에서는 인공습지 내에서 질소, 인을 중심으로 한 오염물질의 제거기작을 중심으로 살펴보았다. 그 결과, 질소 제거의 주된 기작은 인공습지 내의 근권(rhizosphere)에서의 질산화/탈질에 의한 것으로 판단되며, 인 제거의 주된 기 작은 인공습지내 여재 등의 기층(substrate)에서의 흡착에 의한 것으로 판단된다. 그러나, 인공습지내의 인의 거동은 산화/환원 전위(ORP), 흡착/탈착, 미생물의 작용 등에 따라 다양한 형태를 가질 수 있는 것으로 판단된다.
인간이 지닌 지적인 능력을 규명하여 컴퓨터로 하여금 지능이 필요로 하는 일을 수행할 수 있도록 하는 인공지능(Artificial Intelligence, 이하 AI)기술에 관한 관심이 높아지고 있는 가운데 선진각국에서는 철강, 자동차, 산업기계 등 다양한 분야에서 제품의 라이프 사이클 단축, 다품종 소량 생산, 효율적인 조업, 고도의 품질제어 요구에 유연하게 대처하기 위하여 인공지능 개발 프로젝트를 활발히 진행중이다. 본고에서는 산업기계분야에서 인공지능 개발에 필요한 기반환경에 대하여 살펴보고 선진국의 주요 개발동향 및 우리나라의 개발실태를 살표보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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