최근, 인공지능 기술을 인공지능 스피커, 인공지능 챗봇, 자율주행 자동차 등 다양한 분야에서 널리 활용하고 있다. 이러한 인공지능 활용 분야 중 영상처리 분야에서는 인공지능을 활용하여 객체를 검출하거나 사물을 인식하는 등 다양한 활용성을 보이고 있다. 예를 들면, CCTV 영상 속 범죄자의 모습을 분석하거나 드론으로 촬영한 영상 속에서 자동차의 개수를 파악하는 등 영상처리 분야에서 인공지능을 활용하는 사례는 점차 늘어가고 있다. 또한, 이러한 영상처리 분야에서 촬영된 이미지를 가지고 카메라의 위치를 파악하고자 하는 시도가 늘고 있다. 이미지 속의 특정한 객체를 기반으로 카메라의 촬영 위치를 분석하려는 것이다. 이를 활용하면 특정 공간 속 사람을 사각지역 없이 촬영할 수 있는 최적의 카메라 개수를 구하거나 CCTV를 설치하기 위한 최적의 위치를 구하는 등 다양한 현실 문제를 해결할 수 있을 것으로 예상이 된다. 본 논문에서는 특정 공간에서 촬영된 이미지를 분석하기 위한 방법으로 가상 휴먼이 합성된 데이터를 활용하는 것을 제시한다. 이를 위해 실제 공간과 가상 휴먼을 합성하여 실제 공간에 사람이 있는 것과 같은 이미지를 획득하도록 하였다. 본 논문에 따르면 공간 분석을 위해 실제 이미지 데이터를 얻는 시간과 비용을 절약할 수 있을 것이며 인공지능 학습을 위한 실제 이미지 데이터를 획득하기 어려운 상황에 대한 해결책을 제시할 수 있다.
사회가 다원화되고 발달하면서 생활환경과 행동양식에 따라 홍수 등의 수난(水難) 으로 인한 피해 정도와 양상은 크게 달라질 수 있으나, 수난으로 인한 체감 가능한 피해의 정도와 규모는 예측이 어려운 현실이다. 그리고, 최근 인터넷과 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 급진적 발달은 재난 관리에 대중적 지식을 수집하여 활용하도록 촉진하고 있고, 이로 인해 재난 상황에서 '대중적인 정보가 기술자에 의해 어떻게 얼마나 신중하게 고려되어야 하는지와 어떻게 과학적으로 해석해야하는지'가 핵심 쟁점으로 부상하고 있다. 본 연구에서는 최근 널리 사용되는 인공지능 및 딥러닝 기법을 조사 분석하였다. 분석을 통해 수문 예측 분야에서 이러한 기술이 적용된 사례와 신기술을 조망해 보고 기존 기술이 인공지능 및 딥러닝 기법의 적용으로 대체 가능한 정도를 가늠해 보았다.
안전관리를 위한 인공지능 기술은 꾸준히 연구되고 있는 분야다. 특히, 컴퓨터 비전 기술을 활용한 CCTV 영상 분석은 군중의 동선과 밀도를 파악하는데 유용하며, 대규모 실내 공간에서 체계적인 안전관리를 가능하게 한다. 그러나 기존의 CCTV 카메라를 사용한 군중 수 추정은 가려짐(occlusion)과 같은 한계가 있다. 본 논문은 무선 랜 신호 데이터 분석 기법을 활용하여 수집한 데이터를 활용하여 실내 환경에서 군중 수를 추정하고자 한다. 본 논문에서는 인원 수 분류 예측을 위해 셰이플릿 확장 변환(Random Dilated Shapelet Transform) 기법을 제안한다. 단일 데이터 세트 내 분류 결과와, TX, RX 배치 방식에 따른 분류 성능의 차이는 모델의 성능 부족보다 데이터의 특성을 고려한 새로운 접근 방법의 필요성을 알려준다.
최근 이미지 분류, 자율 주행 등 다양한 분야에 인공지능 기술이 접목됨에 따라 인공지능 기술을 이용한 새로운 위협이 등장하고 있다. 적대적 공격 중 단일 픽셀 공격은 이미지의 픽셀 하나를 왜곡하여 인공지능의 올바른 분류를 방해하는 공격 기법이다. 본 논문은 단일 픽셀 공격을 완화하는 이미지 처리 기법을 제안한다. 실험 결과에 따르면 제안한 방법을 적용하면 이미지의 사이즈를 27×27 로 조절하였을 때 100 개의 단일 픽셀 공격 이미지 중 94 개를 복구하였으며, 이미지의 신뢰도를 68.89% 개선하였다.
모바일 엣지 클라우드 환경에서 중요하게 다루어야 할 사항 중 하나는 모바일 장치에 대한 모니터링이다. 모바일 장치는 장치의 특성상 불안정한 상태가 발생하여 결함이 발생할 수 있기 때문에 모바일 엣지 클라우드의 SLA (Service Level Agreement)를 만족시키기 위해서는 모바일 장치의 모니터링 기법을 통해 결함을 측정하여 이에 대한 조치를 수행하여야 한다. 이 논문에서는 모바일 엣지 클라우드 환경에서 인공지능 기반 모바일 장치 모니터링 기법을 제안한다. 제안하는 모니터링 기법은 모바일 장치에 대한 이전 모니터링 정보와 현재 모니터링 정보를 기반으로 모바일 장치의 결함 발생을 측정할 수 있도록 설계 되었다. 이를 위해 인공지능 기법 중 하나인 은닉 마르코프 체인 모델을 모바일 장치에 대한 모니터링 기법에 적용하였다. 실험 평가를 통해 제안하는 모니터링 기법에 대한 검증을 수행하였다. 제안하는 기법은 모바일 장치뿐만 아니라 일반적인 클라우드 환경에서의 가상 머신을 모니터링 하는 방법으로도 활용할 수 있도록 설계되었다.
많은 분야에서 기기설비들의 고장, 결함은 안전과 관련되어 있기 때문에 연구가 활발히 진행되고 있다. 주로 데이터를 취득하여 제품의 유지보수 및 품질을 향상시키는 연구로 고장을 나타내는 특성 인자를 추출하여 고장진단을 하는 것이다. 하지만, 과거의 룰 기반 결함 탐지 기법은 예외의 경우를 탐지하기 어렵다는 문제를 가져왔다. 최근 들어 인공지능이 특성 인자를 쉽게 추출할 수 있다는 장점으로 인해 인공지능과 결합된 고장진단 시스템이 많이 제안되고 있다. 본 논문에서는 인공지능의 추세와 인공지능과 결합된 고장진단 시스템을 소개한다.
인공지능은 현재의 컴퓨팅시스템 성능한계를 극복하고 컴퓨팅 환경을 발전시켜 다양한 분야의 기술 발전을 위한 핵심 기술로서 주목받고 있다. 이에 세계 국가들은 물론이고, 국내에서도 인터넷 기업을 중심으로 사업화 기술개발이 이루어지고 있다. 정부 역시 인공지능 기술 개발을 위해 다양한 지원을 아끼지 않고 있으며, 이에 따른 기술의 발전으로 인공지능에 대한 관심이 증폭되고 있다. 그러나 긍정적인 시각과 부정적인 시각이 공존하고 있는 인공지능 분야에서 사람들의 의견을 분석하는 연구는 매우 부족한 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 SNS (Social Networking Service)에서 수집된 인공지능에 대한 사람들의 의견 데이터를 연도별로 비교 분석하여 수집된 데이터에 대한 긍정, 부정 여부와 함께 연도별 키워드를 확인하였다. 분석 결과, 국내 인공지능 분야의 연도별 키워드를 확인하였으며, 시간의 흐름에 따라 인공지능에 대해 부정적인 의견이 증가하는 것을 확인하였다. 그리고 이러한 비교분석 결과를 기반으로 인공지능 분야의 흐름에 대해 예측할 수 있었다.
본 논문에서는 포털 사이트와 RISS에서 소셜 데이터와 학술 연구 데이터를 수집하고 TF-IDF, N-Gram, 의미 연결망 분석, CONCOR 분석을 실시하였다. 이를 통해 사회적 인식 양상과 현 상황을 파악하고, 시사점과 방향성을 제시하고자 하였다. 소셜 데이터에서 '인공지능 리터러시'보다 '인공지능 융합 교육'의 수집량이 2배 이상 많아 '인공지능 리터러시'에 관한 인식이 상대적으로 적은 것으로 나타났다. '인공지능 리터러시'에 소셜 데이터에서 '인간' 키워드는 소속된 군집이 없는 것으로 나타나 인문학 및 인공지능과 인간의 대한 철학적인 관심과 인식이 부족한 것으로 나타났다. 또한 '교육부' 키워드가 '인공지능 융합 교육'의 소셜 데이터에서만 빈도, 중요도, 연결 중심성이 모두 높게 나타나 '인공지능 융합 교육'이 정부의 정책과 관련 깊은 것이 확인되었다.
본 연구는 컴퓨터 지원 제조시스템 (CIM)의 특징 및 의사결정시 고려되어야 할 사항들이 서술되었다. CIM의 복잡성을 표현하기 위해서 목적지향시스템 및 인공지능의 개념·구조가 상세히 설명되었다. CIM하에서 독립적 시스템을 통합하는데 발생되는 통신정보를 표현하기 위해서 목적지향시스템 및 인공지능 기법이 이용되었다.
본 논문은 시설물의 효율적인 유지보수 관리를 위해 이미지 도면의 부품정보를 효율적으로 활용할 수 있는 방안을 제시한다. 시설물 설계 도면에는 시설물을 구성하는 부품에 대한 정보가 표현되어 있고, 각 부품을 구분하기 위해 레전드 문자가 표기되어 있다. 본 논문은 이미지 도면의 레전드 문자 인식을 위해 인공지능 기법을 적용한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 평가하기 위해 인공지능기법을 도면관리시스템에 적용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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