• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.235-236
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• 2022

본 논문에서는 인공지능 교육에서 소외계층의 지원 방안을 도출하기 위하여 소외계층과 일반 학생의 인공지능 교육과 관련된 여러 요인의 실태를 조사하였다. 실태 조사 결과를 소외계층과 일반 학생을 비교하여, 소외계층의 인공지능 교육에서 시사점을 도출하고자 하였다. 연구를 위하여 인공지능 교육 관련 실태를 조사할 수 있는 설문을 구성하였으며, 온라인을 통해 설문을 진행하였다. 연구 결과, 소외계층 662명과 일반 학생 1,482명이 설문에 참여하였다. 소외계층은 일반 학생보다 인공지능에 대한 관심이 높았으며, 프로그램이 언어나 피지컬 컴퓨팅을 경험한 학생 비율이 높았다. 또한, 인공지능 직&·간접적 경험의 비율은 일반 학생과 비슷한 수준이었다. 하지만 인공지능 교육 경험 비율은 일반 학생이 약 20% 높았다. 이러한 내용을 종합하였을 때, 인공지능 교육에 대한 관심은 높지만, 인공지능 교육을 받는 학생의 비율은 낮은 것을 확인할 수 있었다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.21 no.8
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• pp.572-577
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• 2015

Generally, the existing Artificial Intelligence (AI) systems were designed for specific purposes and their capabilities handle only specific problems. Alternatively, Artificial General Intelligence can solve new problems as well as those that are already known. Recently, General Video Game Playing the game AI version of General Artificial Intelligence, has garnered a large amount of interest among Game Artificial Intelligence communities. Although video games are the sole concern, the design of a single AI that is capable of playing various video games is not an easy process. In this paper, we propose a GreedyUCB1 algorithm and rollout method that were formulated using the knowledge from a game analysis for the Monte-Carlo Tree Search game AI. An AI that used our method was ranked fourth at the GVG-AI (General Video Game-Artificial Intelligence) competition of the IEEE international conference of CIG (Computational Intelligence in Games) 2014.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.410-413
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• 2002

일반적으로 휴대폰에는 리튬이온(Ll-lon) 전지(battery)를 많이 사용하고 있으며 그 전지(battery)를 충전시키기 위해 Microcontroller를 사용해서 과충전과 방전, 그리고 전지(battery) 보호와 충전에 대한 일정한 전류를 제어한다. 여기에서 충전 동작 시 필요한 일반직인 충전 전류 제어를 PWM의 방식에 의존하지 않고 인공지능 기법을 이용해 소프트웨어적으로 처리가 필요한 파라메터 값을 추정해 적용시키고자 한다. 따라서 개발한 충전시스템에 일반적인 충전 파라메터를 전압과 전류 그리고 시간으로 분류하여 Microcontroller에 그 파라메터를 적용시켜 PWM 방식으로 제어한 후에 실험에 의한 결과값을 얻는다. 그리고 이것들을 비교하여 보다 나은 충전시스템을 구현하기 위해 인공지능 기법 중에 하나인 신경망을 이용하여 전압과 전류 그리고 시간에 대한 파라메터를 처리하였다. 본 논문에서 신경망에 대한 파라메터의 학습을 일반 FC에서 구현하고 여기에서 추출된 학습 값을 Microcontroller에 적용시켜 입력값에 따라 다양한 PWM 신호를 발생시키도록 구현했다. 이후 실제적인 실험에 의한 결과값을 본 논문에서 서술하였다.

• Journal of Korean Philosophical Society
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• v.147
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• pp.261-281
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• 2018

This paper will cover recent discussions on the risks of human being due to the development of artificial intelligence(AI). We will consider AI research as artificial narrow intelligence(ANI), artificial general intelligence(AGI), and artificial super intelligence(ASI). First, we examine the risks of ANI, or weak AI systems. To maximize efficiency, humans will use autonomous AI extensively. At this time, we can predict the risks that can arise by transferring a great deal of authority to autonomous AI and AI's judging and acting without human intervention. Even a sophisticated system, human-made artificial intelligence systems are incomplete, and virus infections or bugs can cause errors. So I think there should be a limit to what I entrust to artificial intelligence. Typically, we do not believe that lethal autonomous weapons systems should be allowed. Strong AI researchers are optimistic about the emergence of artificial general intelligence(AGI) and artificial superintelligence(ASI). Superintelligence is an AI system that surpasses human ability in all respects, so it may act against human interests or harm human beings. So the problem of controlling superintelligence, i.e. control problem is being seriously considered. In this paper, we have outlined how to control superintelligence based on the proposed control schemes. If superintelligence emerges, it is judged that there is no way for humans to completely control superintelligence at this time. But the emergence of superintelligence may be a fictitious assumption. Even in this case, research on control problems is of practical value in setting the direction of future AI research.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2023.11a
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• pp.123-124
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• 2023

현대 산업현장에서의 생산성과 경쟁력은 안전 및 작업 효율성과 직결되어 있다. 특히, 4차 산업혁명의 중심축인 인공지능(AI) 기술의 발전이 산업현장의 작업 환경과 절차를 혁신하는 데 중요한 역할을 하고 있음이 점차 명확해지고 있다. 이 연구는 인공지능의 기술적 발전과 산업현장의 작업 안전성 및 효율성 간의 관계에 초점을 맞추어, 어떻게 AI 기술의 도입과 활용이 산업현장의 미래를 형성하고 있는지를 탐구하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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• pp.291-300
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• 1999

본 논문은 인공신경망과 귀납적 학습방법 등의 인공지능 방법과 선물가격결정에 대한 기존 재무이론을 사용하여 일상어휘로 표현되는 파생상품 가격예측 모형을 개발하는데 있다. 모형의 개발은 1단계로 인공신경망이나 기존의 선물가격결정이론(평균보유비용모형이나 일반균형모형)을 이용하여 선물 가격을 예측한 후, 서로 비교분석하여 인공신경망 모형의 우수성을 확인하였다. 귀납적 학습방법중 CART 알고리듬을 사용하여 If-Then 규칙을 생성하였다. 특히 실용적 측면에서 선물가격의 일상어휘화를 통한 모형개발을 여러 가지 방법으로 시도하였다. 이러한 선물가격 예측모형의 유용성은 일단 If-Then 규칙으로 표현되어 전문가의 판단에 확실한 이론적인 근거를 제시할 수 있는 장점이 있으며, 특히 의사결정지원시스템으로 활용화 될 경우 매우 유용한 근거자료로 활용될 수 있다. 이러한 선물가격 예측모형은 정확성은 분석표본과 검증표본으로 나누어 검증표본에서 세가지 기본모형(평균보유비용모형, 일반균형모형, 인공신경망 모형)과 각 모형의 귀납적 학습방법 모형의 다른 3가지 어휘표현방법 3가지를 모형별로 비교 분석하였다. 분석결과 인공신경망모형은 상당한 예측력을 갖고 있는 것으로 판명되었으며, 특히 CART를 기반으로 한 일상어휘 기반의 선물가격예측 모형은 예측력이 높은 것으로 나타났다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.16 no.5
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• pp.221-229
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• 2018

Machine learning and artificial intelligence are core technologies for the 4th industrial revolution. However, it is difficult for the general public to get familiar with those technologies because most people lack programming ability. Thus, we developed a Graphic User Interface(GUI) to overcome this obstacle. We adopted TensorFlow and used .Net of Microsoft for the develop. With this new GUI, users can manage data, apply algorithms, and run machine learning without coding ability. We hope that this development will be used as a basis for developing artificial intelligence in various fields.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.53-56
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• 2021

국내 산업화가 들어선 후 산업화 당시 지었던 낙후된 건물의 증가에 따라 구조물의 손상 조사 및 검사 방법의 수요가 늘어나고 있다. 일반적으로 구조물의 손상은 전문 검사원이 현장에서 직접 측량도구와 시각적인 방식으로 검사한다. 그러나 전문 검사원들이 직접 조사하는 수고에 비해 균열을 검사하는 방식 자체가 단순하고, 일반 사람이 검사하기에는 객관성이 떨어지는 한계가 있어 균열을 자동적으로 검출함으로써 객관성과 편의성을 보장할 기술이 필요하다. 본 연구에서는 이미지 기반으로 다양한 환경에서의 외벽 균열을 검출할 수 있는 딥러닝 모델 개발을 소개한다. 균열 검출을 위해 다양한 외벽 균열 관련 데이터셋을 확보 및 구축하고 각 데이터셋의 검출 정보를 보완할 반자동(semi-auto) 라벨링 작업을 수행하였다. 두 번째로 기존 높은 검출 성능을 보였던 모델들을 선정 및 비교하여 YOLO v5 모델을 최종적으로 선정하였고, 도메인이 각각 다른 데이터셋에 대한 교차 학습을 통해 각 데이터셋의 mAP의 편차가 31%에서 11%로 좁히는 작업을 수행하였다. 이를 통해 실제 상황에서의 균열 영상에서 균열을 검출할 수 있는 측량 시스템을 개발함으로써 실질적인 검사의 도구로 활용될 수 있길 기대한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.349-351
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• 2022

In this study, a programming class plan was designed for artificial intelligence education in technical high schools such as specialized high schools and Meister high schools. In elementary and middle schools or general high schools, it is not easy to secure the number of hours, so it is not easy to proceed with a lot of content and in-depth content. In addition, technical high schools have a good environment for nurturing human resources in the field of artificial intelligence. For this purpose, existing researches related to artificial intelligence education were explored, and programming classes related to artificial intelligence education were grafted into the units of the existing engineering high school programming classes.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.7
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• pp.19-29
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• 2020

As the AI speaker market is growing rapidly in recent years, the competition for the preoccupation of children who are the main users and the future prospective customers of the related companies is very intense. However, there is a lack of empirical research on how children interact with AI speakers. Therefore, this research examines the interactions between children and AI speakers, primarily through field studies, to extract what functions they use and what features they have. For this purpose, 799 conversations were collected and analyzed using the log data of the AI speaker recorded in real time. As a result, children were more likely to use children's songs, fairy tales, emotional conversations, and personification compared to adults. In addition, content analysis by specific types resulted in success/failure cases of interaction between children and AI speakers and proposed improvements by failure type. This study is meaningful in that it identifies children's AI speaker preferences, content, and major conversation patterns, and provides guidelines for developing services that meet children's eye level.