• The Korean Journal of Archival Studies
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• no.68
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• pp.41-72
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• 2021

In order to analyze big data, documents should be converted to a open standard format to increase machine readability. It also need natural language processing tools. This study focused on the background of intelligent document processing and the status of research in the public sector, and predicted the changes in work that intelligent document processing would bring. This study noted the changes that intelligent document processing would bring to the archival work, and also considered changes in the role of archivist and their required competencies. Changes in archival work could be anticipated across a wide range of Records Management work and Archives Management work. In particular, it was expected to have a significant impact on the automation of repetitive archival tasks or the description and utilization of records. This study proposed the need to prepare new archival work procedures, methods, and necessary competencies in response to these change in archival work.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.1 no.2
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• pp.19-23
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• 1984

로보트기술에는 크게 나누어 3가지가 있다. 동적기술, 지적기술 그리고 시스템구성기술이 바로 그것이다. 로보트의 동적기술은 기계기술의 연장으로써 정밀기계, 제어기술이 그 중핵이 되고 있다. 로보트의 손가락, 손, 팔 등의 기구와 동적기능은 로보트의 기본적인 것으로써 로보트의 제일의적인 기능이라 할수 있다. 그래서 로보트의 기본적인 기능을 해결하는데 필요한 기술은 정밀기계요소가공과 servo 기술이 되는데, 그 중에서도 serve 기술이 가장 중요하다. 로보트가 제 아무리 높은 지능과 우수한 감각을 가지고 있다 해도 소기의 동작이 따르지 않으면 모든 것이 허사이기 때문이다. 이 강좌에서는 이 servo 기술을 먼저 다루어 보기로 한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.29 no.1
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• pp.107-119
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• 2023

The technology that recognizes a soldier's motion and movement status has recently attracted large attention as a combination of wearable technology and artificial intelligence, which is expected to upend the paradigm of troop management. The accuracy of state determination should be maintained at a high-end level to make sure of the expected vital functions both in a training situation; an evaluation and solution provision for each individual's motion, and in a combat situation; overall enhancement in managing troops. However, when input data is given as a timer series or sequence, existing feedforward networks would show overt limitations in maximizing classification performance. Since human behavior data (3-axis accelerations and 3-axis angular velocities) handled for military motion recognition requires the process of analyzing its time-dependent characteristics, this study proposes a high-performance data-driven classifier which utilizes the long-short term memory to identify the order dependence of acquired data, learning to classify eight representative military operations (Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, and High Crawl). Since the accuracy is highly dependent on a network's learning conditions and variables, manual adjustment may neither be cost-effective nor guarantee optimal results during learning. Therefore, in this study, we optimized hyperparameters using Bayesian optimization for maximized generalization performance. As a result, the final architecture could reduce the error rate by 62.56% compared to the existing network with a similar number of learnable parameters, with the final accuracy of 98.39% for various military operations.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.148-150
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• 2002

침입자. 화재. 폭발이나 기계 이상과 같은 인적, 물적 재산에 피해를 입힐 수 있는 대부분의 응급 상황은 시각적으로 인식 가능하다. 따라서 사고가 발생하기 이전에 사고의 발생 가능성을 관계자에게 신속히 전달하여 인적, 물적 피해를 입지 않게 또는 최소화할 수 있게 대처하는 것이 필요하다. 이미지 기반의 지능형 경보/모니터링 시스템을 개발하여 자동적으로 비정상 상태를 인식하고 이를 관계된 사람들에게 인터넷과 전화, PCS, PDA로 신속하게 전달하는 유무선 통신 네트워크에서의 오브젝트 이미지 기반의 지능형 경보/모니터링 시스템을 구현하였다. 이 논문에서는 이미지 기반의 지능형 경보/모니터링 시스템의 구성에 대하여 설명하고 각 구성 요소의 기능에 대해서 설명한다

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.8
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• pp.736-741
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• 2001

The restoration optimum image from transformation image demands compound change of image change, calender reform, and multiple solution calculation. This study presents that system actively deal with outside interference, vibration, movement, mechanical feature on the operating or before the operating and avoids complicated mathematical numerical expression and revise based on expert knowledge based which applies Fuzzy Logic which is one of Artificial Intelligent technique.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.136-138
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• 2003

로봇이나 가상 캐릭터와 같은 지능형 에이전트가 자율적으로 살아가기 위해서는 주어진 환경을 인식하고, 그에 맞는 최적의 행동을 선택하는 능력을 가지고 있어야 한다. 본 논문은 이러한 지능형 에이전트를 구현하기 위하여, 외부 환경에 적응하면서 최적의 행동을 배우고 선택하는 방법을 연구하였다. 본 논문에서 제안한 방식은 강화 학습을 이용한 행동기반 학습 방법과 기호 학습을 이용한 인지 학습 방법을 통합한 방식으로 다음과 같은 특징을 가진다. 첫째, 외부 환경의 적응성을 수행하기 위하여 강화 학습을 이용하였으며. 이는 지능형 에이전트가 변화하는 환경에 대한 유연성을 가지도록 하였다. 둘째. 경험들에서 귀납적 기계학습과 연관 규칙을 이용하여 규칙을 추출하여 에이전트의 목적에 맞는 환경 요인을 학습함으로 주어진 환경에서 보다 빠르게, 확장된 환경에서 보다 효율적으로 행동을 선택을 하도록 하였다. 제안한 통합방식은 기존의 강화 학습만을 고려한 학습 알고리즘에 비하여 학습 속도를 향상 시킬수 있으며, 기호 학습만을 고려한 학습 알고리즘에 비하여 환경에 유연성을 가지고 행동을 적용할 수 있는 장점을 가진다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.497-499
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• 2005

정성적 추론은 자연 세계에 대한 정성적, 직관적인 지식을 밝혀내어 코드화하는 목표를 갖고 연구되어왔다. 정성적 추론은 전자, 기계 등의 도메인에서 성공적으로 사용되어 그 실효성을 입증할 수 있었으나, 대부분의 추론은 시뮬레이션에 집중되어 왔다. 본 연구에서는 주어진 상황에서 변화가 발생했을 때, 이 변화가 어떻게 영향을 미치며 파급되는지를 예측할 수 있는 정성적 비교분석 기법을 소개하고지 한다. 주어진 상황에 대한 인과모델이 정성적 분야 모델로부터 형성되고 여기에 비교분석 추론 기법을 적용하여 변화의 연쇄적인 인과 관계를 추적하게 된다. 이러한 기법은 변화의 예측 뿐 아니라, 이런 변화를 이끌어낸 인과 관계를 설명하는 기능을 제공하게 되어, 디자인, 진단, 지능형 교육 시스템, 환경 영향평가 등에 이용되리라 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.550-552
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• 2014

차량 내부 네트워크는 LIN, CAN, FlexRay와 같은 제어 네트워크와 MOST와 같은 멀티미디어 네트워크가 있으며 이 내부 네트워크와 연결해 서비스를 사용하는 RF 통신으로는 대표적으로 블루투스, GSM, NFC가 있다. 그러나 능동 안전 시스템과 같은 지능형 기술의 지속적인 도입과 기계, 유압식 기기의 전자화에 따른 네트워크상의 통신량이 급격히 증가하면서 네트워크의 규모 및 통신 복잡도 등이 증가하고 있다. 따라서 차량 내/외부 네트워크의 최적화, 최소화 문제가 반드시 해결되어야하는 문제로 떠오르고 있다. 또한 이러한 통신환경이 갖추어진 이후에도 무선통신 기술의 성능향상 및 통신기술과 응용 서비스 분야와의 연계, 그리고 통신서비스를 위한 사업 모델 개발이 요구되는 등 앞으로 해결 해야하는 문제는 여전히 많이 남아 있다고 할 수 있다. 본 논문에서는 지능형 자동차의 RF 통신서비스에서 발생할 수 있는 지능형자동차의 보안위협 요소를 분석하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.231-232
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• 2022

본 논문에서는 직업 교육 분야에 인공지능 융합 교육을 위한 파이썬 블록과 텍스트 동시 코딩 플랫폼을 설계하였다. 플랫폼에 코딩 언어로는 데이터 분석과 머신러닝의 다양한 라이브러리를 지원하고 있는 파이썬으로 하며, 직업 교육의 영역 전문가가 쉽게 직무 기능 파이썬 블록 모듈을 만들어 추가하고 커스터마이징을 할 수 있는 아키텍처를 갖고 있다. 제안한 플랫폼을 활용한 인공지능 융합 직업 분야로 바이오와 기계공학 분야의 블록 모듈을 추가하고 실습 예제를 만드는 과정을 보여 플랫폼의 유용성과 효율성을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.482-484
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• 2023

인공지능 가속기는 인공 지능 및 기계 학습 응용 프로그램의 연산을 더 빠르게 수행하도록 설계된 하드웨어 가속기이다. 인공지능 가속기 내에서 데이터가 효율적으로 처리되기 위해서는 그 흐름을 제어해야 한다. 데이터의 흐름을 제어하는 방법에 따라 가속기의 면적, 전력, 성능의 차이가 발생하는데, 그 다양한 데이터 흐름 제어방법에 대해 소개한다.