• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.24 no.2
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• pp.113-118
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• 2024

In this study, we designed and analyzed two main structures for effectively implementing the behavior of intelligent NPCs the Hierarchical Finite State Machine (HFSM) and the Behavior Tree, by creating experimental games. The HFSM was found to be efficient for complex interaction-centered actions where state changes and transitions are crucial, while the Behavior Tree was effective in dynamic environments where ease of modification and expansion are required for dynamic responses under various conditions. These structures were experimentally applied using the Unity engine to verify their efficiency. This study focused on the basic structure design and plans to apply these structures to an upcoming action-adventure escape game. The results of this research are expected to assist game developers in efficiently implementing intelligent NPCs, thereby contributing to the improvement of game quality and player satisfaction.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.10 no.4
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• pp.595-600
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• 2024

As the use of artificial intelligence technologies such as machine learning increases in research fields that predict learning outcomes or optimize learning pathways, the use of artificial intelligence in education is gradually making progress. This research is gradually evolving into more advanced artificial intelligence methods such as deep learning and reinforcement learning. This study aims to improve the method of predicting future learning performance based on the learner's past learning performance-history data. Therefore, to improve prediction performance, we propose conditional probability applying the Markov Chain method. This method is used to improve the prediction performance of the classifier by allowing the learner to add learning history data to the classification prediction in addition to classification prediction by machine learning. In order to confirm the effectiveness of the proposed method, a total of more than 30 experiments were conducted per algorithm and indicator using empirical data, 'Teaching aid-based early childhood education learning performance data'. As a result of the experiment, higher performance indicators were confirmed in cases using the proposed method than in cases where only the classification algorithm was used in all cases.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.26 no.1
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• pp.65-73
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• 2022

In this study, by using Entry text model learning, educational contents for artificial intelligence education of elementary school students are developed and applied to actual classes. Based on the elementary and secondary artificial intelligence content table, the achievement standards of practical software education and artificial intelligence education will be reconstructed.. Among text, images, and sounds capable of machine learning, "production of emotion recognition programs using text model learning" will be selected as the educational content, which can be easily understood while reducing data preparation time for elementary school students. Entry artificial intelligence is selected as an education platform to develop artificial intelligence education contents that create emotion recognition programs using text model learning and apply them to actual elementary school classes. Based on the contents of this study, As a result of class application, students showed positive responses and interest in the entry AI class. it is suggested that quantitative research on the effectiveness of classes for elementary school students is necessary as a follow-up study.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.487-489
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• 2020

인공지능 기술을 도입한 의료분야에서 진단 및 예측과 연계한 임상의사결정지원 시스템(CDSS)에 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 인공지능 기술 적용에 가장 많은 이슈를 일으키고 있는 의료영상기반의 질환진단연구가 다양한 제품으로 출시되고 있는 실정이다. 그러나 의료영상 데이터는 일관되지 않은 데이터들로 이루어져 있으며, 그것을 정제하여 연구에 사용하기 위해서는 상당한 시간이 필요한 것이 현실이다. 본 논문에서는 익명화된 데이터를 정제하여 인공지능 연구에 사용할 수 있는 표준화된 데이터 셋을 만들고, 그 데이터를 기반으로 인공지능 알고리즘 개발 연구를 지원하기 위한 원스톱 인공지능학습 플랫폼에 대하여 기술한다. 이를 위해 전체 인공지능 연구프로세스를 보이고 이에 따라 학습을 위한 데이터셋 생성과 인공지능 학습학습용 플랫폼에서 수행되는 수행 과정을 결과로 보인다 제안한 플랫폼을 통해 다양한 영상기반 인공지능 연구에 활용될 것으로 기대하고 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.342-345
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• 2023

최근 자연어처리 연구 중 오픈 도메인 지식 기반 대화는 많은 관심을 받고 있다. 연구를 위해서는 오픈 도메인 환경을 갖추고 적절한 지식을 사용한 대화 데이터셋이 필요하다. 지금까지 오픈 도메인 환경을 갖춘 한국어 지식 기반 대화 데이터셋은 존재하지 않아 한국어가 아닌 데이터셋을 한국어로 기계번역하여 연구에 사용하였다. 이를 사용할 경우 두 가지 단점이 존재한다. 먼저 사용된 지식이 한국 문화에 익숙하지 않아 한국인이 쉽게 알 수 없는 대화 내용이 담겨있다. 그리고 번역체가 남아있어 대화가 자연스럽지 않다. 그래서 본 논문에서는 자연스러운 대화체와 대화 내용을 담기 위해 새로운 오픈 도메인 한국어 지식 기반 대화 데이터셋을 구축하였다. 오픈 도메인 환경 구축을 위해 위키백과와 나무위키의 지식을 사용하였고 사용자와 시스템의 발화로 이루어진 1,773개의 대화 세트를 구축하였다. 시스템 발화는 크게 지식을 사용한 발화, 사용자 질문에 대한 답을 주지 못한 발화, 그리고 지식이 포함되지 않은 발화 3가지로 구성된다. 이렇게 구축한 데이터셋을 통해 KE-T5와 Long-KE-T5를 사용하여 간단한 실험을 진행하였다.

• Journal of Korea Technology Innovation Society
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• v.2 no.1
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• pp.118-134
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• 1999

기계기술과 산업은 한국의 미래기술과 산업에 있어서 두 가지 의미의 중요성을 갖는다 하나는 미래성장분야의 하나로서 세계 어느 나라를 막론하고 전략육성 산업의 선정 시 반드시 포함되는 분야의 하나이다. 지능형기계, 초정밀기계, 광학응용기계 등 미래 급성장이 예상되는 기술들이 많은 분야이다. 또 하나는 다른 분야의 기술혁신을 뒷받침 해주는 역할을 하는 분야로서 한국이 선진국으로 진입하기 위해서 반드시 갖추어야 하는 분야로서의 중요성이다. 본 논문에서는 우리나라 기계기술과 산업의 현황을 진단해보고, 선진국 수준으로 발전시키기 위한 전략을 제시한다. 한 분야의 발전전략의 수립을 위해서는 먼저 그 분야의 기술적, 경제적 특성을 이해하고, 그 나라에서 현재까지 발전되어온 역사적 상황을 파악해야 한다. 본 고에서는 기계분야의 특성에 있어서 경제에서의 위치, 기술혁신의 실현체로서의 특성, 기술연계효과, 사용자주도 혁신의 중요성 및 기타 다른 기술적 경제적 특성에 대해서 논한다. 기계기술발전의 역사적 특성을 파악하고자 미국, 일본, 독일 등 선진국에서의 기계기술과 산업의 발전과정을 정리한다 이어서 우리나라 기계기술의 발전 과정에 대해서 살펴보면서 현황과 문제점에 대해 논한다. 이러한 분석을 바탕으로 우리나라 기계기술과 산업의 발전을 위한 전략을 제시한다. 기술혁신 체제의 개선, 중장기적 추진과 기술개발사업들의 개편 등 기술개발사업의 개선, 기술인력 양성제도의 개선, 시험평가 기능의 확충 등을 위한 방안을 제시하였다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.41 no.2
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• pp.81-85
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• 2017

Fiber-reinforced polymer composites, which are made by combining a continuous fiber that acts as reinforcement and a homogeneous polymeric material that acts as a host, are engineering materials with high strength and stiffness and a lightweight structure. In this study, a shape memory alloy(SMA) reinforced composite actuator is presented. This actuator is used to generate large deformations in single lightweight structures and can be used in applications requiring a high degree of adaptability to various external conditions. The proposed actuator consists of numerous individual laminas of the glass-fiber fabric that are embedded in a polymeric matrix. To characterize its deformation behavior, the composition of the actuator was changed by changing the matrix material and the number of the glass-fiber fabric layers. In addition, current of various magnitudes were applied to each actuator to study the effect of the heating of SMA wires on applying current.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.25 no.5
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• pp.665-672
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• 2021

Humanity in the 21st century is ushering in an era of practical use of AI. Until now, even though the industrial structure has been advanced, mankind has seen that the abstraction of knowledge production is only their own domain, but they have doubts about that belief. Therefore, this paper tried to examine the identity of modern humanity from the perspective of the result of knowledge accumulated from the past. These discussions were summarized and presented in a historical model called "Changes in the way of accumulating knowledge step by step" starting from the emergence of the earth and mankind. The first stage of this analytical model is the "accumulation of DNA knowledge" until the emergence of human intelligence on Earth. The second stage is the process of "accumulating civilized knowledge" by human biological intelligence, which has become capable of producing knowledge on its own. It is currently classified into three stages and it is considered that it is entering the stage of "accumulating mechanical knowledge" using AI technology. This paper proposes human history as such a step-by-step knowledge accumulation model and describes related discussions.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.3
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• pp.9-17
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• 2021

In this paper, an autonomous multi-agent path planning using reinforcement learning for monitoring of infrastructures and resources in a computationally distributed system was proposed. Reinforcement-learning-based multi-agent exploratory system in a distributed node enable to evaluate a cumulative reward every action and to provide the optimized knowledge for next available action repeatedly by learning process according to a learning policy. Here, the proposed methods were presented by (a) approach of dynamics-based motion constraints multi-agent path-planning to reduce smaller agent steps toward the given destination(goal), where these agents are able to geographically explore on the environment with initial random-trials versus optimal-trials, (b) approach using agent sub-goal selection to provide more efficient agent exploration(path-planning) to reach the final destination(goal), and (c) approach of reinforcement learning schemes by using the proposed autonomous and asynchronous triggering of agent exploratory phases.

• Journal of KSNVE
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• v.5 no.3
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• pp.275-283
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• 1995

본 글에서는 지능구조물의 개념설명과 더불어 ERF의 특성, ERF를 함유란 함유 한 지능구조물 시스템의 구성, 동적 모델링과 진동제어 그리고 그 응용성에 관한 연구 현황과 방향에 대해 살펴보았다. 설명한 바와 같이 지능구조물은 새로운 차원의 신생 하는 첨단분야로서, 소음 및 진동에 관련된 무한한 잠재력과 다양한 응용성으로 미루 어 볼때 아주 매력적인 연구 분야이다. 그러나, 여러 응용 시스템의 상품화 단계로의 도약에 있어서 각 시스템 구성 요소 분야별 해결해야할 연구 사항들이 있다. 먼저, 액추에이팅을 수행하는 ERF 자체의 내구성 문제로서 고온에서 ERF의 효과 하락과 장시간 사용시 ERF에 의한 마멸, 고체 입자의 침전에 의한 초기 상태 불안정 등이 있다. 아울러 기존의 장치의 성능을 능가하기 위해 보다 큰 효과를 나타내는 새로운 차원의 ERF개발이 요구된다. 그리고 센서기술 분야에서는 호스트 재료에 보다 쉽게 결합이 되고 여러가지 형태의 요구조건을 만족시킬 수 있으며 외부 환경조건에 강건 하고 다양한 센서 개발이 요구된다. 또한, 보다 일번적인 동적 모델링을 통해 적용 시스템에 적합하고 강건한 제어기에 대한 연구가 진행되어야 한다. 마지막으로 능동 제어기를 실제로 구현하기 위한 호스트 재료 각 요소마다 센서의 설치, 페회로 피드백 시스템 장착, 상호간의 인터페이스 등의 기술 발전이 요구되며, 아울러 보다 효율적 인 시스템의 성능 특성을 실현할 수 있는 호스트 재료와 기계 메카니즘이 필요로 된다. 이상의 설명에서 알 수 있듯이 지능구조물에 대한 연구는 어느 한 분야에서만 아니라 기계, 전기전자, 토목, 물리, 재료과학 등 통합형식에 의한 접근 방향으로 추진되어야 할 것이다.서 세탁기의 진동 소음을 저감시키기 위해 진동 소음원에 대해 논술하고, 진동해석을 위해 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 이용한 저진동 기술 개발에 대하여 기술하고자 한다.rotary piston)식 압축기는 약 20여년 전 부터 냉방용 압축기에서부터 널리 쓰이게 되었다. 약 10여년전부터 상용화 된 스크롤(scroll) 형 압축기도 현재 상대적으로 용량이 큰 가정용 냉방기를 중심으로 많이 쓰이고 있다. 스크류형 압축기는 보통 중대형 상업용에 주로 쓰인다. 해결하려 하였고, 수치해석은 피스톤의 운동을 배제한 단순화한 흡배기계의 정상상태 유동해석이 주를 이루어왔다. Taghaui and Dupont 등[5]은 KIVA코드를 사용하여 흡기포트와 연소실 그리고 밸브의 움직임을 동시에 고려한 수치해석을 도입하였다. 하지만 이들이 밸브의 운동을 고려하기 위해 사용한 이동격자는 격자점은 시간에 따라 변화하지만 그 격자의 수가 일정하게 유지되어 있어서 밸브의 완전개폐를 해석할 수가 없다. 강희정[6]은 단일 실린더와 단일 배기밸브를 갖는 문제로 단순화하여 피스톤과 밸브의 움직임을 고려하므로써 배기행정 후 소음이 어떻게 전파해 나가는가를 연구하였다. 본 연구에서도 최소밸브간격과 최대밸브간격 사이에서만 계산이 가능하나 흡기의 경우는 밸브가 닫힐 때 생기는 압력파가 중요하므로 실린더와 밸브사이에 벽면조건을 주어 밸브의 개폐를 모사하였다.술을 보유하고자 한다. 이용한 해마의 부피측정은 해마경화증 환자의 진단에 있어 육안적인 MR 진단이 어려운 제한된 경우에만 실제적 도움을 줄 수 있는 보조적인 방법으로 생각된다.ofile whereas relaxivity at high field is not affected by τS.