지금까지 기계 기반의 필기 숫자 인식 방법에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 여전히 인간이 만족할 만한 인식 성능을 이루지는 못하였다. 이러한 배경에는 단순히 인식률을 나타내는 수치가 낮은 것도 한 부분을 차지 하지만, 인간이 수긍할 수 없는 오류 성향도 중요한 부분을 차지한다. 그러므로 본 논문에서는 실제 인간의 숫자 인식이 어떻게 이루어지는지를 확인하는 실험을 먼저 수행하고, 이것에 근거하여 기계 인식을 위하여 필요한 요소들이 무엇인지를 고찰하도록 하였다. 실험결과 한쪽 또는 양쪽 방향으로 혼동하는 숫자 쌍, 전혀 혼동하지 않는 숫자 쌍, 오류 발생의 중복성 등의 결과를 비교 분석하여 인간이 인식과정에서 중요하게 고려하는 특징들을 찾아냈고, 그 결과에 근거하여 기계 인식에 있어서 더 높은 인식 성능을 발휘할 수 있고, 더 나아가 인간적인 측면에서 보다 더 신뢰할 수 있는 인식결과를 이끌어 낼 수 있는 접근 방향에 대하여 제시하였다.
본 논문에서는 기존의 인포그래픽 제작방식을 개선하기 위하여 기계학습 기반의 인포그래픽 자동 추천 시스템을 제안하였다. 이 시스템은 복수의 인포그래픽 이미지를 기계학습하는 부분과 사용자의 기초자료 입력만으로 인포그래픽을 인공지능으로 자동 추천하는 부분으로 구성된다. 추천된 인포그랙픽은 라이브러리 형태로 제공되고, 드래그 & 드롭방식으로 추가적인 자료의 입력이 가능하게 된다. 또한, 입력한 자료의 크기에 따라 인포그래픽 이미지가 동적으로 조절되도록 설계하였다. 기계학습 기반의 인포그래픽 자동 추천 과정을 분석한 결과 레이아웃과 키워드에 대한 일치 성공율은 매우 높고, 타입에 대한 일치 성공률은 다소 낮게 나타났다. 추후 인포그래픽 부분별 이미지 타입에 대한 일치 성공률을 향상시키기 위한 연구가 필요할 것이다.
A tractor is an agricultural machine that performs farm work, such as cultivation, soil preparation, loading, bailing, and transporting, through attached working implements. Farm work must be carried out on time per the growing season of crops. As a result, the reliability of a tractor's transmission is vital. Ideally, the transmission's design should reflect the actual load during agricultural work; however, configuring such a measurement system is time- and cost-intensive. The design and analysis of a transmission are, therefore, mainly performed by empirical methods. In this study, a tractor with a measurement system was used to measure the actual working load in the field. Its hydro-mechanical transmission was then analyzed using the measured load. It was found that the velocity factor, load distribution factor, lubrication factor, roughness factor, relative notch sensitivity factor, and life factor affect the gear strength of the transmission. Also, loading conditions have a significant influence on the reliability of the transmission. It is believed that transmission reliability can be enhanced by analyzing the actual load on the transmission, as performed in this study.
인공지능 기술의 가장 큰 근간은 학습 가능한 데이터이다. 최근 정부나 사기업에서 수집·생산하는 데이터의 종류와 양이 기하급수적으로 증가하고 있지만, 실제 기계학습에 활용 가능한 데이터의 확보로는 아직까지 이어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 기계학습에 실제 활용 가능한 데이터가 갖추어야 할 조건에 대해 논의하고, 실제 사례연구를 통해 데이터 품질을 저하시키는 요인을 파악한다. 이를 위해 공공빅데이터를 활용해 예측 모델을 개발한 대표사례를 선정, 공공데이터포털로부터 실제 문제 해결을 위한 데이터를 수집 후 데이터 품질을 확인하였다. 이를 통해 유효한 데이터 선별 기준을 적용하고 후처리한 결과와의 차이를 보인다. 본 연구의 궁극적인 목적은 인공지능의 핵심인 기계학습 기술 개발에 앞서 가장 근본적으로 선결되어야 할 데이터 품질을 관리하고 유효한 데이터를 축적하기 위한 기반 마련에 있다.
인공지능은 빅데이터 분석 기술에서 보다 인간적인 기술로 진화하고 있다. 인공지능은 사물인터넷의 센싱 기술로 말미암아 인간의 오감보다 더 정교한 감각 기관을 가질 것으로 예측된다. 그리고 인공지능은 클라우드 네트워크 기술로 언제 어디서나 인터넷에 접속하여 컴퓨팅 자원을 지원받을 수 있을 것이다. 이처럼 인공지능은 최신 기술들의 총아로 발전 중에 있다. 이와 동시에 인공지능에 대한 불안과 미래 시대에 대한 암울한 전망도 높아지고 있다. 대부분의 기술 디스토피아적 미래상은 현상을 객관적으로 조망하는 관조적 시야를 잃어버렸을 때 발생한다. 또한 이러힌 비관론은 기술 발전의 미래상을 인간 의지의 주관적 미래상으로 전환시킬 능력과 자신감의 부재를 반영하기도 하다. 이 글은 인공지능 기술과 서비스의 발달에 따른 대량해고와 실업, 기계에 의한 인류 종말 등 일반적 주제를 다루기보다는 가까운 지금 일어나고 있는 개인정보보호 침해의 이슈를 다루고자 한다. 더 나아가 이 논문은 개인정보보호를 보장하면서 인공지능 산업을 발전시킬 수 있는 도덕적/법제도적 모델에 대해서도 고찰하였다.
본 연구는 2016 구글 딥마인드 챌린지 매치에서 최고 수준의 딥러닝 인공신경망을 갖고 있는 인공지능 알파고와 인간지능의 대표로 상징되는 바둑 최고수의 대국 분석 및 문헌 연구로 인공지능 시대에 적합한 학습자의 역량 교육에 대해 논의했다. 알파고는 지금까지 알려져 있는 바둑의 정석과 상식을 넘어서는 새로운 바둑의 패러다임을 보여주는 기발한 수를 두었고, 이세돌은 알파고도 생각하지 못한 '신의 한 수' 로 인공지능 수퍼 컴퓨터를 이길 수 있었다. 이는 인간의 집념과 도전, 인간 본성의 통찰과 직관의 승리였다. 인공지능 시대에 기계를 조정하고 통제할 수 있는 학습자 역량을 기르기 위한 융합과학 교육은 자연으로부터의 감성적 체험과 토포필리아 교육으로 인공지능이 갖지 못한 인간 본성의 다채로운 감성과 통찰, 긍정적 정서를 함양시킬 수 있는 방향이어야 한다.
미래 세대들은 지능형 로봇과 공존에 대해 어떻게 인식하고 있는지는 SW와 인공지능 교육을 어떻게 설계하고 진행해야 하는지에 중요한 요소가 된다. 본 연구는 중학생 1학년 214명을 대상으로 설문 조사를 진행하였으며 인식의 차이를 확인하기 위해 예상되는 문제 상황에 대해 문제를 해결하는 과정과 대상에 대한 감정이입 여부를 통해 살펴보았다. 분석 결과, 첫째, 형태가 명시적이지 않은 경우에는 상하관계로 인식하고 있었고 둘째, 인간 형태의 경우에는 지능형 로봇을 대상으로 인식하고 대상과 의사소통 할 준비가 되어있었다. 셋째, 다수가 지능형 로봇에 감정을 느끼고 있었다. 넷째, 단순 기계 형태의 로봇에 대해서는 막연한 불안함을 느끼고 있었다. 본 연구는 지능형 로봇에 관한 인식을 확인한 사례 연구로서의 의의를 지니며 향후 중학생뿐만 아니라 다양한 연령층을 대상으로 로봇과 공존하며 살아갈 수 있는가에 대한 인식에 대해 고민하고 정립하는 것이 필요하다.
디지털 헬스케어의 정의는 광의로는 헬스케어 산업과 ICT가 융합되어 개인건강과 질환을 관리하는 산업영역을 의미하고, 협의로는 환자의 건강을 향상시키기 위해 의료 서비스를 관리하는데 다양한 의료 기술을 사용하는 것을 포함한다. 본 논문은 디지털 헬스케어 분야에 적용되고 있는 인공지능과 기계학습 기법들의 활용사례 소개를 통해 다양한 디지털 헬스케어 분야에 인공지능 기술이 안정적이고 효율적으로 적용할 수 있도록 설계 지침을 제공하는 데 목적이 있다. 이를 위해 본 논문에서는 의료분야와 일상생활 분야로 나누어서 살펴보았다. 두 영역은 다른 데이터 특성을 갖는다. 두 개의 영역을 보다 세분화하여 데이터 특성 및 문제 정의 및 특징에 따른 인공지능 알고리즘 활용사례를 살펴보았다. 이를 통해 디지털 헬스케어 분야에서 활용되는 인공지능 기술들에 대한 이해도를 높이고 다양한 인공지능 기술의 활용에 대한 가능성을 검토하여 인공지능 기술이 헬스케어 산업과 개인의 건강한 삶에 기여할 수 있는 근본적인 가치에 대해 고찰한다.
생성형 인공지능 기술의 놀라운 성과가 점차 가시화됨에 따라, 기계의 인간 지배 가능성 등 잠재적인 실존 위협이 제기되는 현시점에서 인공지능에 대한 '통제 가능성'이 첨예한 글로벌 키워드로 주목받고 있다. 이에 따라 이 연구는 인공지능 기술을 중심으로 펼쳐질 미래 사회의 혁신적 변화에 대응하기 위하여 인공지능에 대한 통제 개념과 현주소, 글로벌 현황을 면밀하게 탐색함으로써 사회적 공론장 형성의 토대를 마련하고자 하는 데 목적이 있다. 이를 통해 인공지능 기술 진화에 따라 야기될 사회문제와 예측 불가능한 변수에 대해 대응책을 마련하기 위한 시사점을 모색하고, 정부 규제 수립에 대한 가이드라인과 전략적 통찰력을 제시하는 한편, 사회적 공개 담론 형성을 위한 함의를 찾아 보고자 한다.
자동차공업의 미래를 점치는 전문가들은 1980 후반에서 1990년대에 제 4세대의 자동차공업의 핵심은 한국, 멕시코, 브라질을 중심으로 한 저생산요소 요인이 있는 국가에서 생산이 중점적으로 된다는 전망과 유동제조시스템(FMS)을 활용한 지역적으로 안분된 생산체제로 새로운 형태의 경쟁협력 관계가 발생하리라는 예측이 엇갈린다. 유동제조시스템에서 주요역할을 하는 부분은 생산순서를 결정하는 이론인데 현재의 저산기의 논리는 인간의 두뇌에 비교하면 아직 매우 단 순하고 원시적인 편이다. 현재 많은 노력이 경주되는 인공두뇌(artifical intellegence: Al)에 관한 연구에 많은 진전이 있다고 하더라도 당분간은 인간의 두뇌가 기계의 지능보다 월등한 부문이 있는 반면 인간이 활동하기 불편한 작업환경이 있다든가 단순 작업이 되어 인간에 지루함을 주는 일들이 있어 인간과 기계의 적절한 배분으로 적극 기계를 이용하는 자동화도 필요하지만 동시에 인간의 창의적인 능력을 활용하는 것도 매우 필요하다. 우리나라에서 자동차공업이 국제적으로 발전한다면 이는 한국적인 여건에 부합하는 창의적인 인간활동에 의한 것이지 값싼 노임 때문 만은 아닐 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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