• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.33-34
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• 2018

기계학습이란 인공지능의 한 분야이다. 컴퓨터에 명시적인 프로그램 없이 배울 수 있는 능력을 부여하는 연구 분야이며, 사람이 학습하듯이 컴퓨터에도 데이터들을 줘서 학습하게 함으로써 새로운 지식을 얻어내게 하는 분야이다. 기계학습 종류에는 크게 Supervised Learning, Unsupervised Learning, Reinforcement Learning이 있다. 본 논문에서는 기계학습 종류 및 컴퓨터가 데이터들을 학습하면서 생기는 문제점을 알아보고, 문제점의 종류 및 해결방안을 제시한다.

• 월간 기계설비
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• no.2 s.211
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• pp.38-42
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• 2008

건설산업기본법시행령.시행규칙이 지난 해 12월 28일 개정되어 1월 1일부터 시행에 들어갔다. 이번에 개정된 시행령은 기계설비공사업 업역 확대 및 국민연금, 건강보험료 비용정산 등을 주요 내용으로 개정되었다. 대한설비건설협회는 시행령.시행규칙 개정 과정에서 업역확대를 주목표로 설정하고 신규 사업분야인 시스템에어컨 설치공사, 지열냉난방설치공사, 자동제어 분야에서 전기.통신과 업역다툼이 있었던 자동원격검침 설비공사, 지능형 제어시스템 설치공사 등을 기계설비공사업역에 추가시켰다. 이로써 지난 해 건산법 개정 시 기계설비만 겸업제한 폐지를 4년 유예시킨 성과에 버금가는 성과를 거두었다. 또한 대한설비건설협회는 국민연금, 건강보험료의 비용 정산을 민간공사에도 도입될 수 있도록 끊임없이 건의하여 이번에 개정됨으로써 회원사의 보험료 납부 부담을 줄일 수 있게 되었다. 건산법 시행령·시행규칙의 주요 개정 내용 및 설비건설업과 관련한 신.구조문 대비표는 다음과 같다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.13-14
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• 2019

최근 기계학습이 중요하게 연구되고 있다. 기계학습을 활용한 응용을 위해서는 지능형 응답을 수행하기 위한 인텔리전트 데이터베이스 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 자율형 기계학습을 위한 인텔리전트 데이터베이스 시스템을 설계한다. 제안하는 시스템은 자율 기계학습 플랫폼과 연동하여 수집된 데이터로부터 추출된 지식을 저장하고 이를 추천, 예측과 같은 서비스에 활용한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.229-233
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• 2005

모집단의 최적군집 수를 자동으로 결정하고 군집내의 분산은 최소로 하고 군집 간의 분산은 최대로 하는 최적 군집화에 대한 연구는 대부분의 지능형 시스템에서 필요로 하는 모형전략이다. 하지만 아직도 대부분의 군집화 과정에서 분석가의 주관적인 경험에 의존하여 군집수가 결정되어 군집화가 이루어지고 있다. 예를 들어 K-평균 군집화 알고리즘에서도 초기에 K 값을 결정해 주어야 한다. 모집단을 제대로 대표하지 못한 K 값에 의한 군집화 결과는 심각한 오류를 범하게 된다. 본 논문에서는 통계적 학습이론을 이용하여 이러한 문제점을 해결하려고 하였다. VC-차원에 의한 Support Vector를 이용하여 최적의 군집화 기법을 제안하였다. 제안 방법의 성능 평가를 위하여 UCI 기계학습 데이터를 이용하여 객관적인 실험을 수행하였다.

• Journal of the korean Society of Automotive Engineers
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• v.18 no.6
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• pp.63-68
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• 1996

차량의 자동제어는 컴퓨터, 통신, 기계, 계측등의 하드웨어와 자동제어 기술, 통신망 운영, 컴퓨터 운영등의 소프트웨어 기술의 응용을 바탕으로 하는 지능형 차량은 단순히 차량 상호간, 차량과 도로에 설치된 컴퓨터와의 통신으 통한 정보교환 기능과 더불어 운전기능 자체를 스스로 행하는 기능을 포함하고 있다. 지능형 차량 개발은 운전자 인식증진 기술, 사고회피 기술, 피해확산 방지기술, ITS(Intelligent Transport System) 연계 및 관련 Infrastructure 기술, Human-Machine Interface 기술, Sensor Fusion 기술, 레이더 기술 등을 꼽을 수 있다. 이중에서 차량의 지능화를 구현하는 가장 핵심적인 세부 기술은 CCD 카메라, 레이저 레이더, 밀리파 레이더, 생체 센서등을 들 수 있다. 본 원고에서는 위와 같이 차량의 지능화, 특히 차량 거리검지 장치를 구현코자 사용되고 있는 센서의 종류와 응용에 대하여 고찰하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.1271-1276
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• 2017

산업이 고도화되고 기술발전이 가속화되고 있지만, 생산현장에서의 사고와 재해는 아직까지도 지속적으로 발생하고 있다. 이는 시스템의 대규모화, 복잡화, 다양화 등에 따라 나타나는 불안전한 상태(unsafe condition)와 근로자의 안전불감증, 낮은 학습효과, 안전문화 비활성화 등을 포함하는 불안전한 행동(unsafe behavior)에 기인한다. 최근 4차 산업혁명이 대두되면서, 인간과 기계 시스템 사이의 상호작용이 활발해지고, 데이터 가용성과 알고리즘 우수성이 확보되면서, 산업현장에서도 시스템과 공정안전을 위해 최신 기술을 활용하려는 시도가 시작되고 있다. 궁극적으로는, 품질 관리, 고장분석, 작업환경관리, 보건관리 등 생산관리의 다양한 범위에 새로운 산업안전혁신을 가져올 것으로 기대된다. 본 논문에서는 사물인터넷, 드론, 인공지능 등 4차 산업혁명 시대의 하드웨어와 소프트웨어의 결합의 사례를 통해 안전한 생산현장은 물론 신뢰성할 수 있는 공공 및 사회를 위한 지능형 시스템 구축의 필요성을 제시하고자 한다.

• The Science & Technology
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• v.34 no.5 s.384
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• pp.78-83
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• 2001

지능형 로봇들이 빠른 걸음으로 우리 생활 속에 등장하기 시작했다. 2000년 11월 일본 요코하마에서 열린 최초의 '인간도우미 로봇전시회(로봇덱스2000)'에는 6~7종의 개인용 로봇들이 선을 보였는데 50cm 크기 밖에 안되는 자그마한 이 로봇들은 저절로 뛰고 춤추는가 하면 미니 축구공을 차기도 했다. 로보덱스 2000을 계기로 일본을 물론 미국과 유럽의 과학기술자들은 사람을 닮은 보다 정교한 로봇을 제작하기 위한 치열한 경쟁에 뛰어 들고 있다. 기계에서 인간과 같은 인공 시력, 후각, 청각 그리고 촉각 외에도 인간지능과 비슷한 것을 불어넣는 작업은 슈퍼컴퓨터를 제작하고 마천루를 건설하거나 도시전체를 설계하는 일보다 휠씬 어려운 일이다. 그러나 2010년경에는 거리에서 사람처럼 걷고, 말하고 생각하는 '로봇 사피엔스(지능 로봇)'와 심심찮게 마주치게 될 것으로 기대하는 전문가들이 많다.

• 기계와재료
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• v.22 no.4
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• pp.76-83
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• 2010

로봇의 발전 동향을 살펴보면, 기존의 위치 기반제어를 통하여 단순반복 재생 하는 로봇에서 인간과 로봇이 협력할 수 있는 로봇으로 그리고 궁극적으로는 독자적인 작업지능을 갖고서 독립적으로 운용되거나 인간과 공존할 수 있는 로봇으로 개발되어 나아갈 것으로 예상된다. 다만 현재까지의 로봇 기술로는 로봇 독자적으로 완전한 작업지능을 구현하기가 힘들기 때문에 그 중간 단계로써 사람과의 협력 작업을 구현하고 하는 것이다. 이처럼 인간-로봇 협업 기술은 인간의 지능과 로봇의 성능을 결합하여 고도의 작업을 구현할 수 있는 기술로써 로봇의 사용법을 모르는 현장 작업자도 로봇의 말단부를 잡고 손쉽게 로봇에 명령을 지시할 수 있다. 따라서 로봇의 응용 범위가 매우 다양해지고, 특히 로봇 전문인력이 없고 다품종 변량 생산을 주로 하는 중소기업에서의 로봇 활용을 촉진시켜 작업 환경 개선과 생산성 향상이 가능해진다. 또한 제조업용 로봇 분야에서 뿐만 아니라 범용성이 강한 기술로 개인서비스 로봇에서부터 국방, 건설, 의료 등 전문 서비스 로봇에 이르기 까지 폭넓게 적용될 수 있다. 이러한 인간-로봇 협업을 위해 필요한 기술들로는 경량형 로봇팔 기술, 인간-로봇 협조 제어 기술, 인간-로봇 안전 기술, 작업자 편이를 위한 인터페이스 기술 등이 포함되며 향후 기술의 발전에 따라 그 파급효과가 극대화될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.497-500
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• 2004

가상현실은 현실세계에서 경험하기 어려운 환경을 간접적으로 경험할 수 있는 가상의 공간이다. 이러한 가상현실에는 건물, 지형, PC(Playable Character), NPC(Non-Playable Character)등의 다양한 객체들이 존재하게 되며, PC와 NPC와 같은 객체들은 현실감을 주기 위해 인공지능을 가지게 된다. 현재까지 인공지능에 대한 많은 연구가 진행되었으며, 다양한 분야에서 활용되고 있다. 가상현실에서는 유한상태 기계(Finite Sate Machine, FSM), 유전자 알고리즘, 신경망 알고리즘 $A{\ast}$ 알고리즘 등이 활용되고 있으며, FSM은 비교적 알고리즘이 간단하고, 다른 알고리즘에 비해 구현이 간단해 널리 이용되고 있다. 본 논문에서는 FSM을 활용하여 여러 행동 패턴을 정의하고 행동 패턴간 천이가 이루어 짐으로, 객체의 행동을 다양하게 나타낼 수 있는 Multiple FSM은 제안한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.439-445
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• 2000

다차원의 속성들을 포함한 대용량의 데이터베이스 또는 점보 저장소의 데이터로부터 지식을 추출하고 이를 활용하기 위해서는 데이터 마이닝의 인공지능 기법 중 기계학습을 활용할 수 있다. 본 논문은 질의어를 바탕으로 각 작성들에 가중치를 적용하여 사용자가 원하는 데이터 집합을 분류하고, 사용자 피드백을 통하여 속성 가중치를 동적으로 변화시킴으로써 검색결과를 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 데이터 집합을 분류해내기 위해서 각 속성간의 거리에 가중치를 적용하는 k-nearest neighbor 분류법을 사용하였고, 속성 가중치를 동적으로 변화시키는 규칙을 추출하기 위한 방법으로는 결정 트리 생성에 의한 규칙(decision rule) 생성 방법을 적용하였다. 검색결과 향상을 \ulcorner이기 위한 실험으로써 온라인 커플매칭(online couple-matching) 시스템의 핵심부문을 구현하고 이를 적용하였다.