• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.589-592
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• 2020

본 논문은 스마트 해상 물류에 필요한 최신 Edge Computing과 인공지능을 구성한 자율 접안 시뮬레이터의 개발이다. 먼저, 스마트 해상 물류에서 선박의 접안에 관한 요구 사항을 분석하고, 다음으로 그 분석된 결과를 사용하여 서비스, 시스템, 핵심부품을 설계하고 제작한다. 결국, 본 논문은 스마트 해상물류에 필요한 자율접안 시뮬레이터를 개발한다. 향후, 본 논문은 실제 스마트 해상 물류에 필요한 Edge Computing과 인공지능의 기계 학습 알고리즘을 개발할 계획이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.580-581
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• 2020

얼굴을 이용한 신원인식 방법은 높은 사용 편의성과 보편성 때문에 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 타인의 얼굴 사진이나 테블릿 PC 를 통한 얼굴 동영상 재생과 같은 손쉬운 방법을 통한 얼굴 스푸핑 공격 사례가 다수 보고되고 있다. 하지만 기존의 영상의 텍스처 특징을 활용한 방법은 영상의 초점 상태에 취약하고 기계학습에 사용된 데이터에 의존적이다. 따라서 보다 강력한 스푸핑 탐지 기술이 필요하다. 본 연구에서는 다양한 각도와 거리 편차 요소를 포함하는 자체 구축 DB 와 DenseNet 을 활용한 딥러닝 기반의 위조 얼굴 검출 기술을 연구했다.

• 전자통신동향분석
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• 제38권6호
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• pp.95-106
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• 2023

As artificial intelligence has become commonplace in various fields, the transparency of AI in its development and implementation has become an important issue. In safety-critical areas, the eXplainable and/or understandable of artificial intelligence is being actively studied. On the other hand, machine learning have been applied to the intelligence of self-organizing network (SON), but transparency in this application has been neglected, despite the critical decision-makings in the operation of mobile communication systems. We describes concepts of eXplainable machine learning (ML), along with research trends, major issues, and research directions. After summarizing the ML research on SON, research directions are analyzed for explainable ML required in intelligent SON of beyond 5G and 6G communication.

• 기계저널
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• 제29권3호
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• pp.306-316
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• 1989

최근 자동차 업계의 CAE 방향을 하드웨어 측면에서 보면, 대용량의 계산능력을 갖춘 슈퍼 컴 퓨터와 자체 계산능력을 갖춘 워크스테이션의 활용이 점차적으로 확대 되어가고 있다. 이것을 배경으로 크래쉬 시뮬레이션, 자동차 전체 시스템의 진동 및 소음해석, 공기역학적 특성을 고 려한 형상 최적화 등이 행해지고 있다. 이와 같은 해석을 원활히 수행하기 위해서 고려되어야 할 사항은 우선 사용 소프트웨어 상호간의 데이터 인터페이스를 충분히 고려한 체계적인 총합 CAE 시스템의 구축이고, 인공지능(artificial intelligence) 언어를 이용하여 사용이 용이한 해석 경 험(knowhow)의 데이터 베이스를 구축하는 것도 바람직하다. 또한 상용 소프트웨어가 지원하지 못하는 분야에 대한 자체 프로그램의 개발도 필요한 것이다.

• 기계저널
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• 제35권4호
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• pp.280-284
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• 1995

우리나라는 과거 성공적인 경제성장의 업적에도 불구하고, 기술의 취약성으로 인한 많은 애로 사항을 겪고 있으며, 이러한 어려움을 탈피하기 위하여는 생산기술의 육성이 절실한 과제이다. 제조업의 경쟁력을 향상시키는 생산 기술을 개발하기 위하여는 지능생산시스템의 설계능력 양 성과 설계 및 생산의 공동개발체제 구축이라는 개념이 도입 정착되어야 하겠으며, 이러한 방안을 빠른 시일내에 전파시키기 위하여는 생산기술 개발에 대한 시스템적 접근방법이 강조되어야 하 겠다. 우리나라 산업체의 생산현장의 문제를 풀기 위하여 학교, 연구소, 제조업체에서 중지를 모아서 산학연의 연구를 활발히 전개한다면, 우리나라가 21세기에 선진국의 대열에 진입하는 것도 가능하리라 믿는다.

• 기계저널
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• 제44권6호
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• pp.48-52
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• 2004

과거 10여 년 간 Electro-Active Polymer(EAP) 분야는 큰 변형을 낼 수 있는 지능재료들이 출현함에 따라 인공근육을 만들 수 있는 가능성으로 인해 많은 관심이 모아지고 있다. EAP는 외부의 자극에 따라 큰 변위를 생성할 뿐만 아니라 근육과 같이 탄력성이 있는, 다른 재료기술들이 낼 수 없는 특성과 성능을 가지고 있다. EAP가 갖는 생체근육과 같은 작동을 할 수 있는 가능성은 곧 공상과학의 꿈을 이루고자하는 희망을 갖게 하며 인류의 문명발전에 크게 기여할 것이다. EAP는 차세대 마이크로 로봇, 오락산업 또는 초소형 비행체의 구동과 같은 인공근육 작동기의 응용분야를 창출하고 있다. EAP 작동기의 응용성은 폭넓으며 새로운 기술혁신의 기대를 불러 일으키고 있다. (중략)

• 기계저널
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• 제31권7호
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• pp.636-643
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• 1991

그 동안 투자가치를 기준으로 국내 가전 및 자동차산업 분야에서 고품질작업을 위한 로봇 시스 템(소형부품 조립과 스폿, 아크용접 및 실릴용 등)의 도입이 대기업을 중심으로 활발히 전개되어 왔으나, 90년대에 들어서면서 로봇 적용기술력의 향상과 로봇 시스템가격의 하락에 힘입어 열 악한 작업환경에서 작업인력을 대치할 수 있고, 다품종 소량생산에 적용할 다기능 및 지능로봇 시스템의 도입이 활발하게 검토되고 있다. 여기서는 이러한 제조업 분야의 자동화동향변화에 부응하여, 열악한 작업환경을 지닌 주물공장에서 3D 작업환경을 기피하는 작업자를 대신하고, 공장자동화의 한 셀(CELL)로서 연계자동화에 적용할 수 있는 주물소재의 가스절단 로봇 시스템 및 다버링 로봇 시스템에 대하여 당사의 개발적용 사례를 소개하고자 한다.

• 기계저널
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• 제34권4호
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• pp.277-284
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• 1994

퍼지이론은 1965년 Lefti Zadeh 교수에 의해 처음으로 제창되었으며 여러 분야에서 응용이 확 대되어 많은 좋은 성과를 얻고 있다. 그러나 전문가 시스템의 일종인 퍼지논리를 이용한 제어는 제어를 하고자 하는 시스템의 정성적인 특성에 대한 법칙의 추출이 어려운 문제로 남아 있다. 반면에 신경회로망을 이용한 제어는 스스로 지식을 축적할 수 있는 장점을 갖고 있으므로 최근에 많은 연구가 진행중에 있다. 특히 제어분야에서는 용접공정이나 조립공정 등의 공정제어와 로 봇제어의 분야에 이르기까지 응용분야가 확대되고 있다. 이 글에서는 이러한 인공지능 기법을 생산공정의 자동화에 적용한 사례 연구를 통해 이 기법의 유용함을 살펴보기로 한다.

• 과학과기술
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• 제30권7호통권338호
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• pp.75-80
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• 1997

세계 최강의 체스기사인 게리 카스파로프가 1997년 5월 3일~11일 뉴욕에서 컴퓨터기사 딥 블루와 가진 대국에서 1승3무2패로 져서 결국 기계 앞에 무릎을 꿇고 말았다. 카스파로프를 포함한 많은 사람들이 언젠가는 컴퓨터가 인간 체스챔피언을 이길 것이나 그 시기를 2010년경 이후로 보았기 때문에 이번 딥 블루의 승리가 체스계에 준 충격이 매우 컸을 뿐 아니라 일부의 사람들에게는 기계가 인간을 지배하는 시대가 뜻밖에 일찍 다가올지 모른다는 두려움을 안겨 주기도 했다.

• 제어로봇시스템학회지
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• 제21권4호
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• pp.21-26
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• 2015

지능형 시스템의 수요가 증가하면서 영상인식의 중요성이 부각되고 있다. 사람이 직접 물체 인식 과정을 모델링하는 방식을 넘어 최근에는 기계학습을 이용하여 이를 자동화하는 방법이 주를 이루고 있다. 그 중 딥러닝은 빅데이터를 활용하는 각종 분야에서 놀라운 성능을 보이며 기계학습 수준을 한 단계 진화시킨 기술로 평가 받고 있으며 영상 인식의 다양한 분야에서 응용되고 있다. 본 글에서는 딥러닝을 이용한 물체 검출 기법의 동향을 살펴보고 이를 차량 전면부 인식에 적용한 사례를 소개한다.