• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.311-314
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• 2004

가장 완벽한 지능형 모델로 알려져 있는 두뇌는 인공 지능을 구현하기 위해 이해되어야 하는 많은 내용을 지니고 있다. 하지만, 현재까지는 두뇌의 생물학적인 정보처리 메커니즘은 극히 일부분에서 밝혀졌고 대부분의 내용은 추측이나 가정으로 설명되고 있다. 이미 밝혀진 두뇌의 정보처리 메커니즘에 기반한 정보처리 시스템은 다양한 응용 분야에 활용되어 지금의 시스템보다 월등한 성능을 보일 것으로 예상된다. 이에, 본 논문에서는 두뇌의 생물학적 흐름을 카테고리 별로 정리하였으며 이를 구현할 수 있는 소프트 컴퓨팅 기법을 소개한다. 다양한 소프트 컴퓨팅 기법을 이용하여 구현된 인공 두뇌 모델은 정보처리 과정에서 자율적이며, 효과적인 정보처리 성능을 보여줌을 알 수 있다. 이는 인공 지능 시스템의 새로운 도약에 필요한, 정형화된 모델로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.315-316
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• 2022

본 논문은 스마트 인솔의 압력 데이터를 이용하는 컨볼루션 신경망 모델에 해석가능한 인공지능 방법인 Grad-CAM을 적용하는 방법을 제안한다. 학습된 각 모델에 Grad-CAM을 적용하여 모델에서 중요한 역할을 하는 압력센서와 중요하지 않은 압력센서를 알아내는 방법을 제안하고 데이터마다 학습을 진행하고 학습된 모델을 통해 실제로 중요한 압력센서와 그렇지 않은 압력센서에 대해서 알아본다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.854-856
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• 2022

본 논문에서는 설명가능한 머신러닝 모델과 관련된 다양한 도구를 활용해보고, 최근 각광받는 주제인 신뢰성에 대해서도 고찰해보았다. 근래의 인공지능 모델은 설명력을 덧붙여 정보 장벽을 낮추는 방향으로 진화하고 있다. 이에 따라 AI 모형이 제공하는 정보량이 늘고 사용자 진화적 인 방식으로 바뀌면서 사용자층이 확대되고 있는 추세이다. 또한 데이터 분석 분야의 영향력이 높아지고 연구 주체들이 다양해지면서, 해당 모델이나 데이터에 관한 신뢰성을 확보해야한다는 요구가 많아지고 있다. 이에 많은 연구자들이 인공지능 모델의 신뢰성의 확보를 위해 노력하고 있다. 본 연구에서는 이러한 노력의 발자취를 따라가보면서 인공지능의 설명가능성에 관하여 소개하려고 한다. 그 과정에서 민감한 데이터를 다루어보면서 신뢰성 활보의 필요성에 대해서도 논의해보려고 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(D)
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• pp.68-71
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• 2011

사물 지능 통신(M2M)은 다양한 통신 기기들 간 서로의 정보를 인식하고, 교환, 및 공유하기 위한 기술이다. 최근 스마트폰 열풍에 힘입어 사물 지능 통신 환경에서 스마트폰을 이용한 서비스 제공에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 이 논문은 사물 지능 통신 환경에서 스마트폰을 사용하는 사용자에게 최적화 된 서비스를 제공하기 위하여, 지능형 단말기와 서버간의 협상 모델을 제안한다. 협상 모델은 4단계로 구성되며 지능형 단말기와 지능형 서버 간 접속, 협상, 서비스 검색과 추론, 서비스 제공의 절차를 거친다. 마지막으로, 이 모델에서 사용하는 온톨로지와 메시지 유형을 정의하고 시스템 구조를 설계하고, 시나리오를 통하여 제안하는 협상 모델의 구체적인 동작 과정을 보인다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제38권1호
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• pp.49-67
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• 2024

최근 인공지능 언어 모델의 다양한 활용에 대한 관심이 높아지면서 수학교육에서의 교수학적 활용 방안 모색에 대한 필요성이 강조되고 있다. 인공지능 언어 모델은 자연어 처리가 가능하다는 특징으로 인하여 수학 문장제 해결과 관련된 활용이 기대된다. 인공지능 언어 모델 중 하나인 ChatGPT의 성능을 확인하기 위하여 초등학교 교과서에 제시된 문장제를 해결하도록 지시하였으며 풀이 과정 및 오류를 분석하였다. 분석 결과, 인공지능 언어 모델은 81.08%의 정답률을 나타내었으며 문제 이해 오류, 식 수립 오류, 계산 오류 등이 발생하였다. 이러한 문장제 해결 과정 및 오류 유형의 분석을 바탕으로 인공지능 언어 모델의 교수학적 활용 방안과 관련된 시사점을 제안하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.41-53
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• 2009

본 논문에서는 유비쿼터스 기술 기반의 지능형교통시설물 관리 서비스를 위한 비즈니스 모델과 이의 구현을 위한 시스템 구성방안 및 기술 요소들에 대하여 제안한다. 먼저 비즈니스 모델에서는 지능형교통시설물 관리의 서비스 기능과 구성, 그리고 비즈니스 프로세스 및 이해관계자들 간의 수요/공급 관계를 제시한다. 이와 함께, 비즈니스 모델 구현을 위한 시스템 구성방안을 제안한다 시스템 구성을 위해 필요한 네트워크, 인프라, 플랫폼의 관점에서 기술요소들을 살펴보고. 주요 기술들에 대한 비교 분석을 통해 교통시설물관리에 적절한 기술 구성방안을 함께 제시한다. 결론적으로, 본 연구를 통해 제안된 비즈니스 모델 및 기술 구현 방안은 지능형 교통시설물 관리를 위한 가이드라인을 제시한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.65-73
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• 2022

본 연구에서는 엔트리 텍스트 모델 학습을 활용해서 초등학교 인공지능 교육 내용을 개발하고 이를 실제 수업에 적용한다. 초·중등 인공지능 내용 체계표를 바탕으로 실과 소프트웨어 교육과 인공지능 교육의 성취 기준을 재구성한다. 기계학습이 가능한 텍스트, 이미지, 소리 중에서 다양한 플랫폼에서 지원하고 초등학생의 데이터 준비 시간을 줄일 수 있으면서 손쉽게 이해가 가능한 '텍스트 모델 학습을 활용한 감정 인식 프로그램 제작'을 교육 내용으로 선정한다. 엔트리 인공지능을 교육 플랫폼으로 선정해서 텍스트 모델 학습을 활용한 감정인식 프로그램을 만드는 인공지능 교육 내용을 개발하고 실제 초등학교 수업에 적용한다. 수업 적용 결과 엔트리 인공지능 수업에 긍정적인 반응과 흥미를 보였다. 본 연구 내용을 기반으로 초등학생을 대상으로 한 수업의 효과성에 대한 양적 연구가 후속 연구로 필요함을 제언한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.409-412
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• 2007

본 논문에서는 근사 이산-시간 모델 기반 지능형 디지털 재설계 기법의 타당성에 대해서 논의한다. 타당성을 검증하기 위해 재설계된 디지털 제어 퍼지 시스템의 안정도 및 상태-정합에 특성이 분석된다. 구체적으로 근사 이산-시간 모델들의 상태 사이의 비정합의 크기가 충분히 작으면 재설계된 디지털 제어 퍼지 시스템의 평형점은 점근적 안정함을 보인다. 또한 이러한 비정합이 영으로 수렴함에 따라 재설계된 디지털 제어 퍼지 시스템과 주어진 아날로그 제어시스템 사이의 비정합은 매우 작아짐을 보인다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.310-313
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• 2006

본 논문은 스마트 무인항공기를 개발하거나 획득시에 요구되는 전투실험 수행 중 지능화 정도에 대한 평가 및 실험방향을 제시를 위한 지능화 성숙도 모델을 제안한다. 먼저 표적탐색 소요검증 전투실험 절차를 제시하고, 지능화 정도를 4단계로 나누어 단계별 요구되는 지능수준을 제시한다. 분류된 지능수준별로 기술수준, 동작수준, 상호운용성 수준 영역의 4단계 각 수준별 요구 능력을 분석, 제시하여 지능화 정도를 측정할 수 있는 지능화 성숙도 모델을 설계한다. 마지막으로 표적탐색 소요판단을 위한 전투실험시 활용 가능한 중점분야를 지능화 성숙도 모델 영역별로 식별하고, 단계별 식별된 중점분야를 실험할 수 있는 전투실험 평가요소를 제시한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.168-170
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• 2023

이 논문에서는 7,400만개의 한국어, 영어 문서를 활용하여 최대 4,096개의 토큰을 입력으로하고 최대 1,024개의 토큰을 생성할 수 있도록 학습한 언어모델인 Long-KE-T5를 소개한다. Long-KE-T5는 문서에서 대표성이 높은 문장을 생성하도록 학습되었으며, 학습에 사용한 문서의 길이가 길기 때문에 긴 문맥이 필요한 태스크에 활용할 수 있다. Long-KE-T5는 다양한 한국어 벤치마크에서 높은 성능을 보였으며, 사전학습 모델링 방법이 텍스트 요약과 유사하기 때문에 문서 요약 태스크에서 기존 모델 대비 높은 성능을 보였다.