• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.57-65
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• 2021

산업 전 분야에 4차 산업혁명의 신기술인 IoT(Internet of Things), AI(Artificial Intelligence), Bigdata 등이 융합되어 새로운 가치를 창출하는 초연결 지능정보사회가 도래되고 있다. 모든 것이 네트워크에 연결되어 데이터가 폭발적으로 증가하고, 인공지능이 스스로 학습하여 지적 판단 기능까지도 가능하다. 특히 사물인터넷은 언제 어디서나 어느 것과도 연결될 수 있는 새로운 통신환경을 제공함에 따라 모든 것들이 연결되는 초 연결을 가능케 하고 있다. 인공지능 기술은 인간이 가진 지각, 학습, 추론, 자연어처리 등의 능력을 컴퓨터가 실행할 수 있도록 구현되고 있다. 인공지능은 기계학습, 딥러닝(Deep leearning), 자연어처리, 음성인식, 시각인식 등 첨단기술을 개발하는 방향으로 발전되고 있으며, 안전, 의료, 국방, 금융, 복지 등의 다양한 응용 분야에 특화된 소프트웨어와 머신러닝(Machine learning), 클라우드(Cloud) 기술을 포함하고 있다. 이를 통해 인간의 편의와 새로운 가치를 제공하기 위해 산업 전반의 다양한 분야에 활용된다. 하지만, 이와는 반대로 지능적이고 정교해진 사이버 위협들이 증가하고 신기술의 기술적 안전성 확보와 같은 잠재적 역기능들을 동반함에 따라 이에 대한 대응이 필요한 시점이다. 본 논문에서는 이러한 역기능을 해결하기 위한 하나의 방안으로 인공지능기술을 활용하여 IoT 통합보안관제 가능하도록 새로운 데이터모델링(Data modelling) 방안을 제안하였다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2007년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.197-204
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• 2007

현재 건설산업 현장에서 나타나는 숙련공 부족 현상, 고령화 문제, 안전상의 문제로 인한 노무 생산성 저하, 임금 상승으로 인한 채산성 악화, 품직 확보의 어려움 및 시공기술 경쟁력의 약화는 국내 건설산업이 해결해야 할 필수적인 당면과제이다. 한편 위험${\cdot}$유해한 작업환경에서 운용되는 토공장비나 매립지에서의 다짐 및 복토공사, 지뢰 및 폭탄 등에 의한 폭발의 위험이 있는 장소에서의 토공작업, 극한지 공사와 같은 환경에서의 공사수요도 점차 늘어가고 있다. 이와 같은 상황에서 토공의 생산성, 품질 및 안전도를 확보하기 위해서는 지능화된 자동화 장비를 이용하여 효율적으로 작업을 수행할 수 있도록 해야 할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 지능형 굴삭시스템의 개발을 통하여 작업현장의 안전성을 제고하고 품질, 생산성 및 채산성을 향상시키고 선진외국에 비해 보다 진보되고도 경제성 확보가 가능한 건설 자동화 기술의 구현과 기술개발을 통해 국내 건설산업에 있어 새로운 Market Sector의 창출하고자 한다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.703-708
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• 2023

본 연구에서는 인공지능 기술을 이용하는 사용자를 이해하는 계획된 행동이론에 집중하여 다양한 방면에 적용되고 있는 가상개인비서 이용을 살펴보았다. 먼저, 사용자의 신념과 태도, 지각된 가치 및 위험성이 가상개인비서 지속사용의도에 미치는 영향을 알아본 결과, (1) 가상개인비서 이용에 대한 태도와 주관적 규범, 지각된 행동 통제, 그리고 지각된 가치는 지속사용의도에 정적으로 유의미한 영향을 미쳤다. 다음으로 (2) 사용자의 신념 및 태도와 지각된 가치 및 위험성이 가상개인비서에 대한 구전의도에 미치는 영향에 대하여 알아본 결과, 지각된 위험성을 제외한 모든 변수들(사용자 태도와 주관적 규범, 지각된 행동 통제, 그리고 지각된 가치)이 구전의도에 정적으로 유의미한 영향을 미쳤다. 본 연구의 결과는 사용자의 신념 및 태도에서 나아가 사용자가 지각하는 가치와 위험성이 가상개인비서 이용에 미치는 영향을 분석하여, 폭발적으로 성장하고 있는 인공지능 시장에 다양한 실무적 및 이론적 함의를 제공할 것이라 기대한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.63-65
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• 1998

사회 전 분야에서 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 데이터를 이해하고 분석하는 새로운 자동적이고 지능적인 데이터 분석 도구와 기술이 필요하게 되었다. KDD(Knowledge Discovery in Databases)는 이러한 필요로부터 데이터에서 유용하고 이해 가능한 지식을 추출하는 연구이다. 데이터 마이닝(Data Mining)은 KDD에서 가장 중요한 단계로 데이터로부터 지식을 추출하는 단계이다. 데이터 마이닝에서 생성된 지식은 좋은 분류율을 가져야하고 이해하기 쉬워야한다. 본 논문에서는 퍼지 결정트리(FDT : Fuzzy Decision Tree)에 기반한 효율적인 데이터 마이닝 알고리즘을 제안한다. FDT의 각 링크는 속성(attribute) 값을 갖는 퍼지 집합이며, EDT의 각 경로는 퍼지 규칙을 생성한다. 제안된 알고리즘은 ID3의 이해성과 퍼지이론의 추론과 표현력을 결합한 방법으로 히스토그램에 이루어진다. 마지막으로 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해 표준적인 패턴 분류 벤치마크 데이터에 대한 실험 결과를 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (중)
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• pp.1559-1562
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• 2002

이동 망 및 인터넷의 폭발적인 확장과 망 통합의 가속화에 따라 다양한 서비스 기능 및 데이터의 결합이 필수적인 서비스가 요구되고 있으나, 기존의 지능 망 기반 구조로는 이러한 서비스에 대한 대처하기가 현실적으로 불가능하다 이에 대한 해결책으로써 국제 표준화 포럼인 Parlay 를 중심으로 개방형 기술 기반의 서비스 API(Application Programming interface)를 개발해 오고 있다. 본 논문에서는 개방형 서비스 API 의 표준 규격인 Parlay/OSA API 구조에 대해서 살펴본다. IP 기반의 통합 망에서의 본 API 적용을 위한 망 구조를 제시하고, 실제 서비스 예를 대상으로 망 내각 노드 간의 처리 흐름 및 Parlay/OSA API와 망 내 신호 방식간 연동방법 등을 제안하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제50차 하계학술대회논문집 22권2호
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• pp.317-318
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• 2014

유전자 알고리즘은 문제 크기가 커짐에 따라 해집합이 폭발적으로 늘어나 최적해를 찾기 힘든 최적화 문제에 주로 적용되는 알고리즘으로, 최근에는 게임에서의 경로찾기, 인공지능 및 레벨디자인 문제에 많이 적용되고 있다. 본 논문에서는 퍼즐게임에서의 레벨디자인 문제의 해법으로 유전자 알고리즘의 적용 방법을 제안한다. 본 논문에서 적용한 퍼즐게임은 주어진 그림에 도형 조각을 가능한 빠른 시간 내에 맞추는 게임으로, 스테이지가 진행됨에 따라 높은 난이도의 퍼즐이 나타나도록 하는 것이 중요하다. 제안된 알고리즘을 통해 퍼즐게임의 유의미한 레벨 조절이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1431-1434
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• 2013

최근 소셜 네트워크 서비스 사용자의 폭발적인 증가 추세와 더불어 사용자 기반의 정보 공유 패러다임이 확산됨에 따라 효과적인 정보 공유를 위한 검색 방법 및 정보 분류의 필요성이 대두되고 있다. 소셜 네트워크 서비스는 관계도 탐색, 유사한 관심사의 사람들과 정보 공유, 추천시스템 등의 주요 서비스를 사용자 기반으로 구축하는 방향으로 연구가 진행되고 있으나 낮은 정보의 신뢰성으로 인해 지능적인 검색 및 정보 분류에 한계가 있었다. 본 논문에서는 대표적인 소셜 네트워크 서비스인 Facebook 을 기반으로, 낮은 정보의 신뢰성을 높이고 사용자의 소셜 검색 만족도를 높일 수 있는 사용자 그룹 분류 기법을 제안한다. 이를 위해 Facebook 사용자의 메타데이터를 수집하고 관계로 맺어진 사용자들간의 친밀도를 메타데이터 기반으로 계산하며 유사한 관심 정보에 따라 분류하고 효과적으로 사용자들을 그룹화한다. 마지막으로 실험을 통해 관계로 이루어진 사용자 친밀도와 그룹 분류가 효과적으로 수행되었음을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.188-191
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• 2013

인간과 사물, 서비스 세 가지 분산된 환경 요소에 대해 인간의 명시적 개입 없이 상호 협력적으로 센싱, 네트워킹, 정보 처리 등 지능적 관계를 형성하는 사물 공간 연결망인 IoT(Internet of Things)에서 센싱된 정보를 처리하고 서비스하기 위한 환경을 적시적소에 배치(Depolyment) 하기 위하여 클라우드 서비스와의 연동방법에 대해 본 논문에서 연구하였다. Public Cloud환경에서 Hadoop Cluster를 구성하여 IoT 서비스에 적용할 수 있는 통합 환경을 구축하면 폭발적으로 증가하는 IoT 데이터를 저장하고 빠른 시간안에 이를 효과적으로 처리 및 분석하기 위한 시스템 구축이 가능하며 분산 저장소에 저장된 데이터를 분석하고 의미있는 지식을 발견하여 새로운 비즈니스 모델 창출에 기여할 수 있다. 본 논문에서 Public Cloud 환경에서 Hadoop Clouster를 구성하여 IoT에서 생성되는 데이터를 효과적으로 처리하고 분석할 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.23-26
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• 2009

인터넷 이용자의 폭발적인 증가와 기술의 발전으로 홈 네트워크 기술은 급속한 성장을 이루고 있는 추세이다. 본 연구팀이 기존에 연구한 스마트 홈 서버 아키텍처에서는 사용자에게 제공하기 위한 가전 서비스 예측을 위하여 감독형 패턴분석기와 규칙기반 패턴분석기 그리고 사용자감정 분석기를 사용하였다. 그러나 효율적인 홈 서비스를 위해 사용자, 가전기기, 센서장비 등의 데이터베이스를 관리하는 방안에 대해서는 충분한 제시를 하지 않았다. 본 논문에서는 세부 모듈로써 홈 네트워크 시스템 사용자에게 개인화된 서비스를 제공하는 사용자 프로파일 관리 컴포넌트를 설계하며 개선점을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.295-296
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• 2022

작물을 경작 해충과 질병은 오랫동안 주요 관심사였다. 농업에서 병해충을 탐지하기 위해 전통적인 방법을 사용하는 것은 더 이상 높은 효율성을 제공하지 않는다. 오늘날 과학과 인공 지능의 폭발적인 발달로 인해 농업분야의 연구원들은 병해충을 탐지하기 위해 딥 러닝을 적용하고 있다. 최근에 다양한 분야의 문제들을 해결하기 위해 수많은 모델들이 발표되었지만, 많은 병해충 진단 딥러닝을 사용한 방법들은 하드웨어 리소스를 낭비하고 실제 농장에서 사용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 작물의 병해충을 분류하기 위해 Select Kernel Attention(SK Attention)을 Channel Attention Module 로 변경하여 Decoupling-and-Attention network (DANet)을 하드웨어 리소스 사용을 최소화한다.