• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.263-268
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• 1999

지능형 교육 시스템에서 학습자 모델은 학습자의 반응을 토대로 교수모듈과 전문가 모듈을 연계하여 새로운 학습자 모델을 제시하는 역할을 수행하고 있으며, 이는 성공적인 지능형 교육 시스템의 구현에 있어서 핵심적인 부분이다. 따라서 많은 대학교 및 연구소에서 그동안 학습자 모형에 관한 많은 연구가 이루어져오고 있다. 그러나 대부분의 연구는 단일 학습자 모형을 기반으로 두고 있으며, 이러한 단일 학습자 모형을 이용한 시스템들은 학습자의 지식 또는 학습자의 성향을 정확히 파악하기는 어려움을 갖고 있을 뿐만 아니라 다른 모듈과의 인터페이스 부분에서 중복된 많은 정보를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 학습자의 지식을 정확하게 진단하고 각 모듈간의 중복된 정보를 보완할 수 있는 다중 학습자 모형을 개발하여 구현하였다. 또한 이러한 다중 학습자 모형을 최적으로 수행할 수 있도록 하기위하여 agent기법을 적용하였다. Agent를 이용한 다중 학습자 모형을 적용하여 구현한 시스템은 첫째, 단계적인 접근 방법으로 보다 정확한 학습자의 지식 진단이 가능하다. 둘째, 학습과정중 학습자의 심리 상태 및 학습자의 선호도 등 파악이 용이하다. 셋째, 교수모듈과 전문가 모듈과의 연계에 있어서 정보의 중복됨의 최소화 등의 장점을 제공한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.573-576
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• 2004

시맨틱 웹에 이용되는 웹 온톨로지 언어들로는 RDF/RDFS, DAML+OIL, OWL 등이 있으며, 현재 W3C에서는 OWL을 웹 온톨로지 표준 언어로 삼고 있다. 기존의 웹 온톨로지 문서들의 파서는 대부분 RDF를 기반으로 한 Triple 모델을 기반으로 하여 파싱한다. 그러나 OWL의 경우는 triple 형태로 변환시키면 OWL Full의 형태를 가지게 되고 OWL 온톨로지의 표현력과 데이터의 손실을 가져오게 된다. 따라서 OWL 문서의 파싱을 위하여 우리는 OWL Abstract Syntax를 이용하여 Tree 모델을 가지는 OWL 파서를 만들고자 한다. 본 논문에서는 시맨틱 웹에서 사용되는 웹 온톨로지들을 파싱하여 온톨로지 객체 모델을 생성해주는 기능을 가지는 온톨로지 파서를 설계, 구현하였다. 논문에서 설계한 온톨로지 파서는 RDF, DAML+OIL, OWL 웹 온톨로지 문서들을 파싱하여 온톨로지 객체 모델을 생성할 때, RDF 온톨로지의 경우는 Triple 모델 형태로 파싱을 하지만, OWL 온톨로지의 경우에는 OWL Abstract Syntax Tree 모델 형태로 파싱한 후, OOM으로 변환시켜준다. 이를 위해 웹 온톨로지 언어의 종류 구분과 OWL 온톨로지의 경우, OWL Full, OWL DL, OWL Lite의 서브 타입을 구별하는 기능도 추가하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07d
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• pp.2401-2403
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• 2000

시스템의 특성을 이해하고 신뢰성 있는 제어를 위해서는 시스템에 대한 정확한 모델을 필요로 한다. 이러한 목적을 위해서 많은 연구자들에 의한 다양한 방법의 모델링 방법이 계속되어 연구되어지고 있다. 현재 많이 사용하는 모델링 방법 중에는 통계적 기법을 이용하는 것, first principle 방법을 이용하는 것, 지능형 기법을 이용하는 방법 등이 있다. 본 연구에서는 통계적 방법인 fractional factorial 방법을 이용한 모델, Taguchi 방법을 이용한 모델, 그리고 지능형 방법인 신경회로망을 이용한 모델의 3가지 모델을 사용해서 각 모델의 학습오차와 예측오차 등의 특성을 비교하였다. 모델에 사용된 데이터는 비선형 시스템인 플라즈마 화학 증착 장비(Plasma-Enhnaced Chemical Vapor Deposition : PECVD)에 의해 증착된 산화막 실험 데이터이다. 각 모델에 대해서 PECVD 데이터를 사용하여 모델을 만들었을 때 각 모델의 학습오차와 학습오차 변위, 그리고 예측오차와 예측오차변위를 조사하였다. 세가지 모델 모두 학습오차가 예측오차보다 작았으며 변위 또한 학습오차변위가 예측오차변위보다 작았다. 본 연구 결과는 일반적으로 신경회로망에 의한 오차가 다른 통계적인 방법에 의한 오차보다 작음을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.135-138
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• 2006

지능형 홈 네트워크 기술에 대한 도입으로 인해 인간뿐만 아니라 사물들도 컴퓨팅 및 커뮤니케이션 능력을 가지고 주변 상황을 인식하고 판단하여 인간에게 유용한 서비스를 제공하게 될 것이다. 그러나 현 실정에 있어 홈 네트워크 서비스는 단순한 가전기기 제어 관련 서비스만을 제공하고 있다. 다양하게 변화하는 상황에 맞는 상황 적응적 서비스를 제공해야 하는 본 취지에 맞는 서비스를 제공하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 행위에 규칙성에 기반을 두며, 사용자 행위를 예측하여 지능적으로 동작할 수 있는 근거를 마련할 수 있는 능동적인 서비스를 제공할 수 있는 지능형 제어 모델을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.08a
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• pp.165-168
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• 2008

이 논문에서는 멀티미디어 컴퓨터에 연결된 미디키보드를 사용하여 피아노 연주를 혼자서 배우고 연습할 수 있도록 하기 위한 지능형 교습 시스템을 개발하기 위하여, 시스템 구조 및 모듈별 기능과 기본적인 사용자 인터페이스를 설계하였다. 시스템의 구조는 미디 키보드의 실시간 연주 샘플링 모듈, 미디 데이타의 시퀀싱 모듈, 사운드 합성 모듈과 연결된 지능형 교습 시스템이 된다. 세분화된 모듈별 기능에서는 학습 콘텐츠, 학습자 모델, 진단 평가 모듈, 진도 관리 모듈, 등의 세부적인 기능 설계가 필요하다. 학습자 모델을 기반으로 진단 편가 및 진도 관리를 지능적으로 처리하기 위해서 CLIPS를 사용한 전문가시스템 접근을 사용한다. 컴퓨터 화면상의 악보 디스플레이, 실시간 연주 화면, 진단 평가 디스플레이를 위한 GUI 설계가 필요하다. 그리고, 향후 콘텐츠 구축 및 시스템 구현 시에 예상되는 문제점과 해결 방안을 논의한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.667-669
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• 2022

최근 고도화 되고 있는 인공지능 기술은 복잡한 데이터 속에서 내재된 인사이트를 발견하여 상태 변화를 진단하고 예측하는데 활용되고 있다. 이러한 첨단 기술을 활용하여, 원자력 발전소에서 공정상태가 비정상 또는 비상 상태로 악화되기 전에 운전원이 인지할 수 있다면 공정상태를 정상으로 회복하는데 도움을 줄 수 있다. 이 논문에서는 공정상태 판단을 위한 딥러닝 모델을 활용하는 지능형 조기 경고 개념을 제안한다. 공정상태의 변화 추세를 예측하는 목적으로 사용하는 지능형 조기 경고는 기존 경보 보다 단순화된 상태 천이 메커니즘을 사용하여 운전원의 부담이 증가하지 않도록 한다. 또한, 사고 시나리오 데이터로 딥러닝 모델로 학습하고 지능형 조기 경고 화면을 구현하여 운전원을 지원하기 위한 구현방향을 제시한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.28 no.1
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• pp.217-242
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• 2022

With the launch of Artificial Intelligence(AI)-based intelligent products on the market, innovative changes are taking place not only in business but also in consumers' daily lives. Intelligent products have the potential to realize technology differentiation and increase market competitiveness through advanced functions of artificial intelligence. However, there is no new product development methodology that can sufficiently reflect the characteristics of artificial intelligence for the purpose of developing intelligent products with high market acceptance. This study proposes a KANO-QFD integrated model as a methodology for intelligent product development. As a specific example of the empirical analysis, the types of consumer requirements for hair loss prediction and treatment device were classified, and the relative importance and priority of engineering characteristics were derived to suggest the direction of intelligent medical product development. As a result of a survey of 130 consumers, accurate prediction of future hair loss progress, future hair loss and improved future after treatment realized and viewed on a smartphone, sophisticated design, and treatment using laser and LED combined light energy were realized as attractive quality factors among the KANO categories. As a result of the analysis based on House of Quality of QFD, learning data for hair loss diagnosis and prediction, micro camera resolution for scalp scan, hair loss type classification model, customized personal account management, and hair loss progress diagnosis model were derived. This study is significant in that it presented directions for the development of artificial intelligence-based intelligent medical product that were not previously preceded.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.199-202
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• 2002

신경회로망을 동적 정보처리에 응용하기 위해서는 비대칭 결합 신경회로망에서 생성되는 동적 상태천이에 관한 직관적 이해가 필요하다. 자기결합을 갖고 결합하중치가 비대칭인 순환결합형 신경회로망은 복수 개의 리미트사이클이 기억 가능하다는 것이 알려져 있다. 현재까지 이산시간 모델의 네트워크에 대한 상태천이 해석은 상세하게 이루어져 왔다. 그러나 연속시간 모델에 대한 해석은 네트워크 규모의 증가에 따른 급격한 계산량의 증가 때문에 연구가 그다지 활발하게 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 각 뉴런이 최근접 뉴런에만 이진화된 결합하중 +1 및 -1로 연결된 연속시간모델 순환결합형 신경회로망의 동적인 상태천이 특성을 해석하여 이산시간 모델에서 기억 가능한 리미트사이클과의 차이점을 분석한다. 또한 연속시간 네트워크 모델에 카오스 신호를 인가하여 리미트사이클간의 천이를 제어할 수 있는 가능성을 분석하여 동적정보처리에 네트워크를 응용할 수 있는 가능성을 검토한다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.10a
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• pp.119-126
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• 2008

도시공간정보 통합플랫폼은 도시의 체계적이고 과학적인 관리, 특히 지상 및 지하시설물 관리에 필요한 센서 및 미들웨어 기술, 유무선 네트워크, GIS-USN 연계 등의 요소기술이 집적된 지능형 도시운영 기반환경으로 정의된다. 도시공간정보 통합플랫폼은 상수도, 하수도, 가스, 난방, 송유, 전력, 통신의 7대 지하시설물과 교량, 육교, 터널 등 도시 지상시설물 등 도로기반시설물 관리를 지능화 할 수 있는 기반 환경을 제공하는 역할을 수행해야 한다. 본 연구에서는 지능형 도시공간정보 통합플랫폼 개발을 위해 플랫폼의 비전을 설정하고 개방형 분산처리 레퍼런스 모델(RM-ODP, Reference Model for Open Distributed Processing)의 적용을 통해 개발전략을 도출하였다.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.11 no.3
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• pp.140-146
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• 2021

As the environment using intelligent IoT devices increases, various studies are underway to ensure the integrity of information sent and received from intelligent IoT devices. However, all IoT information generated in heterogeneous environments is not fully provided with reliable protocols and services. In this paper, we propose an intelligent-based multi-blockchain model that can extract only critical information among various information processed by intelligent IoT devices. In the proposed model, blockchain is used to ensure the integrity of IoT information sent and received from IoT devices. The proposed model uses the correlation index of the collected information to trust a large number of IoT information to extract only the information with a high correlation index and bind it with blockchain. This is because the collected information can be extended to the n-tier structure as well as guaranteed reliability. Furthermore, since the proposed model can give weight information to the collection information based on blockchain, similar information can be selected (or bound) according to priority. The proposed model is able to extend the collection information to the n-layer structure while maintaining the data processing cost processed in real time regardless of the number of IoT devices.