• 융합정보논문지
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• 제11권3호
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• pp.140-146
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• 2021

지능형 IoT 장치를 사용하는 환경이 증가하면서 지능형 IoT 장치에서 송·수신되는 정보의 무결성을 보장하는 연구들이 다양하게 진행되고 있다. 그러나, 이질적인 환경에서 생성되는 모든 IoT 정보들은 신뢰할 수 있는 프로토콜 및 서비스가 완벽하게 제공되지 않고 있는 상황이다. 본 논문에서는 지능형 IoT 장치에서 처리되는 다양한 정보 중 중요 정보만을 추출할 수 있는 지능형 기반의 다중 블록체인 모델을 제안한다. 제안 모델에서 IoT 장치에서 송·수신되는 IoT 정보의 무결성을 보장하기 위해서 블록체인을 사용한다. 제안 모델은 수 많은 IoT 정보를 신뢰할 수 있도록 수집된 정보의 상관관계 지수를 이용하여 상관관계 지수가 높은 정보만을 추출하여 블록체인으로 묶는다. 그 이유는 수집된 정보를 n-계층 구조로 확장할 뿐만 아니라 신뢰도를 보장할 수 있기 때문이다. 또한, 제안 모델은 블록체인기반으로 수집 정보에 가중치 정보를 부여할 수 있기 때문에 유사 정보를 우선 순위에 따라 선택(또는 바인딩)적으로 지정할 수 있다. 제안 모델은 IoT 장치 수와 상관없이 실시간으로 처리되는 데이터 처리 비용을 유지하면서 n-계층 구조로 수집 정보를 확장할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.23-26
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• 2023

본 논문에서는 서술형 수학 문제 풀이 모델의 숫자 대소관계 파악을 위한 명시적 자질추출방식 Explicit Feature Extraction(EFE) Reasoner 모델을 제안한다. 서술형 수학 문제는 자연현상이나 일상에서 벌어지는 사건을 수학적으로 기술한 문제이다. 서술형 수학 문제 풀이를 위해서는 인공지능 모델이 문장에 함축된 논리를 파악하여 수식 또는 답을 도출해야 한다. 때문에 서술형 수학 문제 데이터셋은 인공지능 모델의 언어 이해 및 추론 능력을 평가하는 지표로 활용되고 있다. 기존 연구에서는 문제를 이해할 때 숫자의 대소관계를 파악하지 않고 문제에 등장하는 변수의 논리적인 관계만을 사용하여 수식을 도출한다는 한계점이 존재했다. 본 논문에서는 자연어 이해계열 모델 중 SVAMP 데이터셋에서 가장 높은 성능을 내고 있는 Deductive-Reasoner 모델에 숫자의 대소관계를 파악할 수 있는 방법론인 EFE 를 적용했을 때 RoBERTa-base 에서 1.1%, RoBERTa-large 에서 2.8%의 성능 향상을 얻었다. 이 결과를 통해 자연어 이해 모델이 숫자의 대소관계를 이해하는 것이 정답률 향상에 기여할 수 있음을 확인한다.

• 정보보호학회지
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• 제24권5호
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• pp.82-87
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• 2014

스마트그리드는 기존의 전력시스템에 ICT 기술을 융합하여 에너지 공급자와 소비자, 서비스 제공자가 실시간으로 상호작용할 수 있는 형태의 차세대 전력망을 의미하는 것으로, 최근 대두되고 있는 에너지 위기를 타개하기 위한 중요한 솔루션 중 하나로 인식되고 있다. 그 중에서도 특히 AMI 시스템은 다양한 부가서비스 제공을 가능케 하는 스마트그리드의 핵심요소로 주목받고 있다. AMI 시스템은 그 적용범위가 광범위하고 대부분의 시스템 구성 기기가 물리적 접근이 비교적 용이한 위치에 설치되어 물리적 공격 및 사이버 공격에 대해 비교적 취약한 특성을 띤다. 이러한 보안 위협에 대응하기 위해 DLMS/COSEM 및 국내 지능형전력량계-제2부 표준에서는 지능형전력량계가 갖추어야 하는 다양한 보안기능에 대해 정의하고 있다. 하지만 각 보안기능에 대한 세부 내용을 상기 표준에서 모두 정의하고 있는 것은 아니어서 이에 대한 검토 및 논의가 필요하다. 본 고에서는 DLMS/COSEM 표준과 지능형전력량계-제2부 표준에서 정의하고 있는 보안 기능에 대해 살펴보고, 상기 표준에서 정의하고 있지 않은 보안 기능 중 지능형전력량계 유지보수를 위한 안전한 현장접근 방안에 대해 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.429-431
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• 2010

인터넷과 정보기술의 발전으로 최근 이러닝 시스템을 포함한 다양한 학습 시스템이 연구 발전되고 있다. 학습자의 관점에서는 학습의 형태 혹은 학습자의 학습 패턴등을 분석하여 지능적인 학습시스템으로 발전하고 있으며, 교수자의 관점에서는 교수학습 모델 연구와 학습 컨텐츠 계발 방법론 연구 등이 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 지능형 튜터링 시스템을 위한 메타러닝 설계 연구를 제안하였다. 메타러닝은 학습자 자신이 어떤 특성을 가지고 어떻게 학습하는지에 대해 학습할 수 있는 방법을 설명한다. 동일한 학습내용을 같은 순서 혹은 같은 방법으로 학습하는 것은 서로 다른 학습자에게 동일한 학습 결과를 나타낼 수 없기 때문에 개인 맞춤형 학습 서비스 형태를 필요로 한다. 따라서 본 연구에서는 메타러닝 설계를 기반으로 지능형 튜터링 시스템을 개발 할 수 있는 방법을 설명하고자 한다. 향후 본 논문에 설계를 기반으로 지능형 튜터링 플랫폼을 표준으로 개발하여 국제적 표준의 ITS(Intelligent Tutoring System)로 발전되기를 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.19-20
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• 2023

영어 교육 시장 확대로 다양한 영어 학습 시스템이 개발되고 있다. 그러나 어휘의 문맥적 이해와 효과적인 학습 방법을 결합한 지능형 어휘 학습 시스템에 대한 연구는 미비하다. 본 연구에서는 임의의 n 개 영어 단어가 한 그룹으로 제시되고, 이들을 모두 포함한 예문을 제공하는 지능형 영어 어휘 학습 시스템을 개발한다. 본 연구에서는 임의의 n 개 영어 단어가 주어졌을 때 문맥에 맞는 영어 예문을 자동으로 생성하는 모델을 개발하였다. 어휘 평가를 바탕으로 자동으로 취약 어휘를 선정하며 학습자들이 해당 어휘를 학습 할 수 있도록 진행한다. 본 연구에서 개발한 지능형 영어 어휘 학습 시스템의 사용성 평가를 위해 설문 검사를 실시하였다. 설문 결과는 문맥 및 어휘 그룹 기반의 지능형 영어 학습 시스템은 사용자들이 사용하기 편리하고 어휘 능력을 향상시키는데 도움이 될 수 있음을 보여준다.

• 실천공학교육논문지
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• 제12권2호
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• pp.339-351
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• 2020

최근 세계적으로 4차 산업혁명 변화에 대한 교육적 대응의 주요 방향이 인공지능(AI: Artificial Intelligence)과 로봇 중심의 미래산업 핵심기술 인재육성에 집중됨에 따라, 고등교육과 직업능력개발 분야에서도 인공지능 기술을 가진 융합적 인재 양성의 중요성이 강조되고 있다. 본 연구는 이와 같이 변화하는 환경을 고려하여 최근 맞춤형 교육훈련 흐름과 AI 융합형 인재 양성 교육을 실현하기 위해 "학습자 맞춤형 AI 융합형 인재양성" 훈련 프로그램을 기획하고 운영모델 방안을 수립하였다. 인공지능 및 교육혁신 전문가를 대상으로 총 2회차에 걸쳐 델파이 조사를 실시하여, 훈련프로그램 운영모델 기본구조, 교육과정, 운영전략의 하위 구성요소의 적합도를 검증하였다. 그리고 최종적으로 검증된 훈련 모델을 온라인 직업훈련 허브인 스마트 직업훈련 플랫폼(STEP)에 적용하여 AI 융합인재 양성 학습자 맞춤형 훈련모델 수립 방안을 제안하였다.

• 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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.417-423
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• 2002

본 논문에서는 자연언어를 이용하는 인간의 학습방법에 기초한 LIBL방법을 선박의 조타 시스템에 적용하여, 항해사의 조타명령과 같은 언어적 지시가 조타수를 경유하여 수행되는 과정을 대체하는 지능형 조타 제어 시스템을 제안하고자 한다. 구체적인 연구방법으로는 조타수의 적절한 조타조작모델을 퍼지추론 규칙을 이용하여 구현하고, 적절한 의미소 및 평가규칙을 제시한 언어지시 기반 학습방법을 선박의 조타시스템에 적용하여, 항해사의 언어지시에 보다 효율적으로 응답하는 지능형 조타기 제어 시스템을 구현한다. 퍼지추론을 이용하여 조타수의 경험을 바탕으로 한 타 조작 모델을 구축하였고, 지능형 조타 시스템을 위한 타각, 방위도달시간, 정상상태의 의미소를 제안하여, 조타수 조작 모델 규칙을 수정하기 위한 평가 규칙을 제시하였다. 또한, 구축된 선박조종 시뮬레이터에 제안된 시스템을 적용하여 그 유효성을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.93-97
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• 2002

본 논문에서는 자연언어를 이용하는 인간의 학습방법에 기초한 LIBL방법을 선박의 조타 시스템에 적용하여, 항해사의 조타명령과 같은 언어적 지시가 조타수를 경유하여 수행되는 과정을 대체하는 지능형 조타 제어 시스템을 제안하고자 한다. 구체적인 연구방법으로는 조타수의 적절한 조타조작모델을 퍼지추론규칙을 이용하여 구현하고, 적절한 의미소 및 평가규칙을 제시한 언어지시 기반 학습방법을 선박의 조타시스템에 적용하여, 항해사의 언어지시에 보다 효율적으로 응답하는 지능형 조타기 제어 시스템을 구현한다. 퍼지추론을 이용하여 조타수의 경험을 바탕으로 한 타 조작 모델을 구축하였고, 지능형 조타 시스템을 위한 타각, 방위도달시간, 정상상태의 의미소를 제안하여, 조타수 조작 모델 규칙을 수정하기 위한 평가규칙을 제시하였다. 또한, 구축된 선박조종 시뮬레이터에 제안된 시스템을 적용하여 그 유효성을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.279-291
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• 2023

최근 몇 년 동안 언어 모델 기반의 생성형 인공지능 기술은 눈에 띄게 발전하고 있다. 특히, 요약, 코드 작성과 같은 다양한 분야에서 활용 가능성이 증가하고 있어 큰 관심을 받고 있다. 이러한 관심의 반영으로, 생성형 인공지능 관련 특허 출원이 급격히 증가하는 추세를 보인다. 이러한 동향을 파악하고 이에 따른 전략을 수립하기 위해 미래 예측이 핵심적이다. 예측을 통해 해당 기술 분야의 미래 동향을 정확히 파악하여 더 효과적인 전략을 수립할 수 있다. 본 논문에서는 언어 모델 기반 생성형 인공지능 발전 방향을 확인하기 위해 현재까지 출원된 특허들을 분석하였다. 특히, 각 국가에서의 연구 및 발명 활동을 깊게 살펴보았으며, 연도별 및 세부 기술별 출원 동향을 중점적으로 분석하였다. 이러한 분석을 통해 핵심 특허들이 포함하고 있는 세부 기술을 이해하고, 향후 생성형 인공지능의 기술 개발 트렌드를 예측해 보고자 하였다.