• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.634-636
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• 2005

지능형 로봇 기술이 발전하면서 영상에서 장면을 이해하는 연구가 많은 관심을 받고 있으며, 최근에는 불확실한 환경에서도 좋은 성능을 발휘할 수 있는 확률적 접근 방법이 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 확률적 모델링이 가능한 베이지안 네트워크(BN)를 이용해서 장면 인식 추론 모듈을 설계하고, 실제 환경에서 얻어진 증거 및 베이지안 추론 결과를 결합하여 분류 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 영상 정보는 시간에 대해 연속성을 가지고 있기 때문에, 증거 정보와 베이지안 추론 결과들을 적절히 결합하면 더 좋은 결과를 예상할 수 있으며, 본 논문에서는 확신 요소(Certainty Factor: CF) 분석에 의한 결합 방법을 사용하였다. 성능 평가 실험을 위해서 SET (Scale Invariant Feature Transform) 기법을 이용하여 물체 인식 처리를 수행하고, 여기서 얻어진 데이터를 베이지안 추론의 증거로 사용하였으며, 전문가의 CF 값 정의에 의한 베이지안 네트워크 설계 방법을 이용하였다.

• Review of KIISC
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• v.32 no.3
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• pp.57-64
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• 2022

우리 사회에서 AI 활용이 더욱 보편화 되어가고 있는 가운데 AI 신뢰에 대한 사회적 요구도 증가했다. 특히 최근 대화형 인공지능'이루다'사건으로 AI 윤리에 대한 논의가 뜨거워졌다. 금융 분야에서도 로보어드바이저, 보험 심사 등 AI가 다양하게 활용되고 있지만, AI 윤리 문제가 AI 활성화에 큰 걸림돌이 되고 있다. 본 논문에서는 인공지능으로 발생할 수 있는 윤리적 문제를 활용 도메인과 데이터 분석 파이프라인에 따라 나눈다. 금융 AI 기술 분야에 따른 윤리 문제를 분류했으며 각 분야별 윤리사례를 제시했고 윤리 문제 분류에 따른 대응 방안과 해외에서의 대응방식과 우리나라의 대응방식을 소개하며 해결방안을 제시했다. 본 연구를 통해 금융 AI 기술 발전에 더불어 윤리 문제에 대한 경각심을 고취시킬 수 있을 것으로 기대한다. 금융 AI 기술 발전이 AI 윤리와 조화를 이루며 성장하길 바라며, 금융 AI 정책 수립 시에도 AI 윤리적 문제를 염두해 두어 차별, 개인정보유출 등과 같은 AI 윤리 규범 미준수로 파생되는 문제점을 줄이며 금융분야 AI 활용이 더욱 활성화되길 기대한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2011.11a
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• pp.269-272
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• 2011

일반적으로 지능형 에이전트에게 요구되는 가장 기초적인 상황 인식 기능 중의 하나가 불확실한 센서 데이터에 의존하여 자신의 현재 위치가 어디인지를 파악하는 일이다. 본 논문에서는 대표적인 확률기반의 측위 기법인 파티클 필터를 실제 로봇 측위에 적용한 실험을 수행하고, 이를 통해 측위 성능을 개선시킬 수 있는 방법들을 찾아본다. 특히 로봇 동작의 오차를 고려하지 않은 비-잡음 상태 전이 모델과 로봇 동작의 오차를 고려한 잡음 모델간의 비교 실험을 통해, 불확실성이 높은 실제 로봇 동작에 보다 근사한 상태 전이 모델이 파티클 필터 측위의 성능 개선에 도움이 될 수 있는지 분석해본다.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.5 no.2
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• pp.73-79
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• 2019

Research is underway on services and systems that provide real-time alerts for suffocating gases and potentially explosive materials, but currently smart bend type services are lacking. This study supports real-time identification of explosion hazards due to static electricity in the workplace and immediate elimination of accident occurrence factors, real-time monitoring of worker status and workplace hazards (oxygen, hazardous chemical concentration), and immediate warning and data in case of danger. We propose a method of establishing an accident prevention system through analysis. In this way, various accidents that may occur in industrial sites are monitored using IoT-based intelligent sensor nodes, wireless network technology, data processing middleware, and integrated control system, and real-time risk information at the industrial sites is prevented and accidents are prevented. By supporting a safe working environment, the company can significantly reduce costs compared to post-procurement costs.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.4
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• pp.165-172
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• 2020

In this paper we propose an uses on-device-based edge computing technology and big data analysis methods through the use of on-device-based edge computing technology and analysis of big data, which are distributed computing paradigms that introduce computations and storage devices where necessary to solve problems such as transmission delays that occur when data is transmitted to central centers and processed in current general smart factories. However, even if edge computing-based technology is applied in practice, the increase in devices on the network edge will result in large amounts of data being transferred to the data center, resulting in the network band reaching its limits, which, despite the improvement of network technology, does not guarantee acceptable transfer speeds and response times, which are critical requirements for many applications. It provides the basis for developing into an AI-based facility prediction conservation analysis tool that can apply deep learning suitable for big data in the future by supporting intelligent facility management that can support productivity growth through research that can be applied to the field of facility preservation and smart factory industry with integrated hardware technology that can accommodate these requirements and factory management and control technology.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.26 no.3
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• pp.311-320
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• 2008

A LIDAR can rapidly generate 3D points by densely sampling the surfaces of targets using laser pulses, which has been efficiently utilized to reconstruct 3D models of the targets automatically. Due to this advantage, LIDARs are increasingly applied to the fields of Defense and Security, for examples, being employed to intelligently guided missiles and manned/unmanned reconnaissance planes. For the prior verification of the LIDAR applicability, this study aims at generating simulated LIDAR data. Here, we derived the sensor equation by modelling the geometric relationships between the LIDAR sub-modules, such as GPS, IMU, LS and the systematic errors associated with them. Based on this equation, we developed a program to generate simulated data with the system parameters, the systematic errors, the flight trajectories and attitudes, and the reference terrain model given. This program had been applied to generating simulated LIDAR data for urban areas. By analyzing these simulated data, we verified the accuracy and usefulness of the simulation. The simulator developed in this study will provide economically various test data required for the development of application algorithms and contribute to the optimal establishment of the flight and system parameters.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.39 no.5_2
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• pp.811-825
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• 2023

In accordance with the government's stance of actively promoting intelligent administrative service policies through data utilization, in the disaster and safety management field, it also is proceeding with disaster and safety management policies utilizing data and constructing systems for responding efficiently to new and complex disasters and establishing scientific and systematic safety policies. However, it is difficult to quickly and accurately grasp the on-site situation in the event of a disaster, and there are still limitations in providing information necessary for situation judgment and response only by displaying vast data. This paper focuses on deriving specific needs to make disaster situation management work more intelligent and efficient by utilizing intelligent information technology. Through individual interviews with workers at the Central Disaster and Safety Status Control Center, we investigated the scope of disaster situation management work and the main functions and usability of the geographic information system (GIS)-based integrated situation management system by practitioners in this process. In addition, the data built in the system was reclassified according to purpose and characteristics to check the status of data in the GIS-based integrated situation management system. To derive needed to make disaster situation management more intelligent and efficient by utilizing intelligent information technology, 3 strategies were established to quickly and accurately identify on-site situations, make data-based situation judgments, and support efficient situation management tasks, and implementation tasks were defined and task priorities were determined based on the importance of implementation tasks through analytic hierarchy process (AHP) analysis. As a result, 24 implementation tasks were derived, and to make situation management efficient, it is analyzed that the use of intelligent information technology is necessary for collecting, analyzing, and managing video and sensor data and tasks that can take a lot of time of be prone to errors when performed by humans, that is, collecting situation-related data and reporting tasks. We have a conclusion that among situation management intelligence strategies, we can perform to develop technologies for strategies being high important score, that is, quickly and accurately identifying on-site situations and efficient situation management work support.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.328-332
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• 2006

환경모델링 기법은 비선형 오염유출현상을 구조화하여 배출특성 규명 및 정책대안의 영향예측 도구로서 활용도가 증가하고 있다. 반면 복잡한 입력 파라미터의 구성은 모형운영에 있어 비정량적 수치를 적용할 수 있는 가능성을 내포하고 있다. 이러한 한계성을 극복하기 위해 최근 들어 GIS와 정보기술의 연계를 통한 자료관리 및 모형 매개변수 산출을 위한 연구들이 활발히 진행 중에 있다. GIS-모델링 분야의 기술적 성장에도 불구하고 정보구축의 시점, 주기, 구축 형태 등의 통일화가 이루어지지 않았다. 따라서 BASINS과 같은 기 구축된 정보 분석체계를 사용하고자 할 때 단위사업별로 구축된 공간정보의 구조해석을 다시 수행해야 하는 문제를 지니고 있다. 이는 구축된 정보를 사용하여 해석하고자 하는 주체가 분명하지 않고, 분석모델에서 요구하는 입력 자료의 구조를 명확하게 해석할 수 있는 정보기술과 분석기술의 연계부족으로 발생한 문제이다. 이에 본 연구의 목적은 NGIS사업을 통해 축척된 지형공간 데이터베이스와 GIS의 공간분석기능을 연계하여 유역 오염원 기상 공간정보의 관리, 유역 오염유출모형인 HSPF(Hydrologic Simulation Program-Fortran)의 운영정보 생성을 지원하는 지능형 정보관리시스템을 개발하는데 있다. 주 연구내용은 시스템 분석 및 설계, 기초 데이터 수집과 DB 구축, 지형 매개변수 산정을 위한 GIS-HSPF의 통합 인터페이스 구축이다. 개발된 KBASIN-HSPF는 EPA에 의해 개발된 BASIN의 유역분할, 하천망생성, 지형특성계수 산정 기능과 함께 우리나라의 지형.오염원.기상정보의 저장구조를 고려한 데이터 모델링, Tissen망에 준한 강우자료 생성 그리고 HSPF 모형운영정보 산정 및 전환기능을 포함하고 있다. KBASIN-HSPF는 유역기반 점.비점오염원 정보를 통합 관리하고자 하는 오염총량관리제의 기술적 정보관리 환경으로 활용가능하며, 기존의 오염유출모델링을 위해 자료준비부터 정보연계, 모형운영까지 분산된 환경에서 수행되었던 것을 통합환경하에서 진행함으로써 정보의 질적보장과 정보전환의 표준화방안을 제시하는 정보분석시스템이다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.11 no.1
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• pp.129-141
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• 2010

In this paper, we present a wearable intelligent device based on multi-sensor for monitoring human activity. In order to recognize multiple activities, we developed activity recognition algorithms utilizing an image sensor and a 3-axis accelerometer sensor. We proposed a grid?based optical flow method and used a SVM classifier to analyze data acquired from multi-sensor. We used the direction and the magnitude of motion vectors extracted from the image sensor. We computed the correlation between axes and the magnitude of the FFT with data extracted from the 3-axis accelerometer sensor. In the experimental results, we showed that the accuracy of activity recognition based on the only image sensor, the only 3-axis accelerometer sensor, and the proposed multi-sensor method was 55.57%, 89.97%, and 89.97% respectively.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.24 no.3
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• pp.87-98
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• 2019

As artificial intelligence is actively studied, it is being applied to various fields such as image, video and natural language processing. The natural language processing, in particular, is being studied to enable computers to understand the languages spoken and spoken by people and is considered one of the most important areas in artificial intelligence technology. In natural language processing, it is a complex, but important to make computers learn to understand a person's common sense and generate results based on the person's common sense. Knowledge graphs, which are linked using the relationship of words, have the advantage of being able to learn common sense easily from computers. However, the existing knowledge graphs are organized only by focusing on specific languages and fields and have limitations that cannot respond to neologisms. In this paper, we propose an intelligent chatbotsystem that collects and analyzed data in real time to build an automatically scalable knowledge graph and utilizes it as the base data. In particular, the fine-tuned BERT-based for relation extraction is to be applied to auto-growing graph to improve performance. And, we have developed a chatbot that can learn human common sense using auto-growing knowledge graph, it verifies the availability and performance of the knowledge graph.