최근 인공지능에 대한 관심이 높아짐에 따라 인공지능 프로세서를 하드웨어로 구현하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 인공지능 프로세서는 기존에 기능 검증을 위한 프로세서 시뮬레이션 외에 애플리케이션 단계에서 인공지능 프로세서가 해당 애플리케이션에 적합한지에 대한 성능 검증이 추가로 필요하다. 본 논문에서는 인공지능 프로세서를 활용한 애플리케이션 성능 검증과 프로세서의 한계점을 탐색할 수 있는 내장형 인공지능 프로세서를 위한 성능 분석기를 제안한다. 본 논문은 내장형 인공지능 프로세서를 위한 성능 분석기를 구현하기 위하여 기존에 구현된 인공지능 프로세서의 구조를 분석하고 이를 기반으로 인공지능 프로세서를 모사하는 내장형 인공지능 프로세서를 위한 성능 분석기를 구현한다. 내장형 인공지능 프로세서를 위한 성능 분석기를 활용해 이미지 인식, 음성 인식 애플리케이션에서 인공지능 프로세서의 성능 분석 및 한계점을 탐색하고, 제한된 메모리 크기 안에서 인공지능 프로세서의 구조를 최적화한다.
음성 상호작용은 스마트 기기의 활용에 능숙하지 못한 디지털 소외계층을 대상으로 하는 애플리케이션에서 특히 효과적이다. 그러나 공개 API를 기반으로 한 애플리케이션들은 기존의 터치스크린 중심의 UI와 제공되는 API의 한계로 인해 음성 신호를 짧고 단편적인 입출력에만 활용하고 있다. 본 논문에서는 사용자와 지능형 모바일/IoT 애플리케이션의 대화형 음성 상호작용 모델을 설계하고, 편집 거리(Levenshtein distance) 기반 키워드 탐지 기법을 제안한다. 제안 모델 및 기법은 안드로이드 환경에서 구현되었으며, 편집 거리 기반 키워드 탐지 기법은 음성인식을 통해 부정확하게 인식된 키워드에 대해 기존 기법보다 높은 인식률을 보였다.
본 연구에서는 최근 인기를 끌고 있는 스마트폰 중 하나인 Apple 사의 iPhone 3GS 용 차선이탈경보 애플리케이션 개발을 수행하였다. 국내외적으로 수행되고 있는 지능형 자동차 연구를 통해 개발된 다양한 안전주행 지원 기술들이 단계적으로 상용화되면서 자동차를 지능화시키고 있는 시점에서 고가의 안전주행 지원장치를 대체할 수 있는 플랫폼으로 스마트폰을 활용하고, 안전주행 지원기술을 애플리케이션으로 개발하여 사용자가 쉽고 저렴하고 편리하게 사용할 수 있는 제품을 개발하고자 하였다. Before-Market 에만 집중된 차선이탈경보장치 기능을 iPhone 에 적용하기 위해서 제한된 컴퓨팅 자원을 효율적으로 활용할 수 있는 차선인식알고리즘이 필요하고, 본 연구에서는 Hough Transform 기반의 알고리즘을 사용하였다. 이외에도 iPhone 이라는 플랫폼의 여러 가지 특징을 고려하여 애플리케이션을 개발하였다. 효율적인 영상처리를 위해 OpenCV 라이브러리를 사용하였고, 개발은 매킨토시 컴퓨터에서 개발 후 iPhone 에 탑재하여 확인하였다. 현재까지 개발된 애플리케이션의 기능에서 보완할 점은 차선인식률과 처리 속도를 향상 시키는 것이다. 2011 년 2 월까지 완제품을 개발하여 앱스토어에 등록하는 것을 목표로 하고 있으며, 향후 안드로이드용 애플리케이션도 개발할 계획이다.
인간 생활의 편의를 위해 지능형 서비스 로봇에 대한 필요성이 증가하고 있지만, 인간과 로봇이 상호간에 소통할 수 있는 인터페이스나 애플리케이션 등의 개발은 미흡한 상태이다. 이러한 문제점을 극복하고 지능형 서비스 로봇의 대중화를 위하여 사용자 중심의 애플리케이션을 제안한다. 사용자 애플리케이션은 각 시스템들의 정보를 분석하여 제어하는 부분을 담당하고, 사용자의 명령을 블루투스 통신을 통해 로봇에게 전달하며, 로봇의 위치데이터 및 영상정보를 사용자에게 보여준다. 제안 시스템을 통해 로봇에 대한 전문지식이 없는 사용자도 로봇을 쉽게 제어할 수 있으며, 관리자는 원격지에서도 제어 및 모니터링이 가능하여 시스템 관리의 편의성을 제공한다.
본 논문에서는 웹 크롤링을 통한 개인 맞춤형 정보제공 애플리케이션에 관해 연구하였다. 본 서비스는 Java의 Jsoup 라이브러리를 이용해서 웹 크롤링(Web Crawling)한 데이터를 MySQL에 저장한다. 이를 통해 사용자가 지정한 키워드를 필터링하여 사용자에게 정보를 제공한다. 예를 들어 사용자가 지정한 키워드 관련 공지 사항이 업데이트되면 구현한 앱 내에서 확인 가능하며, KakaoTalk 알림톡을 통해서도 업데이트된 정보를 실시간으로 전송받는 서비스를 구현하였다.
본 논문에서는 필터링(Filtering)과 웹 크롤링(Web Crawling) 기술을 이용하여 개인 맞춤형 실시간 정보제공 애플리케이션을 구현하였다. 구현한 애플리케이션은 사용자가 설정한 키워드를 웹페이지 내에서 사용자가 선택한 키워드를 기준으로 Jsoup 라이브러리를 통해 웹 크롤링을 수행하고, MySQL 데이터베이스에 저장한다. 저장한 데이터는 Flutter를 이용해 구현한 애플리케이션으로 사용자에게 제공한다. 또한 FCM(Firebase Cloud Messaging)을 이용하여 모바일 푸시 알람을 제공한다. 이를 통해 사용자는 원하는 정보를 빠르고 효율적으로 얻을 수 있다. 또한 빅데이터가 생성되는 사물인터넷(Internet of things)에도 적용하여 사용자에게 필요한 정보만 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
Mun Seop Yun;Sang Hyuk Yoon;Ki Won Lee;Se Hoon Kim;Min Woo Lee;Ho-Young Kwak;Won Joo Lee
한국컴퓨터정보학회논문지
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제29권4호
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pp.23-30
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2024
본 논문에서는 딥러닝 기반의 개인 맞춤형 실버세대 케어 서비스 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 사용자의 편의성을 고려하여 STT(Speech to Text) 기술을 사용해 사용자의 발화를 텍스트로 변환하고, 이를 Microsoft 사의 대화형 멀티 에이전트 거대 언어 모델인 Autogen의 입력으로 사용한다. Autogen은 사용자와 ChatBot의 대화 데이터를 활용하여 상대방의 의도를 파악하여 답변에 대하여 응답한다. 그리고 백엔드 에이전트를 활용하여 위시리스트, 공유 달력 그리고 보이스 클로닝을 위한 딥러닝 모델을 통해 상대방의 목소리가 담긴 안부 메시지 기능을 제공한다. 또한, 애플리케이션은 SKT 사의 인공지능 누구(NUGU) 스피커를 탑재하여 홈 IoT 서비스 기능을 제공한다. 이러한 기능을 통해 제안하는 지능형 애플리케이션은 향후 미래 인공지능 기반의 실버세대 케어 기술에 기여할 것이다.
본 논문에서는인공지능(AI; Artificial Intelligence)알고리즘을 활용한 조음 장애 아동들의 '개인화된 맞춤형 학습' 모바일 애플리케이션을 제시한다. 조음과 관련된 빅데이터(Big Data)를 수집-정제-가공한 데이터 셋(Data Set)으로 학습자의 조음 상황 및 정도를 분석, 판단, 예측한다. 특히, 인공지능 활용 시 기존 애플리케이션에 비해 어떻게 개선되고 고도화할수 있는지를 UX/UI(GUI) 측면에서 바라보고 프로토타입 모델을 설계해 보았다. 지금까지 시각적 경험에 많이 치중해 있었다면, 이제는 데이터를 어떻게 가공하여 사용자에게 UX/UI(GUI) 경험을 제공할 수 있는지가 중요한 시점이다. 제시한 모바일 애플리케이션의 UX/UI(GUI)는 딥러닝(Deep Learning)의 CRNN(Convolution Recurrent Neural Network)과 Auto Encoder GPT-3 (Generative Pretrained Transformer)를 활용하여 학습자의 조음 정도와 상황에 맞게 제공하고자 하였다. 인공지능 알고리즘의 활용은 조음 장애 아동들에게 완성도 높은 학습환경을 제공하여 학습효과를 높일 수 있를 것이다. '개인화된 맞춤형 학습'으로 조음의 완성도를 높여서, 대화에 대한 두려움이나 불편함을 갖지 않길 바란다.
스마트폰의 빠른 보급으로 위치기반 서비스 (Location Based Service)가 새롭게 주목 받고 있다. 위치기반 서비스는 이동통신망이나 위성항법장치 (GPS) 등을 통해 얻은 위치정보를 바탕으로 이용자에게 여러 가지 서비스를 제공하는 서비스를 말한다. 현재 위치기반 서비스는 소셜 네트워크 서비스, 증강현실, 게임 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 단순 정보뿐만 아니라 복합 상황정보를 이용한 안전 및 사고예방을 위한 애플리케이션은 부족한 실정이다. 본 논문에서는 휴대성과 이동성의 장점을 가진 스마트 모바일 환경에서 위치기반 서비스를 통해 상황정보를 제공하는 지능형 감시 시스템을 개발하고자 한다. 본 시스템은 감시대상자가 소지한 스마트폰의 GPS를 이용하여 위치 데이터를 획득하고, 기울기 및 압력 센서 등을 이용하여 감시대상자의 상태정보를 획득 한다. 또한 이러한 위치 데이터와 센싱 데이터를 지도 OpenAPI, 날씨 OpenAPI, 안전/위험지역 설정 등의 기능과 결합하여 지능적 복합 상황정보로 표현한다. 이러한 기능들을 안드로이드 기반 애플리케이션으로 개발함으로써 감시자 또한 모바일 환경에서 감시할 수 있도록 한다. 이를 통해 감시자는 이동하면서 원거리에 있는 감시대상자의 실시간 이동경로와 복합 상황정보를 확인하고 알림 받을 수 있다. 이와 같은 기능을 통해 아동 범죄, 노약자 보호 등의 문제를 해결할 수 있다.
본 논문에서는 1200V, 50A급의 컨버터 인버터 일체형 12-스위치 저 손실 지능형 전력모듈을 소개한다. 게이트 구동회로, 보호회로, IGBT 모듈을 통합한 이 전력모듈은 최적의 게이트 구동회로, 시스템 고밀도화 그리고 인피니언의 트렌치 필드스톱2 IGBT와 FRD를 사용한 높은 효율의 컨버터와 인버터 일체형으로 구현하였다. 본 논문을 통해 높은 파워가 요구되는 가전기기, 산업용 인버터의 애플리케이션에 적합하게 설계된 전력모듈에 대한 소개와 함께 그 특징 및 시스템 구성을 위한 고려사항에 대하여 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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