• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.129-164
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• 2023

최근 생성형 AI 기술의 발전으로 인해 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 활용 및 도입이 확대되고 있는 상황에서 기존 연구들은 기업내부 데이터의 활용에 대한 실제 적용사례나 구현방법을 찾아보기 힘들다. 이에 따라 본 연구에서는 가장 많이 이용되고 있는 LangChain 프레임워크를 이용한 LLM 애플리케이션 아키텍처를 활용하여 생성형 AI 서비스를 구현하는 방법을 제시한다. 이를 위해 LLM의 활용을 중심으로, 정보 부족 문제를 극복하는 다양한 방법을 검토하고 구체적인 해결책을 제시하였다. 이를 위해 파인튜닝이나 직접 문서 정보를 활용하는 방법을 분석하며, 이러한 문제를 해결하기 위한 RAG 모델을 활용한 정보 저장 및 검색 방법에 대해 주요단계에 대해 자세하게 살펴본다. 특히, RAG 모델을 활용하여 정보를 벡터저장소에 저장하고 검색하기 위한 방법으로 유사문맥 추천 및 QA시스템을 활용하였다. 또한 구체적인 작동 방식과 주요한 구현 단계 및 사례를 구현소스 및 사용자 인터페이스까지 제시하여 생성형 AI 기술에 대한 이해를 높였다. 이를 통해 LLM을 활용한 기업내 서비스 구현에 적극적으로 활용할 수 있도록 하는데 의미와 가치가 있다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제48권6호
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• pp.63-70
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• 2011

자전거는 자동차와 달리 사용자인 탑승자가 외부 환경에 그대로 노출되므로, 주변 날씨, 대기, 주행 경로 등에 관한 정보를 자동차 보다 오히려 폭넓게 활용할 필요가 있다. 더욱이 자전거는 인간의 힘을 동력으로 사용하므로 도로의 경사, 굴곡, 노면 상태와 같은 주행 경로의 특성을 미리 파악할 수 있다면 최적 경로 추정 등을 통해 이동 효율을 획기적으로 높이는 데에 도움이 될 것이다. 최근의 모바일 정보 서비스와 함께 개발되는 각종 자전거용 애플리케이션들은 이러한 지능형 자전거를 위한 체계적인 연구 개발의 필요성을 일깨우고 있다. 본 연구에서는 무선 통신이 가능한 저전력 손목 시계형 임베디드 장치를 자전거에 간단히 장착하고, 여기에 내장된 가속도 센서를 이용하여 자전거의 주행 상황 (오르막, 내리막, 정지, 가 감속) 을 자동으로 인식할 수 있는 알고리듬을 개발하는 것을 목표로 하였다. 개발된 알고리듬의 신뢰성을 검사하기 위해 총 19 개의 실험 주행 데이터에 적용한 결과, 전체 실험 데이터의 83.3% 에서 95% 이상의 구간 인식 정확도를 얻을 수 있었다. 향후 임베디드 장치에 내장된 고도 센서, 온도 센서를 추가로 활용하여 탑승자의 신체 상태 및 운동 추정이 가능한 지능형 자전거를 개발할 계획이다. 개발된 주행 상황 인식 기술은 주행 중의 안전을 고려한 지능형 인터페이스 기술의 기반이 될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1369-1374
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• 2014

지능형 타깃 지속 공격에 업데이트 서버가 유포수단으로 사용되고, 업데이트 프로그램은 악성코드의 실행 또는 안티바이러스 시그니처와 같은 애플리케이션 데이터의 조작에도 취약하기 때문에 소프트웨어 업데이트 위협요소의 식별 및 방지대책이 시급하다. 본 논문에서는 국내외 SW의 업데이트 구조와 업데이트 과정의 취약성 공격 및 대응방안을 살펴보고, 국내 유명 소프트웨어의 업데이트 로그를 추출/분석하여 화이트리스트를 식별하는데 필요한 정상적인 프로그램의 업데이트 구성요소를 도출한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.435-436
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• 2009

RFID 시스템의 미들웨어는 태그에서 생성된 방대한 양의 데이터를 리더를 통해 전달받는다. RFID 미들웨어는 이러한 데이터를 정제하여 응용 애플리케이션에 전달하는 기능을 담당한다. 하지만 태그 데이터 정제 과정에서 발생되는 지연 시간은 RFID 미들웨의 응답성을 저하시킨다. 본 논문은 EPCglobal 의 RFID 미들웨어 표준인 ALE 에 의거하여 태그 데이터에 대한 다수의 필터링 조건들이 주어진 RFID 미들웨어 환경에서 실시간으로 수집되는 대용량의 태그에 대한 고속 필터링 엔진을 설계한다. 이를 위하여 Intermediate node 들이 key 값을 저장하는 Binary Search Tree 형태를 구성하여 태그를 필터링하는 방법을 제안한다. 결과로써 기존의 순차적인 RFID 데이터 필터링에 비해 고속의 필터링 성능을 보이며 특히 필터의 수가 증가할수록 필터링의 효율이 높아짐을 보인다.

• 한국전자거래학회지
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• 제21권1호
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• pp.79-90
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• 2016

문제 상황에 처한 사용자가 정보기술 역량을 활용하여 언제 어디서든 문제의 해결에 필요한 정보 및 지식을 완전히 자동화된 방식으로 제공받을 수 있도록 하는 자율적 지식서비스는, 사용자의 지적 탐구욕구의 증가와 더불어 정보기술 인프라의 고도화에 따라 더욱 많은 관심을 받고 있다. 기존의 지식서비스는, 지식의 획득과 분배 과정을 모두 다루는 것이 아닌, 지식의 분배 과정에 편향되어 집중되는 문제점을 갖고 있어, 사용자에게 분배되는 지식의 품질요건에 입각한 지식의 획득이 이루어지지 못한다. 따라서 본 연구는 지식이 획득되는 단계부터 사용자에게 분배되는 단계까지 일련의 과정을 완전 자동화하는 자율적 지식서비스의 프레임워크를 제시한다. 또한 이를 구성하는 요소기술을 도출 및 명세하여, 자율적 지식서비스의 프로토타입 시스템인 ASKs(Application Suite for Knowledge Service)를 개발한다. 본 연구를 통해, 특정 기술에 국한되어 정의되는 지식서비스의 범위를 확장하여, 보다 사용자 친화적이며 현실적 적용가능성이 높은 지식서비스의 구현이 촉진될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.2213-2218
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• 2013

스마트폰, 스마트TV, 태블릿, 게임 콘솔과 같은 스마트 디바이스는 기기가 가진 기본 기능 이외에도 주변의 여러 현상을 인지하고 반응하는 상황인지 컴퓨팅(Context-aware Computing) 기술을 탑재, 이러한 정보를 합성하여 지능적인 애플리케이션 개발을 가능하게 하는 모든 범주의 지능형 통신 기기(Intelligent Communication Device)를 포괄한다. 본 논문에서는 학생안전 네트워크 서비스 시스템에 미리 등록된 학생의 이동경로와 유해업소를 학생용 데이터베이스에 저장한 후, 스마트 디바이스의 위치기반 서비스를 이용하여 학생의 동선을 파악하되 경로를 이탈하는 정도와 유해업소를 출입하거나 우범지역에 머무르는 경우를 파악하고, 학생안전 네트워크 서비스 시스템과 비교분석하여 학생의 안전한 생활지도가 이루어질 수 있도록 방법을 제시한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권8호
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• pp.731-742
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• 2007

다양한 환경에 배치될 수 있고, 예상치 못한 상황에 자주 접할 수 있는 지능형 서비스 로봇의 경우에는 처할 수 있는 환경과 상황을 모두 예측하여 로봇 내부에 필요한 기능을 모두 가지고 있기 어렵다. 로봇에게 환경에 맞는 필요한 기능만 내부에 가지고 있을 수 있게 하고, 필요에 따라 새로운 기능을 획득할 수 있도록 지원해 주기 위한 기반 기술인 컴포넌트 저장소가 본 논문의 주제이다. 이 저장소를 실제 로봇 플랫폼에 적용 실험 해 온 결과, 로봇이 일일이 외부 저장소들을 접근함에 따라 필요한 컴포넌트의 검색 및 획득의 성능이 저하된다는 문제와, 가용한 컴포넌트 저장소가 늘어감에 따라 확장성, 공유성 문제가 발견되었다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 분산된 컴포넌트 저장소들을 컴포넌트의 기능적인 측면에 따라 논리적인 그룹으로 묶은 셀 기반의 진화적인 컴포넌트 저장소를 개발하였다. 프로토타입을 개발하여 실험한 결과, 셀 기반의 저장소를 이용하여 로봇이 분산된 저장소를 일일이 물리적으로 접근하는 것이 아니라 논리적으로 투명하게 접근을 할 수 있도록 지원한다. 또한, 로봇 컴포넌트/애플리케이션 개발자들이 자신의 접근 가능한 저장소를 변경하면 전체 저장소 시스템에 반영되어 다른 개발자들이나 로봇이 사용할 수 있게 해 주는 컴포넌트의 투명한 공유를 지원한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.491-492
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• 2023

본 논문에서는 일상생활의 편의성을 높이기 위한 새로운 AI 애플리케이션 'Chat Chef'를 제안 한다. 이 앱은 사용자의 냉장고 속 재료 정보를 바탕으로 ChatGPT를 이용하여 요리 레시피를 추천하는 기능을 제공한다. 사용자는 앱을 통해 냉장고 내의 재료들을 사진으로 촬영하면, 이미지 인식을 위해 YOLOv7를 이용하여 감자, 당근, 양파 등과 같은 식료품들을 약 3,000장의 이미지 데이터를 학습하여 인식하며, 바코드를 인식하여 제품들 목록을 데이터베이스에 저장한다. 제안한 'Chat Chef' 앱은 재료 목록과 ChatGPT API를 이용하여 사용자에게 개인화된 레시피를 제공하며, 요리 과정에 대한 정보를 제공한다. 이와 같이 ChatGPT와 같은 AI 기술을 활용하여 실생활에 적용할 수 있는 활용 방안을 제시한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.233-240
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• 2024

본 연구에서는 5G 네트워크용 UAV(: Unmanned Aerial Vehicle)를 사용한 산업단지 내의 현장 상황을 실시간 감시하는 시스템에 대해 소개한다. UAV에 장착된 센서(화재, 유해가스 검출, 산업 재해형 인체 사고 감지)에서 모니터링 이벤트가 발생하면 센서의 주요 정보들이 UAS(: Unmanned Aerial System)애플리케이션 서버로 전달한다. 이러한 정보 전달 처리결과로, 산업단지공단의 관리자나 운영자는 사고 위험 상황별 트리거 처리를 통한 산업단지공단 내의 현장에서 인명사고와 화재, 그리고 유해 가스검출에 대한 법적인 근거 자료를 확보할 수 있게 되었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.21-29
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• 2021

최근 다양한 애플리케이션 도메인을 위한 IoT 솔루션이 개발되고 있으며, 농업분야에서도 IoT 기술을 적용하여 농작물 생산량은 늘리는 반면에 손실은 줄임으로써 농업 생산성을 향상시키기 위한 데이터기반 정밀농업 연구가 진행되고 있다. 이에 본 논문은 미기상 데이터를 수집하여 서리 및 병해충 등 농업예측서비스를 제공하기 위한 스마트팜 플랫폼을 제안하고자 한다. 제안된 플랫폼에서는 실시간으로 수집한 미기상 데이터를 기반으로 서리 및 병해충을 예측하여, 농민들에게 서리 가능성과 병해충 예보 서비스를 제공한다. 실험을 통해 확인한 결과, 미기상기반 예측 플랫폼은 지역기상기반 데이터를 이용한 서리예측보다 더 높은 정밀도(Precision)값을 보임을 알 수 있었다. 정확한 실험을 위하여 시스템 설치 현장에서 실제 관측한 병해충 예찰 데이터를 수집 중에 있다. 본 플랫폼을 활용하여 서리와 병해충 발생 예측정보를 사전에 효과적으로 제공함으로써, 농민들이 작물 피해 및 불필요한 농약 사용을 줄일 수 있도록 하는 정밀농업 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.