• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.826-831
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• 2008

본 논문에서는 국제적으로 통용되고 있는 지속가능경영 가이드라인 GRI G3버전과 BCP 프로세스를 중심으로 하여 중소기업의 지속가능경영을 위한 재난관리시스템의 평가모델을 제안하였다. 제안한 평가모델은 중소기업의 재난관리시스템의 평가에 직접적으로 사용가능하며, 재난관리시스템을 구축하고자 할 때의 지표로서의 사용도 가능하다. 또한 제안한 평가모델에 대한 퍼지 ID3를 이용한 패턴분석을 통하여 얻어지는 룰은 중소기업의 자체 평가시의 가이드라인으로서 효과적으로 사용될 수 있으리라 기대된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.335-338
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• 2011

지능형 서비스 로봇은 일상의 환경 내에서 사용자에게 지속적으로 유용한 서비스를 제공해야 한다. 그러나 로봇 환경은 매우 복잡하고 역동적으로 변화하고 로봇의 크기나 비용, 기술의 한계 등으로 인해 로봇 작업의 실패나 오류와 같은 예외 상황이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 예외 상황을 효과적으로 극복하기 위한 지능형 서비스 로봇 시스템 개발 방법론을 제시한다. 이 방법론은 프레임워크 형태로 정의되며 예외 모델과 대응 계획, 예외 극복 방법으로 구성된다. 예외 모델은 계층 구조로 정의하여 다양한 예외 상황을 일반화시키고, 대응 계획은 신속한 상황 대처를 가능하게 한다. 예외 모델과 대응계획이 극복 방법에 독립적으로 정의되어 로봇 지식으로 활용되므로 운용 중에 지속적인 추가 및 유지보수가 용이하다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.215-216
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• 2022

본 논문에서는 대학의 지속 가능 경영을 위한 ESG 지수 측정 도구를 제안한다. ESG는 기업의 가치를 평가하고 투자 의사를 결정하는 중요한 요소로 자리매김하고 있다. 그러나 대학의 ESG 경영에 대한 연구는 현재까지 매우 부족한 상황이다. 이에 본 논문에서는 대학의 지속 가능 경영을 위한 ESG 지수 측정 도구를 개발하고 샘플 데이터를 이용한 활용 예시를 제안하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.323-325
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• 2017

최근 지능형 지속 위협(APT)은 명확한 공격 대상과 정교한 프로그램을 사용하여 치밀하게 공격하는 사회공학적 공격 기법을 사용함으로 상업용 탐지기술의 지속적인 발전과 개발에도 빠르게 증가되고 있다. 기존의 탐지 기법은 알려진 악성코드에 대하여는 효과적으로 대응 가능하나 아무런 정보가 없는 제로데이 공격 등의 악성코드는 탐지하기 어렵다. 특히 최근의 악성코드들은 빠르게 변종을 만들어냄으로 기존의 탐지 기법으로는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 악성코드에 대한 경로 및 유형, 공격 방법 등을 분석하고 이를 탐지하고 분석하는 선행 기술들 조사하여 DAST 기반의 콘텐츠재구성을 통한 무해화 기술을 제안하였다.

• 융합정보논문지
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• 제11권8호
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• pp.36-41
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• 2021

인공지능을 이용하여 예측이나 분석하는 기술은 지속적으로 발전하고 있지만, 의사결정 과정을 명확히 해석하지 못하는 블랙박스 문제가 존재한다. 따라서 인공지능 모델의 의사결정 과정에서 사용자의 입장에서 해석이 불가능하여 결과를 신뢰할 수 없는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 인공지능의 문제점과 이를 해결하기 위한 블록체인을 활용한 설명 가능한 인공지능에 대해 연구를 진행하였다. 블록체인을 이용해서 설명 가능한 인공지능 모델의 의사결정 과정에서의 데이터를 타임스탬프 등을 이용하여 부분별로 블록체인에 저장한다. 블록체인을 이용하여 저장된 데이터의 위변조 방지를 제공하고 블록체인의 특성상 사용자는 블록에 저장된 의사결정 과정등의 데이터를 자유롭게 접근할 수 있다. 설명 가능한 인공지능 모델의 구축이 힘든 것은 기존 모델의 복잡성이 큰 부분을 차지한다. 따라서 포인트 클라우드를 활용해서 3차원 데이터 처리와 가공과정의 효율성을 높여서 의사결정 과정을 단축해 설명 가능한 인공지능 모델의 구축을 원활하게 한다. 블록체인에 데이터 저장과정에서 데이터 위변조가 발생할 수 있는 오라클 문제를 해결하기 위해 저장과정에 중간자를 거치는 블록체인 기반의 설명 가능한 인공지능 모델을 제안하여 인공지능의 블랙박스 문제를 해결하였다.

• 정보와 통신
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• 제25권4호
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• pp.5-10
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• 2008

지능형 로봇은 자율적으로 이동할 수 있어야 한다는 것이 PC와 기본적으로 다른 점이다. 이동 로봇이 자율 주행할 때 꼭 필요한 기술이 위치 인식 기술과 장애물 감지 기술이다. 장애물 감지 기술은 이동 로봇이 다른 물체와 충돌하지 않도록 하기 위해 필요한 기술이지만 위치 인식 기술은 로봇이 현재 위치를 알고 목적지로 주행하기 위해 매우 중요한 기술이다. 지능형 로봇의 자율 주행 측면에서 위치 인식 기술은 필수적 핵심 기술이다. 위치 인식 센서는 로봇의 절대 위치 및 방향각 정보를 획득하여 실시간으로 관련 데이터를 지능형 로봇에 전달한다. 이로써 지능형 로봇의 이동 경로와 방향 제어가 가능해지고, 로봇을 보다 안정적으로 제어할 수 있다. 즉 로봇이 자기 위치를 인식한 후에야 안정적이고 지속적인 자율 주행이 가능해진다. (주)나인티시스템은 네트워크 기반 위치 파악용 indoor GPS 개념으로 로봇 위치 파악 센서 iGS를 개발하여 공급하고 있다. (주)나인티시스템이 개발한 iGS는 지능형 로봇의 거리, 위치, 방향을 파악하기 위해 초음파 송/수신부 및 RF 모듈로 Handware가 구성되어 있고 위치 추정 알고리즘, 장애물에 강건한 알고리즘 등이 Firmware를 구성하고 있다. 로봇 시장의 잠재적 성장 가능성을 고려할 때 로봇의 자율 운용에 필수적인 위치 파악 요소 기술을 선개발하여 상업화하는 것은 경제적으로도 큰 의미를 갖는다. 뿐만 아니라 위치 파악 요소 기술의 선도적 개발에 의해 미래 지능형 로봇시장을 주도할 수 있는 계기도 기대할 수 있다. Robot에 적정 가격대의 위치 인식 기술이 접목되면 Robot 산업의 활성화가 가능하다. 현재 청소용 Robot은 충돌 방지정도의 인식을 하고 있지만 위치 인식 기술이 접목되면 청소용 Robot이 더 많은 Service를 제공할 수 있다. 더 많은 Service의 실행으로 Robot 산업이 활성화되면 관련 요소기술 산업이 활성화된다. Robot 산업과 부품 산업이 활성화되면 Robot 관련 산업의 수익 Model이 다양해 진다. 위치 인식 기술은 Robot 산업뿐 아니라 산업 전반의 활성화에도 크게 기여할 것이다. 위치 인식 기술은 지능형 Robot의 자율 주행뿐 아니라 다양한 분야에 응용이 가능하다. 또한 위치 인식 기술을 국산화하면 기존 수입품을 대체할 뿐아니라 수출 시장의 진출에도 크게 기여할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.449-449
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• 2022

제주도는 용수의 대부분을 지하수에 의존하므로 지하수위의 예측 및 관리는 매우 중요한 사항이다. 제주도의 지층은 화산활동에 의한 현무암이 겹겹이 쌓여있는 형태를 나타내며 육지의 지층구조와 매우 다른 복잡한 형태를 나타낸다. 이에 따라 제주도 지하수위의 예측은 매우 난해하며, 최근에는 딥러닝 인공지능 모델을 활용하여 지하수위를 예측하는 연구사례가 증가하고 있다. 기존의 연구들은 인공지능 모델들이 지하수위를 적절히 예측한다고 보고하고 있으나 예측의 적절성에 대한 판단기준을 제시하지 못하였으므로 이에 대한 명확한 제시가 필요하다. 본 연구의 목표는 인공지능을 활용한 지하수위 예측오차가 허용 가능한지 판단할 수 있는 기준을 제시함에 있다. 이를 위해 전 세계의 과거 20년 동안 관련 연구결과들을 수집 및 분석하였으며, 분석 결과 인공지능 모델의 지하수위 예측오차는 지하수위 변동성이 큰 지역일수록 증가하는 것을 확인하였다. 이것은 지하수위의 변동형태가 크고 복잡할수록 인공지능 모델의 지하수위 예측성능은 낮아진다는 것을 의미한다. 이 관계를 명확하게 나타내기 위해 지하수위 최대변동폭과 평균제곱근오차 및 최대오차와의 관계를 선형회귀식으로 도출하여 허용가능한 예측오차 기준을 제시하였다. 그리고 기존 연구들에서 제시한 Nash-Sutcliffe 효율성지수와 결정계수를 분석하여 선형회귀식에 의한 기준을 보완할 수 있는 추가적인 기준을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 인공지능 모델에 의한 지하수위 예측결과의 적절성 판단기준은 향후 지속적으로 증가하는 인공지능 예측연구에 유용하게 사용될 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 2부
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• pp.396-402
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• 2006

최근 청소년층의 인터넷 이용이 급격히 증가하면서, 초등학생 중 90% 이상이 인터넷을 이용하고 있으며, 그 연령대도 낮아져 저학년 어린이의 이용률이 지속적으로 높아지고 있다. 또한 청소년의 30%가 인터넷 중독 또는 중독 직전에 있는 것이 실태이기도 하다. 10대가 현재 가장 많이 사용하고 있는 정보매체인 컴퓨터는, 그것을 사용함에 있어 교육적으로 도움이 되는 면도 있지만 반면에 무분별한 인터넷 용어나 비속어의 사용, 무절제한 지속적인 이용, 유해사이트에의 노출 등 많은 문제가 산재해 있다. 기존의 유해사이트 차단과 컴퓨터 사용시간 제한 등의 사용 관리를 위한 프로그램들이 많이 선보여진 상태이지만 그 활용 면에서 보면, 좀 더 사용자의 특성을 이해하여 어른들보다 절제가 어려운 어린이 사용자를 위해 부모 혹은 선생님과 같은 관리자와 가르침의 역할을 해줄 수 있는 부분이 더욱 필요하다. 본 연구에서는 무형의 소프트웨어 프로그램이 사용자에게 명령을 내리고 그것을 수행하게 하는 것 보다, 사용자가 친숙하게 받아들이고 정서적으로 접근할 수 있는 사용자와 인터렉션이 가능한 캐릭터 형태의 물리적 아바타를 제안하고자 한다. 또한 비속어나 그와 비슷한 단어들을 사용할 시 의미적으로 비속어인지 아닌지 아바타가 추론할 수 있는 기능으로, 인공지능을 부여하여 사용자가 인터넷 채팅이나 게임을 할때 아바타로 하여금 사용자와의 인터렉션을 통해서 올바르지 않은 언어사용에 대한 인지를 쉽게 하고 개선의 효과를 높이며 지속적인 관심을 이끌 수 있는 인공지능을 가진 캐릭터 아바타를 제안하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.241-243
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• 2003

지능형 정보 에이전트 시스템에서 사용되는 디폴트 규칙 시스템의 결론 집합을 생성하기 위한 추론 과정에서 불일치를 발생할 수 있는 새로운 오순 상황을 제시하고, 이를 해결할 수 있는 새로운 의미론을 정의한다. 확장 논리 프로그램은 추론된 결과 집합에서 같은 심벌이 양의 부호와 음의 부호를 동시에 가진 형태로 존재하는 경우에 모순이 발생하게 된다. 막장 논리 프로그램에 기반을 둔 디폴트 추론 시스템에서도 이런 모순을 가지게 되며, 이 문제를 해결하기 위한 방법이 정의되어 있다. 하지만, 비단조 추론을 하는 디폴트 규칙 시스템에서는 이런 문제 외에도 모순이 발생하게 된다. 하지만, 기존의 연구에서는 이러한 문제를 해결하는 방범이 고려되지 않았다. 최근에 들어서 디폴트 규칙 시스템은 지능형 에이전트에 내재되면서 에이전트간의 협상과 업데이트 등에 많이 사용되고 있다. 만일, 에이전트 내에서 규칙 시스템이 모순 상황이 발생하는 경우 예기치 않은 손실이 발생하게 된다. 따라서 결론 집합을 일관성 있게 추론하는 것은 지능형 에이전트 시스템의 신뢰성을 높이기 위해서 반드시 필요한 사항이다. 더욱이 에이전트 시스템의 사용분야가 지속적으로 늘어나는 상황에서 기존에 제안된 모순 이외에 각 분야에서 특성에 따라서 발생 가능한 모순이 발생하게 되며, 이 문제를 해결하는 것이 중요한 문제이다. 본 논문에서는 기존에 정의된 모순 외에 발생 가능한 문제점을 제시하고 이를 해결하기 위한 새로운 규칙 시스템의 의미론을 정의하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.56-59
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• 2012

최근 신재생 에너지 분야 가운데 풍력발전에 대한 관심이 높아지면서 관련 산업 분야의 연구 또한 활발히 수행되고 있다. 풍력발전기의 경우 초기 설치에 고가의 비용이 필요하며, 고장 발생 시 일반적으로 풍력발전기의 동작을 멈추게 한다. 본 논문에서는 풍력발전기의 Nacelle에서 발생하는 다양한 센서데이터를 수집하는 Bottom에서의 제어시스템을 다중화하여 고장 발생 시에도 풍력발전기의 중단 없이 지속적으로 에너지 생산이 가능하게 하는 고가용성 데이터베이스 시스템에 관한 것이다. 본 논문을 통해 개발된 고가용성 시스템을 통해 풍력 발전기의 높은 안정성을 보장하며, 수집된 데이터를 분석함으로서 고장에 대한 예측이 가능하다.