• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.11 no.10
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• pp.323-332
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• 2022

As various services using AI technology are being developed, much attention is being paid to AI service production. Recently, AI technology is acknowledged as one of ICT services, a lot of research is being conducted for general-purpose AI service production. In this paper, I describe the research results in terms of systems for AI service production, focusing on the distribution and production of machine learning models, which are the final steps of general machine learning development procedures. Three different Ubuntu systems were built, and experiments were conducted on the system, using data from 2017 validation COCO dataset in combination of different AI models (RFCN, SSD-Mobilenet) and different communication methods (gRPC, REST) to request and perform AI services through Tensorflow serving. Through various experiments, it was found that the type of AI model has a greater influence on AI service inference time than AI machine communication method, and in the case of object detection AI service, the number and complexity of objects in the image are more affected than the file size of the image to be detected. In addition, it was confirmed that if the AI service is performed remotely rather than locally, even if it is a machine with good performance, it takes more time to infer the AI service than if it is performed locally. Through the results of this study, it is expected that system design suitable for service goals, AI model development, and efficient AI service production will be possible.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.28 no.2
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• pp.53-59
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• 2023

(주)문화방송(MBC)은 콘텐츠 제작 및 유통 워크플로우에 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술을 적용한 미디어AI 서비스를 운영하고 있다. 영상아카이브에 보관되어 있는 수십만 개의 아날로그와 SD급 콘텐츠를 대상으로 HD급 수준의 영상화질로 품질을 향상시키기 위해서 AI영상화질개선시스템을 2020년에 개발 구축해서 여러 목적에 활용하고 있으며, HD급 콘텐츠를 대상으로 4K 초고화질급으로 변환하는 기술로 고도화해서 실서비스 적용을 눈앞에 두고 있다. 그리고 2년의 STT(Speech-To-Text, 음성문자변환) 베타서비스를 통해 얻어진 사용성 검증과 운영 경험을 바탕으로 STT HUB 서비스를 개발 구축해서 2022년부터 보도와 시사교양 프로그램의 제작 워크플로우에 적용하고 있다. 이들 서비스의 주요 기능들과 기술적 요소들의 구현, 미디어AI 서비스 운영의 경험을 나누고자 한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2021.08a
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• pp.411-418
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• 2021

In this study, in order to analyze the AI convergence education courses of 38 graduate schools of education, the analysis frame was constructed in terms of basic subject classification, content field of subject, and detailed subject composition by field. And as a result of analysis through this frame, it was found that the number of subjects currently operated by these graduate schools of education is very different from 14 subjects to 48 subjects. Therefore, it was judged that it was urgent to develop a standard curriculum for the AI convergence education major operated by each graduate school of education for the same purpose. The AI Convergence Education Major, which was established for the same purpose and operated in different forms, will eventually produce teachers with different competencies, so there is a risk of bringing confusion to the direction of AI Convergence Education in the school field.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.8 no.6
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• pp.795-799
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• 2022

In recent years, with the rapid development of artificial intelligence technology and an explosion of interest in it, education on artificial intelligence is spreading to various fields. As a result, many universities are establishing artificial intelligence-related departments or expanding their quota. In line with this trend, University C has newly established the AI operation department in line with the industrial base in the region. In this paper, a curriculum was developed for the newly established AI operation department, and this curriculum was designed and developed focusing on subjects reflecting the demands of industries based on AIOps (Artificial intelligence for IT Operations). To this end, a consultative body was formed with industry experts, and opinions were collected through a survey.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.491-491
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• 2021

댐·보 운영은 과거부터 많은 양의 데이터를 근간으로 분석 및 의사결정을 진행하였으나, 자연 현상의 복잡성 및 다양한 영향 관계로 인해 기술개발은 답보 상태에 머물러 있다. 또한 댐·보 운영의 기술개발은 개별적인 일부 요소기술에 국한되어 있는 실정으로 댐·보 운영의 전체 의사결정체계에 대한 미래의 방향성에 대한 전략이 부재한 상황이다. 이에 기후변화, 물관리일원화, 환경대응용수의 활용, 복합적 제약사항 도출 등 최적 댐·보 운영을 위한 의사결정지원 고도화에 대한 사회적 니즈가 증가를 반영하고, 기존의 재래적 의사결정지원 시스템 및 홍수분석기술에서 탈피하여 AI, Big Data 등 혁신 기술적용 및 최신기술 트렌드를 반영한 미래 물관리 로드맵의 제시가 필요한 상황이다. 본 연구의 목적은 홍수기 댐운영을 위해 기존 반복 분석하는 일련의 절차 자동화와 운영자의 경험에 따라 달라지는 운영방법의 일반화를 위한 AI의 도입에 있다. 기존 홍수분석체계를 살펴보면 저수지 홍수분석, 저수지 수위계산, 방류량 결정, 분석결과와 제약사항의 비교 같은 일련의 절차에 대해서 합리적인 결과가 도출될 때까지 반복 분석을 수행하여야 한다. 분석모형간 연계와 재래적 방법의 자동화를 도입하면 홍수분석에 소요되는 시간을 줄일 수 있어, 사전에 대비할 수 있는 시간을 추가적으로 확보할 수 있게 된다. 또한 홍수기 댐운영 방법이 운영자의 경험에 의존하다 보니 운영자마다 다른 운영방법을 도출하게 되는데, 과거사례의 최적 운영방안을 학습시킨 AI를 도입하게 되면 일관성있는 최적 댐운영이 가능할 것으로 판단된다. 이에 본 연구에서는 홍수분석 절차의 자동화, DB 및 통계모형 구축, 분석결과 및 제약사항의 직관적인 표출화, AI 도입을 통한 운영방안의 일반화 등 기존 재래기술의 개선을 통해 최적 댐운영 의사결정지원시스템의 고도화를 추진하고자 한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2021.08a
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• pp.113-121
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• 2021

This study was intended to present an online survey and analysis of the survey results after the operation of the AI education leading school initiation workshop consulting training and the creative convergence type information education room consulting training. Through this, it was confirmed that there is a perception that support such as AI education leading school consulting training is necessary, and the network should be activated to share best practices and an efficient and flexible operating system in terms of operation of leading schools nationwide. could In addition, while the subjects of the survey recognized the importance of AI education-related competency, it was identified that they had low awareness of their AI education-related competency, and recognized the need for various support for systematic and customized AI education-related competency reinforcement.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.05a
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• pp.701-702
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• 2013

전국 50여개의 AI(Artificial Insemination)센터는 국내 양돈산업 인공수정 기술을 개발하고 보급하는 중추적인 역할을 수행하고 있다. 이에 반해 AI센터의 숫자 규모는 전국적으로 매우 제한되어 있어, AI센터의 운영 및 AI 기술에 대한 정보관리는 각 센터별 독자적인 운영시스템으로 관리되어 상호 정보융합을 통한 양돈산업 발전에 활용되는 사례가 매우 적다. 또한 개별 AI센터에서 관리하고 있는 소비자들의 지역분포도가 매우 폭넓어 실시간으로 수요자에 대한 판매 관리정보를 제공함에 있어 그 한계를 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 전국의 AI센터 관리운영에 통합적이고 효율성을 지원할 수 있는 모바일 웹기반 개선된 AI PigMoS(Pig Monitoring System, PigMoS) 시스템을 제안하고 구현하였다. 본 논문에서 제안한 모바일 웹기반 개선된 AI PigMoS 시스템은 이동성, 실시간 정보서비스 등에 해당되는 시스템 모듈을 모바일 웹을 기반으로 구현하여 개별 AI센터에서 운영할 수 있게 하였다. 이에 본 논문에서는 기존의 AI PigMoS 시스템을 개선하여 재구축하였으며, 이동성, 실시간 정보서비스 등이 필요한 모듈을 중심으로 모바일 기능을 설계하고 구현하여, 원거리 소비자들에게 실시간으로 생성된 AI정보를 제공하여 AI센터의 정보관리 효율성과 경쟁력 향상을 높일 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.05a
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• pp.775-777
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• 2012

양돈산업에서의 인공수정(Artificial Insemination, AI) 기술은 1994년 이후 본격적으로 국내 양돈농가에 보급되어 양돈 산업 발전에 기초가 되었다. 이러한 중요성에도 불구하고 전국 AI센터의 정액 생산 및 공급체계에 관한 통합관리는 전무한 상태이며, 전국 50여개의 AI센터에서 생성된 정보는 독립된 개별시스템에 의해 관리되고 있다. 이는 전염성이 강한 질병 발생에 대한 대응방안 모색과 전국적인 돼지개량 정책 등을 종합적으로 수립할 때 통합정보관리 분석의 한계점을 가지게 한다. 이에 웹을 기반으로 전국 AI센터의 정액생산 및 공급체계 등에 관하여 통합할 수 있는 AI PigMoS 시스템을 제안하고 구현하였다. 본 논문에서 제안한 AI PigMoS 시스템은 웹을 기반으로 전국 AI센터의 정보를 통합관리 운영할 수 있다. 제안된 시스템은 웅돈, 정액생산 및 판매관리 등에 대해서 이력추적을 할 수 있도록 설계하였으며, 고객관리, 회계, 통계 및 경영관리 등에 대해서는 통합적으로 관리 운영할 수 있도록 설계하였다. 이는 전국 AI센터의 효율적인 관리운영 뿐만 아니라 통합된 AI센터 관련정보의 분석 및 미래 예측자료 등으로 활용되어 효율적인 돼지개량 체계를 구축할 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.951-952
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• 2013

국내 양돈분야에서의 AI(Artificial Insemination)센터는 인공수정 기술의 개발과 보급과 관하여서는 중추적인 역할을 수행하고 있다. 그러나 현재 전국AI센터에서 사용하고 있는 정보관리 시스템은 독립적이고 운영체제에 의존적인 형태로 운영되고 있다. 따라서 현재 전국AI센터 정보관리 체계는 실시간으로 정보관리 시스템의 접근제한과 모바일 서비스 등의 분야에서 그 분명한 한계를 가진다. 이에 본 논문에서는 유무선 통합(FMC) AI PigMoS(Pig Monitoring System, PigMoS) 시스템을 제안하고 구현하였다. 본 논문에서 제안한 FMC AI PigMoS 시스템은 이동성, 실시간 정보관리 등을 지원할 수 있도록 인터넷과 모바일에서 운영할 수 있도록 구현 하였다. 구현된 FMC AI PigMoS 시스템은 이동성과 실시간 정보관리 등에 필요한 모듈 중심으로 설계하고 구현하였다. 이는 원거리 소비자들에게 각 AI센터에서 생성된 AI정보를 실시간으로 제공하여 개별AI센터의 경쟁력 향상을 높일 것으로 기대한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.4
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• pp.175-186
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• 2023

This study was conducted to explore the necessary conditions and support for stable operation of an expanded AI curriculum in education. A high school that has implemented an AI curriculum since 2020 was targeted, and students and teachers were surveyed on their perceptions of the AI curriculum, implementation and support strategies. The survey items were categorized into 1) experience with AI education, 2) implementation direction of AI education, and 3) expected effects through AI education, and the results were derived focusing on frequency analysis to identify trends. The analysis resulted in three implications. First, it was suggested that the activation of AI education. Second, the need to develop a hands-on AI curriculum and incorporate AI throughout the entire curriculum was highlighted. Third, it was emphasized that efforts to enhance the capabilities of teachers to implement AI teaching and learning, along with the expansion of physical infrastructure for hands-on education, are necessary.