• 한국게임학회 논문지
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• 제8권4호
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• pp.95-105
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• 2008

게임 사용자와 자주 소통하는 게임 요소는 NPC이다. 최근 게임에서 사용되는 인공지능 알고리즘은 많은 발전을 이루었지만, NPC의 행동은 과거 게임 내의 단순한 행동을 하는 수준에서 머물러 있다. 사람과 비슷한 NPC의 행동 관찰을 주된 목적으로 하는 라이프 게임의 경우, 단순한 행동의 NPC는 게임을 지루하게 만드는 요인이 되고 있다. 이것은 NPC를 생성할 때 사람과 같은 다양한 성격과 그에 따른 행동을 보여주는 방법이 미흡하기 때문이다. 사람과 비슷한 행동을 하는 NPC를 생성하려면 사람과 같은 다양한 성격과 그에 따른 다양한 행동 생성이 필요하다. 본 논문에서는 확률 분포를 이용하여 캐릭터의 성격에 따라 다양한 감정을 표현하고, 그에 따른 행동 생성 방법에 관해 기술한다. 본 논문에서 기술한 행동 생성 방법을 실제 3D환경의 게임에 적용함으로써, 본 연구에서 제시한 연구 방법에 대한 성능을 입증하였다.

• Computers and Concrete
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• 제21권4호
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• pp.407-417
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• 2018

Concrete which is a composite material is one of the most important construction materials. Compressive strength is a commonly used parameter for the assessment of concrete quality. Accurate prediction of concrete compressive strength is an important issue. In this study, we utilized an experimental procedure for the assessment of concrete quality. Firstly, the concrete mix was prepared according to C 20 type concrete, and slump of fresh concrete was about 20 cm. After the placement of fresh concrete to formworks, compaction was achieved using a vibrating screed. After 28 day period, a total of 100 core samples having 75 mm diameter were extracted. On the core samples pulse velocity determination tests and compressive strength tests were performed. Besides, Windsor probe penetration tests and Schmidt hammer tests were also performed. After setting up the data set, twelve artificial intelligence (AI) models compared for predicting the concrete compressive strength. These models can be divided into three categories (i) Functions (i.e., Linear Regression, Simple Linear Regression, Multilayer Perceptron, Support Vector Regression), (ii) Lazy-Learning Algorithms (i.e., IBk Linear NN Search, KStar, Locally Weighted Learning) (iii) Tree-Based Learning Algorithms (i.e., Decision Stump, Model Trees Regression, Random Forest, Random Tree, Reduced Error Pruning Tree). Four evaluation processes, four validation implements (i.e., 10-fold cross validation, 5-fold cross validation, 10% split sample validation & 20% split sample validation) are used to examine the performance of predictive models. This study shows that machine learning regression techniques are promising tools for predicting compressive strength of concrete.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.855-860
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• 2018

4차 산업혁명 시대에서 요구되는 IT 기술에는 사물인터넷, 빅데이터 및 인공지능 알고리즘을 활용하는 기술 등이 필요하다. 또한, 4차 산업혁명 시대를 대비하여 산업체에서 필요한 실무적인 IT융합 인력 양성이 컴퓨터 관련학과의 주요 교육 내용으로 요구되고 있다. 이러한 시대적 상황에서 하나의 접근 방법으로 대두되는 것이 NCS 기반의 교육과정에 기반을 둔 IT융합 인력의 양성이다. 이 논문에서는 우리나라 산업체에서 요구하는 IT융합 인력 양성을 위하여 컴퓨터과학 전공을 위한 NCS 교육과정을 제시하고 분석한다. 제시된 교육과정의 주요 교육 내용에는 포스트 모바일 및 포스트 인터넷 기술을 대표하는 챗봇, 블록체인, 사이버물리시스템 등의 교육 내용이 포함된다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제43권5호
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• pp.397-404
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• 2020

Coronavirus disease(COVID-19) is highly infectious disease that directly affects the lungs. To observe the clinical findings from these lungs, the Chest Radiography(CXR) can be used in a fast manner. However, the diagnostic performance via CXR needs to be improved, since the identifying these findings are highly time-consuming and prone to human error. Therefore, Artificial Intelligence(AI) based tool may be useful to aid the diagnosis of COVID-19 via CXR. In this study, we explored various Deep learning(DL) approach to classify COVID-19, other viral pneumonia and normal. For the original dataset and lung-segmented dataset, the pre-trained AlexNet, SqueezeNet, ResNet18, DenseNet201 were transfer-trained and validated for 3 class - COVID-19, viral pneumonia, normal. In the results, AlexNet showed the highest mean accuracy of 99.15±2.69% and fastest training time of 1.61±0.56 min among 4 pre-trained neural networks. In this study, we demonstrated the performance of 4 pre-trained neural networks in COVID-19 diagnosis with CXR images. Further, we plotted the class activation map(CAM) of each network and demonstrated that the lung-segmentation pre-processing improve the performance of COVID-19 classifier with CXR images by excluding background features.

• 대한공간정보학회지
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• 제1권2호
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• pp.143-152
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• 1993

수질개선을 위한 장기연구 사업(G-7 Project)이 환경처 주관으로 시작되었다. 이 연구사업의 하나인 수질 정보 시스템 개발은 2개의 국립연구소와 대학, 그리고 관련 회사들의 합작으로 추진되고 있다. 이 연구는 통합적 수질관리를 위한 컴퓨터 시스템(ISWQM : Integrated System of Water Quality Management)의 개발을 목표로 하고 있다. 이 ISWQM은 4개의 주된 구성요소 - GIS 데이타베이스, 두개의 인공지능 기법을 바탕으로 한 도심지 오염 부하량 산정을 위한 모델들, 그리고 GIS 데이타베이스와 모델이 연계를 위한 컴퓨터 S/W - 들로서 구성되어 있다. 이러한 ISWQM은 주로 장기적 수질 관련 정책입안을 위한 의사 결정에 도움을 주기 위하여 개발이 시작되었다. GIS는 이러한 수질 관리 시스템의 개발에 있어서 필요시 되는 모든 입력 자료의 공간 데이타베이스 구성에 사용되었으며, GUI(Graphic User Interface)를 통한 위의 4개의 구성요소들을 연계시켜 효율적 SI(System Integration)을 이룩하는데 사용되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.73-79
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• 2020

최근 4차 산업혁명의 시작으로 사물인터넷, 인공지능, 가상현실, 5G 등 분야의 기술이 많이 발전하고 있다. 그 중 사물인터넷의 경우 다른 기술들에 비해 현재 상용화가 많이 되어 있으며, 계속해서 사물의 연결 수는 매년 증가하고 있다. 이렇게 계속해서 증가하고 있는 사물인터넷은 사용자의 편의성과 많은 정보를 제공하는 큰 장점이 있지만, 보안은 발전 속도와 비교하면 따라가지 못하고 있다는 것으로 나타났다. 사물인터넷 서비스는 관련 기기마다 서비스를 계속해서 제공하고 있지만, 현재는 기기의 서비스를 활용하여 다른 기술과 결합해서 새로운 서비스를 제공하는 유형도 늘어가고 있는 것으로 나타났으며, 앞으로도 더욱 더 넓은 범위의 서비스가 생겨날 것으로 예상한다. 이렇게 다방면으로 빠르게 발전하고 있는 사물인터넷 기술의 발전방향을 파악하여 안전하게 사물인터넷을 사용할 수 있도록 관련된 보안연구가 필요하다. 이에 따른 연구의 결과는 하드웨어 업그레이드나 소프트웨어적인 패치로 안정성을 보장할 수 있었다. 본 논문에서는 사물인터넷에 관련된 보안 이슈와 서비스에 관한 연구를 조사하여 발전방향을 분석한 후 현재 트랜드를 알아보고 이와 관련하여 필요한 보안요소 앞으로의 보안방향 및 서비스제공이 어떠한 형태로 발전되어 나아갈지 알아본다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권8호
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• pp.177-183
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• 2016

증강현실은 인공지능과 더불어 빅데이터, 사물인터넷(IoT)과의 초연결성을 통해 더욱 발전되고 있고 광고의 영역에서도 증강현실광고에 대한 관심이 나날이 확대되고 있어, 기술적인 측면에 대한 연구와 더불어 사용자 경험에 기반 한 증강현실광고의 활용에 대해 살펴볼 필요가 있겠다. 본 연구에서는 증강현실을 활용한 분야 중, 특히 증강 현실 광고를 통해 사용자경험을 살펴보고, 앞으로의 광고 활용에 있어 가이드라인을 제공하기 위한 탐색적 연구라는 점에 의의가 있다. 특히 증강현실 광고를 통해 사용자가 어떤 생각을 가지고 접근하는지, 실제 증강현실 광고를 직접 경험한 후, 평가와 개선할 점에 대해 정성조사를 실시하였다. 또한, 정량조사를 통해 사용자가 평가하는 증강현실의 실용적, 경험적 가치가 소비자태도 중 하나인 브랜드 태도에 미치는 영향에 대해 검증함으로서 탐색적 연구의 타당성을 높였다. 본 연구를 통해 사용자경험에 기반 한 증강현실 광고의 장점과 단점, 개선방안을 살펴봄으로써 증강 현실 광고 활용에 가이드라인을 제공할 것이며, 더 나아가 교육, 전시와 같은 다양한 분야에 증강현실 기술을 활용한 융합콘텐츠를 개발 및 적용하는 데 있어 실질적 가치를 제공하고자 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.91-96
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• 2018

최근 인공지능기술이 보편화 되면서 무선 트래픽에 대한 수요가 급속히 늘어나고 있다. 무선 트래픽 수요의 증대에 따른 서비스를 제공하기 위해서 통신사들에서는 공중 AP 설치를 보편화 하고 있다. 각 통신사들간의 무선 AP 사용의 편리성을 제공하기 위해서 공공장소에서의 AP들의 사용을 공유하여 공공장소에서 무선자원을 효율적으로 사용하게 하고, 이동통신서비스에서 무선AP간의 사전인증방식과 핸드오프처리를 수행하여 사용자의 편리성을 증대하고자 한다. 본 논문에서는 이동통신서비스에서 AP간의 핸드오프와 통신사간의 사전인증을 통한 공공장소에서의 AP를 공유하는 것을 제안한다. 제안한 내용은 모의실험을 통하여 핸드오프 지연시간이 35.1%향상되고, 사전인증으로 통해 제안한 방식으로 AP선택해서 사용하는 대역폭이 자동으로 AP선택하는 방식보다 더 많은 대역폭을 활용할 수 있음을 확인할 수 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권1호
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• pp.157-167
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• 2020

최근 4차 산업혁명 도래의 기반을 제공한 빅데이터와 인공지능 기술은 산업 전반의 혁신을 견인하는 주요 동력이 되고 있다. 정보보안 영역에서도 그동안 효과적인 활용방안을 찾기 어려웠던 대규모 로그 데이터에 이러한 기술들을 적용하여 지능형 보안 체계를 개발 및 발전시키고자 노력하고 있다. 보안 인공지능 학습의 기반이 되는 보안로그 빅데이터의 품질은 곧 지능형 보안 체계의 성능을 결정짓는 중요한 입력 요소라고 할 수 있다. 하지만 다양한 제품 공급자에 따른 로그 데이터의 상이성과 복잡성은 빅데이터 전처리 과정에서 과도한 시간과 노력을 요하고 품질저하를 초래하는 문제가 있다. 본 연구에서는 다양한 방화벽 로그 데이터 포맷 관련 사례와 국내외 표준 조사를 바탕으로 데이터 수집 포맷 표준안을 제시하여 보안 로그 빅데이터를 기반으로 하는 지능형 보안 체계 발전에 기여하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.213-216
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• 2018

인공지능과 음성인식을 기반으로 한 스마트 디바이스의 장점이 부각되면서, 가상 비서(Virtual Assistant)가 인기를 끌고 있다. 가상 비서는 스마트 스피커를 통해 사용자 경험을 제공하며, 일반 소비자들이 가장 사용하기 쉬운 IoT 디바이스로 평가받고 있다. 본 연구는 주요 가상 비서브랜드의 음성인식 플랫폼과 디바이스에 대한 사람들의 인식에 차이가 있는지 살펴보고자 한다. 이를 위해, 트위터에서 가상비서 서비스를 하는 세 기업의 총 6가지 키워드를 포함한 트윗을 수집했다. 수집한 데이터는 의미 연결망 분석 기법(Semantic network analysis)을 적용해 키워드에 대한 사람들의 인식을 분석했다. 추가로 LIWC 감성분석을 통해 사람들의 긍정/부정적 반응을 분석했다. 분석 결과 사람들은 각 키워드에 대한 반응이 다른 것으로 나타났다. 주로 Virtual Assistant가 제공하는 기능과 서비스에 대한 기대와 사용성에 대한 내용이었다. 또한 대부분의 키워드에 긍정적 반응을 보였다.