• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.597-598
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• 2023

X-ray는 촬영 방식의 한계로 진단하기 어려운, 품질 낮은 영상을 다수 발생시킨다. 이러한 저품질 영상은 임상 현장에서의 진단이 어려울 뿐만 아니라, 진단 보조 도구를 개발함에 모델의 성능과 신뢰도를 떨어뜨리는 주요 요소가 된다. 특히 투과도가 낮은 영상은 학습 성능에 악영향을 미친다는 것이 입증된 바 있다. 따라서 본 연구는 투과도가 낮은 영상을 진단에 부적합한 영상으로 정의하여, 이를 분류하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 민감도 94.9%. 특이도 96.0%의 높은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.595-596
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• 2023

스마트팩토리의 핵심 설비 기기인 협동로봇의 유지보수를 위해 다양한 센서 데이터를 활용한 딥러닝 기반 결함 진단 연구가 확대되고 있다. 하지만 협동로봇은 기계적 특성과 수행하는 작업의 다양성으로 인해 내부 센서 데이터의 복잡도가 매우 높아 고정적인 결함 진단 기법을 적용하기 어렵다. 따라서 본 논문은 협동로봇의 동작 패턴을 직관적이고 신속하게 인지할 수 있는 비전 기술을 활용하여, 동작 오류 진단을 기반으로 원인이 되는 조인트 결함 위치를 추적하는 딥러닝 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.875-877
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• 2024

AI 기술의 발전으로 상담 및 심리치료 분야에서도 인공지능을 활용하려는 움직임이 활발해지고 있다. 정신건강 지원에 대한 수요가 증가하면서 인공지능, 특히 챗봇을 활용한 심리상담은 효율성과 접근성 측면에서 많은 이점을 가지지만 한계점 또한 존재한다. 본 연구에서는 AI 챗봇을 활용한 상담 및 심리치료 서비스의 국내 현황과 기술적 측면에서의 한계점을 분석한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.633-634
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• 2024

본 연구는 LSTM 모델이 수용 가능한 익명 보행자의 GPS 경로 범위와 훈련 데이터 셋의 크기에 대한 양상 분석을 목적으로 한다. 시계열 데이터인 GPS 경로 그리고 순환 신경망 LSTM 과 입력 구조를 이해하고, 두 가지 실험을 설계하여 LSTM 의 훈련 데이터 셋 수용을 파악한다. 실험에서는 장거리 데이터 셋을 학습한 모델과 그렇지 않은 모델을 비교하고, 훈련 데이터 셋 크기에 따른 학습 모델의 예측 값을 비교한다. 두 실험을 통해 GPS 경로 범위와 학습 가능한 경로의 가짓수에 대한 비교 분석 결과를 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.648-649
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• 2024

웨어러블 디바이스 착용자의 PPG 신호 데이터로 위협 상황을 감지하는 알고리즘을 개발한다. 본 논문에서는 외부 환경에 예민한 PPG 센서에 최적화된 전처리 알고리즘을 제안하고 긍정 및 부정 영상 시청 실험을 통해 얻은 PPG 신호 데이터를 이용하여 위험 상황과 안전한 상황을 구분하는 정확도 96.87%의 1D-CNN 모델을 개발한다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.10 no.8
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• pp.195-203
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• 2019

The aim of this study is to explore the paradigm shifts in culture and system related to life in terms of AI and the present point of view in which creating human values together are important. An approach that focuses on how AI-related phenomena work in modern society forms the basis of this research. Therefore, to clarify the meaning of "AI phenomenon" converging it as a part of social culture, this study was intended to find out the value incorporated in the social system such as ethics and equality together with the literature review. Inferring the technical culture that are combined with the AI that the members of society can do together is as important as technical understanding in the functional aspect. Therefore, this study was intended to suggest new culture that the cultural imagination and the social system create harmonizing each other, that is, the possibility of "AI culture". So, this article has a characteristic of a preliminary study, too.

• Convergence Security Journal
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• v.23 no.5
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• pp.117-123
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• 2023

Recently, as the demand for Generative Artificial Intelligence (AI) and artificial intelligence has increased, the seriousness of misuse and abuse has emerged. However, intelligent CCTV, which maximizes detection of abnormal behavior, is of great help to prevent crime in the military and police. AI performs learning as taught by humans and then proceeds with self-learning. Since AI makes judgments according to the learned results, it is necessary to clearly understand the characteristics of learning. However, it is often difficult to visually judge strange and abnormal behaviors that are ambiguous even for humans to judge. It is very difficult to learn this with the eyes of artificial intelligence, and the result of learning is very many False Positive, False Negative, and True Negative. In response, this paper presented standards and methods for clarifying the learning of AI's strange and abnormal behaviors, and presented learning measures to maximize the judgment ability of intelligent CCTV's False Positive, False Negative, and True Negative. Through this paper, it is expected that the artificial intelligence engine performance of intelligent CCTV currently in use can be maximized, and the ratio of False Positive and False Negative can be minimized..

• Smart Media Journal
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• v.13 no.3
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• pp.36-44
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• 2024

Recently, large-scale artificial intelligence (AI) such as ChatGPT have been developed, and as AI is used across various industrial fields, attention is focused on AI chips (semiconductors). AI chips refer to chips designed for calculations for AI algorithms, and many companies at domestic and abroad, such as NVIDIA, Tesla, and ETRI, are developing AI chips. In this paper, we survey research trends on nine types of AI chips. Currently, many attempts have been made to improve the computational performance of most AI chips, and semiconductors for specific purposes are also being designed. In order to compare various AI semiconductors, each chip is analyzed in terms of operation unit, speed, power, and energy efficiency. We introduce currently existing optimization methodologies for AI computation. Based on this, future research directions for AI semiconductors are presented in this paper.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.447-448
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• 2023

본 연구에서는 비전공자들을 위한 디지털 교육을 위하여 노 코드 프로그램을 활용한 정보, 수학, 과학 융합교육 교양 강좌를 개발하였다. 노 코드 프로그램으로는 오렌지3 데이터 마이닝을 선정하였는데, 이는 데이터 분석, 시각화, 머신러닝 모델의 활용이 용이하다는 강점을 가지고 있다. 또한, 산업환경 변화에 대비하는 핵심 교과인 과학, 수학, 정보의 중요성과 데이터 분석과의 밀접성을 고려하여 교육 내용을 융합할 수 있도록 선정하였다. 개발된 교육 프로그램은 8인이 전문가 검토 결과 내용 타당도가 확보되었음을 확인할 수 있었다. 추후 연구에서는 이 강좌를 대학의 학부생에게 적용하여 그 효과성을 확인해 보고자 한다.

• Journal of the Korean Chemical Society
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• v.68 no.3
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• pp.160-175
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• 2024

The purpose of this study is to examine the effects of a Chemistry I class based on an artificial intelligence (AI) classification model. To achieve this, the research investigated the development and application of a class utilizing an AI classification model in Chemistry I classes conducted at D High School in Gyeongbuk during the first semester of 2023. After selecting the curriculum content and AI tools, and determining the curriculum-AI integration education model as well as AI hardware and software, we developed detailed activities for the program and applied them in actual classes. Following the implementation of the classes, it was confirmed that students' self-efficacy improved in three aspects: chemistry concept formation, AI value perception, and AI-based maker competency. Specifically, the chemistry classes based on text and image classification models had a positive impact on students' self-efficacy for chemistry concept formation, enhanced students' perception of AI value and interest, and contributed to improving students' AI and physical computing abilities. These results demonstrate the positive impact of the Chemistry I class based on an AI classification model on students, providing evidence of its utility in educational settings.