• 전자통신동향분석
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• 제35권7호
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• pp.13-22
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• 2020

There is no denying that computing power has been a crucial driving force behind the development of artificial intelligence today. In addition, artificial intelligence (AI) semiconductors and computing systems are perceived to have promising industrial value in the market along with rapid technological advances. Therefore, success in this field is also meaningful to the nation's growth and competitiveness. In this context, ETRI's AI strategy proposes implementation directions and tasks with the aim of strengthening the technological competitiveness of AI semiconductors and computing systems. The paper contains a brief background of ETRI's AI Strategy #2, research and development trends, and key tasks in four major areas: 1) AI processors, 2) AI computing systems, 3) neuromorphic computing, and 4) quantum computing.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.395-396
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• 2023

본 논문에서는 디지털 전환 시대에 모든 사람들이 인공지능(AI) 체험부터 피지컬컴퓨팅을 통해서 SW·AI 융합해 아이디어를 쉽게 구현하고 교육 받을 수 있는 플랫폼을 구현하였다. AI 체험을 위해 P5.js와 텐서플로우에 기반한 ML5.js 라이브러리를 이용해 블록 코딩을 할 수 있도록 하였다. 또한 피지컬컴퓨팅에서는 마이크로비트와 아두이노, 라즈베리파이 등을 WebUSB를 통해서 PC와 연결하고 플랫폼에서 인공지능의 다양한 서비스와 융합시킬 수 있도록 제공한다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제20권3호
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• pp.166-173
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• 2022

Recently, studies have been conducted on intelligent transportation systems (ITS) that provide safety and convenience to humans. Systems that compose the ITS adopt architectures that applied the cloud computing which consists of a high-performance general-purpose processor or graphics processing unit. However, an architecture that only used the cloud computing requires a high network bandwidth and consumes much power. Therefore, applying edge computing to ITS is essential for solving these problems. In this paper, we propose an edge artificial intelligence (AI) device based ITS. Edge AI which is applicable to various systems in ITS has been applied to license plate recognition. We implemented edge AI on a field-programmable gate array (FPGA). The accuracy of the edge AI for license plate recognition was 0.94. Finally, we synthesized the edge AI logic with Magnachip/Hynix 180nm CMOS technology and the power consumption measured using the Synopsys's design compiler tool was 482.583mW.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제11권2호
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• pp.22-29
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• 2022

In this paper, for the purpose of designing an real-time unmanned monitoring system, the YOLOv5s (small) object detection model was applied on the NVIDIA TX2^TM AI (Artificial Intelligence) edge computing platform in order to design the fundamental function of an unmanned monitoring system that can detect objects in real time. YOLOv5s was applied to the our real-time unmanned monitoring system based on the performance evaluation of object detection algorithms (for example, R-CNN, SSD, RetinaNet, and YOLOv5). In addition, the performance of the four YOLOv5 models (small, medium, large, and xlarge) was compared and evaluated. Furthermore, based on these results, the YOLOv5s model suitable for the design purpose of this paper was ported to the NVIDIA TX2^TM AI edge computing system and it was confirmed that it operates normally. The real-time unmanned monitoring system designed as a result of the research can be applied to various application fields such as an security or monitoring system. Future research is to apply NMS (Non-Maximum Suppression) modification, model reconstruction, and parallel processing programming techniques using CUDA (Compute Unified Device Architecture) for the improvement of object detection speed and performance.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.17-22
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• 2022

본 논문에서는 지능형 엣지 컴퓨팅을 지원할 수 있는 경량 임베디드 기기를 설계하고, 영상 기기로부터 입력되는 이미지에서 객체를 실시간으로 빠르게 검출할 수 있음을 보인다. 제안하는 시스템은 산업 현장이나 군 지역과 같이 사전에 설치된 인프라가 없는 환경에 적용되는 지능형 영상 관제 시스템이나 드론과 같은 자율이동체에 탑재된 영상 보안 시스템에 적용될 수 있다. 지능형 비전 인지 시스템이 확산 적용되기 위해 온디바이스 AI(On-Device Artificial intelligence) 기술 적용 필요성이 증대되고 있다. 영상 데이터 취득 장치에서 가까운 엣지 기기로의 컴퓨팅 오프 로딩은 클라우드를 중심으로 수행되는 인공지능 서비스 대비 적은 네트워크 및 시스템 자원으로도 빠른 서비스 제공이 가능하다. 또한, 다양한 해킹 공격에 취약한 공격 표면의 감소와 민감한 데이터의 유출을 최소화 할 수 있어 다양한 산업에 안전하게 적용될 수 있을것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.27-38
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• 2023

본 논문에서는 시간의 흐름에 따라 새로운 데이터를 지속적으로 학습하고 성장할 수 있는 연속 학습 기반 대화형 AI 에이전트를 제안한다. 연속학습 기반 대화형 AI 에이전트는 태스크 관리자 (Task Manager), 사용자 속성 추출(User Attribute Extraction), 자동 확장 지식 그래프(Auto-growing Knowledge Graph), 크게 3가지 요소로 구성된다. 태스크 관리자는 사용자와의 대화에서 새로운 데이터를 발견하면 이전에 학습한 지식을 통해 새로운 태스크를 생성한다. 사용자 특성 추출 모델은 새로운 태스크에서 사용자의 특성을 추출하고, 자동 확장 지식 그래프는 새로운 외부 지식을 지속적으로 학습할 수 있도록 한다. 한정된 데이터셋을 기반으로 학습된 기존 대화형 AI 에이전트와 달리, 본 논문에서 제안하는 방법은 지속적인 사용자의 특성과 지식 학습을 기반으로 대화를 가능하게 한다. 연속학습 기술이 적용된 대화형 AI 에이전트는 사용자와의 대화가 축적될수록 개인 맞춤형 대응이 가능하며, 새로운 지식에도 대응이 가능하다. 본 논문에서는 시간에 따른 대화 생성 모델의 성능 변화 실험을 통해 제안하는 방법의 가능성을 검증한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권8호
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• pp.2772-2786
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• 2022

We had researched an automatic authentication-supported medical information platform[6]. The proposed automatic authentication consists of user authentication and mobile terminal authentication, and the authentications are performed simultaneously in patients' emergency conditions. In this paper, we studied on finding emergency conditions for the automatic authentication by applying big data processing and AI mechanism on the extended medical information platform with an added edge computing system. We used big data processing, SVM, and 1-Dimension CNN of AI mechanism to find emergency conditions as authentication means considering patients' underlying diseases such as hypertension, diabetes mellitus, and arrhythmia. To quickly determine a patient's emergency conditions, we placed edge computing at the end of the platform. The medical information server derives patients' emergency conditions decision values using big data processing and AI mechanism and transmits the values to an edge node. If the edge node determines the patient emergency conditions, the edge node notifies the emergency conditions to the medical information server. The medical server transmits an emergency message to the patient's charge medical staff. The medical staff performs the automatic authentication using a mobile terminal. After the automatic authentication is completed, the medical staff can access the patient's upper medical information that was not seen in the normal condition.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.77-85
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• 2022

유튜브 콘텐츠의 다양성에 주목한 기존 연구와 달리 본 연구는 이용자들의 유튜브 추천 시스템에 대한 만족도에 영향을 미치는 요인을 밝히고자 하였다. 구체적으로 기술수용모델에 이용자들의 인식 변인인 콘텐츠 선호 적합성, 프라이버시 염려를 추가하여 이러한 변인들이 유튜브 AI 추천 시스템의 만족도에 어떠한 영향을 미치는지 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 20~30대의 대학생을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 본 연구의 응답자들에게 있어서 기술수용모델의 주요 변인인 유희성, 유용성은 유튜브 AI 추천 시스템 만족도에 영향을 미치는 유의미한 요인으로 나타난 반면에 용이성의 영향력은 발견되지 않았다. 둘째, 유튜브 콘텐츠의 선호적합성은 AI 추천 시스템 만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 프라이버시 염려는 유튜브 AI 추천 시스템 만족도에 영향을 미치지 않았다. 이러한 연구결과를 바탕으로 연구의 시사점과 후속 연구의 과제를 제언하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1990년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); KOEX, Seoul; 26-27 Oct. 1990
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• pp.1440-1445
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• 1990

The system with softfware packages for control system design unifying and encompassing rule based control and conventional control based on numerical models were developed. Users who are not familiar with control theory, numerical computing, and artificial intelligence (AI) can perform system analysis, control design and development of AI control system without difficulty.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권1호
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• pp.1-14
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• 2022

대부분의 블록체인이 사용하는 작업증명 합의 알고리즘은 채굴이라는 형태로 대규모의 컴퓨팅리소스 낭비를 초래하고 있다. 작업증명의 컴퓨팅리소스 낭비를 줄이기 위해 유용한 작업증명 합의 알고리즘이 연구 되었으나 여전히 블록 생성 시 리소스 낭비와 채굴의 중앙화 문제가 존재한다. 본 논문에서는 블록생성을 위한 상대적으로 비효율적인 연산 과정을 분산 인공지능 모델 학습으로 대체하여 블록생성 시 리소스 낭비문제를 해결하였다. 또한 학습 과정에 참여한 노드들에게 공평한 보상을 제공함으로써 컴퓨팅파워가 약한 노드의 참여 동기를 부여했고, 기존 중앙 집중 인공지능 학습 방식에 근사한 성능은 유지하였다. 제안된 방법론의 타당성을 보이기 위해 분산 인공지능 학습이 가능한 블록체인 네트워크를 구현하여 리소스 검증을 통한 보상 분배를 실험 하였고, 기존 중앙 학습 방식과 블록체인 분산 인공지능 학습 방식의 결과를 비교하였다. 또한 향후 연구로 블록체인 메인넷과 인공지능 모델 확장 시 발생 할 수 있는 문제점과 개발 방향성을 제시함으로서 논문을 마무리 하였다.