• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제25권4호
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• pp.23-36
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• 2016

Purpose Recently, many researchers have paid much attention to the Artificial Intelligence fields of GVGP, PCG. The paper suggests that the improved MCTS algorithm to apply for the framework can generate better AI agent. Design/methodology/approach As noted, the MCTS generate magnificent performance without an advanced training and in turn, fit applying to the field of GVGP which does not need prior knowledge. The improved and modified MCTS shows that the survival rate is increased interestingly and the search can be done in a significant way. The study was done with 2 different sets. Findings The results showed that the 10 training set which was not given any prior knowledge and the other training set which played a role as validation set generated better performance than the existed MCTS algorithm. Besed upon the results, the further study was suggested.

• 한국운동역학회지
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• 제32권3호
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• pp.69-79
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• 2022

Objective: The purpose of this study is to analyze trends related to sports and artificial intelligence (AI) to understand the trends and how they change according to time, and to establish methods to apply AI in sports. Both macro and micro perspectives related to sports utilization of AI were analyzed. Method: In this study, after analyzing and discussing various information related to the use of artificial intelligence in the sports through a search of academic journals, papers, books, and websites published recently at nationally and internationally, the application plan of artificial intelligence in the sports field was presented. Results: 1) Motion analysis technology using artificial intelligence is effective in sports where posture is important, and if it provides systematic feedback and training methods, it can help improve performance. 2) The introduction of a sports referee judgment system using artificial intelligence is expected to improve performance by restoring factual judgment and objective fairness in sports games. 3) Artificial intelligence will provide coaching staff and players with a variety of information to help improve performance through systematic coaching and improving feedback and enhanced training methods. 4) It is judged that artificial intelligence-related to sports ethics, sports ICT, sports marketing, sports prediction, etc. We think that based on the current AI research trends will have a positive impact on all sports-related areas, helping to revitalize sports. Conclusion: Motion analysis technology using artificial intelligence, sports referee judgment system, coaching using artificial intelligence, and artificial intelligence are judged to have a positive effect on all sports-related areas and help revitalize sports.

• ETRI Journal
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• 제46권1호
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• pp.48-58
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• 2024

This paper presents the development of language tutoring systems for nonnative speakers by leveraging advanced end-to-end automatic speech recognition (ASR) and proficiency evaluation. Given the frequent errors in non-native speech, high-performance spontaneous speech recognition must be applied. Our systems accurately evaluate pronunciation and speaking fluency and provide feedback on errors by relying on precise transcriptions. End-to-end ASR is implemented and enhanced by using diverse non-native speaker speech data for model training. For performance enhancement, we combine semisupervised and transfer learning techniques using labeled and unlabeled speech data. Automatic proficiency evaluation is performed by a model trained to maximize the statistical correlation between the fluency score manually determined by a human expert and a calculated fluency score. We developed an English tutoring system for Korean elementary students called EBS AI Peng-Talk and a Korean tutoring system for foreigners called KSI Korean AI Tutor. Both systems were deployed by South Korean government agencies.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.697-706
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• 2023

본 연구는 현악사중주의 역사를 살펴보고, 현대에 제시된 융합 공연을 분석하여 미래의 청중이 수용할만한 새로운 공연의 패러다임을 제안하는 것을 목표로 한다. 연구의 과정에서는 과거와 현대의 현악사중주가 어떻게 발전했는지를 면밀하게 살펴보고, 그 과정에서 나타난 청중의 변화에 관하여 분석한다. 더불어 현대 현악사중주의 기술 융합 공연 사례로부터 새로운 청중의 수요에 따른 오늘날의 클래식 공연산업이 어떠한 변화를 맞을 수 있을지를 모색한다. 연구의 결과로 현대의 현악사중주는 미디어와 AI 기술의 융합을 통한 새롭고 독창적인 방향의 공연이 필요하다는 결론을 내렸다.

• 대한영상의학회지
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• 제85권4호
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• pp.705-713
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• 2024

본 종설에서는 모니터코퍼레이션(주)의 폐결절 검출을 위한 인공지능 기반 컴퓨터 보조 병변 검출(artificial intelligence-based computer-aided detection; 이하 AI-CAD) 소프트웨어 LuCAS-plus의 임상적 활용에 관한 연구와 실제 사용 경험을 기술하였다. AI-CAD의 폐암 검진에 대한 임상시험에서는 민감도와 특이도 측면에서 의료진의 판단과 비슷한 수준의 성능을 보였으며, 악성 종양의 폐전이 진단에 적용한 실증연구에서도 높은 검출 성능을 보여주었다. 또한 폐전이 진단에서 AI-CAD와 결절 매칭 알고리즘을 함께 사용할 경우 위양성 결과를 유의하게 감소시킬 수 있었다. 실제 판독에서도 AI-CAD를 적용함으로써 흉부 CT 판독의 정확성을 향상시키고, 판독에 드는 시간과 노력을 절약할 수 있었다. 종합하면, 폐결절 검출 AI-CAD는 폐암 검진과 악성 종양 경과 관찰 흉부 CT 판독에 유의한 도움을 줄 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.692-695
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• 2024

With the recent advancements in artificial intelligence (AI), the performance of deep learning-based audio deepfake technology has significantly improved. This technology has been exploited for criminal activities, leading to various cases of victimization. To prevent such illicit outcomes, this paper proposes a deep learning-based audio deepfake detection model. In this study, we propose CoNSIST, an improved audio deepfake detection model, which incorporates three additional components into the graph-based end-to-end model AASIST: (i) Squeeze and Excitation, (ii) Positional Encoding, and (iii) Reformulated HS-GAL, This incorporation is expected to enable more effective feature extraction, elimination of unnecessary operations, and consideration of more diverse information, thereby improving the performance of the original AASIST. The results of multiple experiments indicate that CoNSIST has enhanced the performance of audio deepfake detection compared to existing models.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.707-719
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• 2023

4차 산업혁명 시대에는 Chat GPT 등 AI 기술이 단순한 지원을 넘어 적극적으로 데이터를 분석하고 솔루션을 제공하는 수준으로 발전하였다. 이에 본 연구에서는 Chat GPT의 e-서비스 품질이 인식된 가치, 혁신성 및 후속 학습 결과에 미치는 영향에 대해 연구를 진행하였다. 본 연구 결과 사용 편의성과 반응성은 중요하지 않았지만, 안전성과 신뢰성은 인지된 가치 및 혁신성에 긍정적인 관련이 있는 것으로 나타났다. 또한, 신뢰도와 인지된 가치 사이에는 부(-)의 영향관계가 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 Chat GPT가 가치 있고 혁신적인 것으로 Chat GPT를 통해 학습성과에 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 Chat GPT를 학술적으로 배포하는 데 지침이 필요하다는 점을 중요하게 보여주는 연구로 제시하고자 합니다. 또한, Chat GPT가 최근 도입된 점을 고려하면 좀 더 세부적인 연구가 필요하다고 판단되어 집니다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.57-64
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• 2024

스마트 팩토리의 도입은 제조업 분야에서 객관적이고 효율적인 라인 관리로의 전환을 가져왔다. 그러나 대부분의 회사가 매초 수집되는 수많은 센서 데이터를 효과적으로 사용하지 못하고 있다. 본 연구에서는 이러한 데이터를 활용해 제품 품질을 예측하고 효율적인 생산 공정의 관리를 목표로 한다. 보안 문제로 구체적인 센서 데이터 확인이 불가하여, "SAMSUNG SDS Brightics AI" 사이트의 반도체 공정 관련 학습용 데이터를 확보하여 연구를 진행한다. 머신러닝 모델에서 데이터의 전처리 과정은 성능을 결정짓는 중요한 요소이다. 따라서, 결측값 제거, 이상치 제거, 스케일링, 특성 제거의 전처리 과정을 통해 최적의 센서 데이터를 확보하였다. 또한, 학습 데이터셋이 불균형 데이터를 이루고 있어 오버샘플링 기법을 통해 동일한 비율을 맞추어 모델 평가 전 데이터를 준비하였다. 머신러닝에서 제공되는 다양한 모델 평가로 구한 SVM(rbf) 모델로 높은 성능(Accuracy : 97.07%, GM : 96.61%)을 확인했다. 또한, 동일한 데이터로 학습 시 "SAMSUNG SDS Brightics AI"에서 구현하였던 MLP 모델보다 더 높은 성능을 보인다. 본 연구는 센서 데이터를 활용한 양품/불량품 예측 외에도 부품 주기, 공정 조건 예측 등 다양한 주제에 적용 가능하다.

• 한국잡초학회지
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• 제18권2호
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• pp.106-115
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• 1998

담수표면산파재배시 파종 7~10일전에 oxadiazon, molinate, thiobencarb를 처리하여 앵미와 피에 대한 방제 효과 및 재배벼에 대한 영향을 조사하였다. oxadiazon 처리구 중에 특히 72g ai/10a이상의 고약량구에서는 환경조건에 따라 초기 입모지연 등의 약해증상이 나타날 수도 있으나, 이는 경시적으로 회복되어 그후의 생육에는 지장이 없었다. 따라서 약해에 대한 안전성면에서 60g ai/10a 이하가 적정량으로 생각된다. Molinate와 thiobencarb 처리구는 각각 225~400, 210~420g ai/10a 약량수준으로 처리하였는데 거의 약해가 없었다. 앵미에 대한 효과는 제초제의 종류 및 약량에 따라 차이가 있었는데, oxadiazon의 경우는 처리량이 60g ai/10a이상에서 비교적 우수한 방제율을 나타냈다. Molinate와 thiobencarb는 약량이 증가되면서 앵미의 방제효과는 증가되었으며, 두 약제 모두 300g ai/10a이상의 약량에서 비교적 양호한 방제율을 나타냈다. 피에 대한 효과는 공시 제초제 모두 90~100% 범위의 우수한 효과를 보였다. 실험을 실시한 모든 포장에서 공시한 3가지의 파종전 제초제를 처리하여 약해로 인한 수량감소를 보인 포장은 한군데도 없었다. 폿트실험에서 파종 1일 후 배수한 경우가 착근할 때까지 계속 담수상태를 유지한 경우보다 약해도 적고 입모수도 많았으며 초기생육도 양호하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.171-187
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• 2023

저화소의 감시카메라와 같은 촬영 장비를 통해 사람의 얼굴을 인식할 경우, 화질이 낮아 얼굴을 포착하기 어렵다는 문제점이 있다. 이렇게, 사람의 얼굴을 인식하기 어렵다면 범죄용의자나 실종자를 특정해내지 못하는 등의 문제가 발생할 수 있다. 기존 이미지 속 안면 인식에 관한 연구들에서는 정제된 데이터셋을 사용하였기 때문에 다양한 환경에서의 성능을 가늠하기 어렵다는 한계가 존재한다. 이에, 본 논문에서는 저화질 이미지에서 안면 인식 성능이 떨어지는 문제를 해결하기 위해 다양한 환경을 고려한 저화질 안면 이미지에 대해 화질 개선을 수행하여 고화질 이미지를 생성한 뒤, 안면 특징점 검출의 성능 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법의 현실 적용 가능성을 확인하기 위해 전체 이미지에서 사람이 상대적으로 작게 나타나는 데이터셋을 선정하여 실험을 수행하였다. 또한 마스크 착용 상황을 고려한 안면 이미지 데이터셋을 선정하여, 현실 문제로의 확장 가능성을 탐구하였다. 안면 이미지의 화질을 개선하여 특징점 검출 모델의 성능을 측정한 결과, 개선 후 안면의 검출 여부는 마스크를 착용하지 않은 이미지의 경우 평균 3.47배, 마스크를 착용한 경우 평균 9.92배로 성능 향상을 확인할 수 있었다. 안면 특징점에 대한 RMSE는 마스크를 착용한 이미지의 경우 평균 8.49배 감소, 마스크를 착용하지 않은 경우 평균 2.02배 감소한 것을 확인할 수 있었다. 이에, 화질 개선을 통해 저화질로 포착된 안면 이미지에 대한 인식률을 높여 제안 방법의 활용 가능성을 확인할 수 있었다.