• Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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• 제1권2호
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• pp.147-152
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• 1999

It is an interesting area in the field of artifical intelligence to find an analytic model of cooperative structure for multiagent system accomplishing a given task. Usually it is difficult to design controllers for multi-agent systems without a comprehensive knowledge about the system. One of the way to overcome this limitation is to implement an evolutionary approach to design the controllers. This paper introduces the use of a genetic algorithm to discover a fuzzy logic controller with rules that govern emergent agents solving a pursuit problem in a continuous world. Simulation results indicate that, given the complexity of the problem, an evolutionary approach to find the fuzzy logic controller seems to be promising.

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제2권2호
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• pp.27-40
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• 1996

During the 21st century of informational society, in the learning of various field will utilize the education using multi-media more extensively than ever before. The biggest question is how effective the education using multi-media will be. For effective education, wide-spread supply of not only the hardware and various kinds of CBT or CAI that are being developed in the learning of various fields. It is also felt that the skill for application of more convenient multi-media authoring tool is needed. If the producter of such multi-media authoring tool can store various types of information in a form of data bank, accessing the right information at right time and its application would be possible. It can also provide a lot of information to many out-of town learmers. As seen above, the scope of usage for multi-media authoring tool will be broadened. However, no matter how excellent the Authoring Tool is, the results can be very different depending on the method employed. In order to develop CBT or CAI that can be better used in the learning of various fields, examination and on-site training, more reseach should be done in Authoring Tool using virtual reality and artifical intelligence technology.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2000년도 춘계학술대회논문집 - 한국공작기계학회
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• pp.585-590
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• 2000

Recently, It is gradually raised necessity that thickness of thin film is measured accuracy and managed in industrial circles and medical world. Ultrasonic Signal processing method is likely to become a very powerful method for NDE method of detection of microdefects and thickness measurement of thin film below the limit of Ultrasonic distance resolution in the opaque materials, provides useful information that cannot be obtained by a conventional measuring system. In the present research, considering a thin film below the limit of ultrasonic distance resolution sandwiched between three substances as acoustical analysis model, demonstrated the usefulness of ultrasonic Signal processing technique using information of ultrasonic frequency for NDE of measurements of thin film thickness, sound velocity, and step height, regardless of interference phenomenon. Numeral information was deduced and quantified effective information from the image. Also, pattern recognition of a defected input image was performed by neural network algorithm. Input pattern of various numeral was composed combinationally, and then, it was studied by neural network. Furthermore, possibility of pattern recognition was confirmed on artifical defected input data formed by simulation. Finally, application on unknown input pattern was also examined.

• 한국환경과학회지
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• 제6권3호
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• pp.205-211
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• 1997

For the prediction of multi-site rainfall with radar data and ground meteorological data, a rainfall prediction model was proposed, which uses the neural network theory, a kind of artifical Intelligence technique. The Input layer of the prediction model was constructed with current ground meteorological data, their variation, moving vectors of rain- fall field and digital terrain of the measuring site, and the output layer was constructed with the predicted rainfall up to 3 hours. In the application of the prediction model to the Pyungchang river basin, the learning results of neural network prediction model showed more Improved results than the parameter estimation results of an existing physically based model. And the proposed model comparisonally well predicted the time distribution of ralnfall.

• 한국IT서비스학회지
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• 제17권3호
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• pp.17-36
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• 2018

In this study, we developed a chatbot (Dialogue agent) using small Q & A data and evaluated its performance. The chatbot developed in this study was developed in the form of an FAQ chatbot that responds promptly to customer inquiries. The development of chatbot was conducted in three stages : 1. Analysis and planning, 2. Content creation, 3. API and messenger interworking. During the analysis and planning phase, we gathered and analyzed the question data of the customers and extracted the topics and details of the customers' questions. In the content creation stage, we created scenarios for each topic and sub-items, and then filled out specific answers in consultation with business owners. API and messenger interworking is KakaoTalk. The performance of the chatbot was measured by the quantitative indicators such as the accuracy that the chatbot grasped the inquiry of the customer and correctly answered, and then the questionnaire survey was conducted on the chatbot users. As a result of the survey, it was found that the chatbot not only provided useful information to the users but positively influenced the image of the pension. This study shows that it is possible to develop chatbots by using easily obtainable data and commercial API regardless of the size of business. It also implies that we have verified the validity of the development process by verifying the performance of developed chatbots as well as an explicit process of developing FAQ chatbots.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.1-11
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• 1998

본 논문에서는 원자력 발전소 증기발생기를 위한 논리 프로세서에 기초한 모델링 방법에 대하여 다룬다. 증기발생기의 모델링은 여러 가지 요소들 중 특히, 열역학성 특성에 기인한 수축(shrink)과 팽창(swell)의 현상을 가지는 비최소위상 특성에 의해 수학적 모델링에 어려움이 있다고 알려져 있다. 이러한 어려움을 극복하기 위해서 본 논문에서는 기존의 신경회로망과는 달리 전문가의 지식을 포함할 수 있으면서 효율적인 학습이 가능한 구조를 가진 논리프로세서(logic processor)를 이용하여 증기발생기 모델링을 행하였으며, 다양한 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법의 유용함을 보였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제30권4호
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• pp.203-226
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• 2021

Purpose The purpose of this study is to enhance the accuracy score of personal credit scoring using the convolutional neural networks and secure the transparency of the deep learning model using eXplainalbe Artifical Inteligence(XAI) technique. Design/methodology/approach This study built a classification model by using the convolutional neural networks(CNN) and applied a methodology that is transformation of numerical data to imaged data to apply CNN on personal credit data. Then layer-wise relevance propagation(LRP) was applied to model we constructed to find what variables are more influenced to the output value. Findings According to the empirical analysis result, this study confirmed that accuracy score by model using CNN is highest among other models using logistic regression, neural networks, and support vector machines. In addition, With the LRP that is one of the technique of XAI, variables that have a great influence on calculating the output value for each observation could be found.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1729-1738
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• 2021

머신러닝은 인지심리, 뇌과학과 긴밀한 관계를 유지하며 함께 발전하고 있다. 본 논문은 OASIS-3 dataset을 머신러닝 기법을 이용하여 분석하고, 이를 통해 치매를 예측하는 모델을 제안한다. OASIS-3 데이터 중 각 영역의 부피를 수치화한 데이터들에 대해 PCA(Principal component analysis) 를 통한 차원 축소를 실행한 뒤, 중요한 요소(특징)들만 추출 후 이에 대해 그래디언트 부스팅, 스태킹을 포함한 다양한 머신러닝 모델들을 적용, 각각의 성능을 비교한다. 제안하는 기법은 기존 연구들과 달리 뇌 생체 데이터들은 물론 참가자의 성별 등의 기본 정보 데이터, 참여자의 의료 정보 데이터를 사용했기에 차별성이 크다. 또한, 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 다양한 수치 데이터 중 치매와 더 많은 관련성을 보이는 특징들을 찾아내어 치매를 더 잘 예측할 수 있는 모델임을 보였다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권2호
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• pp.145-155
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• 2024

디지털 전환 시대에서 소프트웨어와 인공지능 교육의 중요성이 강조됨에 따라 다양한 교육자료가 개발되어 보급되고 있다. 소프트웨어 교육의 목적을 달성할 수 있도록 학교 현장에 적합한 다양한 소프트웨어 교육프로그램들이 제공될 필요가 있다. 본 연구에서는 중등학교 소프트웨어 교육에 적용할 수 있는 자율주행을 활용한 소프트웨어 교육프로그램을 개발하여 중등학교 학생들을 대상으로 적용하였다. 개발한 소프트웨어 교육프로그램은 체험과 실습을 중심으로 다양한 센서들을 활용한 물체 탐지, 라인 트레이싱과 같은 다양한 동작 제어 프로그램들로 구성된 피지컬 컴퓨팅 프로그램이다. 개발한 소프트웨어 교육프로그램의 효과성을 측정하기 위한 설문 결과, 학생들의 소프트웨어와 인공지능에 대한 태도와 진로 지향도 그리고 소프트웨어 교육에 대한 만족도가 90% 이상이었고 제안한 교육프로그램에 대한 만족도가 95% 이상이었다.

• 서비스연구
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• 제7권3호
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• pp.57-70
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• 2017

최근 제4차 산업혁명 시대가 도래함에 따라서 산업구조와 고용구조가 크게 변화될 것이라는 전망이 발표되고 있다. 특히 인공지능의 발전이 자동화를 촉진하여 제조업의 일자리는 감소하고, 인간 고유 능력 중심의 서비스 일자리 중심으로 재편될 것이라는 분석이 많다. 본 연구는 이 같은 이론적 분석에 의한 추세 전망 모델을 기초 검증하기 위해 수행되었다. 제4차 산업혁명으로 인한 고용구조 변화에 대한 통찰력을 획득하기 위해 지난 수십 년간의 고용구조 변화를 국가별, 시대별로 분석하였다. 이러한 데이터 분석을 통하여 고용구조 변화 모델에 대한 일차적 검증을 수행하였다. 기존 연구자가 예측한 U자 형태의 모델로 이동하고 있는지에 대한 실증적 분석을 하였으며, 향후의 전망에 대한 기초 분석도 제시하였다. 분석결과, U자형 모델로의 고용구조 변화는 실제 데이터로 확인되고 있으며, 이러한 U자화 추세는 제4차 산업혁명시대에 더욱 가속화될 것으로 전망되었다. 향후 보다 정밀한 데이터 분석에 의한 모델 검증이 필요하며, 고용구조 변화에 대한 심층 연구도 필요하다.