• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.115-123
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• 2024

본 연구의 목적은 인공지능과 위험관리라는 2가지 키워드를 통해 어떻게 인공지능 서비스의 장점 활용과 한계요인을 동시에 극복하는데 기여 하고자 한다. 이를 위해 2가지 사례인 (1) 인공지능을 활용한 위험 모니터링 프로세스 제시와 (2) 인공지능 서비스의 개발 및 운영에서 등장하는 한계요인을 최소화하기 위한 운영 툴킷에 대해 소개 하였다. 이 사례 분석을 통해 다음과 같은 시사점이 제안하고자 한다. 첫째, 인공지능 서비스는 우리 삶에 깊숙이 관여하고 있으며 이로 인해 등장하는 한계 요인을 최소화하는 장치가 필요하다. 둘째, 인공지능을 활용한 위험관리 모니터링은 적합하고 신뢰성이 있는 데이터 확보가 우선적으로 고려되어야 한다. 셋째, 인공지능 서비스의 개발과 운영시 등장하는 한계를 극복하기 위해서는 업무 단계별로 위험관리 프로세스를 적용하여 상시 모니터링이 요구된다 라는 것이다. 본 연구는 발전하고 있는 인공지능이 제공하고 한계요인을 최소화 할 수 있는 방안에 대한 연구이며 향후 관련 시장의 성장과 발달에서 위험관리에 대한 연구에 기여 할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.2-5
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• 2022

딥러닝의 등장과 ICT(Information and Communication Technology)의 급속한 발전으로 정치, 경제, 문화 등 사회의 다양한 분야에서 인공지능을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 딥러닝 기반 인공지능 기술은 자연어 처리, 영상 처리, 음성 처리, 추천 시스템 등 다양한 영역으로 세분화된다. 특히, 산업이 고도화됨에 따라 시장 동향 및 개인의 특성을 분석하여 소비자에게 추천하는 추천 시스템의 필요성이 점점 더 요구되고 있다. 이러한 기술 발전에 발맞추어, 본 논문에서는 딥러닝 기반 '언어처리지능' 과 '영상처리지능'의 기술개발을 통해 정형 또는 비정형 텍스트 및 이미지 빅데이터로부터 속성 정보를 추출 추출하고, 분류하여 패션시장의 트랜드나 신규소재 등을 분석하고 소비자의 취향 분석을 통하여 '시장-소비자' 인사이트를 발굴하여, 스타일 추천, 가상 피팅, 및 디자인지원 등이 가능한 인공지능 기반 '맞춤형 패션 어드바이저' 서비스 통합 시스템을 제안한다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제22권3호
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• pp.136-141
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• 2023

Artificial intelligence is becoming a global hot topic and is being actively applied in various industrial fields. Not only is artificial intelligence being applied to industrial sites in an on-premises method, but cloud-based artificial intelligence platforms are expanding into "as a service" type. The purpose of this study is to develop and verify a measurement tool for an evaluation framework for the adoption of a cloud-based artificial intelligence platform and test the interrelationships of evaluation variables. To achieve this purpose, empirical testing was conducted to verify the hypothesis using an expanded technology acceptance model, and factors affecting the intention to adopt a cloud-based artificial intelligence platform were analyzed. The results of this study are intended to increase user awareness of cloud-based artificial intelligence platforms and help various industries adopt them through the evaluation framework.

• 전자통신동향분석
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• 제36권1호
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• pp.71-80
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• 2021

Artificial intelligence (AI) will have a huge impact on future education. We look at the role of AI in education and changes in schools. Personalized education is being attempted in limited services, and an interactive tutor service with speech recognition/dialog technology is being developed. In the future, we look forward to fully personalized education for individual students through AI teachers. Teachers are expected to make more effort to teach creative thinking, critical thinking, communication, and collaboration. As the speed of development of AI technology accelerates, we expect that AI-based education will be deeply established around us in the near future. We first introduce the details of the personalization technology and then discuss the AI-based foreign language speaking education research conducted by ETRI.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.99-105
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• 2021

넥플릭스,유튜브로 대표되는 OTT 동영상 제작 서비스에 인공지능으로 콘텐츠를 개인별 맞춤식 추천 시스템은 보편화 되었다. 유튜브의 개인별 맞춤 추천서비스 시스템은 두 개의 신경망으로 구성되는데 신경망 하나는 추천 후보생성 모델이고 다른 하나는 순위평가 네트워크로 구성된다. Netflix의 동영상 추천 시스템은 두 개 데이터 분류 시스템으로 구성되어 있으며 콘텐츠 기반 필터링과 협업 필터링으로 나누어진다. 코로나 펜데믹으로 온라인 플랫폼 주도의 콘텐츠 제작이 활성화 되면서 인공지능을 활용한 가상 인플루언서 분야가 부각되고 있다. 가상인플루언서는 GAN(Generative Adversarial Networks) 인공지능으로 제작되는데 성격이 다른 두 시스템이 서로 경쟁하는 방식으로 학습이 반복되는 비교사(Unsupervised) 학습 알고리즘이다. 이 연구는 AI 개인별 추천 기반 플랫폼과 가상인플루언서(메타버스)가 향후 OTT의 핵심콘텐츠로의 발전 가능성도 연구해 보았다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.86-98
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• 2020

인공지능(Artificial Intelligence, AI) 분야는 거의 모든 산업과 결합하여 미래 초연결 및 초지능 시대를 이끌어갈 기술로 주목받고 있다. 우리나라는 미국, 일본, 독일과 함께 인공지능 강국에 손꼽히지만, 인공지능 G2인 미국, 중국에 비해서는 특허 경쟁력이 낮은 것이 사실이다. 본 연구에서는 인공지능 산업의 기술 추이를 유추하고 인공지능 기술의 분야 별 수명주기와 발전 속도를 가늠해보고자 IPC 기술분류코드를 USPTO의 2008년부터 2018년까지 등록된 인공지능 관련특허를 수집하여 1차원 통계분석, 2차원 통계분석, 네트워크 분석을 통해 기술 혁신과 확산 패턴을 분석하였다. 연구결과 현재 인공지능 관련 기술은 디지털 컴퓨팅, 데이터 처리, 음성인식 등 분야에 집중된 것으로 나타났으며, 응용분야의 특허가 증가하고, 전기 통신, 의료, 운수/물류 등에 활발한 융·복합이 일어나고 있는 것을 알 수 있었다. 본 연구를 통하여 분석된 인공지능 산업의 발전추이와 기술동향은 인공지능 기술과 관련한 기업의 전략과 국가의 정책 입안에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 전자통신동향분석
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• 제35권2호
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• pp.28-37
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• 2020

Recently, the focus of research interest in artificial intelligence technology has shifted from algorithm development to application domains. Industrial sectors such as smart manufacturing, transportation, and logistics venture beyond automation to pursue digitalization of sites for intelligence. For example, smart manufacturing is realized by connecting manufacturing sites, autonomous reconfiguration, and optimization of manufacturing systems according to customer requirements to respond promptly to market needs. Currently, KSB Convergence Research Department is developing BeeAI-an on-site end-to-end intelligence platform. BeeAI offers end-to-end service pipeline configuration and DevOps technologies that can produce and provide intelligence services needed on-site. We are hopeful that in future, the BeeAI technology will become the base technology at various sites that require automation and intelligence.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.530-532
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• 2021

본 논문은 프로그래밍의 기초 교육을 이수한 개발자가 빅데이터와 인공지능을 학습하기 위해, C/C++ 언어로 프로그래밍을 할 수 있는 인공지능 교육서비스에 대해 다룬다. 또한 개발 환경에 따른 맞춤형 개발 환경 구성 시스템과 사용자가 인공지능 구현하여 테스트하는 방법에 대해 설명한다. 이 외에도 다양한 내부 파라미터 조작을 통해 인공지능에 미치는 영향을 확인할 수 있는 기능을 갖추고 있다. 향후 네트워크 통하여 언어의 제약이 없는 인공지능 교육 서비스 개발이 가능할 것으로 예상한다.

• 전자통신동향분석
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• 제35권7호
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• pp.23-35
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• 2020

In this paper, we introduce ETRI AI Strategy #3, "Leading Future Technologies of Network, Media, and Content." Its first goal is "to innovate AI service technology to overcome the current limitations of AI technologies." Artificial intelligence (AI) services, such as self-driving cars and robots, are combinations of computing, network, AI algorithms, and other technologies. To develop AI services, we need to develop different types of network, media coding, and content creation technologies. Moreover, AI technologies are adopted in ICT technologies. Self-planning and self-managing networks and automatic content creation technologies using AI are being developed. This paper introduces the two directions of ETRI's ICT technology development plan for AI: ICT for AI and ICT by AI. The area of ICT for AI has only recently begun to develop. ETRI, the ICT leader, hopes to have opportunities for leadership in the second wave of AI services.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.7-13
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• 2023

본 연구의 목적은 인공지능 서비스 영향성 평가를 위한 분석 기준에 대해 조사하는 것이다. 본 연구 결과는 다음과 같이 조사 되었다. 인공지능 평가 대상은 인공지능 서비스와 인공지능 기술인 2가지 영역으로 분류하였다. 인공지능 서비스 평가는 영향력, 지속가능성, 효율성, 효과성, 적절성 등을 도입하여 평가할 수 있다. 인공지능 서비스의 시간적 측면평가는 사전평가와 사후 평가로 나누어 정리 할 수 있다. 사전평가는 사전 서비스를 위해 개발하고 설계할 때 검토해야 하는 사항에 대해 제시하고 있다. 인공지능 서비스 영역 평가는 공공서비스와 민간서비스 및 혼합형태로 분류 될 수 있다. 인공지능 서비스 영향성 평가 분류 기준으로 수직적 또는 수평적 구조 형태로 분류가 가능하다. 인공지능 서비스 적용(활용) 기준은 규범적 측면과 규제적 측면으로 나누어 볼 수 있다. 인공지능 서비스 목적 측면에서 영향평가 또는 과정 평가로 분류될 수 있다. 인공지능 서비스 목적 측면에서 바라보면, 주제별 평가와 분야별 평가를 들 수 있다. 본 연구는 인공지능 서비스 영향성 정책 및 대응 방안 마련하는데 도움이 되며. 향후 연구는 인공지능 서비스 영향성 분석 기준을 바탕으로 구체적인 지표를 발굴하는게 필요하다.