• 한국암반공학회:학술대회논문집
• /
• 한국암반공학회 2008년도 국제학술회의
• /
• pp.43-51
• /
• 2008

Currently an increasing number of urban tunnels with small overburden are excavated according to the principle of the New Austrian Tunneling Method (NATM). For rational management of tunnels from planning to construction and maintenance stages, prediction, control and monitoring of displacements of and around the tunnel have to be performed with high accuracy. Computational method tools, such as finite element method, have been and are indispensable tool for tunnel engineers for many years. It is, however, a commonly acknowledged fact that determination of input parameters, especially material properties exhibiting nonlinear stress-strain relationship, is not an easy task even for an experienced engineer. Use and application of the acquired tunnel information is important for prediction accuracy and improvement of tunnel behavior on construction. Artificial Neural Network (ANN) model is a form of artificial intelligence that attempts to mimic behavior of human brain and nervous system. The main objective of this paper is to perform the deformation analysis in NATM tunnel by means of numerical simulation and artificial neural network (ANN) with field database. Developed ANN model can achieve a high level of prediction accuracy.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.219-228
• /
• 2022

인간 활동 영역의 광범위한 변환 및 디지털화 조건에서 오늘날 가장 시급하고 까다로운 문제 중 하나는 정보 보안과 데이터 무결성 보장입니다. 정보 보안 분야의 주요 연구 개발은 효율성과 합리화를 향상시키는 데 있습니다. 정보 단지의 데이터 전송 및 운영의 주요 수단 중 하나는 광섬유 시스템입니다. 현재까지 이러한 통신 방식을 통해 불법적인 침입 및 정보 도용 사건이 발생하고 있습니다. 따라서, 오늘날 광섬유 데이터 전송 시스템에서 불충분한 정보 보안과 관련된 문제가 있습니다. 시스템의 불법 간섭 행위에 대응하는 가장 효과적인 도구 중 하나는 인공 지능과 정보 보호의 암호 알고리즘입니다. 이 두 도구의 공생은 광섬유 데이터 전송 시스템의 정보 보안 수준을 질적으로 향상시킬 수 있습니다. 따라서 이 기사의 저자는 지능형 암호화 알고리즘의 통합을 기반으로 하는 광섬유 데이터 전송 시스템의 위반으로부터 정보를 보호하기 위한 혁신적인 시스템의 설명과 관련된 목표를 추구합니다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
• /
• pp.167-173
• /
• 2021

본 연구는 초등학생 대상의 인공지능 교육에서 다루는 알고리즘의 종류, 활용하는 도구와 데이터의 범주를 논의하는 것을 목적으로 초등예비교사 11명을 대상으로 15주 동안 데이터, 인공지능 알고리즘, 인공지능 교육 플랫폼을 교육 및 실습한 후 설문하여 초등학생 수준을 고려한 데이터와 알고리즘의 범주, 교육 도구를 제시하고 적합성을 분석하였다. 설문을 통해 교사가 수업목적에 따라 사전에 데이터를 선정 및 가공하여 교육에 사용하는 것이 가장 적합하며, 분류와 예측 알고리즘이 초등 인공지능 교육에서 다루기에 적절하다는 결론을 도출하였다. 또한, 엔트리가 인공지능 교육 도구로서 가장 적합하며 인공지능의 학습이라는 개념을 교육하기 위해 수학적 지식을 설명하는 자료가 필요함을 확인하였다. 본 연구는 초등학생의 인공지능 교육에서 다루는 알고리즘과 데이터의 범주를 구체적으로 제시하고 이와 관련된 수학교육에 대한 필요성과 적절한 교육 도구를 분석하였다는 점에서 의의가 있다.

• 시스템엔지니어링학술지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.91-97
• /
• 2021

User interface for cancer classification system is a software application with clinician's friendly tools and functions to diagnose cancer from pathology images. Pathology evolved from manual diagnosis to computer-aided diagnosis with the help of Artificial Intelligence tools and algorithms. In this paper, we explained each block of the project life cycle for the implementation of automated breast cancer classification software using AI and machine learning algorithms to classify normal and invasive breast histology images. The system was designed to help the pathologists in an automatic and efficient diagnosis of breast cancer. To design the classification model, Hematoxylin and Eosin (H&E) stained breast histology images were obtained from the ICIAR Breast Cancer challenge. These images are stain normalized to minimize the error that can occur during model training due to pathological stains. The normalized dataset was fed into the ResNet-34 for the classification of normal and invasive breast cancer images. ResNet-34 gave 94% accuracy, 93% F Score, 95% of model Recall, and 91% precision.

• Asia pacific journal of information systems
• /
• 제10권3호
• /
• pp.105-120
• /
• 2000

The objective of this paper is to show how team study can be advanced with the aid of a current computer technology, that is distributed Artificial Intelligence(DAI). Studying distributed problem solving by using groups of artificial agents, DAI can provide important ideas and techniques for the study of team behaviors like team decision making. To demonstrate the usefulness of DAI models as team research tools, a DAI model called 'Team-Soar' was built and a simulation experiment done with the model was introduced, Here, Team-Soar models a naval command and control team consisting of four members whose mission was to identify the threat level of aircraft. The simulation experiment was performed to examine the relationships of team decision scheme and member incompetence with team performance. Generally, the results of the Team-Soar simulation met expectations and confirmed previous findings in the literature. For example, the results support the existence of main and interaction effects of team decision scheme and member competence on team performance. Certain results of the Team-Soar simulation provide new insights about team decision making, which can be tested against human subjects or empirical data.

• Structural Engineering and Mechanics
• /
• 제45권5호
• /
• pp.693-702
• /
• 2013

Recently, artificial intelligence tools are most used for structural engineering and mechanics. In order to predict reserve prices and prices of awards, this study proposed a novel regression prediction model by the intelligent Kalman filtering method. An artificial intelligent multiple regression model was established using categorized data and then a prediction model using intelligent Kalman filtering. The rather precise construction bid price model was selected for the purpose of increasing the probability to win bids in the simulation example.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제24권4호
• /
• pp.179-191
• /
• 2024

With the advancement of modern technology, cyber-attacks are always rising. Specialized defense systems are needed to protect organizations against these threats. Malicious behavior in the network is discovered using security tools like intrusion detection systems (IDS), firewall, antimalware systems, security information and event management (SIEM). It aids in defending businesses from attacks. Delivering advance threat feeds for precise attack detection in intrusion detection systems is the role of cyber-threat intelligence (CTI) in the study is being presented. In this proposed work CTI feeds are utilized in the detection of assaults accurately in intrusion detection system. The ultimate objective is to identify the attacker behind the attack. Several data sets had been analyzed for attack detection. With the proposed study the ability to identify network attacks has improved by using machine learning algorithms. The proposed model provides 98% accuracy, 97% precision, and 96% recall respectively.

• 문화기술의 융합
• /
• 제10권1호
• /
• pp.121-128
• /
• 2024

최근 AI기반 온라인 번역 도구의 활용도가 높아짐에 따라 이에 대한 교육적 활용 방안 및 효과에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 초등 예비교사를 30명을 대상으로 AI기반 온라인 번역도구를 활용한 영작문 과업을 수행하고 영어 글쓰기 능력에 미치는 영향과 실제적 경험을 기반으로 AI번역도구에 대한 활용 가능성, 교육적 활용도 및 장단점 등에 대한 인식을 살펴보았다. 작문시험, 설문조사와 인터뷰를 통해 수집된 자료를 바탕으로 분석한 결과, 영어 글쓰기의 완성도 및 충실도에 있어서 유의미한 증가를 보였으며, 학습자들의 인식에서도 번역도구의 사용은 학습에 대한 즉각적인 지원과 편의성을 제공, 효과적인 도구활용을 위한 교육적 전략의 필요성에 대한 긍정적 인식도 나타났으나, 번역의 완성도나 정확성을 높이기 위한 방법, 도구 활용에 대한 과용과 의존성에 대한 우려도 제기되었다. 번역도구의 효과적 활용을 위해서 교육적 전략이나 교사의 역할의 중요한 것으로 나타났다.

• 대한의사협회지
• /
• 제61권12호
• /
• pp.765-775
• /
• 2018

With growing interest in novel digital healthcare devices, such as artificial intelligence (AI) software for medical diagnosis and prediction, and their potential impacts on healthcare, discussions have taken place regarding the regulatory approval, coverage, and clinical implementation of these devices. Despite their potential, 'digital exceptionalism' (i.e., skipping the rigorous clinical validation of such digital tools) is creating significant concerns for patients and healthcare stakeholders. This white paper presents the positions of the Korean Society of Radiology, a leader in medical imaging and digital medicine, on the clinical validation, regulatory approval, coverage decisions, and clinical implementation of novel digital healthcare devices, especially AI software for medical diagnosis and prediction, and explains the scientific principles underlying those positions. Mere regulatory approval by the Food and Drug Administration of Korea, the United States, or other countries should be distinguished from coverage decisions and widespread clinical implementation, as regulatory approval only indicates that a digital tool is allowed for use in patients, not that the device is beneficial or recommended for patient care. Coverage or widespread clinical adoption of AI software tools should require a thorough clinical validation of safety, high accuracy proven by robust external validation, documented benefits for patient outcomes, and cost-effectiveness. The Korean Society of Radiology puts patients first when considering novel digital healthcare tools, and as an impartial professional organization that follows scientific principles and evidence, strives to provide correct information to the public, make reasonable policy suggestions, and build collaborative partnerships with industry and government for the good of our patients.

• 융합보안논문지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.89-104
• /
• 2024

본 연구는 SW 엔지니어링 관련 업무에 AI(Artificial intelligence) 기술을 이용하는 사용 의도에 영향을 미치는 요인을 고찰하기 위한 실증적 연구로서, AI 증강 특성과 대화형 UI/UX의 특성 측면에서 이용에 영향을 미치는 핵심 요인을 이해하는데 연구의 목적이 있다. 이를 위해 AI 관련 기술의 이용 경험이 있는 정보통신 분야 종사자를 대상으로 설문을 진행하고 수집된 데이터를 분석하였다. 실증 분석의 연구 결과 지각된 유용성에는 전문성, 흥미성, 실재감, 심미성, 효율성, 유연성 요인들이 긍정적인 영향을 미쳤고, 지각된 사용 용이성에는 전문성, 흥미성, 실재감, 심미성, 유연성 요인들은 긍정적인 영향을 미쳤다. 다양성은 지각된 사용 용이성과 지각된 유용성 모두에 영향을 미치지 않았다. 지각된 사용 용이성은 몰입감에 유의미한 영향을 주어 사용 의도에 긍정적인 영향을 주었다. 이 같은 연구 결과는 애플리케이션의 설계, 개발, 테스트 및 프로세스 자동화등과 같은 SW 엔지니어링 관련 업무에서 AI 기술을 적용한 도구의 사용에 영향을 주는 요인에 대한 학술적 이해와 함께 AI 증강 개발 서비스를 제공하는 도구의 제작자가 사용자 유입 전략을 수립할 수 있도록 실무적인 방향을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.