• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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• pp.446-448
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• 1994

This paper proposes some dynamic navigation strategy for a mobile robot among multiple moving obstacles. The control force of the robot which consists of repulsive and attractive force is based on the artificial potential field. The artificial potential fields is derived with position or(and) velocities of the objects. The simulation results shows the properties of the proposed strategies.

• 항공우주의학회지
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• 제29권2호
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• pp.59-66
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• 2019

Artificial Intelligence (AI) born in 1956 is a general term that implies the use of a computer to make intelligent machines with minimal human intervention. AI is a topic dominating diverse discussions on the future of professional employment, change in the social standard and economic performance. In this paper, I describe fundamental concepts underlying AI and their significance to various fields including aviation and medicine. I highlight issues involved and describe the potential impacts and challenges to the industrial fields. While many benefits are expected in human life with AI integration, problems are needed to be identified and discussed with respect to ethical issues and the future roles of professionals and specialists for their wider application of AI.

• 공업화학
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• 제34권4호
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• pp.347-356
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• 2023

액정 엘라스토머 섬유는 1차원 형태로서 소프트 로봇, 생체모방 구동기 등의 다양한 분야에서 광범위하게 응용되고 있다. 액정 엘라스토머는 액체의 유동성과 고체의 질서도 그리고 고무의 탄성을 포함하며 이를 바탕으로 한 자극-응답성을 가지고 있다. 특히, 형상가변 측면에서 열, 빛, 전기장, 자기장 등의 다양한 자극에 대한 응답성을 프로그래밍하여 사용하면 높은 자유도와 더불어 물건 들어올리기, 꼬임, 회전 등 다양한 움직임을 구현할 수 있다. 따라서, 액정 엘라스토머 섬유는 인공근육, 소프트로봇, 웨어러블 기술, 센싱 기술 등 다양한 분야로의 응용가능성을 가지고 있다. 이런 액정 엘라스토머 섬유의 연구는 기존 단순 섬유를 넘어서는 다양한 기능성을 포함할 수 있는 스마트 소재로서 도래한 4차 산업에서 다양한 분야에 활용도가 높다고 평가된다. 본 총설에서는 액정 엘라스토머 섬유의 구조 및 기본 특성에 대해 소개하고, 배향 기반 제작법과 이를 이용한 인공근육, 스마트 패브릭, 소프트 로봇 등, 다양한 응용에 대해 최신 연구 동향을 소개한다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제32권1호
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• pp.23-36
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• 2018

인공지능(Artificial Intelligence)의 잠재력에 대한 기대로 여러 분야에서 이를 활용하고자 노력하고 있으며 교육 분야에서의 적용에 대한 관심 역시 높다. 교육에 있어서 인공지능 기술에 활용되는 기계학습(machine learning)과 딥러닝(deep learning)으로 스스로 학습하는 방법에 대한 관심을 가지게 되었으며 이러한 방식이 교육에 어떻게 활용될 수 있을 지와 인공지능을 어떻게 수학교육에 적용할 수 있을지에 대한 관심이 대두되고 있다. 이에 정보통신기술의 발달에 따른 수학교육의 변화를 고찰해 봄으로써 수학교육의 변화가 인공지능과 어떠한 연과성이 있는지를 살펴보는데 의의가 있다고 할 수 있다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권2호
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• pp.47-54
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• 2023

This article reviews recent advances and perspectives in neuroscience related to consciousness, cognition, and neural networks in the brain. The neural mechanisms underlying cognitive processes, such as perception, attention, memory, and decision-making, are explored. The article also examines how these processes give rise to our experience of consciousness. The implications of these findings for our understanding of the brain and its functions are presented, as well as potential applications of this knowledge in fields such as medicine, psychology, and artificial intelligence. Additionally, the article explores the concept of a quantum viewpoint concerning consciousness, cognition, and creativity and how incorporating DNA as a key element could reconcile classical and quantum perspectives on human behaviour, consciousness, and cognition, as explained by genomic psychological theory. Furthermore, the article explains how the human brain processes external stimuli through the sensory nervous system and how it can be simulated using an artificial neural network (ANN) consisting of one input layer, multiple hidden layers, and an output layer. The law of learning is also discussed, explaining how ANNs work and how the modification of weight values affects the output and input values. The article concludes with a discussion of future research directions in this field, highlighting the potential for further discoveries and advancements in our understanding of the brain and its functions.

• Journal of Gastric Cancer
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• 제23권3호
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• pp.400-409
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• 2023

Artificial intelligence (AI) has made significant progress in recent years, and many medical fields are attempting to introduce AI technology into clinical practice. Currently, much research is being conducted to evaluate that AI can be incorporated into surgical procedures to make them safer and more efficient, subsequently to obtain better outcomes for patients. In this paper, we review basic AI research regarding surgery and discuss the potential for implementing AI technology in gastric cancer surgery. At present, research and development is focused on AI technologies that assist the surgeon's understandings and judgment during surgery, such as anatomical navigation. AI systems are also being developed to recognize in which the surgical phase is ongoing. Such a surgical phase recognition systems is considered for effective storage of surgical videos and education, in the future, for use in systems to objectively evaluate the skill of surgeons. At this time, it is not considered practical to let AI make intraoperative decisions or move forceps automatically from an ethical standpoint, too. At present, AI research on surgery has various limitations, and it is desirable to develop practical systems that will truly benefit clinical practice in the future.

• The Plant Pathology Journal
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• 제40권1호
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• pp.83-97
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• 2024

Fusarium graminearum, the causal agent of Fusarium head blight (FHB) in cereal crops, employs the production of sexual fruiting bodies (perithecia) on plant debris as a strategy for overwintering and dissemination. In an artificial condition (e.g., carrot agar medium), the F. graminearum Z3643 strain was capable of producing perithecia predominantly in the central region of the fungal culture where aerial hyphae naturally collapsed. To unravel the intricate relationship between natural aerial hyphae collapse and sexual development in this fungus, we focused on 699 genes differentially expressed during aerial hyphae collapse, with 26 selected for further analysis. Targeted gene deletion and quantitative real-time PCR analyses elucidated the functions of specific genes during natural aerial hyphae collapse and perithecium formation. Furthermore, comparative gene expression analyses between natural collapse and artificial removal conditions reveal distinct temporal profiles, with the latter inducing a more rapid and pronounced response, particularly in MAT gene expression. Notably, FGSG_09210 and FGSG_09896 play crucial roles in sexual development and aerial hyphae growth, respectively. Taken together, it is plausible that if aerial hyphae collapse occurs on plant debris, it may serve as a physical cue for inducing perithecium formation in crop fields, representing a survival strategy for F. graminearum during winter. Insights into the molecular mechanisms underlying aerial hyphae collapse provides offer potential strategies for disease control against FHB caused by F. graminearum.

• 전자통신동향분석
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• 제34권4호
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• pp.76-88
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• 2019

With advances in olfactory sensor technologies, the number of reports on various intelligent applications using multiple sensors (sensor arrays) are continuously increasing for fields such as medicine, environment, security, etc. For intelligent and point-of-care applications, it is not only important for the sensor technology to perform chemical or physical measurements rapidly and accurately, but it is also important for artificial intelligence technology to recognize and quantify specific chemicals or diagnose diseases such as lung cancer and diabetes. In particular, great advances in pattern recognition technologies, including deep learning algorithms, as well as sensor array technologies, are expected to enhance the potential of various types of olfactory intelligence applications, including early cancer diagnosis, drug seeking, military operations, and air pollution monitoring.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권2호
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• pp.71-84
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• 2021

빅데이터 및 인공지능 기술은 4차 산업혁명에 핵심적인 기술이나, 국내 중소·중견 기업의 빅데이터 분석 활용과 복합 인공지능 분야의 기술경쟁력 확보가 미흡한 상황이다. 따라서 빅데이터 및 인공지능 분야의 기술사업화를 통해 산업군 전반의 경쟁력을 강화하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 기술 포트폴리오 분석을 통해 공공연구성과 실용화 우선순위를 평가하고자 한다. 우선 공공연구성과 정보에 대해 앙상블 기법을 적용한 딥러닝 모델을 사용하여 과제의 6T 분류 결측값을 개선하였다. 이후 6T 분야별 빅데이터 및 인공지능융합 분야를 대상으로 토픽 모델링을 진행하여 10개의 세부기술분야를 도출하였다. 세부기술분야별 기술사업화 가능성을 판단하기 위해 기술활동성과 기술효율성을 새롭게 정의하고 측정하였다. 두 축을 기반으로 포트폴리오를 4가지의 유형으로 구분하여 기술사업화 최우선 고려 대상, 장기 투자가 필요한 기술분야 등을 제안하였다. '영상 및 이미지 기반의 진단 기술'은 기술활동성 및 기술효율성이 높아 시장의 수요와 사업화 역량 모두 이상적인 수준으로 나타났다. 이처럼 체계적인 산업·기술시장 분석을 통해 공공연구성과 창출 기술의 활용을 활성화할 수 있으며 중소·중견으로의 효율적인 기술 이전 및 사업화 추진이 가능하다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권7호
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• pp.285-292
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• 2019

PC, SNS, IoT의 대중화로 수많은 데이터가 생성되고 그 양은 기하급수적으로 증가하고 있다. 거대한 양의 데이터를 활용하는 방법으로 인공신경망 학습은 최근 많은 분야에서 주목받는 주제이다. 인공신경망 학습은 음성인식, 이미지 인식에서 엄청난 잠재력을 보였으며 더 나아가 의료진단, 인공지능 게임 및 얼굴인식 등 다양하고 복잡한 곳에 광범위하게 적용된다. 인공신경망의 결과는 실제 인간을 능가할 정도로 정확성을 보이고 있다. 이러한 많은 이점에도 불구하고 인공신경망 학습에는 여전히 프라이버시 문제가 존재한다. 인공신경망 학습을 위한 학습 데이터에는 개인의 민감한 정보를 포함한 다양한 정보가 포함되어 악의적인 공격자로 인해 프라이버시가 노출될 수 있다. 공격자가 학습하는 도중 개입하여 학습이 저하되거나 학습이 완료된 모델을 공격할 때 발생하는 프라이버시 위험이 있다. 본 논문에서는 최근 제안된 신경망 모델의 공격 기법과 그에 따른 프라이버시 보호 방법을 분석한다.