• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권12호
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• pp.229-238
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• 2022

Due to digitization, data has become a tsunami in almost every data-driven business sector. The information wave has been greatly boosted by man-to-machine (M2M) digital data management. An explosion in the use of ICT for farm management has pushed technical solutions into rural areas and benefited farmers and customers alike. This study discusses the benefits and possible pitfalls of using information and communication technology (ICT) in conventional farming. Information technology (IT), the Internet of Things (IoT), and robotics are discussed, along with the roles of Machine learning (ML), Artificial intelligence (AI), and sensors in farming. Drones are also being studied for crop surveillance and yield optimization management. Global and state-of-the-art Internet of Things (IoT) agricultural platforms are emphasized when relevant. This article analyse the most current publications pertaining to precision agriculture using ML and AI techniques. This study further details about current and future developments in AI and identify existing and prospective research concerns in AI for agriculture based on this thorough extensive literature evaluation.

• 한국인공지능학회지
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• 제11권2호
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• pp.19-27
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• 2023

In recent times, an exponential increase in Internet traffic has been observed as a result of advancing development of the Internet of Things, mobile networks with sensors, and communication functions within various devices. Further, the COVID-19 pandemic has inevitably led to an explosion of social network traffic. Within this context, considerable attention has been drawn to research on network traffic analysis based on machine learning. In this paper, we design and develop a new machine learning framework for network traffic analysis whereby normal and abnormal traffic is distinguished from one another. To achieve this, we combine together well-known machine learning algorithms and network traffic analysis techniques. Using one of the most widely used datasets KDD CUP'99 in the Weka and Apache Spark environments, we compare and investigate results obtained from time series type analysis of various aspects including malicious codes, feature extraction, data formalization, network traffic measurement tool implementation. Experimental analysis showed that while both the logistic regression and the support vector machine algorithm were excellent for performance evaluation, among these, the logistic regression algorithm performs better. The quantitative analysis results of our proposed machine learning framework show that this approach is reliable and practical, and the performance of the proposed system and another paper is compared and analyzed. In addition, we determined that the framework developed in the Apache Spark environment exhibits a much faster processing speed in the Spark environment than in Weka as there are more datasets used to create and classify machine learning models.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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• pp.400-404
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• 2004

There are many methods to find solutions for Integer Programming problems (IPs) such as the Branch-Bound philosophy or the Cutting Plane algorithm. However, most of them have a problem that is the explosion of sets in the computing process. In addition, GA is known as a heuristic search algorithm for solutions of optimization problems. It is started from a random initial guess solution and attempting to find one that is the best under some criteria and conditions. The paper will study an artificial intelligent method to solve IPs by using Genetic Algorithms (GAs). The original solution of this was presented in the papers of Fabricio Olivetti de Francaand and Kimmo Nieminen [2003]. However, both have several limitations which causes could be operations in GAs. The paper proposes a method to upgrade these operations and computational results are also shown to support these upgrades.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.21-29
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• 2020

최근 디지털 사회의 도래로 다양한 데이터가 폭발적으로 증가하고, 그중 문헌 내 주제어를 도출하는 토픽 모델링에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문의 연구목표는 토픽 모델링 방법 중 하나인 DTM(Dynamic Topic Model) 모델을 적용해 D.N.A.(Data, Network, A.I) 분야에 대한 연구동향을 탐색하는데 있다. 실험 데이터는 최근 6년간(2015~2020) ICT(Information and Communication Technology) 분야 중 기술대분류가 SW·AI에 해당하는 연구과제 1,519개 사업에 대해 DTM 모델을 적용하였다. 실험결과로, D.N.A. 분야의 기술 키워드 Big data, Cloud, Artificial Intelligence와 확장된 의미의 기술 키워드 Unstructured, Edge Computing, Learning, Recognition 등이 매년 연구에 표출되었으며, 해당 키워드 들이 특정 연구과제에 종속되지 않고 다른 연구과제에서도 포괄적으로 연구되고 있음을 확인하였다. 끝으로 본 논문의 연구결과는 향후 D.N.A. 분야에 대한 정책기획·과제기획 등 연구개발 기획 과정과 기업의 기술 확보전략·마케팅 전략 등 다양한 곳에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 의학교육논단
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• 제18권2호
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• pp.51-57
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• 2016

This literature review explores artificial intelligence (AI) technology trends and IBM Watson health and medical references. This study explains how healthcare will be changed by the evolution of AI technology, and also summarizes key technologies in AI, specifically the technology of IBM Watson. We look at this issue from the perspective of 'information overload,' in that medical literature doubles every three years, with approximately 700,000 new scientific articles being published every year, in addition to the explosion of patient data. Estimates are also forecasting a shortage of oncologists, with the demand expected to grow by 42%. Due to this projected shortage, physicians won't likely be able to explore the best treatment options for patients in clinical trials. This issue can be addressed by the AI Watson motivation to solve healthcare industry issues. In addition, the Watson Oncology solution is reviewed from the end user interface point of view. This study also investigates global company platform business to explain how AI and machine learning technology are expanding in the market with use cases. It emphasizes ecosystem partner business models that can support startup and venture businesses including healthcare models. Finally, we identify a need for healthcare company partnerships to be reviewed from the aspect of solution transformation. AI and Watson will change a lot in the healthcare business. This study addresses what we need to prepare for AI, Cognitive Era those are understanding of AI innovation, Cloud Platform business, the importance of data sets, and needs for further enhancement in our knowledge base.

• 한국지구과학회지
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• 제43권1호
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• pp.224-235
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• 2022

본 연구는 지난 12년간의 우주위험 관련 언론기사의 토픽모델링 분석을 통해 우주위험별 언론 보도 현황을 알아보기 위한 목적으로 수행되었다. 빅카인즈(BIGKinds)의 뉴스 플랫폼에서 2010년부터 2021년까지의 태양폭풍, 인공우주물체, 자연우주물체에 대한 우주위험 기사를 각각 1200여건 이상 수집하였으며, 키워드 분석, 잠재적 디리클레 할당모형(LDA) 분석을 수행하였다. 그 결과 태양폭풍 관련 기사는 3개의 토픽인 태양폭발이 인공위성에 미치는 영향, 우주전파센터를 중심으로 태양폭발이 우리나라 전파 통신에 미치는 영향, 항공종사자와 우주방사선의 관계로 요약되었다. 인공우주물체 관련 기사의 경우 3개의 토픽으로 인공위성과 우주정거장이 우주쓰레기로부터 위협을 받거나 그 자체가 우주쓰레기가 될 수 있다는 토픽, 영화를 통한 우주쓰레기와 인류의 관계에 대한 토픽, 우주쓰레기 추적·감시 및 처리를 위한 우주강국들의 노력이라는 토픽으로 요약되었다. 자연우주물체 관련 기사는 2개의 토픽으로 국제 우주기관의 근지구소행성에 대한 추적·감시와 충돌 대책과 소행성과 혜성 충돌을 중심으로 공룡과 포유류의 진화 및 멸종 원인으로 요약되었다. 이로부터 2010년부터 현재까지 국내 언론은 우주위험을 사회, 문화 등 다양한 영역에서 총 8개의 주제로 대중들에게 그 위험성과 경각심을 전하는 역할을 하고 있음을 확인하였으며, 이러한 결과를 기반으로 우주위험에 대한 교육방법과 교육정책의 필요성을 제언하였다.

• 한국결정성장학회지
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• 제19권1호
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• pp.48-53
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• 2009

점토와 석분오니로 비중이 1 이하인 인공경량골재를 제조할 때 발포제와 융제의 종류 및 소성온도가 미세구조, 부피 비중 흐리고 흡수율에 미치는 영향을 분석하였다. 한 종류의 기포 발포제를 첨가한 경우 부피 비중 $0.5{\sim}1.0$, 흡수율 $41{\sim}110%$ 범위의 다공성 인공경량골재 제조가 가능하였으나 골재 외형이 거칠고 미세구조가 불균일하였다. 융제 된 발포제가 각각 한 종류씩만 첨가된 골재는 소성 중 시편이 폭발하여 표피층(shell)의 일부가 소실되었다. 발포제로서 진공오일외에 ${Fe_2}{O_3}$와 탄소를 복합 첨가할 경우 black core와 shell 구조가 잘 형성되어 균일한 미세구조론 나타내었다. 융제된 발포제가 복합적으로 첨가된 $1200^{\circ}C$ 소성체의 경우, 점토 및 석분오니로만 제조된 시편에 비해 부피비중이 67% 줄고 흡수율은 48배 증가하여 우수한 발포특성을 좌였다. 본 연구에서 제조된 복합 첨가 계열 시편은 부피비중 $0.5{\sim}1.0$, 흡수율 $50{\sim}125%$의 다양한 물성을 나타냈으며, 따라서 각종 분야에 적용할 수 있을 것으로 생각된다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제13권3호
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• pp.286-294
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• 2010

한국지질자원연구원은 광역 지진관측망 이외에도 7 개소의 지진-음파(인프라사운드) 관측소를 설치하여 운영하고 있다. 이들 배열식 지진-음파 관측소는 지진파 이외에도 원거리 음원에서 발생하는 인프라사운드 신호를 관측할 수 있다. 인프라사운드란 대기권을 전파하는 20 Hz 이하 저주파수 음파로 정의되며, 에너지 감쇠가 적어 장거리를 전파하기 때문에 원거리에서 관측이 가능하다. 국내 인프라사운드 관측기술은 우선적으로 자연지진과 인공지진(지표발파)을 식별하기 위해 도입되었다. 지난 10여 년간 국내 인프라사운드 관측소를 운영한 결과 지진원 식별이외에도 다양한 지구물리학적 자연현상과 북한의 핵실험 등 인위적 폭발현상에서 발생한 인프라사운드를 관측할 수 있었다. 본 연구에서는 국내 인프라사운드 관측소를 통해 한반도 및 주변지역에서 발생한 주요 인프라사운드 음원에 대한 관측사례와 연구결과를 소개하고자 한다. 결론적으로, 인프라사운드 관측기술은 기존 대기에 국한된 관측영역을 넓혀 지구내부-지표면-대기권에서 발생하는 다양한 자연 혹은 인위적 현상을 관측하고 분석할 수 있는 새로운 지구관측기술의 하나로 자리 잡고 있다. 향후 지진파와 인프라사운드를 융합한 탐지, 분석기술 개발은 자연현상에 대한 지구물리학적 이해를 넓히고 인위적 폭발현상에 대한 원거리 정밀탐지기술로 응용이 가능하리라 판단된다.

• 철학연구
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• 제147권
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• pp.117-146
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• 2018

이 논문은 인공지능시대에도 종교는 가능한가, 오직 인간만이 종교신앙의 주체일 수 있는가, 인간의 마음을 탑재한 초지능기계들도 신앙의 주체일 수 있는가를 다룬다. 초지능기계들이 인간과 동일한 조건에서 신앙의 주체가 되려면, 인간의 고유한 특성인 감정, 의지, 자의식 등을 가질 수 있어야 한다. '특이점' 이후의 초지능기계들은 종교신앙의 주체를 넘어서서, 신과 같은 존재로서 인간과 자연과 세계를 지배하게 될 것이다. 이는 모라벡, 커즈와일, 하라리의 공통된 견해이다. 칸트가 구상한 '순수이성의 이념'과 '실천이성의 요청'으로서 신 개념은 제시 베링이 앞서 말한 것처럼 '간극의 신'처럼 보일 수 있다. 종교적 신앙 주체는 항상 도덕적인 선을 행하려고 부단하게 노력해야 하지만, 그런 노력 자체만으로는 완전선(完全善)에 도달할 수 없기 때문에 영혼불멸성을 요청하였다. 그러나 특이점을 넘어서 출현한 초지능기계가 지능폭발로 신적 지위를 가질 수 있다면, 인공지능로봇은 칸트적인 의미에서 종교적 수행을 불필요하게 여길 것이다. 에른스트 블로흐의 경우에는 초지능기계가 신적 존재라고 하더라도, 그것이 악신인가 선신인가를 비판적으로 물어야 한다. 칸트의 매트릭스에서는 선신일 수 있는 초지능기계가 블로흐의 매트릭스에서는 악신으로 추락할 수도 있다. 따라서 초지능기계-신이 우리를 유일한 종교신앙의 완성으로 이끌어 가는지, 인류와 지구촌의 몰락으로 내몰아갈 것인지를 부단하게 비판적으로 성찰해야 한다.

• 정보화정책
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• 제23권2호
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• pp.3-18
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• 2016

지능사회의 등장은 급격한 패러다임 변화를 몰고올 것으로 예상된다. 역사상 처음으로 사물이 지능을 갖게 되고, 그 결과 사회의 모든 영역에서 예상치 못한 변화가 초래될 것으로 보인다. 이 글은 지능사회의 변화 방향을 전망하기 위해 우선 세계관의 변화 이슈를 분석하였다. 인간과 자연을 두 축으로 하는 이원적 세계관과 인간-기계-자연으로 이루어진 삼원적 세계관을 비교한 후 '기술이 매개하는 이원적 세계관'을 지능사회의 세계관으로 제안하였다. 이 세계관에 기초하여 지능사회의 패러다임 변화방향을 네 가지로 요약하여 전망하였다. 1. 지능의 외부화, 2. 생산성 폭발, 3. 플랫폼 사회, 4. 자기조직화 사회가 그것이다. 지능기술의 발전으로 인간은 지능증강, 생산능력 제고, 자기조직화 효과 등 다양한 이점을 누리겠지만, 다른 한편으로 기술에 대한 통제력이 약화되어 시스템 실패 가능성도 높아진다. 결론적으로 지능사회의 변화는 가치중립적이기 때문에 인간의 선택과 노력에 따라 유토피아가 될 수도 있고 디스토피아가 될 수도 있다.