• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.41-44
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• 2021

In this paper, we propose a monitoring system that can monitor gas leakage concentrations in real time and forecast the amount of gas leaked after one minute. When gas leaks happen, they typically lead to accidents such as poisoning, explosion, and fire, so a monitoring system is needed to reduce such occurrences. Previous research has mainly been focused on analyzing explosion characteristics based on gas types, or on warning systems that sound an alarm when a gas leak occurs in industrial areas. However, there are no studies on creating systems that utilize specific gas explosion characteristic analysis or empirical urban gas data. This research establishes a deep learning model that predicts the gas explosion risk level over time, based on the gas data collected in real time. In order to determine the relative risk level of a gas leak, the gas risk level was divided into five levels based on the lower explosion limit. The monitoring platform displays the current risk level, the predicted risk level, and the amount of gas leaked. It is expected that the development of this system will become a starting point for a monitoring system that can be deployed in urban areas.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.287-293
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• 2024

본 연구는 인공지능을 활용한 수업이 항공전문학교 학생의 인지적으로 미치는 영향을 검증하였다. 먼저 프레젠테이션을 활용한 수업에서 전통적인 멀티미디어 자료 기반의 수업과 Speech-to-text(STT)기반의 인공지능 자료로 구성된 수업을 개발하였다. A 항공 전문 교육기관의 학생 133명이 두 가지 유형의 수업에 참여하였다. 수업 전후에 학생들의 인지 부하와 Mind Wandering을 측정하였고, 성취도평가를 실시하였다. 검사의 분석 결과, 외재적 인지 부하는 감소하였고 콘텐츠 집중도가 높아졌으며 성취도가 향상됨을 확인하였다. 향후 기술을 지도하는 학교에서 인공지능 기반의 STT수업이 많이 활용되기를 기대한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권8호
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• pp.359-368
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• 2017

최근 지속적으로 논의하고 있는 '지능정보사회'란? 지능정보기술을 기반으로 사회 전 영역에서 인간능력의 한계를 뛰어넘는 자동화가 보편화된 미래사회상을 의미한다. 특히, 인간의 개입을 최소화하고, 데이터(또는 빅데이터) 기반 완전 자동화로의 진화를 지속적으로 추구하는 개념이다. 예를 들어, 자율형자동화는 인공지능을 핵심요소로 무인자동차를 지속적으로 지향하고 있다. 그러나 지금까지의 지능정보 연구는 지능화 자체를 중심으로 지능화 논리를 고도화하여, 인간의 뇌와 지능을 대체하고자 하는 노력을 기울여 왔다. 또한, 다른 한편으로 인간의 노동력을 대체하기 위해서 노동자의 작업 원리를 분석하여 최적화된 단순논리를 개발하여 노동자를 로봇으로 대체하려는 노력을 지속해왔다. 본 연구는 지능정보기술 연구 전략 및 교육서비스에 관한 접근전략, 교육방법, 세부정책 로드맵 등을 제안하여, 지능정보 교육 정책 및 지능정보기술 연구 전략을 시행하는데 중요한 기준과 방향을 제시하고자 한다. 특히, 교육방법으로 기초지능교육, 지능콘텐츠교육, 지능응용교육 등의 지능정보교육의 단계적 접근 방안을 제시한다. 또한, 지능화 및 자동화가 중심이 되는 4차 산업혁명 성패를 가를 수 있는 중요한 요소로서 지능정보기술, 지능교육콘텐츠, 지능형 교육시스템 개선을 위한 교육정책 방안을 제안한다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.179-192
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• 2014

최근 IT 환경의 변화에 따라 웹 서비스를 기반으로 대규모 사용자 대상의 상호 참여적인 MOOC(Massive Open Online Courses)과 같은 온라인 교육 환경이 부상하고 있다. 그러나 온라인 교육 시스템은 원거리로 학습이 이루어짐에 따라 학습자의 자발적 동기를 꾸준히 유지하기 어려우며, 또한 학습자 간에 지식을 공유하고 공유한 지식을 활용하는 기능이 부족하다. 이러한 문제를 극복하기 위해 구성주의적 학습이론과 집단지성에 기반하여 학습자가 보유한 학습자료를 공유하고 개인화된 학습자료 추천을 받을 수 있는 학습자료 북마킹 서비스인 WeStudy를 구현하였다. 위키피디아(Wikipedia), 슬라이드쉐어 (SlideShare), 비디오렉쳐스 (VideoLectures) 등 현존하는 집단지성 기반 서비스들의 주요 기능으로부터 필요한 집단지성 기능들을 검토하였으며, 본 서비스의 주요 기능으로 1) 리스트 및 그래프 형태의 학습자료 리스트 시각화, 2) 개인화된 학습자료 추천, 3) 보다 상세한 학습자료 추천을 위한 관심 학습자 지정 등을 도출하여 시스템을 설계하였다. 이후, 웹 기반으로 구현된 세 가지 주요기능 별로 개량된 휴리스틱 사용성 평가 방법을 통해 개발된 시스템의 사용성 평가를 실시하였다. 10명의 HCI 분야 전공자 및 현업 종사자를 대상으로 정량적 및 정성적인 평가 결과, 세 가지의 주요 기능에서 전반적으로 사용성이 우수한 것으로 판정되었다. 주요 기능 별 정성적인 평가에서 도출된 여러 마이너 이슈들을 반영할 필요가 있으며, 향후 대규모 사용자를 대상으로 본 서비스를 보급하고 이용할 수 있도록 제공하여 자발적인 지식 공유 환경을 조성할 수 있을 것으로 전망된다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.87-95
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• 2018

최근 인공지능(Artificial Intelligence; A.I.)의 기술 발전과 함께 이에 대한 관심이 증가하고 있으며 관련 시장도 비약적으로 확대되고 있다. 아직은 초기단계이지만 2000년 이후 현재까지 계속 확장되고 있는 인공지능 기술 분야의 연구방향과 투자 분야에 대한 불확실성을 줄이는 것이 중요한 시점이다. 이러한 기술 변화와 시대적 요구에 따라서 본 연구는 빅데이터(Big Data) 분석방법 중 텍스트 마이닝(Text Mining)과 토픽모델링(Topic Modeling)을 활용하여 기술동향을 살펴보고, 핵심기술과 성장 가능성이 있는 연구의 향후 방향성을 제시하였다. 본 연구의 결과로부터 인공지능의 기술동향에 대한 이해를 바탕으로 향후 연구 방향에 대한 새로운 시사점을 도출할 수 있으리라 기대한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권12호
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• pp.4308-4325
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• 2021

The importance and necessity of artificial intelligence, particularly machine learning, has recently been emphasized. In fact, artificial intelligence, such as intelligent surveillance cameras and other security systems, is used to solve various problems or provide convenience, providing solutions to problems that humans traditionally had to manually deal with one at a time. Among them, information security is one of the domains where the use of artificial intelligence is especially needed because the frequency of occurrence and processing capacity of dangerous codes exceeds the capabilities of humans. Therefore, this study intends to examine the definition of artificial intelligence and machine learning, its execution method, process, learning algorithm, and cases of utilization in various domains, particularly the cases and contents of artificial intelligence technology used in the field of information security. Based on this, this study proposes a method to apply machine learning technology to the method of classifying and detecting malware that has rapidly increased in recent years. The proposed methodology converts software programs containing malicious codes into images and creates training data suitable for machine learning by preparing data and augmenting the dataset. The model trained using the images created in this manner is expected to be effective in classifying and detecting malware.

• 공학교육연구
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• 제25권3호
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• pp.35-44
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• 2022

Artificial intelligence is a core technology in the era of digital transformation, and as the technology level is advanced and used in various industries, its influence is growing in various fields, including social, ethical and legal issues. Therefore, it is time to raise social awareness on ethics of artificial intelligence as a prevention measure as well as improvement of laws and institutional systems related to artificial intelligence development. In this study, we analyzed unstructured data, typically text, such as online news articles and comments to confirm the degree of social awareness on ethics of artificial intelligence development. The analysis showed that the public intended to concentrate on specific issues such as "Human," "Robot," and "President" in 2018 to 2019, while the public has been interested in the use of personal information and gender conflics in 2020 to 2021.

• 산업과 과학
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• 1권1호
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• pp.28-34
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• 2022

소프트웨어 품질평가에 대해서는 많은 연구가 진행되어왔다. 최근에 인공지능 관련 소프트웨어들이 많이 개발되어지면서 기존 소프트웨어에 인공지능 기능을 평가하기 위한 방안에 대한 연구가 진행되어지고 있다. 소프트웨어 평가는 기능적합성(Functional suitability), 신뢰성(Reliability), 사용성(Usability), 유지보수성(Maintainability), 효율성(Performance efficiency), 이식성(Portability), 상호운영성(Compatibility), 보안성(Security)이란 8가지 품질 특성을 기반으로 평가 되어왔으나 인공지능 기능을 가지고 있는 소프트웨어의 경우는 8가지 품질 특성뿐만 아니라 인공지능 부분의 기능에 대해서 평가를 통해서 확인해야 하는 부분에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 이 부분에서 평가 방안에 대한 내용을 소개하려 한다. 기존에 소프트웨어 품질 평가 방안과 인공지능 부분에서 고려해야 하는 부분에 대한 제시를 통해서 인공지능 소프트웨어의 품질 평가 방안을 제시하려 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권9호
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• pp.2334-2347
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• 2023

Metaverse services generate text data, data of ubiquitous computing, in real-time to analyze user emotions. Analysis of user emotions is an important task in metaverse services. This study aims to classify user sentiments using deep learning and pre-trained language models based on the transformer structure. Previous studies collected data from a single platform, whereas the current study incorporated the review data as "Metaverse" keyword from the YouTube and Google Play Store platforms for general utilization. As a result, the Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) and Robustly optimized BERT approach (RoBERTa) models using the soft voting mechanism achieved a highest accuracy of 88.57%. In addition, the area under the curve (AUC) score of the ensemble model comprising RoBERTa, BERT, and A Lite BERT (ALBERT) was 0.9458. The results demonstrate that the ensemble combined with the RoBERTa model exhibits good performance. Therefore, the RoBERTa model can be applied on platforms that provide metaverse services. The findings contribute to the advancement of natural language processing techniques in metaverse services, which are increasingly important in digital platforms and virtual environments. Overall, this study provides empirical evidence that sentiment analysis using deep learning and pre-trained language models is a promising approach to improving user experiences in metaverse services.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.109-118
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• 2022

본 연구의 목적은 뇌손상 환자의 상지 움직임 평가와 인공지능 융합연구를 체계적 문헌고찰 방법으로 분석하여 인공지능의 적용에 대한 경향을 파악하고자 한다. 연구수행은 PRISMA(Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses)가이드라인을 이용하여 수행되었다. 3개의 데이터베이스에서 검색된 380편 중 선정기준 및 배제기준에 따라 최종적으로 8편의 논문을 선정하였다. 상지 움직임 평가는 동작 수행 능력 평가와 FMA, ARAT가 사용되었다. 정량화를 위해 다양한 도구를 사용하여 데이터를 추출하였고, 인공지능을 이용해 상지 움직임 분류, 회복예후 예측, 평가도구 점수를 예측하였다. 본 연구는 인공지능을 이용해 상지 움직임 평가를 객관적으로 나타낸 연구들을 체계적으로 고찰하여 인공지능이 적용되고 있는 방향성을 파악했다는 점에서 의의가 있다. 이를 토대로 상지 움직임 평가에서 인공지능 기술을 도입하여 중재 효과와 환자의 회복을 객관적으로 파악하는데 도움이 될 것으로 기대한다.