• 산업융합연구
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• 제22권1호
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• pp.177-183
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• 2024

본 연구는 데이터의 품질이 인공지능(AI) 성능에 미치는 영향을 검토한다. 이를 위해, 데이터 특성변수(Feature)의 유사도와 클래스(Class) 구성의 불균형을 고려한 모의실험(Simulation)을 통해 라벨링 오류 수준이 인공지능의 성능에 미치는 영향을 비교 분석하였다. 그 결과, 특성변수 간 유사성이 높은 데이터에서는 특성 변수 간 유사성이 낮은 데이터에 비해 라벨링 정확도에 더 민감하게 반응하였으며, 클래스 불균형이 증가함에 따라 인공지능 정확도가 급격히 감소되는 경향을 관찰하였다. 이는 인공지능 학습데이터의 품질평가 기준 및 관련 연구를 위한 기초자료가 될 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권7호
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• pp.73-84
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• 2020

지능정보기술로 인해 나타날 경제·사회의 혁신적 변화에 대응하기 위해 전 세계가 범국가적으로 다양한 노력을 기울이고 있다. 이에 본 연구는 지능정보사회에서 국가 공무원에게 요구되는 지능정보화 역량을 정의하고, 지능정보화 역량을 구성하는 요소들을 파악하여 역량군과 그에 따른 세부역량을 도출하고자 하였다. 이를 위해 우선 블룸의 디지털 텍사노미에 관한 선행연구, 정보화 역량 및 국가 ICT 관련 정책에 대한 문헌분석을 실시하였고, 블룸의 디지털 텍사노미 관점을 본 연구에 맞게 수정·보완하여 이를 기준으로 지능정보사회에서 국가 공무원에게 요구되는 지능정보화 역량을 정의하고, 잠정적 역량 구성요소를 도출하였다. 그리고 5명의 교육(공)학 및 정보화 전문가, 정보화 업무 담당 공무원을 대상으로 전문가 검토를 실시하였고 그 결과, 7개 역량군에서 22가지 역량이 도출되었다. 본 연구를 통해 도출된 지능정보화 역량은 국가 지능정보화 인적역량개발을 강화하고 활성화하기 위한 기초자료로 유용하게 사용될 것으로 기대한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1997년도 추계학술대회발표논문집; 홍익대학교, 서울; 1 Nov. 1997
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• pp.109-112
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• 1997

In this study, we attempt to improve analytical methods in auditing by applying Artificial Intelligence(AI) methods including Artificial Neural Networks(ANN) and Case-Based Reasoning(CBR), and to perform pattern recognition of the investigation signals generated by analytical procedures. Five years of audited financial data from a large-sized firm were used to calculate four commonly applied financial ratios. This exploratory study shows that the use of AI methods to analyze patterns of related fluctuations across numerous financial ratios provides improved performance in recognizing material misstatements within the financial accounts.

• 한국도서관정보학회지
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• 제21권
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• pp.57-86
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• 1994

The purpose of the study is to understand the research trends in the hypertext information retrieval. Around 30 related papers were investigated, from which three distinctive streams of research trends are grasped: 1) a trend of incorporating the traditional retrieval models, especially the query-based searching model into the hypermedia system. 2) a trend of a n.0, pplying the hypermedia system as an interface to the OPAC system, 3) a trend of incorporating the artificial intelligence techniques into the hypermedia techniques. The research on the hypermedia is going on, and the research directions will be increasingly intend to incorporate the traditional retrieval models and artificial intelligence techniques into the hypermedia system.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제7권2호
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• pp.27-32
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• 2018

모바일 엣지 클라우드 환경에서 중요하게 다루어야 할 사항 중 하나는 모바일 장치에 대한 모니터링이다. 모바일 장치는 장치의 특성상 불안정한 상태가 발생하여 결함이 발생할 수 있기 때문에 모바일 엣지 클라우드의 SLA (Service Level Agreement)를 만족시키기 위해서는 모바일 장치의 모니터링 기법을 통해 결함을 측정하여 이에 대한 조치를 수행하여야 한다. 이 논문에서는 모바일 엣지 클라우드 환경에서 인공지능 기반 모바일 장치 모니터링 기법을 제안한다. 제안하는 모니터링 기법은 모바일 장치에 대한 이전 모니터링 정보와 현재 모니터링 정보를 기반으로 모바일 장치의 결함 발생을 측정할 수 있도록 설계 되었다. 이를 위해 인공지능 기법 중 하나인 은닉 마르코프 체인 모델을 모바일 장치에 대한 모니터링 기법에 적용하였다. 실험 평가를 통해 제안하는 모니터링 기법에 대한 검증을 수행하였다. 제안하는 기법은 모바일 장치뿐만 아니라 일반적인 클라우드 환경에서의 가상 머신을 모니터링 하는 방법으로도 활용할 수 있도록 설계되었다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권2호
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• pp.99-108
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• 2021

최근, 예상치 못하고 지능적인 보다 고도화된 사이버 의료 위협 공격이 증가하고 있는 추세이다. 하지만 다양한 패턴의 사이버 의료 위협 공격 대응에 있어, 물리적인 차단과 의료기기 교체와 같은 규칙 기반 보안방법론은 인력 부족, 고가의 비용 부담 등의 한계를 지닌다. 이를 해결하기 위한 방안으로 최근 의료계에서도 인공지능 기술에 주목하고 있다. 인공지능 기술은 기존의 규칙 기반의 보안 프로그램과는 달리 과거의 이상행태를 스스로 학습하여 보안 위협 감지 및 예측을 가능케 하는 기술이다. 본 연구에서는 의료기관 통합의료정보시스템 내 의료정보 데이터를 수집 및 학습하여 AI 기반 네트워킹 행동 적응형 정보 플랫폼 개발 연구 방법론에 대한 소개를 포함한다. 이를 통해 규칙 기반의 보안 프로그램의 기술적 제반사항 소개와 제약 사항 대비 의료정보분야에서의 인공지능 기술을 활성화하기 위한 전략에 대해 논의한다.

• Clinical Endoscopy
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• 제55권1호
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• pp.113-121
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• 2022

Background/Aims: We have been developing artificial intelligence based polyp histology prediction (AIPHP) method to classify Narrow Band Imaging (NBI) magnifying colonoscopy images to predict the hyperplastic or neoplastic histology of polyps. Our aim was to analyze the accuracy of AIPHP and narrow-band imaging international colorectal endoscopic (NICE) classification based histology predictions and also to compare the results of the two methods. Methods: We studied 373 colorectal polyp samples taken by polypectomy from 279 patients. The documented NBI still images were analyzed by the AIPHP method and by the NICE classification parallel. The AIPHP software was created by machine learning method. The software measures five geometrical and color features on the endoscopic image. Results: The accuracy of AIPHP was 86.6% (323/373) in total of polyps. We compared the AIPHP accuracy results for diminutive and non-diminutive polyps (82.1% vs. 92.2%; p=0.0032). The accuracy of the hyperplastic histology prediction was significantly better by NICE compared to AIPHP method both in the diminutive polyps (n=207) (95.2% vs. 82.1%) (p<0.001) and also in all evaluated polyps (n=373) (97.1% vs. 86.6%) (p<0.001) Conclusions: Our artificial intelligence based polyp histology prediction software could predict histology with high accuracy only in the large size polyp subgroup.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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• pp.89-96
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• 2001

Agent-mediated electronic markets have been a grow-ing area of agent research and developmen tin recent year. There exist a lot of e-commerce sites on the In-ternet(e.g. Priceline, com, Amazon, com etc). These e-commerce site have proposed new business models for effective and efficient commerce activity. Intelli-gent agents have been studied very widely in the field of artificial intelligence, For purpose of this paper, an agent can act autonomously and collaboratively in a network environment on behalf of its users. It is hard for people to effectively and efficiently monitor, buy, and sell at multiple e-commerce sites. If we intro-duce agent technologies into e-commerce systems, we can expect to further enhance the intelligence of their support. In this paper, we propose a new coopera-tion mechanism among seller agents based on exchang-ing their goods in our agent-mediated electronic market system. G-Commerce. On G-Commerce, seller agents and buyer agents negotiate with each other. In our model, seller agents cooperatively negotiate in order to effectively sell goods in stock. Buyer agents coopera-tively form coalitions in order to buy goods based an discount proices. Seller agent's negotiation goods. Our current experiments show that exchanging mechanism enables seller agents to effectively sell goods in stock. Also, we present the Pareto optimality of our exchang-ing mechanism.

• 디지털융복합연구
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• 제18권5호
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• pp.75-87
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• 2020

본 연구는 국내의 인공지능과 관련된 기사들을 LDA 알고리즘에 기반한 토픽모델링 기법으로 분석하여 인공지능 관련 주요 이슈들을 도출하고 세부적으로 분석함으로써 인공지능 기술이 전(全) 산업 분야와 융합을 통해 창출할 수 있는 새로운 가치를 통찰하고, 인공지능 기술을 지식 경영에 적용할 수 있는 분야를 도출하는데 유용한 정보를 생산하고자 하였다. 본 연구에서는 '인공지능'을 검색어로 하여 추출된 11개의 중앙지와 8개의 경제지, 주요 방송사의 2016년부터 2019년까지 3,889건의 기사를 대상으로 오픈 소프트웨어인 R을 활용한 토픽모델링 기법을 사용하여 토픽 별 키워드들을 추출하였다. 각 토픽의 키워드 간 연관성을 나타내는 PMI(Pointwise Mutual Information) 측도를 높이도록 relevance 파라미터 λ를 최적화하여 토픽 별 키워드를 추출하였으며, 키워드들로부터 타당한 근거를 바탕으로 토픽명을 추론하였다. 추출된 토픽들은 인공지능 기술의 응용 분야와 사회, 경제, 산업, 문화 전반에서 일어나고 있는 변화 및 정부의 지원 정책과 비전을 폭 넓게 나타냈다.

• 한국비블리아학회지
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• 제30권4호
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• pp.115-134
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• 2019

본 연구는 에니어그램을 이용하여 청소년들의 성격유형별로 맞춤도서를 선정하여 독서지도 프로그램을 실시하였을 때, 정서지능 및 진로성숙도에 긍정적인 영향을 미치는가를 사전-사후 검사를 실시하여 효과를 측정하였다. 에니어그램 성격유형 6번 유형의 학생을 대상으로 맞춤독서 프로그램을 시행하고 정서지능 검사와 진로성숙도 검사를 실시하였을 때, 정서지능과 진로성숙에 긍정적 효과가 있음을 발견하였다. 또한, 피험자들의 만족도 조사와 개인적 의견의 질적분석을 수행하였다. 후속연구에서는 규모의 학생 수를 확보한 프로그램진행, 프로그램 진행시 적절한 독서시간 확보, 에니어그램 성격유형별 단독연구 실행이 제언되었다.