• 산업공학
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• 제12권2호
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• pp.294-304
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• 1999

This paper describes the theoretical background and detailed structure of Navi-HEGS (Navigation system Human factors Evaluation and Guideline System) which has been developed for the human factors and HMI(Human-Machine Interface) researches for a CNS (Car Navigation System) and a digital map. Navi-HEGS is and integrated system that consists of a digital map UIMS(User Interface Management System), a CNS simulator, various evaluation tools, and a design guideline system. If Navi-HEGS is properly applied and utilized, it is possible to extract the substantial users requirements and preferences of a CNS and a digital map and then, these requirements can be simulated and evaluated with various human factors evaluation techniques. Applications of Navi-HEGS can improve the CNS usability, drivers safety and performance that directly affect the success of ITS(Intelligent Transport System). Also, results can be used as the basic data to establish the standards and design guidelines for the driver-centered CNS design.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 공동추계학술대회
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• pp.509-515
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• 2005

Recently, support vector machines (SVMs) are being recognized as competitive tools as compared with other data mining techniques for solving pattern recognition or classification decision problems. Furthermore, many researches, in particular, have proved it more powerful than traditional artificial neural networks (ANNs)(Amendolia et al., 2003; Huang et al., 2004, Huang et al., 2005; Tay and Cao, 2001; Min and Lee, 2005; Shin et al, 2005; Kim, 2003). The classification decision, such as a binary or multi-class decision problem, used by any classifier, i.e. data mining techniques is cost-sensitive. Therefore, it is necessary to convert the output of the classifier into well-calibrated posterior probabilities. However, SVMs basically do not provide such probabilities. So it required to use any method to create probabilities (Platt, 1999; Drish, 2001). This study applies a method to estimate the probability of outputs of SVM to bankruptcy prediction and then suggests credit scoring methods using the estimated probability for bank's loan decision making.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.673-676
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• 2020

2000년대 이후 급격히 증가한 이주민으로 인해 우리나라는 다문화 사회로의 진입이 확대되었고, 결혼이주여성들 또한 늘고 있어 이들과의 조우는 이제 필연적이다. 통계에 의하면 외국어 사용에 불편을 느끼는 비율이 65.5%에 이른다고 밝혀졌다. 이를 통해 자동통역기에 대한 사용자들의 수요가 매우 높다는 것을 확인할 수 있었다. 본 기술을 이용한 온라인 전시회는 하이퍼링크를 통해 전시회사와 방문객이 소통한다. 이처럼 언택트 서비스를 제공하는 모바일 앱들은 불필요한 말을 하거나 사람을 마주하지 않고도 관객들이 자신의 스케쥴이나 취향에 맞추어 원하는 시간에 서비스를 편리하게 이용할 수 있다는 점에서 활용된다. 본 기술개발 활동은 이러한 사회적 활동의 접근성을 극대화시키며, 정확한 통역을 자동음성 및 텍스트로 제공함으로써, 외국 방문객들의 편리함과 지역사회 동화를 도모할 수 있다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권12호
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• pp.199-203
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• 2023

In recent decades, the growth of communication technology has resulted in an explosion of data-related information. Ontology perception is being used as a growing requirement to integrate data and unique functionalities. Ontologies are not only critical for transforming the traditional web into the semantic web but also for the development of intelligent applications that use semantic enrichment and machine learning to transform data into smart data. To address these unclear facts, several researchers have been focused on expanding ontologies and semantic web technologies. Due to the lack of clear-cut limitations, ontologies would not suffice to deliver uncertain information among domain ideas, conceptual formalism supplied by traditional. To deal with this ambiguity, it is suggested that fuzzy ontologies should be used. It employs Ontology to introduce fuzzy logical policies for ambiguous area concepts such as darkness, heat, thickness, creaminess, and so on in a device-readable and compatible format. This survey efforts to provide a brief and conveniently understandable study of the research directions taken in the domain of ontology to deal with fuzzy information; reconcile various definitions observed in scientific literature, and identify some of the domain's future research-challenging scenarios. This work is hoping that this evaluation can be treasured by fuzzy ontology scholars. This paper concludes by the way of reviewing present research and stating research gaps for buddy researchers.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제34권1호
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• pp.1-15
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• 2020

첨단 정보통신기술(ICT)인 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터(Big Data) 등이 사회와 경제 전반에 융합돼 혁신적인 변화가 일어나는 요즘, 헬스케어, 지능형 로봇, 가정용 인공지능 시스템(스마트홈), 공유자동차 등은 이미 우리 생활에 깊이 영향을 미치고 있다. 이미 오래전부터 공장에서는 로봇이 사람 대신 일을 하고 있으며(FA, OA), 인공지능 의사도 병원에서 활동을 하고 있고(Dr. Watson), 인공지능 스피커(기가지니)와 인공지능 비서인 구글 어시스턴트가 자연어생성을 하며 우리를 돕고 있다. 이제 인공지능을 이해하는 것은 필수가 되었으며, 인공지능을 이해하기 위해서 수학의 지식은 선택이 아니라 필수가 되었다. 따라서 이런 일들을 가능하게 해주는 수학지식을 설명하는 역할이 수학자들에게 주어졌다. 이에 본 연구진은 인공지능과 머신러닝(Machine Learning, 기계학습)을 이해하기 위해 필요한 수학 개념을 우리의 실정에 맞게 한 학기(또는 두 학기) 분량으로 정리하여, 무료 전자교과서 "인공지능을 위한 기초수학"을 집필하고, 인공지능 분야에 관심이 있는 다양한 전공의 대학생과 대학원생을 대상으로 하는 강좌를 개설하였다. 본 논문에서는 그 개발과정과 운영사례를 공유한다. http://matrix.skku.ac.kr/math4ai/

• 대한전자공학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.76-86
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• 1989

산업기술의 발달로 조립현장에서는 특수한 기능을 갖는 센서와 투울들을 정착한 지능 로보트들이 현재 많이 이용되고 있다. 이러한 지능 로보트들을 사용하는 자동 제조 시스템들이 보다 발전되고 복잡해짐에 따라 작업장내에 있는 여러 로보트들 뿐만 아니라 주변 장치들을 동시에 제어할 수 있는 보다 발전된 형태의 로보트 언어에 대한 필요성이 점증하고 있다. 본 논문에서는 제조 공정내에 존재하는 여러 로보트들 뿐만 아니라 주변 장치들을 동시에 제어할 수 있는 새로운 형태이 로보트 언어, ARL(assembly robot language)을 제안하고 이를 구현하였다. 본 언어 시스템에서는 기존 로보트 언어들이 갖는 공통적인 기능들과 디버깅 기능 이외에 대부분의 기존 언어들이 하드웨어 종속적인 점을 감안하여 별도의 전담 프로세스와 프로세스간 통신을 위한 공통 메모리를 이용하여 로보트나 주변장치에 종속적인 요소들을 최소화 하도록 하여 확장성이나 환경변화에 따른 적응성이 좋도록 하였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권5호
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• pp.885-892
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• 2018

18세기 1차 산업혁명 이후로부터 여러 차례에 걸쳐 혁명적 산업 변화가 이루어졌다. 4차 산업혁명은 지능과 정보가 융합된 형태로 전개되는 새로운 형태의 산업혁명이다. 사회, 문화, 경제, 교육 시스템은 접속과 경험이라는 커다란 주제 안에서 전개될 것으로 예상된다. 4차 산업혁명의 특징적 요소인 지능적 기계화의 흐름 속에서, 인간과 기계의 분업화라는 관점은 반드시 필요하다. 도구에 관한 것은 기계와 인공지능에게 맡기고 인간은 본질적인 문제를 바라보아야 한다. 4차 산업혁명의 패러다임과 기술발전의 흐름 속에서 교육의 관점은 근본적으로 변화되어야 한다. 암기력을 기반으로 하는 소유의 개념이 아닌, 접속과 활용의 능력을 길러주는 교육으로 나아가야 한다. 로봇과 인공지능이 많은 부분을 담당할 수 있으므로 인간은 기계가 할 수 없는 토론, 협업, 의사소통, 감성, 예술성이라는 영역에 주목할 필요가 있다. 4차 산업혁명은 인간과 기술의 융합, 인문학과 과학기술의 융합이다. 융합적 교육과 독서가 중요하다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권10호
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• pp.135-146
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• 2023

An effective educational program warrants the inclusion of an innovative construction which enhances the higher education efficacy in such a way that accelerates the achievement of desired results and reduces the risk of failures. Educational Decision Support System (EDSS) has currently been a hot topic in educational systems, facilitating the pupil result monitoring and evaluation to be performed during their development. Insufficient information systems encounter trouble and hurdles in making the sufficient advantage from EDSS owing to the deficit of accuracy, incorrect analysis study of the characteristic, and inadequate database. DMTs (Data Mining Techniques) provide helpful tools in finding the models or forms of data and are extremely useful in the decision-making process. Several researchers have participated in the research involving distributed data mining with multi-agent technology. The rapid growth of network technology and IT use has led to the widespread use of distributed databases. This article explains the available data mining technology and the distributed data mining system framework. Distributed Data Mining approach is utilized for this work so that a classifier capable of predicting the success of students in the economic domain can be constructed. This research also discusses the Intelligent Knowledge Base Distributed Data Mining framework to assess the performance of the students through a mid-term exam and final-term exam employing Multi-agent system-based educational mining techniques. Using single and ensemble-based classifiers, this study intends to investigate the factors that influence student performance in higher education and construct a classification model that can predict academic achievement. We also discussed the importance of multi-agent systems and comparative machine learning approaches in EDSS development.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.495-509
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• 2020

본 연구는 인공지능(이하 AI)이 모든 영역에 전일적으로 확산되는 시점을 맞아 비전공자들도 AI를 효과적으로 학습하는 방안을 탐색하기 위한 하나의 시론적 연구이다. AI 교육을 수학, 통계, 컴퓨터공학 전공 학생들뿐만 아니라 인문·사회과학 등 다른 전공자들도 쉽게 접근할 수 있도록 하기 위한 학습법을 탐색하고자 하였다. 마침 '설명 가능한 AI(XAI: eXplainable AI)'의 필요성과 MIT AI 연구소의 Patrick Winston의 '지각 있는 기계(AI)를 위한 스토리텔링의 중요성[33]'이 두드러진 상황에서 AI 스토리텔링 학습모델 연구의 의의를 찾을 수 있겠다. 이를 위해 본 연구는 우선 대구 소재 A 대학교의 학생들을 대상으로 그 가능성을 테스트하였다. 먼저 AI 스토리텔링(AI+ST) 학습법[30]의 교육목표, AI 교육내용의 체계와 학습방법론, 새로운 AI 도구의 소개 및 활용에 대해 살펴보고, 1) AI+ST 학습법이 알고리즘 중심의 학습법을 보완할 수 있는지, 2) AI+ST 학습법이 학생들에게도 효과가 있는지, 그리하여 AI 이해력, 흥미도, 응용력 배양에 도움이 되었는지에 관한 연구 질문을 중심으로 학습자들의 결과물을 비교 분석하였다.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.173-193
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• 2010

월드와이드웹 (WWW)은 유용한 정보를 포함하는 자료들의 집합에서 유용한 작업을 수행할 수 있는 서비스들의 집합으로 변화하고 있다. 새롭게 등장하고 있는 웹서비스 기술은 향후 웹의 기술적 변화를 추구하며 최근 웹의 변화에 중요한 역할을 수행할 것으로 기대된다. 웹서비스는 어플리케이션 간의 통신을 위한 호환성 표준을 제시하며 기업 내/외를 아우를 수 있는 어플리케이션 상호작용 및 통합을 촉진한다. 웹서비스가 서비스 지향 컴퓨팅환경으로서 운영하기 위해서는 웹서비스 저장소가 완성도 높게 구축되어 있어야 할 뿐 아니라, 사용자들의 필요에 맞는 웹서비스 컴포넌트를 찾을 수 있는 효율적인 도구들을 제공하여야 한다. 서비스 지향 컴퓨팅을 위한 웹서비스의 중요성이 증대됨에 따라 웹서비스의 발견을 효율적으로 지원할 수 있는 기법의 수요 또한 증대된다. 다수의 웹서비스 저장소들은 웹서비스 분류체계 및 검색기법들을 제안하여 왔지만, 대부분의 분류체계와 기존의 검색기법들은 실질적으로 활용하기에는 제대로 발달하지 못하였거나 지속적이고 체계적으로 관리하기에 너무 어려운 단점을 갖고 있다. 이 논문에서는 인공신경망 기반 군집화 기법과 XML 기반의 웹서비스 기술표준인 WSDL의 의미적 가치를 활용하여 웹서비스 분류체계 생성 프레임워크를 통한 복합 검색기법을 제안한다. 이 논문에서 인공신경망을 활용하여 제안하는 웹서비스 분류체계 생성 프레임워크는 실증적인 프로토타입 시스템으로 개발하였으며, 실제 운영되고 있는 웹서비스 저장소로부터 획득한 실제 웹서비스들을 사용하여 제안하는 웹서비스 복합 검색기법을 실증적으로 평가하였다. 또한 제안하는 방식의 효용성을 보여주는 의미 있는 실험결과를 보고한다.