• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제15권12호
• /
• pp.7292-7301
• /
• 2014

IT 정보통신 기술의 발달로 인하여 차량통신분야쪽에서 정보, 전자, 통신기술이 융합된 지능형 교통 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. VANET환경에서는 주로 차량과 차랑간의 통신, 차량과 기반 시설간의 통신을 하고 있으며 교통의 편의성 및 안전성을 제공하고 있다. 효율적인 지능형 차량통신을 구축하기 위해서는 보안 기술이 정립되어야 하고, 정적인 네트워크 환경과는 달리 동적인 고속의 이동성을 가지는 VANET환경에서는 차량 통신간의 무선 보안 위협과 많은 취약점이 존재한다. 그러므로 본 논문에서는 VANET 환경에서 차량의 차대번호를 사용하여 이를 신원기반 암호기술로 암호화 하여 안전한 메시지 통신 프로토콜을 설계한다. 제안하는 프토로콜은 차량의 차대번호와 RSU의 일련번호를 활용하여 차량을 등록하고, 신원기반 암호화 방식의 안전한 통신 프로토코을 설계한다. 성능 평가부분에서는 기존의 VPKI 기술과 비교하여 속도적인 측면에서 약 44%의 감소하였으며, 안전성에서는 인증, 메시기 기밀성 및 프라이버시 위협등을 분석하였다.

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

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제18권6호
• /
• pp.35-46
• /
• 2017

최근 사이버보안에서 악성코드를 이용한 공격은 메일에 악성코드를 첨부하여 이를 사용자가 실행하도록 유도하여 공격을 수행하는 형태가 늘어나고 있다. 특히 문서형태의 파일을 첨부하여 사용자가 쉽게 실행하게 되어 위험하다. 저자 분석은 NLP(Neutral Language Process) 및 텍스트 마이닝 분야에서 연구되어지고 있는 분야이며, 특정 언어로 이루어진 텍스트 문장, 글, 문서를 분석하여 작성한 저자를 분석하는 방법들은 연구하는 분야이다. 공격 메일의 경우 일정 공격자에 의해 작성되어지기 때문에 메일 내용 및 첨부된 문서 파일을 분석하여 해당 저자를 식별하면 정상메일과 더욱 구별된 특징들을 발견할 수 있으며, 탐지 정확도를 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 기존의 기계학습 기반의 스팸메일 탐지 모델에서 사용되는 특징들과 문서의 저자 분석에 사용되는 특징들로부터 공격메일을 분류 및 탐지를 할 수 있는 feature vector 및 이에 적합한 IADA2(Intelligent Attack mail Detection based on Authorship Analysis)탐지 모델을 제안하였다. 단순히 단어 기반의 특징들로 탐지하던 스팸메일 탐지 모델들을 개선하고, n-gram을 적용하여 단어의 시퀀스 특성을 반영한 특징을 추출하였다. 실험결과, 특징의 조합과 특징선택 기법, 적합한 모델들에 따라 성능이 개선됨을 검증할 수 있었으며, 제안하는 모델의 성능의 우수성과 개선 가능성을 확인할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.282-294
• /
• 2017

본 논문에서는 차량이 움직일 때 발생하는 카메라의 움직임, 도로상의 광원에 강건한 지능형 전조등 제어 시스템을 제안한다. 후보광원을 검출할 때 카메라의 원근 범위 추정 모델을 기반으로 한 ROI (Region of Interest)를 사용하며 이는 FROI (Front ROI)와 BROI (Back ROI)로 나뉘어 사용된다. ROI내에서 차량의 전조등과 후미등, 반사광 및 주변 도로의 조명들은 2개의 적응적 임계값에 의해 세그먼트화 된다. 세그먼트화 된 광원 후보군들로부터 후미등은 적색도(redness)와 Haar-like특징에 기반한 랜덤포레스트 분류기에 의해 검출된다. 전조등과 후미등 분류 과정에서 빠른 학습과 실시간 처리를 위해 SVM(Support Vector Machine) 또는 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하지 않고 랜덤포레스트 분류기를 사용했다. 마지막으로 페어링(Pairing) 단계에서는 수직좌표 유사성, 광원들간의 연관성 검사와 같은 사전 정의된 규칙을 적용한다. 제안된 알고리즘은 다양한 야간 운전환경을 포함하는 데이터에 적용한 결과, 최근의 관련연구 보다 향상된 검출 성능을 보여주었다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.90-95
• /
• 2014

인간과 기계를 연결하는 새로운 인터페이스인 Brain-computer interface (BCI)를 이용해 휠체어를 제어하거나 단어를 입력하는 등, 사용자를 위한 다양한 장치를 개발하는 연구들이 진행되어 왔다. 특히 최근에는 뇌파를 이용한 음성인식을 구현하고 이를 통해 무음통신 등에 적용하려는 시도들이 있었다. 본 논문에서는 이러한 연구의 일환으로 electroencephalogram (EEG) 기반의 언어 인식 시스템을 개발하기 위한 기초 단계로서, 국제음성기호에 기반을 둔 모음들의 특징을 추출하는 방법에 대한 연구를 진행하였다. 실험은 건장한 세 명의 남성 피험자를 대상으로 진행되었으며, 한 개의 모음을 제시하는 첫 번째 실험 과정과 두 개의 연속된 모음을 제시하는 두 번째 실험 과정으로 두 단계에 나누어서 실험이 진행되었다. 습득된 64개의 채널중 선택적으로 32개의 채널만을 사용해 특징을 추출하였으며, 사고 활동과 관련된 전두엽과 언어활동에 관련된 측두엽을 기준으로 영역을 선택하였다. 알고리즘 적용을 위해서 특징으로는 신호의 고유 값을 사용하였고, support vector machine (SVM)을 이용하여 분류를 수행하였다. 실험 결과, 첫 번째 단계의 실험을 통해서, 언어의 뇌파를 분석하기 위해서는 10차원 이상의 특징 벡터를 사용해야 됨을 알게 되었고, 11차원의 특징 벡터를 사용할 경우, 평균분류율은 최고 95.63 %로 /a/와 /o/를 분류할 때 나타났고, 가장 낮은 분류율을 보이는 모음은 /a/와 /u/로 86.85 %였다. 두 번째 단계의 실험에서는 두 개 이상의 모음을 발음하는 것이 단일 모음 발음과 어떤 차이가 있는지 확인해 보았다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제16권6호
• /
• pp.67-78
• /
• 2017

교통혼잡비용은 매해 증가하며, 교통혼잡비용의 63.8%에 해당되는 도심부 교통혼잡에 대한 대책 마련이 시급한 상태이다. 최근 빅데이터, 인공지능 등 4차 산업혁명을 선도하는 기술들의 발전으로 교통부문의 정보화에도 많은 변화가 초래되고 있다. 이러한 신개념 기술을 활용하여 소통상황 예측정보를 제공함으로써 교통혼잡비용을 저감할 수 있을 것으로 기대된다. 이에 본 연구에서는 순환 인공 신경망(RNN)을 활용하여 반복 및 비반복 정체 예측 모형을 개발하고자 하였다. 제안 모형은 실시간 소통정보, 이력정보, 유고상황정보 등을 활용하여 현재를 기점으로 15분 간격의 1시간 이후 소통 상황을 예측하는 모형이다. 33개 링크로 구성된 서울시 논현로에 대해 2개의 은닉층으로 구성된 RNN 모형을 구축하였다. 총 30개 모형을 계량활용변화역전파 알고리즘으로 학습하여, 이 중 평균오차제곱이 0.0834인 모형을 최적 모형으로 선정하였다. 모형 검증 결과 25개 링크에 대해 유의성 높은 예측을 하였다. 모형의 예측력을 열지도를 통해 검토한 결과 반복 정체뿐 아니라 비반복 정체까지 예측할 수 있는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 실제 도로 상에서의 교통혼잡 예측을 위한 모형으로 활용할 수 있을 것이라 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제37권6_1호
• /
• pp.1669-1683
• /
• 2021

AI지능화 농업과 디지털 농업은 농업분야 과학화를 위해서 중요하다. 잎 엽록소 함량은 작물의 생육상태를 파악하는데 매우 중요한 지표 중 하나이다. 본 연구는 양파와 마늘을 대상으로 드론 기반 RGB 카메라와 다중분광(MSP)센서를 활용하여 SVM 회귀 모델을 제작하고, MSP 센서와 비교를 실시하여 RGB 카메라의 LCC 추정 적용성을 검토하고자 하였다. 연구 결과 RGB 기반 LCC 모형은 MSP 기반 LCC 모형보다 평균 R²에서 0.09, RMSE 18.66, nRMSE 3.46%로 더 낮은 결과를 보였다. 그러나 두 센서 정확도 차이는 크지 않았으며, 다양한 센서와 알고리즘을 활용한 선행연구들과 비교했을 때도 정확도는 크게 떨어지지 않았다. 또한 RGB 기반 LCC 모형은 실제 측정값과 비교하였을 때 현장 LCC 경향을 잘 반영하지만 높은 엽록소 농도에서 과소 추정되는 경향을 보였다. 본 연구로 도출된 결과는 RGB 카메라의 경제성, 범용성을 고려하였을 때 LCC 추정에 적용할 경우 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 얻어진 결과는 인공지능 및 빅데이터 융합 기술을 적용한 AI지능화농업 기술로써 디지털 농업 등에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제17권6호
• /
• pp.25-39
• /
• 2018

본 연구에서는 최근 활발하게 활용되고 있는 머신러닝 기법을 교통분야에 적용하여 효율적인 돌발상황 검지 알고리즘을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 미시교통시뮬레이션 모형을 통하여 대상지의 네트워크를 구축하였고 돌발상황에 영향을 줄 것으로 예상되는 변수의 여러 조합을 통해 시나리오를 설정하여 가상의 돌발상황 데이터를 수집하였다. 다음으로 대표적인 돌발상황 검지 알고리즘인 McMaster 알고리즘과 본 연구에서 개발한 나이브 베이즈 분류기를 구현하여 비교 평가하였다. 비교 결과, 나이브 베이즈 분류기가 McMaster 알고리즘에 비해 돌발상황 검지 간격에 따른 부정적인 영향이 적었고 더 우수한 검지율을 보였다. 하지만 검지율이 증가하는 만큼 오검지율 또한 증가하는 것을 확인할 수 있었다. McMaster 알고리즘은 4주기를 통해 검지가 가능하지만 나이브 베이즈 분류기는 1주기(30초)만으로 돌발상황을 판단할 수 있다. 본 연구를 통해 개발한 나이브 베이즈 분류기가 효율적으로 돌발을 파악할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.

• 현장농수산연구지
• /
• 제23권2호
• /
• pp.99-111
• /
• 2021

농경지, 농기계, 농작업자 간 IoT 등의 통신 기술을 이용한 유기적인 정보교환을 통해 생산성, 효율성, 수익성을 높이는 지능형 데이터 농업 형태인 커넥티드 팜이 상용화 단계에 있다. 본 연구는 지능형 농업기계의 교육과정과 농업기계 안전교육 성과지표를 개발하고자 ICT, 로봇, 인공지능 등 첨단 기술을 적용한 농업생산의 무인화 및 고효율화 변화에 따른 농업기계의 특허 동향을 조사 분석하였다. 노지용 자동화 기술과 관련해서 미국, 일본, 유럽, 한국의 특허 건수는 각각 541건, 326건, 128건, 85건으로 미국에서의 특허 활동이 가장 활발한 것으로 나타났고, 일본, 유럽, 한국의 순으로 조사되어 한국에서의 농업 자동화 기술이 선진국에 비해 뒤쳐져있는 것으로 조사되었다. 노지 자동화 기술의 세분기술 분야로 보면, 경로 생성 및 추종 기술, 환경 인식을 통한 작업기 제어 기술, 로봇 농작업 시스템 설계 기술, 작물 및 환경 센싱 기술, 수확량 및 품질 모니터링 기술 분야 순으로 출원 점유율이 높은 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
• /
• 제20권4호
• /
• pp.43-58
• /
• 2014

최근 정보기술의 발전으로 복잡하고 방대한 양의 주가 데이터에 대한 실시간 분석이 가능해지면서 인공지능 기법을 활용해 주식 시장의 등락을 예측하고, 이를 기반으로 매매 거래를 수행하는 트레이딩 시스템에 대한 세간의 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 이러한 트레이딩 시스템의 시장 예측 알고리즘으로 활용될 수 있는 새로운 주식 시장 등락 예측 모형을 제시한다. 본 연구의 제안 모형은 ${\pi}$-퍼지 논리를 이용해 모든 입력변수의 차원을 low, medium, high로 퍼지변환한 입력값을 대상으로 Support Vector Machine(SVM)을 적용하여 익일 시장의 등락을 예측하도록 설계되었다. 그런데 이 경우 입력변수의 수가 3배로 늘어나기 때문에, 적절한 입력변수의 선택이 요구된다. 이에 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 활용하여 입력변수 선택 집합을 최적화하도록 하였으며, 동시에 ${\pi}$-퍼지 논리 및 SVM에 적용되는 조절 파라미터들의 값도 함께 최적화 하도록 하였다. 모형의 성능을 검증하기 위해, 본 연구에서는 지난 2004년부터 2013년까지의 10년치 국내 주식시장 데이터를 기반으로 한 KOSPI 200 지수의 등락 예측에 제안모형을 적용해 보았다. 이 때, 비교모형으로 로지스틱 회귀모형, 다중판별분석, 의사결정나무, 인공신경망, SVM, 퍼지SVM 등도 함께 적용시켜 성과를 정밀하게 검증해 보고자 하였다. 그 결과, 제안모형이 예측 정확도는 물론 투자수익률(Return on Investment) 측면에서도 다른 모든 비교모형들에 비해 월등히 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.