• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.37-46
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• 2019

본 연구는 인공지능 혁신에 대한 태도에 영향을 미치는 기대와 불안요소들을 알아보고, 이들이 현재 대중들의 인식 속에서 어느 정도의 영향력을 가지는 지에 대해 확인해보고자 하였다. 본 연구는 비슷한 기술변화 문화를 공유한 세대별로 인공지능을 바라보는 태도가 다를 수 있음을 고려하여, 연구 대상을 미래 인공지능 주 소비층인 I-세대로 한정하였다. 본 연구의 결과, '업무 성과 향상', '사회 질적 향상'의 기대요인과 '인간의 사회적 가치 위협'의 불안요인을 도출하였고, 이들 요인이 각각 약한 인공지능과 강한 인공지능에 미치는 영향을 확인하였다. 또한 I-세대가 현재 약한 인공지능에는 업무 성과 향상에 대한 높은 기대와 함께 매우 긍정적인 태도를 가지는 한편, 강한 인공지능에는 약한 인공지능과 비교해 불안을 많이 느끼며 태도의 긍정성도 낮아짐을 확인하였다. 본 연구의 결과는 인공지능이 인류와 유쾌한 관계 속에서 발전하는 방향에 대한 시사점을 제시한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권1호
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• pp.1-14
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• 2022

대부분의 블록체인이 사용하는 작업증명 합의 알고리즘은 채굴이라는 형태로 대규모의 컴퓨팅리소스 낭비를 초래하고 있다. 작업증명의 컴퓨팅리소스 낭비를 줄이기 위해 유용한 작업증명 합의 알고리즘이 연구 되었으나 여전히 블록 생성 시 리소스 낭비와 채굴의 중앙화 문제가 존재한다. 본 논문에서는 블록생성을 위한 상대적으로 비효율적인 연산 과정을 분산 인공지능 모델 학습으로 대체하여 블록생성 시 리소스 낭비문제를 해결하였다. 또한 학습 과정에 참여한 노드들에게 공평한 보상을 제공함으로써 컴퓨팅파워가 약한 노드의 참여 동기를 부여했고, 기존 중앙 집중 인공지능 학습 방식에 근사한 성능은 유지하였다. 제안된 방법론의 타당성을 보이기 위해 분산 인공지능 학습이 가능한 블록체인 네트워크를 구현하여 리소스 검증을 통한 보상 분배를 실험 하였고, 기존 중앙 학습 방식과 블록체인 분산 인공지능 학습 방식의 결과를 비교하였다. 또한 향후 연구로 블록체인 메인넷과 인공지능 모델 확장 시 발생 할 수 있는 문제점과 개발 방향성을 제시함으로서 논문을 마무리 하였다.

• 중환자간호학회지
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• 제11권1호
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• pp.1-14
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• 2018

Purpose : As the intensive care unit (ICU) survival rate increases, interest in the lives of ICU survivors has also been increasing. The purpose of this study was to identify the sentiment of ICU survivors. Method : The author analyzed the quotations from previous qualitative studies related to ICU survivors; a total of 1,074 sentences comprising 429 quotations from 25 relevant studies were analyzed. A word cloud created in the R program was utilized to identify the most frequent adjectives used, and sentiment and emotional scores were calculated using the Artificial Intelligence (AI) program. Results : The 10 adjectives that appeared the most in the quotations were 'difficult', 'different', 'normal', 'able', 'hard', 'bad', 'ill', 'better', 'weak', and 'afraid', in order of decreasing occurrence. The mean sentiment score was negative ($-.31{\pm}.23$), and the three emotions with the highest score were 'sadness'($.52{\pm}.13$), 'joy'($.35{\pm}.22$), and 'fear'($.30{\pm}.25$). Conclusion : The natural language processing of AI used in this study is a relatively new method. As such, it is necessary to refine the methodology through repeated research in various nursing fields. In addition, further studies on nursing interventions that improve the coherency of ICU memory of survivors and familial support for the ICU survivors are needed.

• 디지털융복합연구
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• 제20권2호
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• pp.511-523
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• 2022

본 연구는 코로나19 장기화로 다양한 노인돌봄 방식의 변화가 제기되고 있어, 재가의 경증치매 및 신체허약노인을 대상으로 비대면 방식의 돌봄기술을 적용하였다. 본 연구의 목적은 AI 로봇 통합관리프로그램을 적용하여 인지기능, 일상생활활동, 우울의 정도를 비교하기 위한 비동등성 대조군 전·후 유사실험 연구이다. 자료수집은 2021년 6월 4일부터 9월 17일까지이며 실험군 17명, 대조군 18명 대상자의 설문결과를 SPSS 25.0으로 분석하였다. 연구결과, 실험군은 언어기능, 일상생활활동, 우울에서 유의하게 나타났다. 특히 중등도 이상 우울과 경증 우울이 감소되는 결과를 나타냈다. 인지기능은 장기요양등급과, 일상생활활동은 동거가족과 통계적으로 유의하게 나타났다. 따라서 '위드 코로나 시대'에 노인돌봄 현장에 비대면 방식의 돌봄기술을 도입한다면, 노인의 인지기능훈련 및 우울 감소에 기여할 것으로 사료된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.166-172
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• 2022

본 연구에서는 전동 이동 보조기기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기기의 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.119-125
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• 2023

본 연구에서는 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제41호
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• pp.266-274
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• 2003

Synectics is one of several techniques used to enhance brainstorming by taking a more active role and introducing metaphor and structure into the process. It is unclear at what level of specificity this should be formulated as a pattern. This thesis reviews recent computational as well as experimental work on analogical reasoning based on synectics. New results regarding information processing of analogical reasoning stages, major computational models and recent attempts to compare these models are reviewed. Computational models are also discussed in the computational as well as cognitive psychology perspectives. Future directions in analogical reasoning research are proposed. The following import is the need to accommodate the typology and normal assessment in the concrete circumstances where actual reasoning and problem solving take place. In order to get to this end, we used computational models by Thagard who take the stand of ‘Computational Philosophy of Science’, which assumes ‘Weak AI’ to explicate what constitute the very pecularity of Analogical Reasoning.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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• pp.629-632
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• 1999

For replacing Li metal ai Lithium ton Bakery(LIB) system. we used carbon powder material which prepared by pyrolysis of phenol resin as starting material. It became amorphous carbon by pyrolysis through it\`s self condensation by thermal treatment. Amorphous carbon can be doped with Li intercalation and deintercalation because it has wide interlayer. however it has a problem with structural destroy causing weak carbon-carbon bond. So. we used ZnCl$_2$ as the pore-forming agent. This inorganic salt used together with the resin serves not only as the pore-forming agent to form open pores, which grow Into a three-dimensional network structure in the cured material, foul also as the microstructure-controlling agent to form a loose structure dope with bulky dopants. We analyzed SEM in order to find to different of structure. and can calculate distance of interlayer. CV test showed oxidation and reduction

• 대한한의학원전학회지
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• 제33권2호
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• pp.77-90
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• 2020

Objectives : To determine the meaning of 'yi(噫)' from verses containing the character in 『Huangdineijing』. Methods : First, examples of the usage of 'yi(噫)' in Huangdineijing were collected and analyzed, followed by examples from the other books of the time when 『Huangdineijing』 was written. Finally the term 'ai' which surfaced in a later period than Huangdineijing to refer to eructation was examined. Results & Conclusions : Based on analysis of the usage of 'yi(噫)' in the 『Huangdineijing』, out of a total of 20 cases, 14 cases could be categorized as referring to eructation, 4 cases were difficult to categorize as eructation, and 2 cases were indeterminable. At the time of publication of 『Huangdineijing』, the character 'yi(噫)' was generally used to refer to eructation when used in a medical context, while in non-medical contexts it referred to sigh, or groan. The appearance of 'ai(噯)' is predicted to be during the Song period, but its appearance did not take away the meaning of eructation from 'yi(噫)' and both were used. Based on the change of meaning of 'yi(噫)', we can determine the approximate time when certain contents of the 『Huangdineijing』 were constructed. In the case of '心爲噫[Heart makes 'yi(噫)']', we can understand it as the pectoral qi leaking through the throat manifesting as a sigh in order to relieve stagnation of the excessiveness of the Heart. In cases of deficiency, when the Stomach function is weak, the body is likely to let out a sigh. The term meaning sighing which is 'taixi(大息)' was understood as symptomatic of problems of the Gallbladder as well as the Heart.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.155-159
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• 2022

모발의 필수 미네랄 원소 농도 데이터로 인공지능을 학습시킨 후, 피험자의 모발 미네랄 원소 농도로 나이를 예측하도록 하고 그 결과를 피험자의 실제 나이와 비교하여 연관성을 조사하였다. 전체 모발 데이터는 296개이었으며그 중 2/3를 인공지능 학습에 그리고 1/3을 피험자 데이터로 사용하였다. 25세 이하의 성장기 피험자의 실제 나이와 인공지능이 예측한 나이 사이에는 0.678 의 중상 정도의 상관관계가 있었다. 중년의 피험자 그룹에서는 연관성이 거의 없었고 노년의 피험자 그룹에서는 0.522의 약한 상관관계를 보였다. 모발의 미네랄 원소 농도 데이터를 이용한 인공지능의 유용성을 확보하기 위해서는 더 많은 수의 데이터를 제공하여 인공지능을 학습시키는 과정이 필요하다.