• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권2호
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• pp.79-85
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• 2021

Speech recognition technology refers to a technology in which a computer interprets the speech language spoken by a person and converts the contents into text data. This technology has recently been combined with artificial intelligence and has been used in various fields such as smartphones, set-top boxes, and smart TVs. Examples include Google Assistant, Google Home, Samsung's Bixby, Apple's Siri and SK's NUGU. Google and Daum Kakao offer free open APIs for speech recognition technologies. This paper selects three APIs that are free to use by ordinary users, and compares each recognition rate according to the three types. First, the recognition rate of "numbers" and secondly, the recognition rate of "Ga Na Da Hangul" are conducted, and finally, the experiment is conducted with the complete sentence that the author uses the most. All experiments use real voice as input through a computer microphone. Through the three experiments and results, we hope that the general public will be able to identify differences in recognition rates according to the applications currently available, helping to select APIs suitable for specific application purposes.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.45-52
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• 2022

With the development of artificial intelligence analysis methods, especially machine learning, various fields are widely expanding their application ranges. However, in the case of classical music, there still remain some difficulties in applying machine learning techniques. Genre classification or music recommendation systems generated by deep learning algorithms are actively used in general music, but not in classical music. In this paper, we attempted to classify opera among classical music. To this end, an experiment was conducted to determine which criteria are most suitable among, composer, period of composition, and emotional atmosphere, which are the basic features of music. To generate emotional labels, we adopted zero-shot classification with four basic emotions, 'happiness', 'sadness', 'anger', and 'fear.' After embedding the opera libretto with the doc2vec processing model, the optimal number of clusters is computed based on the result of the elbow method. Decided four centroids are then adopted in k-means clustering to classify unsupervised libretto datasets. We were able to get optimized clustering based on the result of adjusted rand index scores. With these results, we compared them with notated variables of music. As a result, it was confirmed that the four clusterings calculated by machine after training were most similar to the grouping result by period. Additionally, we were able to verify that the emotional similarity between composer and period did not appear significantly. At the end of the study, by knowing the period is the right criteria, we hope that it makes easier for music listeners to find music that suits their tastes.

• 산경연구논집
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• 제14권2호
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• pp.21-33
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• 2023

Purpose: After using the Internet, the world is changing through several paradigms, and the retail industry, which is essential to living in the world, is also changing rapidly. In this review paper, the requirements that the retail industry should consider and prepare in accordance with the rapidly changing paradigm were reviewed according to the current situation of the times. Research design, data, and methodology: It is a review of technological development using PRISMA flow diagram, retail change, and necessity in April 2022, and a review of the digital environment to be applied to the retail industry in the future. Results As the current situation and changes of retail, and the development of IT technology, reviews on the retail business applying the 4th Industrial Revolution, the Internet of Things and artificial intelligence were collected, and the direction of the retail industry was suggested. Conclusions: The direction for the retail industry in preparation for developing technologies was presented. In addition, this study is a review paper that suggests the need for research on active introduction of new technologies to the beauty market that is very close to human life and economically helpful as IT technology for the 4th industrial revolution develops rapidly.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.45-52
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• 2023

With the advent of deep learning, Artificial Intelligence (AI) technology has experienced rapid advancements, extending its application across various industrial sectors. However, the focus has shifted from the independent use of AI technology to its dispersion and proliferation through the open AI ecosystem. This shift signifies the transition from a phase of research and development to an era where AI technology is becoming widely accessible to the general public. However, as this dispersion continues, there is an increasing demand for the verification of outcomes derived from AI technologies. Causal AI applies the traditional concept of causal inference to AI, allowing not only the analysis of data correlations but also the derivation of the causes of the results, thereby obtaining the optimal output values. Causal AI technology addresses these limitations by applying the theory of causal inference to machine learning and deep learning to derive the basis of the analysis results. This paper analyzes recent cases of causal AI technology and presents the major tasks and directions of causal AI, extracting patterns between data using the correlation between them and presenting the results of the analysis.

• Korean Journal of Radiology
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• 제25권1호
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• pp.86-102
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• 2024

Early diagnosis, accurate assessment, and localization of peritoneal metastasis (PM) are essential for the selection of appropriate treatments and surgical guidance. However, available imaging modalities (computed tomography [CT], conventional magnetic resonance imaging [MRI], and 18fluorodeoxyglucose positron emission tomography [PET]/CT) have limitations. The advent of new imaging techniques and novel molecular imaging agents have revealed molecular processes in the tumor microenvironment as an application for the early diagnosis and assessment of PM as well as real-time guided surgical resection, which has changed clinical management. In contrast to clinical imaging, which is purely qualitative and subjective for interpreting macroscopic structures, radiomics and artificial intelligence (AI) capitalize on high-dimensional numerical data from images that may reflect tumor pathophysiology. A predictive model can be used to predict the occurrence, recurrence, and prognosis of PM, thereby avoiding unnecessary exploratory surgeries. This review summarizes the role and status of different imaging techniques, especially new imaging strategies such as spectral photon-counting CT, fibroblast activation protein inhibitor (FAPI) PET/CT, near-infrared fluorescence imaging, and PET/MRI, for early diagnosis, assessment of surgical indications, and recurrence monitoring in patients with PM. The clinical applications, limitations, and solutions for fluorescence imaging, radiomics, and AI are also discussed.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.891-894
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• 2024

The quest for reliability in Artificial Intelligence (AI) is progressively urgent, especially in the field of next generation wireless networks. Future Beyond 5G (B5G)/6G networks will connect a huge number of devices and will offer innovative services invested with AI and Machine Learning tools. Wireless communications, in general, and medium access control (MAC) techniques were among the fields that were heavily affected by this improvement. This study presents the applications and services of future communication networks. This study details the Medium Access Control (MAC) scheduler of Beyond-5G/6G from 3^rd Generation Partnership (3GPP) and highlights the current open research issues which are yet to be optimized. This study provides an overview of how AI plays an important role in improving next generation communication by solving MAC-layer issues such as resource scheduling and queueing. We will select C-V2X as our use case to implement our proposed MAC scheduling model.

• 철학연구
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• 제147권
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• pp.117-146
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• 2018

이 논문은 인공지능시대에도 종교는 가능한가, 오직 인간만이 종교신앙의 주체일 수 있는가, 인간의 마음을 탑재한 초지능기계들도 신앙의 주체일 수 있는가를 다룬다. 초지능기계들이 인간과 동일한 조건에서 신앙의 주체가 되려면, 인간의 고유한 특성인 감정, 의지, 자의식 등을 가질 수 있어야 한다. '특이점' 이후의 초지능기계들은 종교신앙의 주체를 넘어서서, 신과 같은 존재로서 인간과 자연과 세계를 지배하게 될 것이다. 이는 모라벡, 커즈와일, 하라리의 공통된 견해이다. 칸트가 구상한 '순수이성의 이념'과 '실천이성의 요청'으로서 신 개념은 제시 베링이 앞서 말한 것처럼 '간극의 신'처럼 보일 수 있다. 종교적 신앙 주체는 항상 도덕적인 선을 행하려고 부단하게 노력해야 하지만, 그런 노력 자체만으로는 완전선(完全善)에 도달할 수 없기 때문에 영혼불멸성을 요청하였다. 그러나 특이점을 넘어서 출현한 초지능기계가 지능폭발로 신적 지위를 가질 수 있다면, 인공지능로봇은 칸트적인 의미에서 종교적 수행을 불필요하게 여길 것이다. 에른스트 블로흐의 경우에는 초지능기계가 신적 존재라고 하더라도, 그것이 악신인가 선신인가를 비판적으로 물어야 한다. 칸트의 매트릭스에서는 선신일 수 있는 초지능기계가 블로흐의 매트릭스에서는 악신으로 추락할 수도 있다. 따라서 초지능기계-신이 우리를 유일한 종교신앙의 완성으로 이끌어 가는지, 인류와 지구촌의 몰락으로 내몰아갈 것인지를 부단하게 비판적으로 성찰해야 한다.

• 인지과학
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• 제32권4호
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• pp.169-191
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• 2021

인공지능이 발달함에 따라 많은 인간 전문가들의 일자리가 위협당하고 있으며 이는 법조계 또한 해당한다. 본 연구는 실제로 인공지능이 법조계에 종사하는 사람들, 특히 최종 판결을 내리는 판사의 역할까지 대체할 수 있을지에 대해 다루어보고자 하였다. 본 연구는 고유성 무시의 관점에서, 이를 판결 대상자와 얼마나 가까운 사이인지(관여도)와 사건이 얼마나 심각한지(심각성)가 인공지능 판사(실험 1)가 내리는 판결을 수용하는 정도와 전체 배심원 중 인공지능 배심원(실험 2)을 배치하는 정도에 미치는 효과를 확인하는 것으로 시행하였다. 실험 1에서는 관여도와 심각성의 상호작용 효과가 나타났다. 구체적으로, 관여도가 낮을 때는 심각성이 높은 사건(vs. 낮은 사건)에서 더 인공지능 판사 수용도가 높았지만, 관여도가 높을 때는 심각성이 낮은 사건(vs. 높은 사건)에서 더 인공지능 판사 수용도가 높았다. 실험 2에서도 실험 1과 동일한 상호작용이 발생하였다. 구체적으로, 관여도가 낮을 때는 심각성이 높은 사건(vs. 낮은 사건)에서 인공지능 배심원 수를 더 많이 배정하였지만, 관여도가 높을 때는 심각성이 낮은 사건(vs. 높은 사건)에서 인공지능 배심원 수가 더 많아졌다. 본 연구는 인공지능의 법적 판단에 대한 국내 최초의 실험연구라는 점과 법률 전문가들의 일자리에 대한 전망을 제시한다는 점에서 시사점을 가진다.

• 융합정보논문지
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• 제11권4호
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• pp.83-101
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• 2021

본 연구는 우리나라 중소기업들에게 4차 산업혁명 대응과 스마트 기업으로의 변화를 위해서는 어떠한 기술들을 우선적으로 적용하여야 하는가에 대한 내용을 AHP를 활용하여 규명하는 것이다. 이를 위하여 4차 산업혁명 관련 기술들을 종합하고, 김대훈 외(2019)의 분류기준을 준용하지만 전문가들의 의견을 추가로 수렴하여 관련 기술들을 분류하였다. 인공지능(AI), Big Data, Cloud Computing을 디지털 기반기술로, 모바일, 사물인터넷(IoT), Block Chain을 초연결 기술로, 무인운송(자율주행), 로봇(Robot), 3D 프린팅, 드론을 융합기술로, 스마트 제조 및 물류, 스마트 헬스케어, 스마트 교통, 스마트 금융을 스마트 산업기술로 구분하였다. AHP 분석과 종합가중치를 계산하는 방식으로 기술적용 우선순위를 확인한 결과 제조기업은 모바일, 인공지능(AI), Big Data, 로봇(Robot)의 순위가 높으며, 서비스기업은 Big Data, 로봇(Robot), 인공지능(AI), 스마트 헬스케어의 순위가 높고 전체기업에서는 Big Data, 인공지능(AI), 로봇(Robot), 모바일의 순서이다. 본 연구를 통해 4차 산업혁명 대응과 스마트 기업으로의 변화를 위해서는 어떠한 기술들을 우선적으로 적용하여야 하는가를 명확하게 규명하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.17-27
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• 2023

오늘날 AI(Artificial Intelligence) 기술이 발전하면서 실용성이 증가함에 따라 실생활 속 다양한 응용 분야에서 널리 활용되고 있다. 이때 AI Model은 기본적으로 학습 데이터의 다양한 통계적 속성을 기반으로 학습된 후 시스템에 배포되지만, 급변하는 데이터의 상황 속 예상치 못한 데이터의 변화는 모델의 성능저하를 유발한다. 특히 보안 분야에서 끊임없이 생성되는 새로운 공격과 알려지지 않은 공격에 대응하기 위해서는 배포된 모델의 Drift Signal을 찾는 것이 중요해짐에 따라 모델 전체의 Lifecycle 관리 필요성이 점차 대두되고 있다. 일반적으로 모델의 정확도 및 오류율(Loss)의 성능변화를 통해 탐지할 수 있지만, 모델 예측 결과에 대한 실제 라벨이 필요한 점에서 사용 환경의 제약이 존재하며, 실제 드리프트가 발생한 지점의 탐지가 불확실한 단점이 있다. 그 이유는 모델의 오류율의 경우 다양한 외부 환경적 요인, 모델의 선택과 그에 따른 파라미터 설정, 그리고 새로운 입력데이터에 따라 크게 영향을 받기에 해당 값만을 기반으로 데이터의 실질적인 드리프트 발생 시점을 정밀하게 판단하는 것은 한계가 존재하게 된다. 따라서 본 논문에서는 XAI(eXplainable Artificial Intelligence) 기반 Anomaly 분석기법을 통해 실질적인 드리프트가 발생한 시점을 탐지하는 방안을 제안한다. DGA(Domain Generation Algorithm)를 탐지하는 분류모델을 대상으로 시험한 결과, 배포된 이후 데이터의 SHAP(Shapley Additive exPlanations) Value를 통해 Anomaly score를 추출하였고, 그 결과 효율적인 드리프트 시점탐지가 가능함을 확인하였다.