• 웰빙융합연구
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• 제6권2호
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• pp.27-31
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• 2023

Purpose: Establishment of a real-time monitoring system for odor control in traditional markets in Gangwon-do and a system for linking prevention facilities. Research design, data and methodology: Build server and system logic based on data through real-time monitoring device (sensor-based). A temporary data generation program for deep learning is developed to develop a model for odor data. Results: A REST API was developed for using the model prediction service, and a test was performed to find an algorithm with high prediction probability and parameter values optimized for learning. In the deep learning algorithm for AI modeling development, Pandas was used for data analysis and processing, and TensorFlow V2 (keras) was used as the deep learning library. The activation function was swish, the performance of the model was optimized for Adam, the performance was measured with MSE, the model method was Functional API, and the model storage format was Sequential API (LSTM)/HDF5. Conclusions: The developed system has the potential to effectively monitor and manage odors in traditional markets. By utilizing real-time data, the system can provide timely alerts and facilitate preventive measures to control and mitigate odors. The AI modeling component enhances the system's predictive capabilities, allowing for proactive odor management.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.51-54
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• 2024

본 논문에서는 온 디바이스 국방 AI를 위한 효율적인 학습 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 모델 전체를 재학습하는 대신 필요한 부분만 세밀하게 조정하여 계산 비용과 시간을 대폭 줄이는 PEFT 기법의 LoRa를 적용하였다. LoRa는 기존의 신경망 가중치를 직접 수정하지 않고 추가적인 낮은 랭크의 매트릭스를 학습하는 방식으로 기존 모델의 구조를 크게 변경하지 않으면서도, 효율적으로 새로운 작업에 적응할 수 있다. 또한 학습 파라미터 및 연산 입출력에 데이터에 대하여 32비트의 부동소수점(FP32) 대신 부동소수점(FP16, FP8) 또는 정수형(INT8)을 활용하는 경량화 기법인 양자화도 적용하였다. 적용 결과 학습시 요구되는 GPU의 사용량이 32GB에서 5.7GB로 82.19% 감소함을 확인하였다. 동일한 조건에서 동일한 데이터로 모델의 성능을 평가한 결과 동일 학습 횟수에선 LoRa와 양자화가 적용된 모델의 오류가 기본 모델보다 53.34% 증가함을 확인하였다. 모델 성능의 감소를 줄이기 위해서는 학습 횟수를 더 증가시킨 결과 오류 증가율이 29.29%로 동일 학습 횟수보다 더 줄어듬을 확인하였다.

• 아시아태평양코퍼스연구
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• 제1권1호
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• pp.95-125
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• 2020

This paper aims to inform people how to support each other on social media. It alludes to an architecture for social media discourse and proposes a novel theory of support in social media discourse. It makes a methodological contribution. It combines predominately artificial intelligence with corpus linguistics analysis. It is on a large-scale dataset of anonymised diabetes-related user's posts from the Facebook platform. Log-likelihood and precision measures help with validation. A multi-method approach with Discourse Analysis helps in understanding any potential patterns. People living with Diabetes are found to employ sophisticated high-frequency patterns of device-enabled categories of purpose and content. It is with, for example, linguistic forms of Advice with stance-taking and targets such as Diabetes amongst other interactional ways. There can be uncertainty and variation of effect displayed when sharing information for support. The implications of the new theory aim at healthcare communicators, corpus linguists and with preliminary work for AI support-bots. These bots may be programmed to utilise the language patterns to support people who need them automatically.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.617-618
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• 2024

본 논문에서 핵심적으로 연구할 내용은 기존 논문에서 소개된 BERT-base 모델의 경량화 버전인 DistilBERT 모델을 임베디드 시스템(Raspberry PI 5) 환경에 탑재 및 구현하는 것이다. 또한, 본 논문에서는 임베디드 시스템(Raspberry PI 5) 환경에 탑재한 DistilBERT 모델과 BERT-base 모델 간의 성능 비교를 수행하였다. 성능 평가에 사용한 데이터셋은 SQuAD(Standford Question Answering Dataset)로 질의응답 태스크에 대한 데이터셋이며, 성능 검증 지표로는 EM(Exact Match) Score와 F1 Score 그리고 추론시간을 사용하였다. 실험 결과를 통해 DistilBERT와 같은 경량화 모델이 임베디드 시스템(Raspberry PI 5)과 같은 환경에서 온 디바이스 AI(On-Device AI)로 잘 작동함을 증명하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제37권2호
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• pp.66-75
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• 2010

본 논문에서는 GPU(graphics processing unit)를 이용하여 오목의 인공지능 알고리즘 연산을 고속으로 수행하기 위한 효율적인 알고리즘 설계와 구현 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 게임 인공지능은 최소-최대 게임 트리(min-max game tree)와 유전 알고리즘(genetic algorithm)의 협업적 구조로 설계된다. 게임 트리와 유전 알고리즘의 평가함수(evaluation function) 부분은 많은 계산 량을 소모하지만 해 공간(solution space)의 수많은 후보 벡터에 대해 독립적으로 수행되기 때문에 본 논문에서는 이를 GPU 상에서의 대량 병렬처리를 통해 수행한다. NVIDIA CUDA(compute unified device architecture)환경에서의 실제 구현을 통해 CPU에서의 처리에 비해 게임 트리는 400배 이상의 수행 속도의 향상을, 유전 알고리즘은 300배 이상의 수행 속도의 향상을 각각 보였다. 본 논문에서는 스레드(thread)의 넘침(overflow)을 피하고 보다 효과적인 해 공간 탐색을 위해, 게임 트리를 이용하여 근방의 몇 단계까지 전역 탐색(full search)을 수행한 후 이후 단계는 유전 알고리즘을 이용하여 선별 탐색을 수행하는 협업적 인공지능을 제안한다. 다양한 실험 결과를 통해 제안하는 알고리즘은 게임의 인공지능을 향상시키고 게임의 규칙으로부터 주어진 시간 내에 문제를 해결할 수 있음을 보인다.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제37권2호
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• pp.133-140
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• 2024

This study offers a comprehensive evaluation of the role and impact of advanced power semiconductors in solar module systems. Focusing on silicon carbide (SiC) and gallium nitride (GaN) materials, it highlights their superiority over traditional silicon in enhancing system efficiency and reliability. The research underscores the growing industry demand for high-performance semiconductors, driven by global sustainable energy goals. This shift is crucial for overcoming the limitations of conventional solar technology, paving the way for more efficient, economically viable, and environmentally sustainable solar energy solutions. The findings suggest significant potential for these advanced materials in shaping the future of solar power technology.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.881-887
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• 2023

본 연구는 한국에서 상용화된 인공지능(AI) 기반 의료 영상 장치의 발전과 현재 동향을 분석하는 것을 목표로 한다. 2023년 9월 30일 기준으로 한국 식품의약품안전처에 허가, 인증 및 신고된 AI 기반 의료기기는 총 186개로, 이 중 138개가 영상의학과와 관련된 제품이었다. 본 연구는 2018년부터 2023년까지의 연도별 허가 추세, 장비 유형, 적용 부위, 주요 기능 등을 종합적으로 고찰하였다. 연구 결과, AI 의료기기는 2018년 4개 제품에서 시작하여 2023년까지 꾸준한 성장세를 보였으며, 특히 2020년 이후 급격한 증가세를 나타내었다. 이는 AI 기술의 발전과 의료분야의 수요 증가가 상호 작용한 결과로 볼 수 있다. 장비별로는 CT, X-ray, MR 순으로 AI 의료기기가 개발되었으며, 이는 각 장비별 이미지의 특성과 임상적 중요성을 반영한다. 본 연구에서는 흉부, 뇌신경, 근골격계 등 특정 부위에 대한 AI 의료기기 개발이 활발한 것을 확인하였고, 주요 기능별로는 의료영상 분석, 탐지 및 진단 보조, 영상 전송 등이 주를 이루었다. 이러한 결과는 AI의 패턴 인식 및 데이터 분석 능력이 의료영상 분야에서 중요한 역할을 하고 있음을 시사한다. 또한, 본 연구는 한국 제품이 국제적인 인증, 특히 미국 FDA와 유럽 CE 인증을 받은 사례를 조사하였다. 그 결과, 다수의 제품이 두 기관의 인증을 받았으며, 이는 한국의 AI 의료기기가 국제적 수준에 부합하며, 글로벌 시장에서의 경쟁력을 갖추고 있음을 보여준다. 본 연구는 AI 기술이 의료영상 분야에서 미치는 영향과 그 발전 가능성을 분석함으로써, 향후 연구 및 개발 방향에 중요한 시사점을 제공한다. 하지만, 규제 측면, 데이터의 질과 접근성, 임상적 유효성 등의 도전 과제도 지적되어, 이러한 문제들에 대한 지속적인 연구와 개선이 요구된다.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1121-1124
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• 2003

We report the photo (PL) and electro luminescence (EL) properties of new conjugated compounds based on imidazole moiety, 4,4' -di(4,5 diphenyl-N-imidazolyl)stilbene(DDPIS) and 4,4'-di(2,4,5-triphenyl-N-imidazolyl)stilbene(DTPIS), as emitting materials. ITO/m-MTDATA/NPB/DDPIS/Alq3/LiF/AI device shows blue EL spectrum at 456 ㎚ and 0.3 cd/ A and turn on voltage at 7 ∼ 8 V. DTPIS shows blue EL spectrum at around λmax=453㎚ and 0.5 cd/A efficiency in ITO/m-MTDATA/NPB/DTPIS/Alq3/LiF/Al device.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권3호
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• pp.83-90
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• 2022

당뇨병은 오늘날 주변에서 흔히 찾아볼 수 있는 질병이며, 당뇨병성 족부 궤양(당뇨발)이라는 심각한 합병증으로 발전하는 사례 또한 많이 나타난다. 따라서 이를 사전에 진단하고 예방하는 것은 중요한 과제이며 본 논문에서 그 방안을 제시한다. 본문에서 소개하는 기존의 연구들을 바탕으로 발의 압력과 온도 정보는 당뇨발과 깊은 상관관계가 있음을 알 수 있으며, 해당 지표들을 측정하는 IoT 기기인 스마틴솔을 개발과정 및 아키텍쳐를 소개한다. 또한, 더 나아가 스마틴솔로 측정한 데이터들의 실제 당뇨발 진단을 위한 AI 분석 전처리 과정을 기술하며, 측정된 압력 그래프와 실제 사람의 발걸음 분포의 비교 등을 통해 실시간으로 수집하는 다중 정보들이 기존의 IoT 기기들보다 효율적이고 신뢰성 있다는 결과를 제시한다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제10권3호
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• pp.360-370
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• 2022

Demand for machine learning systems continues to grow, and cloud machine learning platforms are widely used to meet this demand. Recently, the performance improvement of the application processor of smartphones has become an opportunity for the machine learning platform to move from the cloud to On-Device AI, and mobile applications equipped with machine learning functions are required. In this paper, machine learning tools for mobile applications are investigated and compared the characteristics of these tools.