• 인포메이션 디스플레이
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• 제23권4호
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• pp.35-44
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• 2022

AI기술의 유용성과 발전 가능성은 다양한 분야에서 확인되어 왔고, 디스플레이 산업에도 AI 기술들이 적극 도입되고 있다. 디스플레이 산업에 도입된 기존의 AI 기술들은 주로 engineer나 불량 검사자의 업무를 자동화하는 목적이었으나, 최근에는 engineer의 업무를 대체하는 고도의 지능화된 AI 기술들이 도입되고 있다. 본 논문에서는 이러한 지능화된 AI 기술 중에서 강화 학습, 자연어 처리, Pattern Matching 기술의 원리와 적용 사례들을 다루어 보았다. 첫번째로 강화 학습의 기본 개념을 설명하고, 설비 control (scheduling), 재료 탐색, 그리고 회로 설계에서의 적용 사례를 살펴보았다. 두번째로는 자연어 처리에서는 기술의 기본 원리 및 다양한 적용 방법론들에 대하여 다루었고, 제조 검사 리포트 분석, 지식재산권 분석, 연구문헌 분석 등에서의 활용 사례를 살펴보았다. 마지막으로 Pattern Matching에서는 기술 개요와 최근의 기술 동향을 기술하였고, Object Detection과 Object Tracking 기술 비교와 함께 패널 설계 도면으로부터 engineer 가 관심을 가져야 할 pattern 탐색에 대한 적용 사례를 살펴보았다.

• 한국전자거래학회지
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• 제25권1호
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• pp.1-12
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• 2020

최근에 기계학습을 적용한 연구들이 다양한 분야에서 뛰어난 성과를 보임에 따라, 제조업 분야에서도 학습기반의 디스패처는 학계와 산업계의 관심의 대상이 되고 있다. 디스패처의 성능을 향상시키기 위해서는 각 디스패치 의사결정을 자세히 평가할 수 있어야 한다. 그러나 기존의 제조라인에 대한 시각화기법에 대한 연구들은 제조라인의 성능지표나 이상치를 시각화하는데 주로 집중되었다. 본 논문은 디스패치 의사결정이 수행되는 시점에 선택 가능한 대안들과 함께 제조라인에 대한 다양한 정보를 제공하는 시각화시스템을 제안한다. 또한, 제안된 시스템은 설비의 유휴시간의 원인을 효과적으로 나타내며, 시간에 따른 성능지표의 변화도 효과적으로 표현하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.1528-1533
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• 2020

최근 Wi-Fi 전파 지문을 이용한 실내 위치 인식 기술이 다양한 산업 분야 및 공공 서비스에서 적용되어 운영되고 있다. 기계학습 기술의 관심과 함께 단말 주변의 무선 신호 데이터를 사용한 기계학습 기반의 위치 인식 기술이 빠르게 발전하고 있다. 이때 기계학습에 필요한 무선 신호 데이터의 수집 과정에서 왜곡되거나 학습에 적합하지 않은 데이터가 포함되어 위치 인식의 정확도가 낮아지는 결과가 발생한다. 또한 특정 위치에서 수집된 데이터를 기반의 위치 인식을 수행하는 경우 학습에 포함되지 않은 주변 위치에서의 위치 인식에 문제가 발생한다. 본 논문에서는 수집된 학습 데이터의 전처리 과정을 통해 향상된 위치 인식 결과를 얻기 위한 학습 데이터 전처리 기법을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.272-275
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• 2022

현재 다양한 교육 컨텐츠를 제공하는 MOOCs-Massive Open Online Courses와 같은 대규모 온라인 플랫폼을 통해 시간과 장소에 구애받지 않고 언제 어디서나 자유롭게 접속해 학습할 수 있는 학습 환경이 갖추어졌다. 이를 기반으로 온라인 강의, 재택 학습의 비중이 더욱 커지고 있으며 교육적 성과를 위해 포트폴리오나 경험·체험 기반의 학습, 현장 활동, 팀 프로젝트 기반의 집단학습도 활발히 이루어지는 중이다. 현재 이수시간 혹은 학점 단위로 핵심기술에 집중된 나노(Nano) 혹은 마이크로디그리(microdegree)에 대한 관심도가 많이 증가하고 있는데 이러한 전략적 집중교육은 교육의 지속성과 효율성 측면에서 효과적인 학습을 가능하게 하기 때문으로 해석된다. 따라서 신기술에 의한 산업구조의 재편에 따른 직업·직무의 변화가 큰 시대에 스마트 모빌리티, 빅데이터, 인공지능과 같은 전문적인 신기술 분야의 집중교육은 취업에 훨씬 도움이 되고 있어 평생학습 방식의 대안으로 주목받고 있다. 이러한 배경 속에서 본 논문은 온라인 학습시대에 개인 맞춤형 마이크로디그리 방식의 목적 학습을 효율적, 효과적으로 지원할 수 있는 교육플랫폼 설계를 제안하고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제8권4호
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• pp.1-17
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• 2010

리더십과 관련한 연구들은 주로 경영학 분야뿐만 아니라 산업심리 혹은 심리학분야에서도 많은 관심을 보이는 연구 분야다. 종래의 리더십은 조직 내 경영진이나 팀리더 등의 조직책임자들에게 강조되는 개념이었다. 그러나 최근에는 개인의 자유의지를 스스로 통제 혹은 관리하여 자신의 행동을 바람직한 방향으로 이끌고자 하는 셀프리더십(self-leadership)관련 연구에 학계, 산업계의 관심이 모아지고 있다. 본 연구는 정보기술(information technology) 및 엔지니어링 과목을 수강한 학부재학생들의 셀프리더십 전략이 수강태도에 영향을 마치는지, 수강태도가 매개변인의 역할을 하여 학업성과에 어떤 영향을 미치는 지를 연구하였다. 연구 결과는 조직 구성원 혹은 학생들의 센프리더십을 고양함으로써 과업에 임하는 태도나 수업에 임하는 바람직한 태도를 제시하여 기업 생산성이나 학업성과를 촉진할 수 있는 방안수립에 시사점을 줄 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.81-83
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• 2022

연구 동향을 파악하는 것은 연구 수행 시 필수적인 요소이다. 대부분의 연구자들은 관심분야의 학술대회 및 저널을 대표하는 기술 핵심구나 관심 분야를 검색함으로써 연구 동향을 파악한다. 하지만, 최근 인공지능과 같은 특정 분야의 경우 한 개의 학술대회에 한 해당 수백~수천 개의 논문이 출간되기 때문에 전체 분야의 경향성을 파악하는 데 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 학술대회 또는 저널 제목을 활용하여 기술 핵심구를 자동으로 추출함으로써 연도별 학술대회 및 저널의 연구 동향 파악을 지원하고자 한다. 핵심구 추출은 문장 또는 문서를 대표하는 주요 구문을 추출하는 작업으로서 검색, 요약, 내용 파악 등을 위해 근간이 되는 기술이다. 기존 사전학습 언어모델 기반의 핵심구 추출 모델은 문서 단위의 긴 텍스트를 기준으로 모델링 하였기 때문에 제목 단위의 짧은 텍스트에서는 성능이 낮아진다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 짧은 텍스트에 강인하면서 단어 자체의 중요도를 고려한 학술대회 및 저널의 기술 핵심구 추출 모델을 제안하고자 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제2권5호
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• pp.9-19
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• 2001

본 논문에서는 웹 도큐먼트로부터 사용자의 관심과 선호도를 반영하는 지식을 자동으로 확장 탐색하고 추출하기 위한 연관지식 추출 기법을 제시한다. 사용자의 학습의도를 내포한 중심어와 연관된 정보를 예제 도큐먼트로부터 탐색 추출하기 위하여 연관 규칙 탐색 데이터 마이닝 기법을 웹 도큐먼트상의 연관 객체 추출에 적용한다. 또한 추출된 연관 정보들의 가중치 부여를 위하여 연관 태그 블록 기반 가중치 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시된 연관 지식 추출 기법을 생명정보학 분야에 적용하여 의미적으로 연관성 있는 지식 추출 실험을 수행한 결과 매우 높은 정확성을 보이는 것으로 나타났다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제21권2호
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• pp.108-116
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• 1997

유전알고리즘은 진화원리에서 발견된 몇몇 특징들을 컴퓨터 알고리즘과 결합시켜 복잡한 최적화 문제를 해결하려는 도구로서 1975년 미국의 Holland 교수에 의해 처음으로 개발되었다. 주어진 문제에서 탐색환경이 다변수 또는 다봉(multi-modal)이 되어 대단히 복잡하거나 또는 부분적으로 알려질 경우는, 구배(gradient)에 기초한 재래식 방법을 사용하여 최적화하는 것은 매우 어렵게 되고 경우에 따라서는 불가능할 수도 있다. 이러한 이유로 유전알고리즘과 같은 강인한 탐색법이 요구된다. 유전알고리즘의 장점은 연속성(continuity), 미분가능성(differentiability), 단봉성(unimodality) 등과 같이 탐색공간에 대한 제약으로부터 자유롭다는 것이다. 다시 말하면 목적함수 외 탐색공간에 대한 사전지식을 필요로 하지 않고, 매우 크고 복잡한 공간일지라도 전역해 쪽으로 수렴해 갈수 있다는 것이다. 이러한 특성 때문에 유전알고리즘은 실제 환경에서 많은 복잡한 최적화 문제를 해결하는 방법으로 인정을 받고 있으며, 함수의 최적화, 신경회로망의 학습, 동적시스템의 식별및 제어, 신호처리등 여러 분야에 성공적으로 응용되고 있다. 이러한 중요성에 비해 유전알고리즘에 대한 연구는 국내적으로는 아직 미진한 수준이나 최근 이에 대한 관심이 고조되고 있으며, 또한 그 응용분야도 점점 넓어져 이론 개발과 실질적인 응용에 확산되리라 생각된다. 따라서 본 해설기사는 유전알고리즘의 원리와 응용 사례를 살펴봄으로서 최적화 문제를 해결하려는 독자들에게 조금이나마 도움을 주고자 한다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2016년 정기학술대회
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• pp.159-162
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• 2016

본 논문에서는 on-line 안전교육의 현황에 대해서 알아본다. 2014년 4월 16일 세월호 침몰사고를 계기로 '안전' 에 대한 인식이 강화되면서 안전교육에 대한 민간자격과정이 우후죽순처럼 번지고 있다. 또한 재난시 대응할 수 있는 매뉴얼과 행동요령에 대한 국민들의 관심이 높아지고 있다. 특수재난은 유형의 다양화, 규모의 대형화로 여타 재난에 비해 사회적 파장이 비교할 수 없을 만큼 크므로 재난관리기관(주관 책임)간 협업대응이 반드시 필요한 데 반해, 특수재난분야 종사자를 위한 교육프로그램은 부족한 실정이다. 따라서, 특수재난은 on-line 안전교육인 e-러닝 콘텐츠의 개발과 여러 가지 안전교육 프로그램으로 특수재난 분야 종사자가 언제든지 온라인상에서 학습, 활용할 수 있도록 보급할 수 있도록 노력하고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.469-472
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• 2004

전자 상거래에 대한 관심이 높아지면서 전자 상거래에서 제품과 서비스에 대한 구매를 결정하는데 중요한 역할을 하는 전자 카탈로그가 주목을 받고 있다. 원격 교육 분야의 SCORM은 좋은 품질의 학습용 콘텐츠를 적은 비용으로 재사용할 수 있는 장점을 지닌다. SCORM을 전자 카탈로그에 적용시킴으로써 제품 공급 업체가 제공하는 제품 정보와 제품과 관련된 여러 가지 정보를 쉽게 공유할 수 있고 재사용할 수 있다. 전자 카탈로그에 원격 교육 분야의 표준안인 SCORM을 적용시켜 새로운 콘텐츠 모델을 제안한다.