• 기계저널
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• 제57권3호
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• pp.46-51
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• 2017

이 글은 전문가시스템의 개요와 사례를 살펴보고, 인지컴퓨팅을 활용하여 다양한 분야에 인공지능을 적용하고 있는 Watson의 사례를 제시하여 향후 기계공학 전문가시스템의 개발방향을 탐색한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1157-1158
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• 2023

자율주행 시스템에서 차선 인지는 주행의 성능과 안전에 중요한 역할을 한다. 차선 인지 분야에서는 다양한 알고리즘이 사용된다. 본 논문에서는 슬라이딩 윈도우 기법을 사용한 알고리즘을 기반으로, 더 정확하고 효율적인 차선 인지를 위한 개선 방안을 소개한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
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• pp.45-46
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• 2017

본 논문은 사람에 의하여 발생하는 패턴과 기계적으로 발생하는 패턴과의 차이점을 인지함으로써 BAD USB 탐지하는 방안을 제안한다. BAD USB는 펌웨어를 조작하여 악의적인 행위를 수행하는 공격으로, BAD USB를 탐지하기 위한 많은 연구가 진행되었지만, 펌웨어 내부에 존재하는 악성코드를 효과적으로 탐지하기에는 어려움이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 사람에 의하여 나타나는 행위에 대한 패턴과 기계적으로 발생하는 패턴을 구분하여 악의적인 행위를 인지함으로써 BAD USB를 탐지하는 방안을 제안한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2006년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.1325-1328
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• 2006

본 논문은 기계 가공시 형상의 인지 절차에 대해 기술한다. 주조와 단조 공정의 특성 중 한가지는 기계 가공시 원재료가 최종 형상에 매우 근접하다는 것이다. 이때 가공 형상 추출은 가공될 면을 인지하는 것과 가공면을 군집으로 그룹화 하는 두 단계로 수행될 수 있다. 이중 가공될 면을 인지하기 위한 기존의 방법은 3D Boolean difference operation을 수행하는 것이다. 그러나 3D Boolean difference operation의 계산적 난점 때문에 복잡한 형상에는 실용적이지 못하다. 본 논문의 목적은 가공 면을 인지하는 효율적인 알로리즘을 개발하는 것이다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.174-174
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• 2017

농지의 구성물을 인식하는 기술은 농작업 기계를 로봇으로 전환하는데 필요한 기술 중 하나이다. 하지만 실외에서는 태양광과 날씨 변화에 따른 광 조건의 변화가 매우 커서 기존의 영상처리 방법으로 구성물을 인지하는데 한계가 있었다. 본 연구에서는 광 조건의 변화에 따른 영향을 줄이는 방안으로 IR 이미지를 이용한 농지 구성물의 인지를 수행하였다. 농지 구성물로는 토양, 식물, 멀칭비닐, 자갈을 선정하였다. 농지의 IR 이미지에서 농지 구성물을 구별하기 위한 픽셀값을 작게 적용하면 미세한 구분은 가능하지만 토양, 식물, 멀칭 비닐 등을 구성물 단위로 구별할 대는 후처리가 필요로 해지는 문제가 발생하였다. 본 연구에서는 IR 영상의 픽셀값을 평균 처리하여 농지 구성물의 인지를 수행 때의 효과를 확인 하였다. 평균 처리하는 픽셀값이 많을수록 처리속도가 빠르고, 작은 노이즈를 제어하는 효과가 있었지만, 픽셀값이 너무 커지면 구조물의 구별 정확도가 떨어졌다. 이 결과를 바탕으로 농지 구성물 인지를 위한 효율적인 IR 이미지 평균 처리 수준을 확인하였다.

• 인지과학
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• 제7권2호
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• pp.75-95
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• 1996

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 춘계 학술대회
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• pp.3-7
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• 2000

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 한글 및 한국어 정보처리
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• pp.350-357
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• 2000

본 논문은 근 몇 년간 꾸준히 진행되어진 중한 기계번역시스템에 대한 연구의 기초 위에서, 뉴스 타이틀 번역이라는 특정 도메인에 초점을 맞추어 언어적 특성을 살펴보고, 중한 언어적 유사성에 기반 한 뉴스 타이틀 번역을 위한 중한 기계번역시스템에 대하여 설명한다.

• 인지과학
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• 제23권3호
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• pp.367-388
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• 2012

이 연구는 튜링의 탄생 백주년을 맞이하여 인지과학을 위한 그의 심대한 공헌을 고찰하기 위한 작업이다. 이 논문에서는 특히 튜링에게 가장 중요한 학문적 영향을 주었던 괴델의 시각을 통하여 튜링의 공헌과 입장이 논의된다. 이를 위하여 메타수학적 접근이 시도되며, (1) 튜링의 인지에 대한 수학적 분석, (2) 보편튜링기계, (3) 보편튜링기계의 한계, (4) 보편튜링기계의 한계를 넘는 모델로서의 오라클튜링기계, (5) 인지과학을 위한 튜링테스트가 논의된다. 이 연구에 의하면, 튜링의 공헌은 다음과 같이 정리될 수 있다. 첫째 튜링은 수리논리를 사용하여 마음과 물리적 세계의 새로운 가교를 발견했다. 둘째, 튜링은 마음의 작동에 대하여 새로운 형식적 분석을 제공했다. 셋째, 튜링은 자신의 튜링기계의 한계를 넘어서는 마음의 새로운 모델로서 오라틀 튜링기계와 연결주의적 신경망기계를 제시했다. 우리 인지과학자들은 튜링의 어깨 위에 서서 늘 새로운 튜링테스트를 기다리고 있게 될 것이다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.287-288
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• 2016

선박과 선박간의 사고 위험도를 예측하는 교통정보 생성 기술을 해상교통관제센터에 적용하기에는 위험도 정보의 정확성에 한계가 있다. 또한 대상 해역에 대한 교통 패턴을 파악하는 밀집도 및 혼잡도와 같은 교통정보 생성 기술은 위험 우선순위 선박을 도출하는 것이 불가능하다. 복잡한 교통 패턴을 보이는 해상교통관제 해역에서 위험 선박을 인지하여 관제사의 관제 업무를 지원하기 위해서는 새로운 접근이 필요하다. 본 연구에서는 관제대상해역의 교통 상황을 총체적으로 파악하고 위험 선박을 사전에 인지할 수 있는 교통정보 생성을 위해서 기계학습 기법을 검토하였으며, 기존의 인공지능 한계를 극복하기 위한 딥러닝 프레임워크 도입을 검토하였다. 해상교통관제센터의 이미지, 메시지, 음성 등 다양한 형태의 연속적 자료들을 통합하고 이를 토대로 총체적인 분석을 통해 관제 업무를 지원할 수 있는 교통 상황 인지 정보를 생성할 수 있을 것으로 파악되었다. 빅데이터 기반의 기계학습은 보다 의미 있는 상황 인지 정보를 생성할 수 있기 때문에 이를 위한 관제 센터의 각종 데이터 통합이 필요하다.