• 제목/요약/키워드: 도구로서 인공지능

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멀티 에이전트 기반의 지능형 시뮬레이션 도구의 개발 (A Development of Intelligent Simulation Tools based on Multi-agent)

  • 우종우;김대령
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제12권6호
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    • pp.21-30
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    • 2007
  • 시뮬레이션이란 실세계의 다양한 객체들의 구조와 행위에 대한 자료를 수집하여 모델링하고 이를 컴퓨터 프로그램으로 모의 실험함을 말하며, 주요 기반기술들로서 DEVS (Discrete Event System Specification) 형식론을 비롯하여 페트리 넷 이나 구조적 오토마타 등이 연구되고 있다. 그러나 이러한 시뮬레이션의 연구영역이 보다 다양화되고 복잡하게 발전됨에 따라, 최근에는 인공지능의 지능형 에이전트기법을 도입하여 해결하는 연구가 활성화되고 있다. 본 연구에서는 시뮬레이션에 관한 모의실험을 보다 원활히 수행하기 위해서 지능형 멀티 에이전트기반의 시뮬레이션 도구를 개발하고자 한다. 이러한 도구의 특징은 첫째, 인공지능의 기능들을 라이브러리로 제공할 수 있고, 둘째, 유한상태기계(FSM)기반으로 에이전트 시스템을 설계하여, 시뮬레이션의 설계 모델을 보다 단순화 할 수 있는 장점이 있으며, 셋째, 모델러, 스크립터, 시뮬레이터등의 보조툴들을 제공함으로서 사용자들이 보다 편리하게 시뮬레이션 시스템을 개발할 수 있는 프레임워크를 제공한다. 시스템의 구성은 코어 시뮬레이션 엔진 유틸리티, 그리고 기타 보조툴들로 구성하였으며, 현재까지 개발된 시스템으로 몇 가지 영역을 대상으로 실험을 하였고 그 결과를 기술하였다.

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인공지능 도구 활용 초등 저학년 놀이 중심 한글교육 프로그램 개발 (Development of Play-Centered Korean Language Education Program for Low-End Elementary School Students Using Artificial Intelligence Tools)

  • 송정범
    • 실천공학교육논문지
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    • 제12권2호
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    • pp.301-308
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    • 2020
  • 근래 다문화가족의 급증 및 코로나-19로 인한 원격수업 등 비대면교육의 지속으로 초등 저학년의 교육격차가 발생하고 있다는 우려가 있다. 특히, 초등 저학년에서는 우리 말을 읽고, 쓰고, 듣고, 말하는 능력이 정착이 되어야 한다는 점에서 중요성이 부각되고 있다. 따라서 이 연구에서는 최근 관심도가 높은 인공지능 도구를 활용함으로써 이해도를 높이고, 놀이를 통하여 흥미롭게 한글교육을 할 수 있는 콘텐츠를 개발하였다. 앞으로 인공지능 도구들이 초등 저학년 교과교육에서 활용할 수 있는 다양한 시도가 필요하다.

인공지능 모형의 신뢰성 확보 방안에 관한 고찰 -설명 가능한 인공지능의 활용사례를 중심으로- (A Study on the Strategies for Ensuring Trustworthiness of Artificial Intelligence Modeling - Focusing on eXplainable AI's Use Cases -)

  • 김윤명;김영묵
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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    • pp.854-856
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    • 2022
  • 본 논문에서는 설명가능한 머신러닝 모델과 관련된 다양한 도구를 활용해보고, 최근 각광받는 주제인 신뢰성에 대해서도 고찰해보았다. 근래의 인공지능 모델은 설명력을 덧붙여 정보 장벽을 낮추는 방향으로 진화하고 있다. 이에 따라 AI 모형이 제공하는 정보량이 늘고 사용자 진화적 인 방식으로 바뀌면서 사용자층이 확대되고 있는 추세이다. 또한 데이터 분석 분야의 영향력이 높아지고 연구 주체들이 다양해지면서, 해당 모델이나 데이터에 관한 신뢰성을 확보해야한다는 요구가 많아지고 있다. 이에 많은 연구자들이 인공지능 모델의 신뢰성의 확보를 위해 노력하고 있다. 본 연구에서는 이러한 노력의 발자취를 따라가보면서 인공지능의 설명가능성에 관하여 소개하려고 한다. 그 과정에서 민감한 데이터를 다루어보면서 신뢰성 활보의 필요성에 대해서도 논의해보려고 한다.

스마트 해양안전 및 기업지원을 위한 오픈플랫폼에 관한 연구 (A Study on Open Platform for Smart Maritime Safety and Industries)

  • 박세길;양영훈
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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    • pp.214-214
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    • 2023
  • 최근 인공지능과 데이터 과학이 거의 모든 산업분야에서 많은 변화를 불러오고 있으며, 이를 지원하는 많은 라이브러리와 도구들이 이에 도움을 주고 있다. 그럼에도 불구하고 실제 인공지능과 데이터 과학 기술을 실제 산업 분야에 적용하려면 많은 어려움이 있는 것이 사실이고 이는 해양 분야에서 더욱 두드러진다. 이에 해양안전 및 기업지원을 목표로 개발 중인 오픈플랫폼은 일반적인 인공지능 및 데이터 과학을 위한 시스템과 달리 여러 가지 해양특화 모듈들로 구성된다. 그리고 이러한 해양특화 기능들이 해양안전 분야의 기업들에 기여할 수 있도록 해양특화 데이터와 인공지능 모델 등을 상호간 공유하고 의견을 나눌 수 있는 공간으로 개발해 나갈 계획이다.

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AI 동화책 생성 시스템 개발도구 (AI storybook creation system)

  • 이상동;박주원;변정아;최정윤;허다금
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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    • pp.955-956
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    • 2023
  • AI 기술이 성장하면서 AI 기술의 중요성은 더욱더 커지고 있다. 따라서 미래 인공지능 시대를 선도해 나갈 인재 유아, 초.중등 교육이 매우 중요하게 되었지만 아이들이 인공지능을 쉽게 접할 수 있는 서비스는 아직 부족하다. 아이들이 쉽게 사용할 수 있는 인공지능 서비스를 개발한다면 본격적인 인공지능 교육 시대가 도래하기에 앞서, 인공지능에 친숙해 질 수 있으며 창의력 향상에 도움이 될 것으로 기대된다. 이에 따라 'AI 동화책 생성 시스템' 을 기획하고 개발하였다.

인공지능 기반 DALL-E2 활용 쓰기 활동에 대한 영어학습자들의 인식 조사 (A Pilot Study of English Learners' Perception on Writing Activities using AI-Based DALL-E2)

  • 윤택남
    • 문화기술의 융합
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    • 제9권3호
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    • pp.121-127
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    • 2023
  • 본 예비연구의 목적은 이미지 생성 인공지능 도구인 DALL-E2를 활용하여 영어 작문 활동을 실시한 후 중학생들의 영어 학습에 미치는 반응을 살펴보는 데 있다. 이를 위하여 15명의 중학교 영어학습자를 대상으로 3주간 실험 수업을 진행하였으며 그 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, DALL-E2 활용 영어 작문 활동에 대한 설문조사 결과, 자신감, 흥미 및 인공지능 기반 도구 활용 쓰기에 대한 인식이 긍정적으로 변화하였음을 알 수 있었다. 아울러 통계적으로 유의미한 차이가 나타났음을 확인하였으며 이는 인공지능 활용 학습이 영어 작문 및 전반적인 영어 학습에 있어 긍정적인 영향을 미쳤다는 것을 의미하였다. 둘째, DALL-E2 활용 영어 작문 활동에 대한 소감문을 내용분석을 통해 분석한 결과, 핵심 주제를 3가지(인지적, 정의적, 심동적 특성)로 추출할 수 있었으며 영어 학습에 있어 인공지능 기반의 DALL-E2의 활용과 접목은 학습에 대한 새로운 흥미와 도전, 의지, 적극성을 높이며 궁극적으로는 영어표현력(productive skill) 향상에 일부 기여한 것으로 해석할 수 있었다.

창작활동을 위한 인공지능 플랫폼의 종류와 활용방안 탐색 (Exploring the Types of AI Platforms for Creative Activities and How to Use Them)

  • 박주연;안수진
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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    • pp.361-364
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    • 2022
  • 본 연구는 창작활동을 위한 인공지능 플랫폼의 종류를 조사하고 활용방안을 탐색하는 목적으로 수행되었다. 창작활동의 대표적인 영역인 미술과 음악 창작 영역에서 인공지능을 배우기 위해 인공지능을 체험하고 간단한 프로그래밍을 할 수 있는 인공지능 플랫폼의 종류를 조사하였다. 그리고 각 인공지능 플랫폼이 학생들의 생각을 풍부하게 표현하고 창의력을 높이는데 사용되도록 활용방안을 제시하였다. 이를 통해 인공지능 플랫폼이 창작활동에서 학생들의 표현력과 창의력을 높이는 도구로써 활용될 수 있음을 시사하였다는데 의의가 있다.

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인공지능 IoT 피지컬 컴퓨팅 실습을 위한 비주얼 블록 코딩 도구 (Visual Block Coding Tool for Artificial Intelligence IoT Physical Computing Practice)

  • 이세훈;김수민;김영호
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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    • pp.407-408
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    • 2022
  • 본 논문에서는 AIoT를 위한 비주얼 블록 코딩 도구를 설계하였다. AI 블록 코딩이 가능한 EduB 플랫폼에 피지컬 컴퓨팅을 가능하게 하는 모듈을 추가함으로써 블록을 사용한 쉬운 피지컬컴퓨팅 코딩과 AIoT 코딩이 가능하다. 도구는 WebSocket과 Wifi를 사용해 EduB와 타겟보드인 RaspberryPi의 무선 통신을 하며, 블록으로 생성된 코드를 RaspberryPi 내부에서 실행하여 GPIO와 SenseHAT을 제어할 수 있게 하였다. 따라서, 코딩 결과를 콘솔 출력이나 그래프로만 확인할 수 있어 정적이던 AI 교육을 LED나 모터를 제어해 동적으로 결과를 확인할 수 있게 하여 흥미와 관심을 유발할 수 있도록 한다.

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계획 지식 모델링 도구의 설계 및 구현 (Design and Implementation of a Plan Knowledge Modeler)

  • 최재혁;김인철
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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    • pp.254-259
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    • 2006
  • 전통적인 인공지능 계획방식은 완전한 월드 상태모델과 시스템 동작모델에 기초하여 처음부터 자동으로 작업계획을 생성하려는 접근방식이다. 그러나 지능로봇제어와 같이 불확실성과 가변성이 높은 실 세계 응용분야에서 이와 같은 전통적인 인공지능 계획방식은 효과를 얻기 어렵다. 반면에 많은 실 세계 응용분야에서는 그 분야에서 이미 잘 알려져 있는 작업 영역지식이나 제어지식들이 존재하며, 이들을 효과적으로 이용하는 것이 매우 중요하다. 이러한 방법 중의 하나로서 복잡도가 높은 작업계획을 전문가가 직접 편집해서 입력하는 방식이 널리 쓰인다. 기본 동작모델과는 달리, 일반적으로 작업계획 표현언어는 복잡한 제어구조를 포함하는 하나의 작업 프로세스로 계획을 표현한다. 따라서 이러한 복잡한 절차적 지식인 작업계획을 편집하고 검증하기 위해서는 편리한 모델링 도구의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 PRS 계열의 작업계획을 비주얼 환경에서 편집할 수 있고, 가상 시뮬레이션 기능과 작업 계획기와의 연동 기능을 갖춘 PKM시스템의 설계와 구현에 대해 설명한다.

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다양한 외벽 균열에 강인한 딥러닝 검출 모델 개발 (Robust Detection Deep Learning Model in the Various Exterior Wall Cracks)

  • 김경영;이호령;김동주
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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    • pp.53-56
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    • 2021
  • 국내 산업화가 들어선 후 산업화 당시 지었던 낙후된 건물의 증가에 따라 구조물의 손상 조사 및 검사 방법의 수요가 늘어나고 있다. 일반적으로 구조물의 손상은 전문 검사원이 현장에서 직접 측량도구와 시각적인 방식으로 검사한다. 그러나 전문 검사원들이 직접 조사하는 수고에 비해 균열을 검사하는 방식 자체가 단순하고, 일반 사람이 검사하기에는 객관성이 떨어지는 한계가 있어 균열을 자동적으로 검출함으로써 객관성과 편의성을 보장할 기술이 필요하다. 본 연구에서는 이미지 기반으로 다양한 환경에서의 외벽 균열을 검출할 수 있는 딥러닝 모델 개발을 소개한다. 균열 검출을 위해 다양한 외벽 균열 관련 데이터셋을 확보 및 구축하고 각 데이터셋의 검출 정보를 보완할 반자동(semi-auto) 라벨링 작업을 수행하였다. 두 번째로 기존 높은 검출 성능을 보였던 모델들을 선정 및 비교하여 YOLO v5 모델을 최종적으로 선정하였고, 도메인이 각각 다른 데이터셋에 대한 교차 학습을 통해 각 데이터셋의 mAP의 편차가 31%에서 11%로 좁히는 작업을 수행하였다. 이를 통해 실제 상황에서의 균열 영상에서 균열을 검출할 수 있는 측량 시스템을 개발함으로써 실질적인 검사의 도구로 활용될 수 있길 기대한다.

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