• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.371-372
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• 2020

최근 인공지능의 발달로 인해 AI스피커에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 조음장애는 구강 안에서 말소리를 제대로 만들지 못해서 제대로 된 언어를 구사하지 못하는 장애를 말한다. 조음장애인들이 AI스피커를 사용하면 발음을 제대로 인식하지 못하기 때문에 사용의 어려움이 있다. 본 논문에서는 경증 조음장애인들이 AI스피커를 이용할 수 있도록 머신러닝 기반 언어교정기의 개발내용에 관하여 기술한다. 이는 언어로 명령 줄 수 있는 여러 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권2호
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• pp.427-436
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• 2021

본 연구의 목적은 문학 텍스트를 학습한 머신 러닝 언어 모델을 구현하는데 있다. 문학 텍스트는 일상 대화문처럼 질문에 대한 답변이 분명하게 구분되지 않을 때가 많고 대명사와 비유적 표현, 지문, 독백 등으로 다양하게 구성되어 있다는 특징이 있다. 이런 점들이 알고리즘의 학습을 용이하지 않게 하여 문학 텍스트를 활용하는 기계 학습의 필요성을 저해시킨다. 문학 텍스트를 학습한 알고리즘이 일반 문장을 학습한 알고리즘에 비해 좀 더 인간 친화적인 상호작용을 보일 가능성이 높다. 본 논문은 '문학 텍스트를 학습한 머신 러닝 언어 모델 구현'에 관한 연구로서, 대화형 기계 학습에 문학 텍스트를 활용하는 연구에서 필수적으로 선행되어야 할 세 가지 텍스트 보정 작업을 제안한다: 대명사 처리, 대화쌍 늘리기, 데이터 증폭 등에 대한 내용으로 기계 학습이 용이하고 그 효과도 높다고 판단됩니다. 인공지능을 위한 학습용 데이터는 그 의미가 명료해야 기계 학습이 용이하고 그 효과도 높게 나타난다. 문학과 같은 특수한 장르의 텍스트를 자연어 처리 연구에 도입하는 것은 새로운 언어 학습 방식의 제안과 함께 머신 러닝의 학습 영역도 확장시켜 줄 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권10C호
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• pp.1042-1050
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• 2007

본 논문은 머신 기술 언어를 이용하여 전력 소모가 최소화된 임베디드 코어 자동 생성 시스템의 설계에 대해 기술한다. 머신 기술 언어를 사용하여 어플리케이션에 적합한 임베디드 코어를 빠른 시간에 설계하기 위해 어플리케이션 실행시 동적 전력 소모가 최소화된 코어를 생성하는 시스템을 구축하였다. 제안된 시스템은 각 인스트럭션의 파이프라인 스테이지의 행위 정보로부터 파이프라인 해저드를 찾아내며 처리하는 능력을 가진 임베디드 코어를 생성한다. 생성된 코어는 파워 소모가 최소화되게 만들어져 있다. 자동 생성 시스템의 검증을 위해 ARM9, MIPS R3000에 대해 SMDL로 기술하고 전력 최적화 과정을 거쳐 HDL 코드를 자동 생성하였으며, 어플리케이션에 대해 시뮬레이션을 수행하여 소모되는 전력을 측정하였다. 실험 결과로 생성된 프로세서는 정확한 동작을 수행하였고, 어플리케이션과 생성된 코어에 따라 동적 전력 소모가 $20%{\sim}40%$ 줄어드는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.209-212
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• 2017

고도화된 머신러닝과 딥러닝 기술은 영상처리, 자연어처리 등의 분야에서 많은 문제를 해결하고 있다. 특히 사용자가 입력한 문장을 분석하고 그에 따른 문장을 생성하는 자연어처리 기술은 기계 번역, 자동 요약, 자동 오류 수정 등에 널리 이용되고 있다. 딥러닝 기반의 자연어처리 기술은 학습을 위해 여러 계층의 신경망을 구성하여 단어 간 의존 관계와 문장 구조를 학습한다. 그러나 학습 과정에서의 계산양이 방대하여 모델을 구성하는데 시간과 비용이 많이 필요하다. 그러나 Word2Vec 모델은 신경망과 유사하게 학습하면서도 선형 구조를 가지고 있어 딥러닝 기반 자연어처리 기술에 비해 적은 시간 복잡도로 고차원의 단어 벡터를 계산할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 Word2Vec 모델을 활용하여 한국어 문장을 생성하는 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 지정된 문장 템플릿에 유사도가 높은 각 단어들을 적용하여 문장을 구성하는 Word2Vec 모델을 설계하였고, 서로 다른 학습 데이터로부터 생성된 문장을 평가하고 제안한 모델의 활용 방안을 제시하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권10호
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• pp.859-869
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• 2014

최근 몇 년 동안, 난독화 기술은 악성 코드를 보호하기 위해 악용되어 큰 위협이 되고 있다. 특히, 가상 머신 기반으로 난독화된 악성 코드의 경우, 원본 프로그램이 직접적으로 드러나지 않고 가상머신의 의미와 원본 프로그램의 의미가 함께 수행되므로 분석하기 어렵다. 이러한 위협에 대응하기 위하여, 가상 머신 기반으로 난독화된 프로그램을 분석하는 동적 분석 기반의 프레임워크를 제안한다. 첫째, 난독화된 실행파일의 동적 실행 트레이스를 추출한다. 둘째, 동적 실행 트레이스를 중간언어로 변환하고 동적 제어 흐름 그래프를 이용하여 가상 머신의 구조를 추출한다. 결과적으로, 추출된 가상 머신 구조를 이용하여 원본 프로그램의 의미를 추출한다. 본 논문은 최신 상용 난독화 도구로 난독화된 실행파일에서 원본 프로그램을 추측할 수 있는 방안을 제시한다. 개발된 도구는 가상 머신 기반으로 난독화된 프로그램을 이해하고 프로그램 분석 기법을 적용하는 데 활용될 수 있으며 추출된 원본 프로그램의 요약 의미를 이용하여 추가적인 분석을 적용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 전자통신동향분석
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• 제3권1호
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• pp.77-85
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• 1988

인공지능 프로그램을 효과적으로 수행시키기 위해서는 특별한 하드웨어 또는 진보된 소프트웨어 기술이 구현된 시스팀이 필요하게 된다. 1980년대 초에 Symbolics의 lisp machine이 처음 출현한 이래 dedicated architecture를 갖는 lisp machine이 지배하던 인공지능 머신은 최근 general purpose workstation에 인공지능 언어 및 환경을 갖춘 인공지능 워크스테이션이 대두됨에 따라 그 개발 경향이 옮겨가고 있다. 본고에서는 이와 같은 최근의 인공지능 워크스테이션의 개발동향 분석 및 그에 따른 인공지능 워크스테이션의 정의를 하였으며, 마지막으로 우리나라에서 이러한 인공지능 워크스테이션을 개발하기 위한 연구뱡향에 대해 기술하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.552-554
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• 2019

농아는 청각장애인과 언어장애인을 말하며 청각장애인과 언어장애인은 음성으로 의사소통하는 것에 어려움이 있기 때문에 수화나 구화 등을 이용하여 의사소통을 한다. 그러나 수화는 모든 사람들이 사용하는 통신 수단이 아니기 때문에 수화를 알지 못하는 사람과의 의사소통하는 데 있어 한계가 생길 수밖에 없다. 본 논문에서는 장애인과 비장애인이 어려움 없이 의사소통할 수 있는 수단으로 지화 번역 시스템을 제안하고 설계 및 구현하였다. 립 모션으로 지화를 인식하였고 인식률을 높이기 위해 머신 러닝 기술을 이용하여 지화 데이터를 스스로 학습시켰다. 구현 및 실험 결과를 통해 제안한 알고리즘 적용으로 인식률 개선이 이뤄졌음을 확인하였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제5권2호
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• pp.289-296
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• 2015

자바는 다양한 플랫폼에서 실행 가능한 인터프리터 언어이며, 네트워크 사용에 유용한 기능들을 갖고 있다. 이러한 자바 언어의 특징으로 인해 자바는 다양한 분야에서 사용되고 있다. 본 논문에서는 자바 가상머신의 보안 관리자를 위협하는 악성 코드가 어떠한 방법으로 가상머신의 취약점을 노리는지에 대해 언급한다. 그리고 이에 대응 방안으로 자바 콜 그래프와 자바 접근 권한 검사 트리를 이용한 자바 시스템 클래스의 취약점 분석 방법을 제안으로써 사전에 미리 보안 위협을 방지하기 위한 토대를 마련하고자 한다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제9권1호
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• pp.387-394
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• 2019

최근 빅 데이터의 중요성이 부각되면서 데이터 분석에 대한 수요가 증가하고 있다. R 언어는 데이터 분석을 목적으로 고안된 언어로서, 사용자들은 R언어의 다양한 통계, 머신러닝, 데이터 마이닝 패키지의 알고리즘을 활용하여 데이터를 효과적으로 분석 할 수 있다. 그러나 R 언어는 분석 결과를 어플리케이션으로 만들어 활용하기 어렵다는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 PHP, Java등과 같은 다른 언어를 통해 R 스크립트를 호출하는 법이 제안되었다. 그러나 이러한 개발 방식은 R 이외에도 다른 언어를 혼용해서 작성해야 하는 번거로움이 있다. 본 연구에서는 R 언어의 Plumber 패키지를 활용하여 다른 언어를 사용하지 않고 오직 R 언어만을 이용하여 API를 작성하는 방법을 제안하였다. 또한 API를 구현할 때 고려해야할 보안 이슈와 해결 방안에 대해서도 제시하였다. 본 연구에서 제안한 기술을 이용하여 웹 응용 프로그램을 개발 한다면 높은 생산성과 개발의 편리성, 운영의 효율성을 기대할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.79-84
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• 2023

최근 분산 및 병렬 처리 기술 중 빠른 처리 속도를 제공하는 Apache Spark는 실시간 기능 및 머신러닝 기능을 제공하고 있다. 이러한 기능에 대한 공식 문서 가이드가 제공되고 있지만, 기능들을 융합하여 실시간으로 특정 값을 예측하는 방안은 제공되고 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 이러한 기능들을 융합하여 실시간으로 데이터의 값을 예측할 수 있는 연구를 진행했다. 전체적인 구성은 Python 프로그래밍 언어에서 제공하는 주가 데이터를 다운로드하여 수집한다. 그리고 머신러닝 기능을 통해 회귀분석의 모델을 생성하고, 실시간 스트리밍 기능을 머신러닝 기능과 융합하여 실시간으로 주가 데이터 중 조정종가를 예측한다.