• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.261-262
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• 2024

현재 국내뿐만이 아니라 전세계적으로 서비스 로봇의 수요가 늘어가고 있다. 이중에 서빙로봇은 그 성장 속도가 가파르게 올라가고 있다. 이에 국내의 다양한 기업은 여러 가지 모델의 서빙로봇을 출시하고 있다. 현재 출시되고 있는 모델의 경우 어느정도 자율주행이 가능하고 적재하중도 좋은 장점이 있으나, 실 사용에 있어서 스펙이 맞이 않을뿐 아니라, 크기와 가격에 비해 부족한 기능과 운행에 있어 사람의 도움이 필수적으로 필요하단 한계점이 있다. 이 한계점을 극복하여 매장운영의 효율을 극대화 하기위한 서빙로봇을 개발하고자 한다. 아두이노를 활용한 스마트 서빙로봇에서는 다양한 센서와 모듈을 이용해 자동화 시켜 여러 매장환경에서 최적의 행동을 취할 수 있다. 이 서빙로봇은 기존의 문제점을 해결하고 발전시켜 영업자로 하여금 효율적으로 매장울 운영할수있게 한다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권2호
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• pp.432-438
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• 2023

연구목적: 생활안전 예방서비스 앱에서 신고되는 이미지를 AI를 사용하여 실시간으로 위험 카테고리를 자동으로 분류하여 사용자에게 편리한 위험신고를 가능하게 하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 인터넷으로 상호연결되는 생활안전 예방서비스 플랫폼, 생활안전 예방서비스 앱, AI 모델 서빙 서버와 sftp 서버로 구성되는 시스템을 통하여 신고된 생활안전 이미지를 실시간으로 자동분류하며, 이때 사용되는 AI모델 생성을 위한 AI 학습 알고리즘도 개발하였다. 연구결과: 이미지를 실시간으로 AI 처리하여 자동으로 분류할 수 있게 되어, 신고자가 생활안전 관련 사항을 보다 편리하게 신고할 수 있게 되었다. 결론: 본 논문에서 제시하는 AI 이미지 자동분류 시스템은 90% 이상의 분류 정확도로 신고 이미지를 실시간으로 자동분류하여 신고자가 간편하게 생활안전 관련 이미지를 신고할 수 있게 되었으며 향후 생활안전 예방서비스 앱의 사용자의 증가에 따라 더욱 빠르고 정확한 AI 모델 개발 및 시스템 처리용량 향상이 필요하다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권11호
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• pp.305-310
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• 2021

의료분야 인공지능 기술이 분석과 알고리즘 개발에 중점을 두었으나 점차 제품으로 서비스하기 위한 Web 애플리케이션 개발로 변화되고 있다. 본 연구는 복부 CT 영상에서 요로결석(Urinary Stone) 분할모델과 이를 기반으로 한 인공지능 웹 애플리케이션에 대해 기술한다. 이를 구현하기 위해 의료영상 분야에서 이미지 분할을 목적으로 제안된 End-to-End 방식의 Fully-Convolutional Network 기반 모델인 U-Net을 사용하여 모델을 개발하였다. 그리고 Python 기반의 Flask라는 마이크로 웹 프레임워크를 사용하여 AWS 클라우드 기반 웹 애플리케이션으로 개발하였다. 끝으로 모델 서빙으로 요로결석 분할모델이 예측한 결과를 인공지능 웹 애플리케이션 서비스 수행 결과로 보인다. 제안한 AI 웹 애플리케이션 서비스가 선별 검사에 활용되기를 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.1873-1880
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• 2016

셀룰러 네트워크를 운용하는데 드는 에너지의 대부분은 기지국에 의해서 소비되므로 에너지 효율적인 셀룰러 네트워크를 위하여 기지국의 송신 전력을 줄이는 것이 필요하다. 본 논문에서는 셀룰러 네트워크의 에너지 효율을 향상시키기 위한 목적으로 플로킹(flocking) 모델에 기반한 분산 송신전력제어 알고리즘을 제안한다. 새 무리에서 각각의 새가 자신의 속도를 인접한 이웃 새들의 평균 속도로 맞춰 날아가는 것과 같이, 제안 방안에서는 각 셀의 단말의전송률이 인접 셀의 같은 채널을 사용하는 단말의 평균 전송률과 같도록 서빙 기지국의 송신 전력을 제어한다. 모의실험 결과 제안한 분산 송신전력제어 알고리즘은 플로킹 모델과 같은 수렴 속성을 가지며, 셀 간 간섭이 증가함에 따라 낮은 아웃티지 확률을 유지하면서도 기지국의 전력 소모를 효과적으로 줄일 수 있음을 보여준다. 이를 통하여 제안 방안은 기지국 수가 20개 이상일 때 셀룰러 네트워크의 에너지 효율을 기존 방식 대비 두 배 이상 향상시킨다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.109-116
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• 2021

이 연구에서는 조리 전공과 로봇 기술을 융합함으로써 소프트웨어 분야가 아닌 조리 전공 학생의 코딩 능력을 기를 수 있는 융합부전공 교육 모델을 제안한다. 이 교육 모델은 4차산업혁명 기술 발전 추세를 따르는 것이고, 비전공 학생을 소프트웨어 전문가로 성장시키는 기능이 있어 그 의미가 크다고 할 수 있다. 그러나, 조리 전공과 로봇 기술은 기술적으로 거리가 있기 때문에 융합부전공 설계에 어려움이 있다. 이 어려움을 극복하기 위하여 로봇을 이용한 조리, 디저트 제작, 바리스터 작업, 자동 서빙 등의 교육 주제를 체계적으로 구성해서 조리 전공 학생들이 전공적 흥미를 유지할 수 있도록 연계부전공을 설계하였다. 또한, 실질적인 코딩 능력을 기를 수 있게 여러 로봇을 사용하는 실습 과정이 포함되도록 하였다. 기존의 다른 분야 융합부전공과 비교하여 평가하여보니, 20%정도 개선된 교육 효과가 있는 우수한 모델로서 판단된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.454-456
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• 2021

본 논문은 웹의 발달로 인하여 의료 서비스들이 기존의 Client-Server 방식의 제품에서 Web 방식의 제품으로 변경되고 있는 현대 흐름에서 인공지능 어플리케이션 또한 Web 으로 서비스 하기 위한 방법과 구현된 요로결석 AI 어플리케이션에 대해 기술한다. 이를 구현하기 위해 Python 기반의 Flask 라는 마이크로 웹 프레임워크를 사용하여 DICOM 핸들링, Pre-Processing, Mask 를 생성하고 Predict 결과를 Model Serving 을 통하여 Urinary Stone Segmentation Model 이 서비스되는 인공지능 웹 어플리케이션 동작 방식과 수행 결과를 보인다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.517-524
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• 2024

본 연구는 ChatGPT 서비스의 개시 이후 인공지능 혁명이라 일컬어지는 시대적 배경 속에서, 웹사이트의 제작과 인공지능의 융합을 위해 딥러닝 모델을 학습 및 구현하고자 한다. 딥러닝 모델은 수집한 3,000개의 웹페이지 이미지를 구성요소와 레이아웃 분류체계 기반의 데이터 가공을 통해 학습하였으며, 다음과 같은 세 가지 단계로 구분하여 진행하였다. 첫째, 인공지능 모델에 관한 선행연구를 조사하여 구현하고자 하는 모델에 가장 적합한 알고리즘을 선택하였다. 둘째, 적합한 웹페이지 및 단락 이미지를 수집하고 분류 및 가공하였다. 셋째, 딥러닝 모델을 학습시키고 서빙 인터페이스를 연동해 모델의 실제 결과를 확인하였다. 이렇게 구현된 모델은 실제 웹페이지를 구성하는 복수의 단락을 탐지하고, 단락별 규모, 요소, 특징을 분석하여 분류체계를 기반으로 의미 있는 데이터를 도출할 것이다. 이 과정은 점차 발전하여 웹페이지를 보다 정밀하게 분석할 수 있게 될 것이다. 그리고 정밀 분석기법을 역으로 설계하여, 인공지능이 완벽한 웹페이지를 자동으로 생성할 수 있는 연구의 초석이 될 것으로 기대한다.

• 한국축산식품학회지
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• 제32권1호
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• pp.91-97
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• 2012

식중독균의 항생제 내성은 주요 식품 안전 이슈로, 적절한 안전관리 옵션을 도출하기 위해서는 항생제 내성균의 노출평가가 필수적이다. 이에 식품섭취에 의한 항생제 내성균의 인체노출 정도를 평가하고자 확률노출모델을 이용하여 돈육식품 중 항생제 내성 S. aureus 및 생성 독소의 식이노출을 추정하였다. 시판 돈육 제품에서 S. aureus를 분리하고 주요 항생제에 대한 내성율을 분석한 결과 124개 시료에서 분리된 30주의 S. aureus는 penicillin과 ampicillin에 대해 각각 76.7%와 70.0%의 내성을 보였다. Oxacillin 내성은 6.7%였으며 vancomycin에 대해서는 내성을 나타내지 않았다. 가장 내성율이 높은 penicillin 내성 S. aureus를 대상으로 원료 중 오염도, 항생제 내성율, 작업지침 준수여부 등 변수를 이용한 집단급식 조리 돈육 불고기 섭취에 대한 확률노출평가 모델을 시뮬레이션한 결과, 조리 전 또는 서빙 전 단계에서 돈육 중 내성균의 추정 오염도는 평균 0.3 Log CFU/g이며, 보수적인 접근인 95% percentile값의 경우도 penicillin 내성 S. aureus의 알려진 독소 생성 수준보다 낮았다. 이 결과는 현재 주어진 조건에서 돈육조리식품 섭취에 의한 항생제 내성 S. aureus의 인체노출가능성이 낮으며 돈육조리식품 섭취에 의하여 penicillin 내성 S. aureus이 생성하는 독소에 노출될 가능성은 매우 낮음을 시사한다. 그러나 원료의 오염도, 조리 중 온도, 시간관리가 준수되지 않을 경우 식중독이 발생할 가능성은 증가할 수 있으므로 작업지침 등을 준수해야 할 것이다.