• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.172-174
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• 2000

기업과 산업등 여러분야에 적용하기 위하여 인공지능, 통계학, 데이터베이스등의 각 분야에서 활발히 연구되고 있는 데이터마이닝은 알 수 없는 미래에 대한 예측이 가능하다는 장점을 갖기 때문에 더욱 가치가 있다. 데이터셋을 설명하기 위한 설명모델링과 예측을 하기 위한 예측모델링의 두 가지 범주로 나뉘어 발전되어왔으나, 데이터셋을 설명하기 위한 분석보다는 미래를 예측하기 위한 분석의 중요성이 점점 증가되고 있다. 이 논문에서는 마코프 성분을 갖는 과거의 이력 데이터를 기반으로 일정한 시점 또는 일정 기간동안의 변화량을 예측할 수 있는 예측모델링 방법을 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.49-57
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• 2022

최근 인공지능의 다양한 활용은 기계학습의 딥 인공신경망 구조를 통해 가능해졌으며 인간과 같은 능력을 보여주고 있다. 불행하게도 딥 구조의 인공신경망은 아직 정확한 해석이 이루어지고 있지 못하고 있다. 이러한 부분은 인공지능에 대한 불안감과 거부감으로 작용하고 있다. 우리는 이러한 문제 중에서 인공신경망의 능력 부분을 해결한다. 인공신경망 구조의 크기를 계산하고, 그 인공신경망이 처리할 수 있는 데이터의 크기를 계산해 본다. 계산의 방법은 수학에서 쓰이는 군의 방법을 사용하여 데이터와 인공신경망의 크기를 군의 구조와 크기를 알 수 있는 Order를 이용하여 계산한다. 이를 통하여 인공신경망의 능력을 알 수 있으며, 인공지능에 대한 불안감을 해소할 수 있다. 수치적 실험을 통하여 데이터의 크기와 딥 인공신경망을 계산하고 이를 검증한다.

• 정보보호학회지
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• 제31권5호
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• pp.5-12
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• 2021

코로나19 팬데믹은 현실뿐만 아니라 사이버 공간에도 지대한 영향을 미쳤다. 재택근무와 비대면(온라인) 회의 뿐만 아니라 온라인 게임/쇼핑과 스트리밍 서비스 등과 같이 네트워크를 활용한 서비스의 이용자가 급증하였으며, 이로 인해 사이버 공간은 더욱 활성화되고 확장되었다. 그러나 사이버 공간의 확장은 이를 대상으로 하는 사이버 공격들도 함께 증가시켰으며, 그 피해규모 또한 증가하고 있어 대응방안 마련이 매우 시급한 상황이다. 본 논문에서는 코로나19 팬데믹 영향에 따른 사이버공격 동향을 살펴보고, 실제 사이버위협을 탐지·대응하는 보안관제, 침해대응 실무현장에서 발생하는 사이버위협을 분석해 사이버위협 동향 변화를 확인해 본다. 또한, 대응기술로서 인공지능과 설명가능 인공지능 기반 정보보호 연구·개발에 대해 소개한다.

• 정보보호학회지
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• 제29권3호
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• pp.14-21
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• 2019

인터넷 상에서 개인정보보호 등 안전성 강화를 위해 암호통신이 지속적으로 증가하고 있다. 특히, 해커들도 사이버공격 행위 은닉 및 탐지기법 우회를 목적으로 암호통신을 적극 활용하는 추세이다. 이러한 상황에서, 네트워크 트래픽 상에서 평문형태의 패턴매칭을 통해 사이버공격을 탐지하는 기존의 방법으로는 한계점에 당면한 상황이다. 따라서, 본 논문에서는 암호통신 기반 사이버공격을 효과적으로 탐지하기 위하여 인공지능 및 설명가능 인공지능 기술을 접목하기 위한 연구 개발 동향을 소개한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.491-499
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• 2021

세계의 주요 국가들은 높은 수준의 인공지능 교육 환경을 구축하고자 국가 차원에서 전략을 수립하고 막대한 자본을 투입하여 실행에 옮기고 있다. 국내의 관계 부처들도 이러한 시대적 흐름에 맞추어 '인공지능 국가전략'을 수립하고 인공지능 교육의 전문성을 향상하여 선도국과의 격차를 해소하기 위한 노력을 기울이고 있다. 본 논문에서는 예비 및 현직 초등교사들을 대상으로 교육현장에서 현재 활용되고 있는 인공지능 수업 콘텐츠를 설명하고, 수업에 참여하였던 학생들이 특별히 선호하는 수업의 내용과 초등교육 현장에 학생들이 직접 적용하고자 계획하는 수업 아이디어를 분류하였다. 그 결과, 예비 및 현직 초등교사들은 인공지능의 기저 이론에 대한 깊이 있는 내용보다는 초등교육에 즉시 적용이 가능한 인공지능 교육 도구 중심의 실습을 더욱 선호하는 경향이 있음을 알게 되었다. 그러나 인공지능의 이론에 대한 충분한 이해를 토대로 인공지능의 활용 역량도 배양될 수 있으므로, 이론 교육에 대한 학습 효과를 향상하기 위한 방안이 향후 연구로써 필요함을 본 연구를 통해 알 수 있었다.

• 상하수도학회지
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• 제36권4호
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• pp.239-248
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• 2022

The prediction of algal bloom is an important field of study in algal bloom management, and chlorophyll-a concentration(Chl-a) is commonly used to represent the status of algal bloom. In, recent years advanced machine learning algorithms are increasingly used for the prediction of algal bloom. In this study, XGBoost(XGB), an ensemble machine learning algorithm, was used to develop a model to predict Chl-a in a reservoir. The daily observation of water quality data and climate data was used for the training and testing of the model. In the first step of the study, the input variables were clustered into two groups(low and high value groups) based on the observed value of water temperature(TEMP), total organic carbon concentration(TOC), total nitrogen concentration(TN) and total phosphorus concentration(TP). For each of the four water quality items, two XGB models were developed using only the data in each clustered group(Model 1). The results were compared to the prediction of an XGB model developed by using the entire data before clustering(Model 2). The model performance was evaluated using three indices including root mean squared error-observation standard deviation ratio(RSR). The model performance was improved using Model 1 for TEMP, TN, TP as the RSR of each model was 0.503, 0.477 and 0.493, respectively, while the RSR of Model 2 was 0.521. On the other hand, Model 2 shows better performance than Model 1 for TOC, where the RSR was 0.532. Explainable artificial intelligence(XAI) is an ongoing field of research in machine learning study. Shapley value analysis, a novel XAI algorithm, was also used for the quantitative interpretation of the XGB model performance developed in this study.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권2호
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• pp.195-204
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• 2022

관광산업은 최근 코로나19 유행으로 인해 위기에 봉착해 있으며, 이를 극복하기 위해 무엇보다 수익성 개선이 매우 중요한 상황이다. 이 때 여행 수요 자체가 축소된 코로나19와 같은 상황에서는 수익 증대를 위해 객실 점유율을 높이기 위한 공격적인 영업전략보다 어려운 여건 속에서도 찾아온 고객에게 객실 외 추가상품을 판매하여 객단가를 높이는 방향이 더 효율적일 것이다. 국내 관광 연구 분야에서 머신러닝 기법은 수요예측을 중심으로 연구된 바 있으나 교차판매 예측에 대해서는 연구된 바가 거의 없다. 또한 넓은 의미로는 호텔과 같은 숙박업종 이지만 회원제 중심으로 운영하며 숙박과 취사에 적합한 시설을 갖추고 있는 리조트 업종에 특화된 연구는 더욱이 전무한 실정이다. 이에 본 연구에서는 실제 리조트 회사의 투숙 데이터로 다양한 머신러닝 기법을 활용하여 교차판매 예측 모형을 제안하고자 한다. 또한 설명가능한 인공지능(eXplainable AI) 기법을 적용해 교차판매에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 해석하고 어떻게 영향을 미치는지 실증 분석을 통해 확인해 보고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.590-591
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• 2023

최근 사람들의 건강에 대한 관심이 많아지고 다양한 운동 컨텐츠가 확산되면서 실내에서 운동을 할 수 있는 기회가 많아졌다. 하지만, 전문가의 도움없이 정확하지 않은 동작을 수행하다 큰 부상을 입을 위험성이 높다. 본 연구는 CNN 기반 요가 자세 분류 모델을 생성하고 설명가능 인공지능 기술을 적용하여 예측 결과에 대한 해석을 제시한다. 사용자에게 설명성과 신뢰성 있는 모델을 제공하여 자신에게 맞게 올바른 자세를 결정할 수 있고, 무리한 동작으로 부상을 입을 확률 또한 낮출 수 있을 것으로 보인다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1998년도 추계학술대회 논문집
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• pp.385-388
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• 1998

급격한 경영환경의 변화로 인하여 고객만족을 최우선시하게 됨에 따라, 고객의 다양한 품질 요구를 신속 정확히 만족시키는 것이 주요 경영과제가 되었다. 이러한 상황에 대처 가능한 품질관리가 이루어지기 위해서는 품질기준에 대한 객관적 검증 및 지속적인 보완이 필요하며, 품질설계에 관련된 지식들을 체계적으로 수집하여 공유할 수 있는 체제가 갖추어져야 한다. 이와 같은 목적을 달성하기 위해 인공지능 기법들을 이용한 지능형 품질시스템(Intelligent Quality System, IQS)이 많은 관심을 모으고 있다. 본 연구에서는 일관 제철소의 품질관리를 위해 개발된 IQS중 품질설계 시뮬레이션 지원시스템(Quality Design Simulation Support System, QDSim)에 대해 설명한다. QDSim은 신경망을 기반으로 설계 구현되었는데, 품질설계 시뮬레이션을 지원하기 위해 크게 두가지 기능을 수행한다. 첫째 기능은 주어진 원재료의 구성비와 조업조건에 의해 생산될 제품의 최종 품질특성을 예측하는 것이며, 두 번째는 품질예측치가 고객의 요구 품질, 즉 목표품질을 만족시키는 입력 조건을 찾아가는 것이다. 본 연구에서는 QDSim의 이론적 근거 및 구현내용을 설명한 후, IQS내의 타 시스템과의 관계를 설명한다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제62권3호
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• pp.435-455
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• 2023

본 연구는 수학 교육 분야에서 중요한 영향을 미치는 논문을 판별하고 분석하기 위한 설명가능한 인공지능(XAI) 모델을 개발하였다. 29개 국내외 수학교육 학술지의 논문 메타정보를 활용하여 수학교육 학술연구 네트워크를 구축하였다. 구축된 네트워크는 '논문과 다른 논문의 인용 네트워크', '논문과 저자 네트워크', '논문과 학술지 네트워크', '공동 저자 네트워크', '저자와 소속기관 네트워크' 등 총 5개의 세부 네트워크로 구성되었다. 랜덤포레스트 기계학습 모델을 사용하여 네트워크 내의 개별 논문의 영향력을 평가하였으며, SHAP을 이용해 영향력 있는 논문의 판별 기준을 분석하였다. '논문 네트워크 PageRank', '논문당 인용횟수의 변화량', '총 인용횟수', '저자의 h-index 변화량', '학술지의 논문당 인용횟수' 등이 중요한 판별 요인으로 나타났다. 국내와 국외 수학교육 연구의 판별 패턴을 비교 분석한 결과, 국내 연구에서는 '공동 저자 네트워크 PageRank'의 중요성이 도드라졌다. 본 연구의 XAI 모델은 논문의 영향력 판별 도구로써 연구자에게 논문 작성 시 전략적인 방향성을 제공할 수 있게 해준다. 논문 네트워크 확장, 학술대회 발표, 공동 저술 활동을 통한 저자 네트워크 활성화 등이 논문의 영향력 증진에 크게 기여한다는 결과를 얻었다. 이를 통해 연구자는 학계에서 자신의 연구가 어떠한 평가 기준에 따라 어떻게 인식되고 있는지, 그리고 그 평가에 기여하는 주요 요인이 무엇인지를 명확히 파악할 수 있을 것이다. 본 연구는 설명가능한 인공지능을 활용하여 전통적으로 많은 시간과 비용이 필요하던 수학교육 논문의 영향력 평가 방식을 혁신하였다. 이 방법은 수학교육 연구 뿐만 아니라 다른 학문 분야에서도 활용될 수 있으며, 연구활동의 효율성과 효과성을 향상시킬 것으로 기대된다.