• 한국음향학회지
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• 제20권7호
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• pp.13-20
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• 2001

소음제어기술은 산업현장에서 발생되는 소음을 감소시키기 위해 사용된 고전적인 방법이다. 능동적인 소음 감쇠기는 수동적인 소음 감쇠기에 비해 많은 이점을 가지고 있으며, 특히 능동적인 소음 감쇠시스템은 낮은 대역의 주파수 영역에서 소음감쇠 성능이 우수하고, 소형, 경량으로 설계할 수 있는 이점이 있다. 본 논문에서는 수동적인 소음감쇠기로 헬멧을 사용하여 외부 소음을 감소시킨 후 헬멧 내에서의 소음을 제어할 수 있는 능동 소음 감쇠시스템을 제안한다. 제안된 능동적인 소음 감쇠시스템은 위상 지연 보상과 반전 회로와 외부 소음을 감지할 수 있는 마이크로폰과 외부 소음을 줄이기 위해 반전된 위상을 발생하는 스피커로 구성되어 있다. 그리고 소음감쇠 성능을 향상시키기 위해서 위상천이기를 사용하여 진폭응답곡선에서 최대가 되는 주파수에서 위상차가 180°가 되도록 위상을 보정하여 소음을 저감했다 본 논문에서 개발된 시스템은 위상 지연이 50°와 310°사이에 존재하는 소음이 감소되었다. 이 시스템으로 인한 소음 감쇠는 약 20 dB의 감쇠 결과를 얻었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.43-50
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• 2020

이 연구의 목적은 어린이집의 정보통신 설비 구축 사례를 살펴보고, 4차산업 혁명시대를 이끌 수 있는 어린 인재를 육성할 수 있는 교육환경을 제안하고자 한다. 특히 COVID19 이후 어린이들이 개별 맞춤형으로 교육을 받기 적합한 정보통신 환경을 만들고 가능하면 체험형 교육이 가능한 환경을 구축함과 동시에 맞춤학습의 평균화가 가능하도록 할 수 있는 방안을 제안하였다. 이전에 어린이집의 정보통신설비에 대한 연구가 없었기에 시작에 의의를 두고자 하고, 향후 창의적이고 맥락적인 어린이를 육성하는데 스마트스피커와 모바일기기를 통해 교사들의 이동동선을 줄이고 AI데이터를 통해 맞춤형 교육환경을 만드는 방향으로 어린이집 설계가 바뀌어야 한다고 본다. 이를 위해 정보통신 감리의 CM역할이 필요하고 어린이집 관련 연구를 발전시켜 COVID19이후 어린이집 설계 표준이 되길 희망한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.16-23
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• 2001

수동적인 소음 감쇠는 산업현장에서 발생되는 소음을 감소시키기 위해서 주로 사용된 방법이다. 그리고 능동적인 소음 감쇠방법은 수동적인 소음 감쇠방법에 비해 많은 이점을 가지고 있다. 능동적인 소음 감쇠 시스템은 낮은 대역의 주파수 영역에서 소음 감쇠 성능이 우수하며, 소형 경량으로 설계할 수 있는 이점이 있다. 본 논문에서는 능동적인 소음감쇠를 위한 간단한 궤환 루프 제어 시스템을 제안한다. 능동적인 궤환 제어 시스템은 위상 지연 보상과 반전 회로와 외부 소음을 수음할 수 있는 마이크로폰과 외부 소음을 줄이기 위해 위상이 반전된 소음을 발생시키는 스피커로 구성되어 있다. 그리고 소음감쇠 성능을 향상시키기 위해서 위상천이기를 사용하여 진폭 응답 곡선에서 최대가 되는 주파수에서 위상차가 $180^{\circ}$가 되도록 위상을 보정하여 소음을 제거했다. 능동소음제어에서 위상 지연이 $50^{\circ}$ 와 $310^{\circ}$ 사이에 존재하는 소음이 감소되는 경향이 있었으며, 소음은 헬멧 내에서 약 20[dB] 감쇠되는 결과를 얻었다.

• 한국가스학회지
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• 제25권3호
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• pp.9-15
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• 2021

본 논문에서는 산업현장 화학물질 인체 접촉 증상 기반 지식베이스 구축 및 화학물질 추정 시스템 설계에 대한 연구이다. 미국NIH에서 제공하는 WISER 프로그램의 499개의 화학물질 접촉 증상 정보로 활용하였다. 지식베이스 구축을 위해 AllegroGraph 7.0.1 프로그램을 이용하였으며 입력된 Chemical structure로 Triple 값인 Cas No., Synonyms, Symptom, SMILES, InChl, Formula를 사용 하였다. 또한 작업자의 증상을 안내하는 방법은 AI 스피커를 활용한 방식이 가능하며 지식베이스 구축 결과 암모니아(CAS No: 7664-41-7)를 기준으로 39개의 증상이 WISER 프로그램과 동일함을 확인 하였다. 이를 통해 화학물질 추정 시스템의 증상 추출 과정에 지식베이스 구축이 가능하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.877-883
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• 2021

인공지능 기술은 제조 로봇, 인공지능 스피커, 로봇 청소기 등 산업 및 스마트홈 분야에서 다양하게 사용되고 있다. 본 논문에서는 RCMS(Real-time Cash Management System)에서 활용하기 위한 인공지능 기반 1:1 챗봇(chatbot) 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현한 RCMS 챗봇은 기존 온라인 게시판의 1만 3천 5백여건의 질의응답을 기반으로 연구비 사용, 시스템 사용법 등 9개 영역에 총 210개의 질의시나리오로 구축하였다. 챗봇은 부족한 상담인원 문제를 해소하고, 근무시간 이후에 연구자의 문의에 대응하여 사용자의 만족도를 제고 할 것으로 예상되며, 연구자의 상담문의가 가장 많았던 사용비목에 대한 추천 서비스는 상담건수를 감소시켜 다른 상담문의에 대한 답변의 질적 수준 향상이 기대된다.

• 융합보안논문지
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• 제23권5호
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• pp.151-156
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• 2023

현재 다양한 정보통신기술들이 독거노인 돌봄과 치매노인 실종방지 등에서 폭넓게 활용되고 있으며, 향후 커뮤니티케어 정책을 통해 인공지능과 로봇활용 비대면 돌봄은 향후 더욱 다양한 영역에서 활용될 전망이다. 따라서 본 연구에서는 4차 산업혁명에 관한 정부정책 방향에 기반하여 커뮤니티케어에 활용도가 점차 증가하고 있는 인공지능 기술 기반 돌봄서비스 현황과 활용 및 활성화 전망을 모색해보고자 하였다. 커뮤니티케어에 활용될 수 있는 서비스인 AI 스피커와 돌봄로봇은 노인층이 경험하고 있는 다양한 문제를 해결하는데 도움이 되며, 감성적인 기능을 추가하여 대화 부족이나 외로움을 해소하는데도 활용하고 있다. 향후 AI 기술을 활용한 커뮤니티케어 활성화를 위해서는 첫째, 커뮤니티케어 고령자의 AI기기 친밀화를 위한 지속적인 교육과 고령층을 위한 '사용자 경험(User Experience, UX) 디자인'이 필요하며, 둘째, 기능위주의 기술 활용보다는 상호보완적 관계를 가지고 감성적인 상호관계가 가능한 인간중심의 기술 활용이 필요하며. 셋째, 사용자의 자기결정권 보장, 사생활 보호 등의 윤리적 문제를 해결할 필요가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.17-25
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• 2020

본 연구는 챗봇기술을 성공적으로 활용한 사례를 기반으로 각 기업들이 어떤 비즈니스적 가치를 창출하고 가지고 있는지 살펴보았다. 챗봇 서비스는 기업 내부 직원 또는 고객들의 질문에 빠르게 답변하거나 대응하게 도와줌으로써 기업의 업무 생산성 향상 향상에 기여하고 있으며, 교육분야에서는 수강생들의 질문 및 피드백을 인공지능 기술이 대신 함으로써 강사진의 업무를 줄여주는데 도움을 준다. 상거래 분야의 오프라인 매장에서는 제품 구매와 매장에서의 개인화 서비스 제공과 인공지능 스피커를 통한 구매 서비스를 제공함으로써 고객에게 편리하고 새로운 구매 경험을 제공하고 있다. 챗봇 서비스가 일부 기업사례에서 비즈니스 가치를 창출하고 있으나 여전히 특정 기업의 프로세스에 국한되고 있으며, 사용자가 기대했던 것보다 서비스 범위와 편리성 및 유용성이 크지 않아 확산속도가 늦어지고 있어 일부 챗봇 개발 서비스 업체는 사용성을 향상시키기 위해 통합 개발 플랫폼을 제공하고 있다, 챗봇은 인간 수준으로 질문에 대한 답변을 대신하여 편의성을 제공한다는 특징과 장점이 있다. 하지만, 다양한 인간의 주관적 견해를 축소시키고 객관화된 답변을 주로 주게되어 커뮤니케이션의 수준이 떨어질 수 있다는 단점이 있다. 본 연구를 통하여 챗봇 서비스들의 특징과 장점, 단점 등을 비교하며 논의를 해보도록 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.531-534
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• 2014

Allshare 또는 Smartshare 등으로 잘 알려져 있는 DLNA 기술은 유무선 홈 네트워크 환경에서 DLNA 표준을 지원하는 기기 사이의 멀티미디어 콘텐츠 공유를 위한 산업 표준이며, 대부분의 안드로이드 기반 휴대폰, 태블릿 등에 탑재되어 있다. 휴대기기 이외에도 DLNA 서비스는 스피커, 프린터 등 다양한 기기에 탑재될 수 있으나, DLNA 기기 사용자 포럼 등을 통해 기기 간 상호운용성 문제가 발생하는 사례가 자주 보고되었다. 개발자들은 기기 간의 교환된 패킷 정보를 분석하여 원인을 파악할 수 있지만, 필요한 패킷 정보의 필터링 및 서비스 제공에 사용되는 프로토콜 흐름의 재구성을 위한 노력이 별도로 필요하며, 결과적으로는 서비스 개발에 보다 많은 시간이 소요되게 된다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 DLNA 기기 간 교환되는 패킷을 라우터에서 포획하여 저장하고, 저장된 패킷 정보를 자동으로 분석 및 시각화하여 개발자에게 제공하기 위한 방법 및 도구를 소개한다. 시각화된 패킷 교환 정보는 DLNA 기기 및 서비스 개발자들이 기기 간 교환된 패킷 정보를 쉽게 파악할 수 있도록 하여, 개발 생산성 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 융합정보논문지
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• 제11권6호
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• pp.33-39
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• 2021

음성인식 기술은 딥러닝과 결합되며 빠른 속도로 발전하고 있다. 특히 음성인식 서비스가 인공지능 스피커, 차량용 음성인식, 스마트폰 등의 각종 기기와 연결되며 음성인식 기술이 산업의 특정 분야가 아닌 다양한 곳에 활용되고 있다. 이러한 상황에서 해당 기술에 대한 높은 기대 수준을 맞추기 위한 연구 역시 활발히 진행되고 있다. 그중에서 자연어처리(NLP, Natural Language Processing)분야에서 음성인식 인식률에 많은 영향을 주는 주변의 소음이나 불필요한 음성신호를 제거하는 분야에 연구가 필요한 상황이다. 이미 많은 국내외 기업에서 이러한 연구를 위해 최신의 인공지능 기술을 활용하고 있다. 그중에서 합성곱신경망 알고리즘(CNN)을 활용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 합성곱 신경망을 통해서 사용자의 발화구간에서 비음성 구간을 판별하는 것으로 5명의 발화자의 음성파일(wav)을 수집하여 학습용 데이터를 생성하고 이를 합성곱신경망을 활용하여 음성 구간과 비음성 구간을 판별하는 분류 모델을 생성하였다. 이후 생성된 모델을 통해 비음성 구간을 탐지하는 실험을 진행한 결과 94%의 정확도를 얻었다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.43-61
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• 2019

최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.