• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (A)
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• pp.847-849
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• 2002

인공면역시스템에서 중요한 특징중의 하나는 지속적으로 변화하는 환경에서 자기(self)의 유동적인 패턴을 동적으로 학습하고 비자기(non-self)에 대한 새로운 패턴을 예측하는데 있다. 본 논문은 자기적 용(self-adaptation)의 인공면역체계 특성을 기반으로하여 설계된 dynamics(동적 클론선택 알고리즘, dynamic clonal selection algorithm)의 역할을 논한다. 시스템의 세가지 중요한 변수인 자기내성 기간(Tolerisation Period). 연역 반응 임계값(activation threshold). 수명(life span)에 따라 변화하는 dynamics의 성능을 네트워크 침입에서 흔히 발견되는 시나리오를 모의실험하여 평가한다

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.185-186
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• 2020

최근 제품을 주문하거나 상품을 조회하는 등의 간단한 상담을 챗봇을 이용하여 자동화하는 온라인 쇼핑몰들이 늘어나고 있다. 이는 고객을 상담하는 상담원의 업무를 줄여줄 뿐 아니라 고객 상담을 즉각적이고 효율적으로 진행할 수 있다. 또한 사용자의 입장에서 챗봇은 처음 이용하는 사람도 사용하기가 쉽고, 상담원과의 연결까지 기다리지 않고 사용자가 원하는 시간에 커뮤니케이션이 가능하고, 기업 측면에서는 인건비가 감소되고 고객관리가 용이해진다는 장점이 있다. 그러나 챗봇은 주어진 질문에만 대답할 수 있고, 처음 메뉴를 파악하기 힘들다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 카카오톡 오픈빌더를 사용하여 질문의도를 파악하는 intent와 entity를 추출한 뒤 딥러닝을 통해 체계적으로 학습을 진행한다. 이를 통해 주어지지 않은 질문들을 파악한다. 또한, 오픈빌더의 시나리오 선택 기능을 활용하여 초기에 선택할 수 있는 메뉴를 파악하기 쉽도록 구현하였다. 사용자는 본 논문에서 제안하는 챗봇을 통해 사용자는 상담에 필요한 도움을 받을 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.147-150
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• 2022

최근 들어 다양한 제약 조건이 있는 스마트 시티나 스마트 팩토리와 같은 도메인들 내에서 태스크들을 효과적으로 처리하기 위해서 MEC 기술이 많이 사용되고 있다. 그러나 이러한 도메인에서 발생하는 복잡하고 동적인 시나리오는 기존의 휴리스틱이나 메타 휴리스틱 기법을 이용하여 해결하기엔 계산 복잡도가 증가하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 최근 들어 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법 중 하나로 강화학습과 딥러닝이 결합된 DRL 기법이 주목을 받고 있다. 본 연구는 스마트 팩토리 환경에서 종속성을 가진 태스크들이 실행시간과 태스크가 처리되는 MEC 서버들의 로드 표준편차를 최소화하는 태스크 스케줄링 기법을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안 기법은 태스크가 증가하는 동적인 환경에서도 좋은 성능을 보임을 증명하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.269-270
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• 2022

자율주행 자동차의 개발을 위해서는 다양한 기능 평가, 성능 평가, 안전성 평가 등이 필수적이다. 이러한 평가는 컴퓨터 시뮬레이션과 실제 주행을 통해 이뤄질 수 있으며, 현실의 도로 상황을 고려한 단위시험환경들을 조합 구성한 통합시험환경에서 수행하는 것이 일반적이다. 여기서 단위시험환경은 도로망 구성, 장애물, 표지판 등의 정보를 포함하는 정밀도로지도를 기반으로 주행차량수, 보행자, 기상환경, 동적 이벤트 요소 등을 고려하여 구성할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 단위시험환경을 구성하기 위한 정밀도로지도 처리 방법을 소개한다. 구체적으로는 정밀도로지도 처리를 포함하는 데이터 파이프라인을 설계하고, 정밀도로지도 객체분석을 통해 시험환경의 특성 및 상호 유사성을 파악한다. 국토지리정보원에서 배포한 정밀도로지도를 사용하여 객체를 추출하고 분석하는 실험을 수행했으며 전반적인 동작 상태를 확인했다. 개발한 소프트웨어는 향후 자율주행 학습을 위한 단위 및 통합 시험환경 구축 및 법규 및 규제 대응 서비스 시나리오의 구성에 활용할 예정이다.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권2호
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• pp.205-218
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• 2022

최근 제조업에서의 디지털 전환이 가속화되고 있다. 이에 따라 사물인터넷(internet of things: IoT) 기반으로 현장 데이터를 수집하는 기술의 중요성이 증대되고 있다. 이러한 접근법들은 주로 각종 센서와 통신 기술을 활용하여 특정 제조 데이터를 확보하는 것에 초점을 맞춘다. 현장 데이터 수집의 채널을 확장하기 위해 본 연구는 비전(vision) 인공지능 기반으로 제조 데이터를 자동 수집하는 방법을 제안한다. 이는 실시간 영상 정보를 객체 탐지 및 추적 기술로 분석하고, 필요한 제조 데이터를 확보하는 것이다. 연구진은 객체 탐지 및 추적 알고리즘으로 YOLO(You Only Look Once)와 딥소트(DeepSORT)를 적용하여 프레임별 객체의 움직임 정보를 수집한다. 이후, 움직임 정보는 후보정을 통해 두 가지 제조 데이터(생산 실적, 생산 시간)로 변환된다. 딥러닝을 위한 학습 데이터를 확보하기 위해 동적으로 움직이는 공장 모형이 제작되었다. 또한, 실시간 영상 정보가 제조 데이터로 자동 변환되어 데이터베이스에 저장되는 상황을 재현하기 위해 운영 시나리오를 수립하였다. 운영 시나리오는 6개의 설비로 구성된 흐름 생산 공정(flow-shop)을 가정한다. 운영 시나리오에 따른 제조 데이터를 수집한 결과 96.3%의 정확도를 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권3호
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• pp.209-218
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• 2013

인간의 동작 인식에 대한 이전 연구는 주로 관절체로 표현된 신체 움직임을 추적하고 분류하는데 초점을 맞춰 왔다. 이 방식들은 실제 이미지 사용 환경에서 신체 부위에 대한 정확한 분류가 필요하다는 점이 까다롭기 때문에 최근의 동작 인식 연구 동향은 시공간상의 관심 점과 같이 저수준의, 더 추상적인 외형특징을 이용하는 방식이 일반화되었다. 하지만 몇 년 사이 자세 예측 기술이 발전하면서 자세 기반 방식에 대한 시각을 재정립하는 것이 필요하다. 본 연구는 외형 기반 방식에서 저수준의 외형특징만으로 분류기를 학습시키는 것이 충분한지에 대한 문제를 제기하면서 자세 예측을 이용한 효과적인 자세기반 동작인식 방식을 제안하였다. 이를 위해 다양한 감정을 표현하는 동작 시나리오를 대상으로 외형 기반, 자세 기반 특징 및 두 가지 특징을 조합한 방식을 비교하였다. 실험 결과, 자세 예측을 이용한 자세 기반 방식이 저수준의 외형특징을 이용한 방식보다 감정 동작 분류 및 인식 성능이 더 나았으며 잡음 때문에 심하게 망가진 이미지의 감정 동작 인식에도 자세 예측을 이용한 자세기반의 방식이 효과적이었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제19권6호
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• pp.915-936
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• 2017

본 논문에서는 2016년을 기준으로 강화된 터널 방재시설 설치 및 관리지침과, 점차 강화되고 있는 터널 CCTV설치 터널등급 기준과 터널 영상유고감지 시스템의 설치 운용에 대한 요구의 증가 상황을 정리해 보고하였다. 그럼에도, 가동중인 알고리즘 기반의 터널 영상유고감시 시스템의 정상 인지율은 50%가 채 되지 않는 것으로 파악되었으며, 그에 대한 주원인은 터널 내 낮은 조도, 심한 먼지로 인한 영상 선명도 저하, 낮은 CCTV 설치위치로 인한 이동객체의 겹침현상 등으로 파악되었다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 열악한 조건에서도 영상유고 정상 인지율을 확보할 수 있는 딥러닝 기반 영상유고감지 시스템을 개발하였으며, 이에 대한 이론적 배경 제시와 시스템의 타당성 검토 연구가 진행되었다. 개발 시스템의 타당성 검토 연구는 터널 방재시설 및 관리지침 내 영상유고감지 항목중 정지 및 역주행 차량을 감지하는 주요 정보인 차량 객체 인식과 보행자 감지를 중심으로 진행되었다. 또한, (1) 동일 터널 내에서 학습과 추론이 이루어 지는 경우와 (2) 다양한 터널의 영상 정보를 통합 학습하고, 각 터널의 영상유고감지에 투입되는 경우, 두개의 시나리오를 설정하여 타당성 검토를 진행하였다. 두 시나리오 모두 일정 시간의 학습 자료와 유사한 상황에 대해서는 열악한 터널환경과 무관하게 그 감지성능이 80% 이상으로 우수하나, 추가 학습 없이 학습된 시간 구간과 멀어질수록 그 추론 성능은 상대적으로 낮은 40% 수준으로 떨어짐을 알 수 있었다. 그러나, 시간이 지남에 따라 자동으로 누적되어 확장되는 영상유고 빅데이터를 반복적으로 학습함으로써, 설치된 영상유고감지 시스템의 보완이나 보정절차 없이도 자동으로 그 영상유고감지 성능이 향상될 수 있음을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권5호
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• pp.914-923
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• 2015

스마트 디바이스의 보급과 더불어 스마트 TV, 웹 기반 IPTV등의 확산으로 사용자 측의 방송 콘텐츠 재생 단말의 급속한 변화가 일어나고 있다. 이러한 환경 변화를 통해 방송 콘텐츠들은 다양한 웹 서비스들이 결합된 응용 서비스들이 가능해졌으며 방송 환경에서의 웹 콘텐츠의 수용을 더욱 촉진하고 있다. 이러한 변화와 함께, 교육 콘텐츠의 경우 교수자의 강의를 일방적으로 전달하던 방송 형태에서 점차 웹을 응용한 온라인 교육 환경으로 발전함에 따라 점점 교수자와 학습자간의 상호작용에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 웹 기술과 방송이 결합된 환경에서 양방향 교육 환경을 지원하기 위해, WebRTC (Web Real-Time Communication) 기반 원격 협업 학습 플랫폼을 제안한다. 변화된 환경에서의 원격 협업 교육 서비스 시나리오 도출을 통해 요구사항을 정의하고, 이를 지원하기 위한 웹 기반 원격 협업 콘텐츠 객체 공유 기술과 협업 스트리밍 기술을 제시한다. 특히 WebRTC를 기반으로 한 효율적인 사용자 세션 제어, 연동 및 관리를 위한 협업 교육 플랫폼 구조 제안 및 구현을 통해 실제 교육 환경에서의 적용 및 검증하고, 본 기술의 가능성을 확인하였다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.37-43
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• 2012

본 논문은 안드로이드기반 모바일 보완대체의사소통시스템(AAC)의 기능 및 사용자인터페이스(UI)에 대한 사용성 평가에 대한 것이다. 시나리오를 사용한 평가를 통해 특정 기능실행의 용이성, 기능사용의 만족도, 정보찾기의 용이성 등을 살펴보았고, 설문조사를 통해 모바일 AAC의 개발목적, 내용, 교수학습 전략, 활용가능성, 편집/설정 기능과 사용자인터페이스 등이 무발화아동의 의사소통 요구에 적합한지를 평가하였으며, 자유 피드백을 통하여 사용자의 선호도, 만족도, 요구분석 사항 등에 대한 피드백들을 조사하고 분석하였다. 또한 5인치, 7인치, 4.3인치의 모바일 기기를 사용하여 다양한 크기의 안드로이드기반 모바일 기기에 대한 사용자의 선호도를 조사하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권9호
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• pp.241-247
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• 2019

연구의 목적은 시뮬레이션에 기반한 융합 교육프로그램을 개발하고 적용하여 간호 학생들을 위한 문제해결 과정과 의사소통에 미치는 효과를 확인하고자 하였다 연구의 대상은 D대학의 4학년 재학생들로 본 연구의 목적과 절차를 이해하고 연구 참여에 동의한 71명으로 구성되었다. 단일군 전후설계의 실험연구방법을 사용하였다. 프로그램 실습 적용 후 간호대학생의 문제해결과정(t=-12.6, p<.001), 의사소통(t=-9.91, p<.001)은 유의하게 효과가 나타나고, 학습만족도 긍정적인 영향을 주었다. 이상의 결과로 시뮬레이션에 기반한 융합 교육프로그램은 간호학 교육에 있어 유효한 결과를 제시하였다. 따라서 임상에서 이루어지고 있는 다양한 사례를 적용한 시뮬레이션 시나리오를 개발하여 간호학생의 실습교육에 적용할 것을 권장한다.