• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.347-364
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• 2022

고객의 구매 의사결정에 영향을 주는 온라인 리뷰의 부적절한 조작을 통해 이익을 얻고자 하는 기업 또는 온라인 판매자들 때문에, 리뷰의 신뢰성은 온라인 거래에서 매우 중요한 이슈가 되었다. 온라인 쇼핑몰 등에서 온라인 리뷰에 대한 소비자들의 의존도가 높아짐에 따라 많은 연구들이 조작된 리뷰를 탐지하는 방법에 개발하고자 하였다. 기존의 연구들은 온라인 리뷰를 기반으로 정상 리뷰와 조작된 리뷰를 대상으로 기계학습으로 이용함으로써 조작된 리뷰를 탐지하는 모형을 제시하였다. 기계학습은 데이터를 이용하여 이진분류 문제에서 탁월한 성능을 보여왔으나, 학습에 충분한 데이터를 확보할 수 있는 환경에서만 이러한 성능을 기대할 수 있었다. 조작된 리뷰는 학습용으로 사용할 수 있는 데이터가 충분하지 못하며, 이는 기계학습이 충분한 학습을 할 수 없다는 치명적 약점으로 내포하게 된다. 본 연구에서는 기계학습이 불균형 데이터 셋으로 인한 학습의 저하를 방지할 수 있는 방안으로 부족한 조작된 리뷰를 인공지능을 이용하여 생성하고 이를 기반으로 균형된 데이터 셋에서 기계학습을 학습하여 조작된 리뷰를 탐지하는 방안을 제시하였다. 파인 튜닝된 GPT-3는 초거대 인공지능으로 온라인 플랫폼의 리뷰를 생성하여 데이터 불균형 문제를 해결하는 오버샘플링 접근방법으로 사용되었다. GPT-3로 생성한 온라인 리뷰는 기존 리뷰를 기반으로 인공지능이 작성한 리뷰로써, 본 연구에서 사용된 로짓, 의사결정나무, 인공신경망의 성능을 개선시키는 것을 SMOTE와 단순 오버샘플링과 비교하여 실증분석을 통해서 확인하였다.

• 융합정보논문지
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• 제10권6호
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• pp.35-40
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• 2020

미래 사회로 접어들면서, 건강한 삶의 증대를 위한 노력은 현대인들의 주요 관심 분야이다. 특히, ICT 기술과 경쟁력 있는 의료산업 환경을 융합하여 건강한 삶을 위한 기술 개발은 차세대 성장 동력으로 자리잡고 있다. 따라서, 본 논문에서는 건강 검진 프로세스에서 검진 결과에 대한 인공지능 기반의 데이터 분석을 적용하여 종합 판정의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 지식 베이스 모델링을 구축하는 연구를 수행하였다. 이를 위해, 딥러닝 분석을 통한 알고리즘을 설계하여 검사 결과지수를 산출, 검증하고, 판정 지식을 통한 종합 검진 정보를 제공하는 모델링을 연구하였다. 제안한 모델링의 적용을 통해, 국민 건강에 대한 빅데이터 분석, 활용이 가능하여 의료비 절감 및 건강 증대의 효과를 기대할 수 있다.

• 정보보호학회지
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• 제29권3호
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• pp.37-43
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• 2019

딥러닝을 비롯한 인공기능과 영상처리 분야의 접목은 기존 물리보안의 기술적 한계를 뛰어넘어 새로운 기회의 장을 마련하고 있다. 하지만 딥러닝 기반 영상분석 기술도 지능형 영상감시가 필요한 실제 현장에서는 다양한 환경의 제약사항으로 인해 성능이 저하될 가능성이 높다. 본 논문에서는 실제 CCTV 환경의 영상 데이터를 확보하여 신경망을 이용한 지속적인 학습을 통해 영상분석의 성능을 개선하는 클라우드 기반 지능형 영상보안 플랫폼을 소개한다. 클라우드 기반 지능형 영상보안 플랫폼은 지자체 통합관제센터에서 수집한 CCTV 영상을 학습 데이터로 활용하여, 현장에서 신뢰받을 수 있는 사람 검출, 사람/차량 재식별, 열악 차량번호판 탐지 등의 지능형 영상분석 서비스를 제공할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1110-1111
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• 2023

본 논문은 해외 배송 화물에 대하여 실시간 위치와 정확한 도착 예정 시간을 제공하기 위하여 유가와 기상 정보 등 다양한 변수가 선박 항로에 미치는 영향을 분석한다. 기존의 ETA 예측 방법은 GPS 정보와 수기 데이터를 기반으로 하여 낮은 정확도를 보였으나, 극복하기 위한 방안으로 기상 상황 혹은 세계 유가 변동 변수까지 고려하여 인공지능 모델을 구축하였다. 선박의 도착 예측 시간 정확도 향상과 불확실성 해소를 주된 목표로 하며 이를 토대로 육·해상 통합 서비스를 개발하고자 한다. 이러한 예측 정보는 선사가 운영을 최적화하고 비용을 절감하는 데 도움을 주며, 소비자들은 신뢰할 수 있는 정보를 통해 불편과 손실을 최소화할 수 있을 것으로 보인다.

• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.712-715
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• 2023

딥러닝 기술의 발전은 고품질의 대규모 데이터에 크게 의존한다. 그러나, 데이터의 품질과 일관성을 유지하는 것은 상당한 비용과 시간이 소요된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 연구에서 최소한의 비용으로 최대의 성능을 추구하는 액티브 러닝(active learning) 기법이 주목받고 있는데, 액티브 러닝은 모델 관점에서 불확실성(uncertainty)이 높은 데이터들을 샘플링 하는데 중점을 둔다. 하지만, 레이블 생성에 있어서 여전히 많은 시간적, 자원적 비용이 불가피한 점을 고려할 때 보완이 불가피 하다. 본 논문에서는 의사-라벨링(pseudo labeling)을 활용한 준지도학습(semi-supervised learning) 방식과 학습 손실을 동시에 사용하여 모델의 불확실성(uncertainty)을 측정하는 방법론을 제안한다. 제안 방식은 레이블의 신뢰도(confidence)와 학습 손실의 최적화를 통해 비용 효율적인 데이터 레이블 생성 방식을 제안한다. 특히, 레이블 데이터의 품질(quality) 및 일관성(consistency) 측면에서 딥러닝 모델의 정확도 성능을 높임과 동시에 적은 데이터만으로도 효과적인 학습이 가능할 수 있는 메커니즘을 제안한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.873-879
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• 2023

본 연구는 인공지능(AI)을 사용하여 흉부 엑스레이 이미지에서 이물질을 탐지하는 방법을 탐구하였다. 의료영상학, 특히 흉부 엑스레이는 폐렴이나 폐암과 같은 질병을 진단하는 데 매우 중요한 역할을 한다. 영상의학 검사가 증가함에 따라 AI는 효율적이고 빠른 진단을 위한 중요한 도구가 되었다. 하지만 이미지에는 단추나 브래지어 와이어와 같은 일상적인 장신구를 포함한 이물질이 포함될 수 있어 정확한 판독을 방해할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 이물질을 정확하게 식별하는 AI 알고리즘을 개발하였고, 미국 국립보건원 흉부 엑스레이 데이터셋을 가공하여 YOLOv8 모델을 기반으로 처리하였다. 그 결과 정확도, 정밀도, 리콜, F1-score가 모두 0.91에 가까울 정도로 높은 탐지 성능을 보였다. 이번 연구는 AI의 뛰어난 성능에도 불구하고 이미지 내 이물질로 인해 판독 결과가 왜곡될 수 있는 문제점을 해결함으로써 영상의학 분야에서 AI의 혁신적인 역할과 함께, 임상 구현에 필수적인 정확성에 기반하여 신뢰성을 강조하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권6호
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• pp.85-92
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• 2022

빅데이터 분석 및 AI 개발자에 대한 수요가 증가하지만 이를 공급할 교육 기반이 부족한 실정이다. 본 논문에서는 클라우드 기반 인공지능 교육 플랫폼을 개발하여 교육기관 및 IT기업에서 실무 중심의 실습 교육을 저비용, 고효율로 학습할 수 있는 환경 구축에 목표를 두었다. 교육 플랫폼의 개발은 사용자별 시나리오 기획, 아키텍처 설계, 화면 설계, 개발 기능 구현, 하드웨어 구축으로 진행하였다. 본 교육 플랫폼은 쿠버네티스 기반으로 컨테이너화된 워크 로드와 서비스관리 플랫폼, 강사·수강생을 위한 강의 및 개발 플랫폼으로 구성되어 있으며, 실시간 알람 시스템과 에이지 테스트로 클라우드 안정성을 확보하였고, CI/CD 개발 환경을 제공하며, 도커 이미지 배포를 통한 신뢰성을 확보하였다. 본 교육 플랫폼의 개발로 교육분야 신사업 진출의 기회를 확대하고 AI 및 빅데이터 분야의 실무 인력양성에 기여할 것으로 판단된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.845-848
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• 2021

최근 화석연료의 급격한 사용에 따른 자원고갈이나 환경오염과 같은 문제들이 심각해짐에 따라 화석연료를 대체할 수 있는 신재생에너지에 대한 관심이 높아지고 있다. 태양광 에너지는 다른 에너지원에 비해 고갈의 우려가 없고, 부지 선정의 제약이 크지 않아 수요가 증가하고 있다. 태양광 발전 시스템에서 생산된 전력을 효과적으로 사용하기 위해서는 태양광 발전량에 대한 정확한 예측 모델이 필요하다. 이를 위한 다양한 딥러닝 기반의 예측 모델들이 제안되었지만, 이러한 모델들은 모델 내부에서 일어나는 의사결정 과정을 들여다보기가 어렵다. 의사결정에 대한 설명이 없다면 예측 모델의 결과를 완전히 신뢰하고 사용하는 데 제약이 따른다. 이런 문제를 위해서 최근 주목을 받는 설명 가능한 인공지능 기술을 사용한다면, 예측 모델의 결과 도출에 대한 해석을 제공할 수 있어 모델의 신뢰성을 확보할 수 있을 뿐만 아니라 모델의 성능 향상을 기대할 수도 있다. 이에 본 논문에서는 Long Short-Term Memory(LSTM)을 사용하여 모델을 구성하고, 모델에서 어떻게 예측값이 도출되었는지를 SHapley Additive exPlanation(SHAP)을 통하여 설명하는 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.115-117
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• 2013

수평자세제어에 대한 활용은 다양한 진동이 발생하는 환경에서 정확한 수평제어를 필요로 하는 모든 분야에 활용할 수 있다. 이러한 수평제어에 대한 문제는 다수의 액추에이터(Actuator)를 어떠한 방법으로 제어하는가에 따라 그 성능이 달라지며, 발생한 외란에 대하여 어떠한 방법으로 외란을 계측하고 특성을 분석하는 것이 무엇보다 중요하다. 이러한 비선형성이 강한 수평자세제어에 대하여 인공지능기법인 신경회로망의 학습기능을 활용하여 그 수평자세 제어에 대한 성능을 연구하고 있는 추세에 있다. 본 논문에서는 고속이며 신뢰성을 보장하고 있는 CAN 통신방식을 활용하여 3개의 리니어 액추에이터(Linear Actuator)를 동시에 제어하도록 하고, 플랜트의 기울어진 상태는 자이로센서를 활용하여 플랜트의 상태를 지능적으로 판단하게 하였다. 또한 플랜트에 발행하는 왜란은 수평자세제어를 위한 플랜트 위에 볼(ball)을 놓아 비선형적인 왜란이 발생하도록 하였다. 이러한 왜란에 대하여 영상처리 기법을 활용하여 지능적으로 제어하도록 하여 CAN 통신의 활용성과 영상처리시스템(Image Processing System)의 활용성 및 지능제어의 활용성을 제시하고자 한다.