• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.1 no.1
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• pp.123-134
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• 1995

인공신경망을 이용한 기업도예측에 관한 연구는 일반적으로 대기업을 대상으로 수행되고 있으며, 분석자료로는주로 재무제표에서 얻어지는 재무정보를 사용하고 있다. 이들 대기업의 재무정보들은 비교적양이 풍부하고 신뢰성이 높기 때문에 인공신경망을 이용한 도산예측의 적중률이 80%∼85%의 높은 수준을 보이고 있다. 하지만, 중소기업이 재무정보는 불충분할 뿐만 아니라 신뢰성이 낮을 가능성이 높기 때문에, 중소기업의 도산예측에 있어서 재무정보만을 사용하게 되면 그 정확도가 떨어지게 된다. 본 연구에서는 인공신경망을 이용한 중소기업의 도산예측에 있어서, 재무정보를 보완할 수 있는 비재무정보의 유용성을 검증하였다. 연구결과 본 연구에서 사용한 비재무정보가 획득가능한 비재무정보중 극히 일부에 지나지 않았음에도 불고하고, 재무정보만을 사용하였을 때보다 예측력이 10%정도나 향상되었다.

• Informatization Policy
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• v.30 no.2
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• pp.22-45
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• 2023

In research on the use of AI-based voice assistant services, problems related to the user's trust and privacy protection arising from the experience of service use are constantly being raised. The purpose of this study was to investigate empirically the effects of individual trust in AI and online privacy concerns on the continued use of AI-based voice assistants, specifically the impact of their interaction. In this study, question items were constructed based on previous studies, with an online survey conducted among 405 respondents. The effect of the user's trust in AI and privacy concerns on the adoption and continuous use intention of AI-based voice assistant services was analyzed using the Heckman selection model. As the main findings of the study, first, AI-based voice assistant service usage behavior was positively influenced by factors that promote technology acceptance, such as perceived usefulness, perceived ease of use, and social influence. Second, trust in AI had no statistically significant effect on AI-based voice assistant service usage behavior but had a positive effect on continuous use intention. Third, the privacy concern level was confirmed to have the effect of suppressing continuous use intention through interaction with trust in AI. These research results suggest the need to strengthen user experience through user opinion collection and action to improve trust in technology and alleviate users' concerns about privacy as governance for realizing digital government. When introducing artificial intelligence-based policy services, it is necessary to disclose transparently the scope of application of artificial intelligence technology through a public deliberation process, and the development of a system that can track and evaluate privacy issues ex-post and an algorithm that considers privacy protection is required.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.38 no.3
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• pp.101-140
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• 2021

As the payment service sector actively embraces artificial intelligence technology, "Voice Payments" is becoming a trend in contactless payment services. Voice payment services can execute payments faster and more intuitively through "voice," the most natural means of communication for humans. In this study, we selected richness, intimacy, and autonomy as factors for building trust with artificial intelligence agents. We wanted to determine whether the trust will be formed if the factors were applied to the voice payment services. The experiment results showed that the higher the richness and autonomy of the voice payment interface and the lower the intimacy, the higher the trust. In addition, the two-way interaction effects of richness and autonomy were significant. We analyzed and synthesized the collected short-answer system to identify users' anxiety when using voice payment services and proposed speech interface design ideas to increase their trust in the voice payment.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.28 no.3
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• pp.302-313
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• 2023

This paper aims to develop a framework that can fully automate the quality management of training data used in large-scale Artificial Intelligence (AI) models built by the Ministry of Science and ICT (MSIT) in the 'AI Hub Data Dam' project, which has invested more than 1 trillion won since 2017. Autonomous driving technology using AI has achieved excellent performance through many studies, but it requires a large amount of high-quality data to train the model. Moreover, it is still difficult for humans to directly inspect the processed data and prove it is valid, and a model trained with erroneous data can cause fatal problems in real life. This paper presents a dataset reconstruction framework that removes abnormal data from the constructed dataset and introduces strategies to improve the performance of AI models by reconstructing them into a reliable dataset to increase the efficiency of model training. The framework's validity was verified through an experiment on the autonomous driving dataset published through the AI Hub of the National Information Society Agency (NIA). As a result, it was confirmed that it could be rebuilt as a reliable dataset from which abnormal data has been removed.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.11 no.8
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• pp.36-41
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• 2021

Although the technology for prediction or analysis using artificial intelligence is constantly developing, a black-box problem does not interpret the decision-making process. Therefore, the decision process of the AI model can not be interpreted from the user's point of view, which leads to unreliable results. We investigated the problems of artificial intelligence and explainable artificial intelligence using Blockchain to solve them. Data from the decision-making process of artificial intelligence models, which can be explained with Blockchain, are stored in Blockchain with time stamps, among other things. Blockchain provides anti-counterfeiting of the stored data, and due to the nature of Blockchain, it allows free access to data such as decision processes stored in blocks. The difficulty of creating explainable artificial intelligence models is a large part of the complexity of existing models. Therefore, using the point cloud to increase the efficiency of 3D data processing and the processing procedures will shorten the decision-making process to facilitate an explainable artificial intelligence model. To solve the oracle problem, which may lead to data falsification or corruption when storing data in the Blockchain, a blockchain artificial intelligence problem was solved by proposing a blockchain-based explainable artificial intelligence model that passes through an intermediary in the storage process.

• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• v.4 no.2
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• pp.249-255
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• 2001

무인자율항체는 자동차, 선박, 잠수함과 같이 인간에 의해 직접 조종되는 유인항체에 인간의 역할을 대신할 수 있는 지능시스템을 배치하여 전체적 혹은 부분적으로 무인화한 이동체를 말한다. 무인자율항체에서 사용되는 소프트웨어는 인식, 사고, 행위와 같은 인간의 지적능력을 내포한 인공지능시스템이어야 한다. 자율무인잠수정, 자율운항선박과 같은 저속무인자율항체는 무인항공기나 무인차량과 같이 빠른 판단과 제어가 요구되는 지능제어시스템과는 다른 특성을 가진다. 저속무인자율항체에서 가장 주목되는 특성은 주위 환경 변화속도와 운항속도에 따른 긴박감의 차이이다. 고속자율항체에서는 제어시스템의 처리속도에, 저속자율항체에서는 제어시스템의 신뢰성에 비중을 둔다. 본 연구에서는 이와 같은 저속무인자율항체의 특성과 기능별 독립성 보장, 반응형 및 인식형 인공지능 기법의 융화 극대화에 촛점을 맞춘 RVC(Reactive Layer - Virtual World - Considerative Layer) 지능시스템 모델을 소개한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.172-175
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• 2000

무인자율항체는 자동차, 선박, 잠수함과 같이 인간에 의해 직접 조종되는 유인항체에 인간의 역할을 대신할 수 있는 지능시스템을 배치하여 전체적 혹은 부분적으로 무인화한 이동체를 말한다. 무인자율항체에서 사용되는 소프트웨어는 인식, 사고, 행위와 같은 인간의 지적능력을 내포한 인공지능시스템이어야 한다. 자율무인잠수정, 자율운항선박과 같은 저속무인자율항체는 무인항공기나 무인차량과 같이 빠른 판단과 제어가 요구되는 지능제어시스템과는 다른 특성을 가진다. 저속무인자율항체에서 가장 주목되는 특성은 주위 환경 변화속도와 운항속도에 따른 긴박감의 차이이다. 고속자율항체에서는 제어시스템의 처리속도에, 저속자율항체에서는 제어시스템의 신뢰성에 비중을 둔다. 본 연구에서는 이와 같은 저속무인자율항체의 특성과 기능별 독립성 보장, 반응형 및 인식형 인공지능 기법의 융화 극대화에 촛점을 맞춘 RVC(Reactive Layer-Virtual World-Congnitive Layer) 지능시스템 모델을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.497-497
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• 2018

복잡한 기상조건 하에서 강우의 예측은 수문 기상 분야에서 필수적인 과정이라 할 수 있다. 특히 월 단위의 강우 예측은 장기적인 수자원 관리 및 계획 수립 시 매우 중요한 기준이 되기 때문에 보다 정확하고 신뢰도 있는 예측을 필요로 하고 있다. 이를 위해 전 지구적 기후 변동의 양상을 수치화 하여 나타낼 수 있는 기상인자의 활용이 활발해지고 있으며 다양한 모형을 기반으로 한 강우 예측이 수행되고 있다. 최근에는 인공지능 기법을 활용한 인공신경망 모형의 적용이 활발해짐에 따라 높은 예측력을 바탕으로 강우 예측에 대한 연구가 이루어지고 있지만 초기 가중치의 무작위성 또는 과적합으로 인한 문제도 함께 나타나고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모형의 활용성을 높이고 신뢰성을 확보하기 위한 강우 예측을 수행하고자 하였다. 이를 위해 다양한 기상인자를 활용하여 인공신경망 모형을 위한 정보를 구축하고 인공신경망 모형을 통해 생성되는 결과로부터 단일 예측이 아닌 앙상블 예측을 활용함으로써 강우 앙상블을 생성하고 조합하였다. 그 결과 인공신경망 모형을 통한 단일 예측보다 앙상블을 통한 예측으로 안정적이고 정확한 예측 결과를 산정할 수 있었으며 기존에 인공신경망 모형을 통한 예측의 문제점을 보완할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.11a
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• pp.95-97
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• 2023

자율운항선박(MASS)의 원격제어기술은 원격지에서 MASS를 원격제어자에 의해서 제어하기 위한 기술이다. 2023년도 현재 원격제어시스템의 통합구성이 완료되었고, 하반기부터는 해상실험을 통한 시스템 검증작업을 진행할 예정이다. 이러한 시스템 검증 이후에는 원격제어 시 발생할 수 있는 다양한 문제에 적극 대응할 수 있는 위기관리 기술의 개발이 필요하다. 현재 식별된 위기는 통신 두절에 따른 제어 불능, 간헐적 통신 불능에 따른 데이터 손실, 대용량 데이터 전송에 따른 제어명령과 제어응답 사이의 지연에 의한 선박조종의 어려움, 원격제어자의 인적오류에 의한 예상하지 못한 해양사고발생 가능성 등이다. 본 연구의 목적은 4가지 주요 요소(선박, 통신, 제어시스템, 원격 제어자)로 구성된 원격제어 시스템에서 발생 가능한 다양한 위기를 적극 억제할 수 있는 기법개발을 고찰하여 향후 원격제어기술 연구에 적용하기 위한 것이다. 특히, 통신 두절로 인한 암흑시간(blind time) 동안 원격제어 불능을 해결할 수 있는 위기대응 방법, 과도한 데이터 전송지연에 따른 위험수준 평가와 가시화 방법 등을 논의한다. 본 연구는 자율운항선박의 원격제어를 안전하게 지속가능한 상태에서 운영할 수 있는 기법의 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Science Education
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• v.45 no.1
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• pp.105-117
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• 2021

The purpose of this study is to analyze the gender differences of elementary, junior high, and high school students in the artificial intelligence ethics awareness (hereinafter referred to as AIEA). This is a study to investigate whether there is a gender difference in the AIEA, and if so, when the gender difference will occur. This study was conducted with 198 elementary school students (98 female students, 100 male students), 265 middle school students (166 female students, 99 male students), and 114 high school students (58 female students and 56 male students) in I Metropolitan City. The results are as follows: First, a gender difference in the AIEA between all boys and girls was confirmed. Second, the gender difference in the AIEA tended to be solidified as the school age increased from elementary school to middle school and high school. Third, female students at all stages of elementary school, junior high school, and high school are not yet very reliable in artificial intelligence, and there is a greater concern about non-discrimination than boys. It turns out that they have a negative position on permission to enter the territory. Fourth, the interaction effects of school age and gender have been identified in 'stability and reliability,' and in 'permit and limit' categories. Taken together, these results show that an educational strategy that approaches the gender equality perspective of the educational program is necessary so that there will be no gender difference in the AIEA during artificial intelligence education activities.