• 석유와에너지
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• 통권300호
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• pp.40-43
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• 2016

지난 3월, 서울에서 세기의 대결이 펼쳐졌다. 구글의 '알파고'와 이세돌 9단의 바둑 대결이 벌어진 것. 결과는 4대 1로 알파고의 승리였다. 인간이 기계에 졌다며 침통해 하는 반응이 쏟아지는 한편, 인공지능에 대한 국민의 관심이 최고조로 달아올랐다. '알파고 쇼크' 이후 인공지능으로 대표되는 최첨단 기술의 다음 단계는 무엇이며, 우리는 과연 어떤 미래를 맞이하게 될 것인지에 대해 갑론을박이 벌어졌다.

• 한국콘텐츠학회지
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• 제14권2호
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• pp.47-53
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• 2016

• 대한방사선방어학회:학술대회논문집
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• 대한방사선방어학회 2011년도 추계 학술발표회 및 심포지엄
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• pp.238-239
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• 2011

• 과학기술학연구
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• 제17권1호
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• pp.5-39
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• 2017

2016년 알파고(AlphaGo)와 이세돌(9단)의 경합은 인공지능의 등장을 대중적으로 확인하는 것이었다. 이 대국은 일종의 확장된 튜링테스트(Extended Turing Test)였다. 튜링테스트의 목적은 기본적으로 기계가 인간을 모방할 수 있는지를 관찰하는 것이다. 이 논문은 알파고 사례를 통하여 인간과 인공지능 사이의 상호작용과 그 사회적 성격을 분석할 것이다. 콜린스(Collins, H.)는 우리의 지능은 사회적이며, 튜링테스트의 목적은 궁극적으로 사회 구성원과 비구성원을 구별하려는 것이라고 제시했다. 그러므로 기계가 이 테스트를 통과한다면, 비록 특정한 수행 차원에 한정된 것이지만, 우리가 그 기계(비구성원)를 인간구성원과 구별할 수 없게 되었다는 것을 의미한다. 이세돌-알파고 대국을 튜링테스트 설정에 대입하면, 알파고는 인간의 진실을 흔드는 역할(A)을 수행했고, 이세돌은 인간의 진실을 증언하는 역할(B)을 수행했다. 이 테스트에서 중요한 것은 알파고의 기능적 성능이 아니라 면접관(C)의 사회적 승인이다. 이 대국 과정에서 다수의 관중들이 면접관의 역할을 수행했다. 여기서는 그들을 '인간면접관'이라고 부를 것이다. 그들은 대국과정에서 오랫동안 체화된 자신의 사회적 지식을 통하여 자신의 동료 구성원(인간)과 비구성원(기계)을 구분하고자 했다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.140-143
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• 2002

본 논문에서는 자율수중운동체(AUV, Autonomous Underwater Vehicle)의 실시간 충돌회피에 적용되는 휴리스틱 탐색기법에 적합한 퍼지조건연산자와 알파절단(aleph-cut)의 선택에 관해 논한다. 퍼지조건연산자와 알파절단은 두 퍼지관계에서 새로운 퍼지관계를 생성시키는 퍼지삼각논리곱의 연산에 적용되는데 이것은 휴리스틱탐색기법의 이론적 기반이 된다. 본 논문은 평가함수를 이용한 새로운 휴리스틱탐색기법을 설계하고, 이에 가장 적합한 퍼지조건연산자와 알파절단을 제안한다. 제안된 퍼지조건연산자와 알파절단의 검증을 위해 경로경비와 합리적인 경로를 생성하는 알파절단의 개수 관점에서 모든 경우의 퍼지조건연산자와 알파절단에 대해 시뮬레이션 한다. .

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.351-354
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• 2016

알파고와 이세돌의 바둑대결은 세계적인 관심사를 갖으며 알파고의 승리로 끝났다. 알파고의 핵심 기능은 바둑기보를 컴퓨터 스스로 공부하는 딥러닝 시스템이었다. 이후로 인공지능을 활용한 딥러닝 시스템은 활용도가 검증되었다고 할 수 있다. 최근에 정부에서 사물인터넷을 활성화하기 위하여 사물인터넷기본법을 통과시키고 비즈니스모델을 개발하고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 인공지능을 활용한 사물인터넷 비즈니스 환경을 분석하고 특화된 비즈니스 모델을 설계하겠다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1096-1097
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• 2023

본 연구에서는 항만 교통 혼잡 문제를 해결하기 위해 최적화와 관련된 요소와 트럭 운전기사와 터미널 사이의 협상과 관련된 요소를 새로운 방식으로 고려한 중장기 및 실시간 스케줄링 모델을 제시한다. 중장기 스케줄링 모델은 몬테카를로 시뮬레이션, 실시간 스케줄링 모델은 알파고 제로의 원리와 베이즈 정리를 이용하여 구현했다. 실험 결과 제시된 알파고 제로를 이용한 실시간 스케줄링 시스템이 화물차 평균 지연시간을 30분에서 4분으로 대폭 줄여 지연 시간을 최소화하는 것을 입증했다. 실험 관련 코드는 다음 주소에서 확인할 수 있다 : https://github.com/yulleta/Application_of_AlphaGo-Zero_to_port_arrival_scheduling

• 한국융합학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.123-131
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• 2016

본 연구는 2016 구글 딥마인드 챌린지 매치에서 최고 수준의 딥러닝 인공신경망을 갖고 있는 인공지능 알파고와 인간지능의 대표로 상징되는 바둑 최고수의 대국 분석 및 문헌 연구로 인공지능 시대에 적합한 학습자의 역량 교육에 대해 논의했다. 알파고는 지금까지 알려져 있는 바둑의 정석과 상식을 넘어서는 새로운 바둑의 패러다임을 보여주는 기발한 수를 두었고, 이세돌은 알파고도 생각하지 못한 '신의 한 수' 로 인공지능 수퍼 컴퓨터를 이길 수 있었다. 이는 인간의 집념과 도전, 인간 본성의 통찰과 직관의 승리였다. 인공지능 시대에 기계를 조정하고 통제할 수 있는 학습자 역량을 기르기 위한 융합과학 교육은 자연으로부터의 감성적 체험과 토포필리아 교육으로 인공지능이 갖지 못한 인간 본성의 다채로운 감성과 통찰, 긍정적 정서를 함양시킬 수 있는 방향이어야 한다.

• 방사성폐기물학회지
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• 제18권2_spc호
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• pp.227-235
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• 2020

우리는 실험과 MCNP 시뮬레이션을 통해 전알파 분석법의 한계를 설명하였다. 국내에서 중·저준위 방사성폐기물 인도 규정 관련, 전알파 분석법은 방사성폐기물을 처분하기 위해 반드시 규명해야 할 방사성 특성평가 인자이다. 전알파 분석법은 시료 준비 절차가 간단하고 신속한 분석 결과를 제공하지만, 정량분석 인자로 사용하는 것은 적절하지 않다. KCl과 ²⁴¹Am을 이용하여 시편 건조고형물 무게에 따른 전알파 계측효율을 평가하였다. 동일한 무게의 시편일지라도 계측효율의 차이가 20% 나는 것을 확인하였고, 이는 시편의 물리적 형태가 서로 다르기 때문인 것으로 보인다. 토양 중 우라늄을 화학분리 한 후, ICP-MS로 우라늄을 직접 측정한 결과와 전알파 농도를 비교하였다. 전알파는 실제 우라늄 농도에 비해 50% 과소평가되었다. 알파핵종별 전알파 계측효율이 최대 3배 차이 나기 때문에, 전알파 분석결과는 개별 알파핵종의 합과 비교하기 보다는 스크리닝 개념으로 사용하는 것이 적절하다.

• 대한화학회지
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• 제50권4호
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• pp.346-350
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• 2006