• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.37-46
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• 2019

본 연구는 인공지능 혁신에 대한 태도에 영향을 미치는 기대와 불안요소들을 알아보고, 이들이 현재 대중들의 인식 속에서 어느 정도의 영향력을 가지는 지에 대해 확인해보고자 하였다. 본 연구는 비슷한 기술변화 문화를 공유한 세대별로 인공지능을 바라보는 태도가 다를 수 있음을 고려하여, 연구 대상을 미래 인공지능 주 소비층인 I-세대로 한정하였다. 본 연구의 결과, '업무 성과 향상', '사회 질적 향상'의 기대요인과 '인간의 사회적 가치 위협'의 불안요인을 도출하였고, 이들 요인이 각각 약한 인공지능과 강한 인공지능에 미치는 영향을 확인하였다. 또한 I-세대가 현재 약한 인공지능에는 업무 성과 향상에 대한 높은 기대와 함께 매우 긍정적인 태도를 가지는 한편, 강한 인공지능에는 약한 인공지능과 비교해 불안을 많이 느끼며 태도의 긍정성도 낮아짐을 확인하였다. 본 연구의 결과는 인공지능이 인류와 유쾌한 관계 속에서 발전하는 방향에 대한 시사점을 제시한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.216-216
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• 2021

해저지진, 해저붕괴 및 해저화산분출 등에 발생되는 지진해일은 파장이 수십에서 수백 km에 이르는 장파로서 에너지 손실없이 먼 거리를 전파할 수 있으며, 수심이 상대적으로 얕은 해안가에 도달하면 범람에 의해 인명 및 재산피해를 야기시킬 수 있다. 예를 들어, 2004년 12월 26일에 발생한 수마트라 지진해일은 약 30만명의 인명피해와 약 10조원의 재산피해를 가져왔으며, 2011년 3월 11일에 발생한 동일본 지진해일은 약 2만명의 인명피해와 약 330조의 재산피해를 유발시켰다. 더욱이, 지진해일에 의해 폭발한 후쿠시마 원자력발전소에서의 방사능 유출은 10년이 지난 현재도 생태계 교란, 방사능 피폭 등의 피해를 일으키고 있다. 우리나라도 1983년 5월 26일 발생한 동해 중부지진해일에 의해 삼척시 임원항 및 인근에서 인명피해(1명 사망, 2명 실종)와 약 2억원의 재산피해가 발생하였다. 최근, 4차 산업혁명으로서 빅데이터를 기반으로 한 다양한 인공지능기술이 개발되고 있으며, 많은 분야에서 이 기술을 적용하고자 노력하고 있다. 특히, 과학 및 공학분야에서도 이를 융합하는 연구 및 활용하는 사례가 증가하고 있다. 본 연구에서는 1983년 발생한 중부지진해일에 의해 인명 및 재산피해가 발생한 임원항을 대상으로 지진해일 수치모형실험을 수행하며, 수치모형실험 결과를 토대로 인공지능 모델 중 합성신경망 (Convolution Neural Network)을 활용하여 인공지능을 통한 지진해일 범람구역을 산정 및 평가하고자 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.49-52
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• 2007

전략 게임은 여러 종류의 유닛 (Unit)이 존재한다. 각각의 유닛은 특정 유닛에 대해 강한 면모를 보이기도 하고, 또 다른 종류의 유닛에게는 약한 면모를 가지고 있다. 이를 유닛간의 상성이라고 한다. 상성은 전략적 선택을 하는데 기반이 되고, 심리전을 유발하여 보다 게임에 몰입할 수 있게 해준다. 게임 인공지능이 상성을 고려하도록 하기 위해 각각의 유닛 간에 수치화된 상성 정보가 필요하다. 그리고 생성된 수치 자료를 토대로 유닛의 행동방법을 결정할 인공 지능도 필요하게 된다. 다음 행동 및 이동을 위해 주로 사용되는 방법은 영향력 분포도(influence map)이다. 영향력 분포도는 자신과 상대방의 세력을 수치적으로 파악하는 것이다. 하지만 일반적인 형태의 영향력 분포도로는 각 유닛간의 상성을 표현하기 힘들다. 따라서 본 논문에서는 영향력 분포도를 상성에 맞게 보정할 수 있는 방법을 제시하여 인공지능이 지능적인 행동을 하도록 돕는 방법을 제안한다. 이를 길 찾기 문제에 적용하여 전략적 이동경로를 선택하는 방법을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.235-236
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• 2022

본 논문에서는 인공지능 교육에서 소외계층의 지원 방안을 도출하기 위하여 소외계층과 일반 학생의 인공지능 교육과 관련된 여러 요인의 실태를 조사하였다. 실태 조사 결과를 소외계층과 일반 학생을 비교하여, 소외계층의 인공지능 교육에서 시사점을 도출하고자 하였다. 연구를 위하여 인공지능 교육 관련 실태를 조사할 수 있는 설문을 구성하였으며, 온라인을 통해 설문을 진행하였다. 연구 결과, 소외계층 662명과 일반 학생 1,482명이 설문에 참여하였다. 소외계층은 일반 학생보다 인공지능에 대한 관심이 높았으며, 프로그램이 언어나 피지컬 컴퓨팅을 경험한 학생 비율이 높았다. 또한, 인공지능 직&·간접적 경험의 비율은 일반 학생과 비슷한 수준이었다. 하지만 인공지능 교육 경험 비율은 일반 학생이 약 20% 높았다. 이러한 내용을 종합하였을 때, 인공지능 교육에 대한 관심은 높지만, 인공지능 교육을 받는 학생의 비율은 낮은 것을 확인할 수 있었다.

• 철학연구
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• 제147권
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• pp.261-281
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• 2018

이 논문은 인공지능으로 인한 인류의 위험에 대한 최근의 논의를 다룰 것이다. 인공지능을 협의의 인공지능(ANI), 인공 일반지능(AGI), 인공 초지능(ASI)으로 구분하여 살펴볼 것이다. 먼저, ANI 즉 약한 인공지능 시스템이 불러올 수 있는 위험에 대해 살펴본다. 인간이 효율성의 극대화를 위해 자율형 인공지능에게 작업의 권한을 상당 부분 이양하고 인간의 개입 없이 판단하고 행동하게 함으로써 발생할 수 있는 위험을 예상해 볼 수 있다. 아무리 정교한 시스템이라고 하더라도 인간이 만든 인공지능 시스템은 불완전하기 마련이며, 바이러스 감염이나 버그 등으로 오류가 발생할 수도 있다. 그래서 인공지능에게 맡기는 일에 한계가 있어야 한다고 본다. 대표적으로 살상용 자율무기는 허용되지 않아야 한다고 생각한다. 강한 인공지능 연구자들은 인공 일반지능과 초지능의 출현을 낙관한다. 초지능은 모든 면에서 인간의 능력을 월등하게 능가하는 인공지능 시스템이므로 인간의 이익에 반하는 행동을 하거나 인간에게 해를 입힐 수도 있다. 그래서 초지능을 통제하는 문제가 심각하게 거론되고 있다. 이 논문에서는 초지능을 통제할 수 있을지를 현재까지 제안된 통제 방안들을 중심으로 개략적으로 살펴보았다. 만일 초지능이 출현한다면, 인간이 초지능을 완벽하게 통제할 방안이 현재로서는 없다고 판단된다. 하지만 초지능의 출현이 허구적인 가정일 수도 있다. 이럴 경우에도 통제 문제에 대한 연구는 인공지능 연구의 방향을 설정하는 데 있어 실용적인 가치가 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.155-159
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• 2022

모발의 필수 미네랄 원소 농도 데이터로 인공지능을 학습시킨 후, 피험자의 모발 미네랄 원소 농도로 나이를 예측하도록 하고 그 결과를 피험자의 실제 나이와 비교하여 연관성을 조사하였다. 전체 모발 데이터는 296개이었으며그 중 2/3를 인공지능 학습에 그리고 1/3을 피험자 데이터로 사용하였다. 25세 이하의 성장기 피험자의 실제 나이와 인공지능이 예측한 나이 사이에는 0.678 의 중상 정도의 상관관계가 있었다. 중년의 피험자 그룹에서는 연관성이 거의 없었고 노년의 피험자 그룹에서는 0.522의 약한 상관관계를 보였다. 모발의 미네랄 원소 농도 데이터를 이용한 인공지능의 유용성을 확보하기 위해서는 더 많은 수의 데이터를 제공하여 인공지능을 학습시키는 과정이 필요하다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권1호
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• pp.1-14
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• 2022

대부분의 블록체인이 사용하는 작업증명 합의 알고리즘은 채굴이라는 형태로 대규모의 컴퓨팅리소스 낭비를 초래하고 있다. 작업증명의 컴퓨팅리소스 낭비를 줄이기 위해 유용한 작업증명 합의 알고리즘이 연구 되었으나 여전히 블록 생성 시 리소스 낭비와 채굴의 중앙화 문제가 존재한다. 본 논문에서는 블록생성을 위한 상대적으로 비효율적인 연산 과정을 분산 인공지능 모델 학습으로 대체하여 블록생성 시 리소스 낭비문제를 해결하였다. 또한 학습 과정에 참여한 노드들에게 공평한 보상을 제공함으로써 컴퓨팅파워가 약한 노드의 참여 동기를 부여했고, 기존 중앙 집중 인공지능 학습 방식에 근사한 성능은 유지하였다. 제안된 방법론의 타당성을 보이기 위해 분산 인공지능 학습이 가능한 블록체인 네트워크를 구현하여 리소스 검증을 통한 보상 분배를 실험 하였고, 기존 중앙 학습 방식과 블록체인 분산 인공지능 학습 방식의 결과를 비교하였다. 또한 향후 연구로 블록체인 메인넷과 인공지능 모델 확장 시 발생 할 수 있는 문제점과 개발 방향성을 제시함으로서 논문을 마무리 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.576-579
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• 2024

경제 위기 대비를 위해 인공지능을 활용한 주식시장 변동성 이상을 탐지하는 목적을 가지고 있다. 글로벌 이슈와 경제 위기 대비를 위해 주식시장 변동성 예측의 중요성이 부각되고 있으며, 기존의 주식시장 변동성 지수인 VIX 의 한계로 인해 더 복잡한 모델 및 인공지능을 활용한 연구에 관심이 집중되고 있다. 기존의 주식시장 변동성 예측에 관한 연구들은 통계적인 방법을 사용했으며 인공지능을 이용한 연구 또한 대부분 이상치 구간을 표시하여 예측을 목표로 하고 있으나 이러한 접근법은 라벨이 있는 데이터 수집 어려움, 클래스 불균형 문제가 있다. 본 연구는 인공지능을 활용한 주식시장 변동성 탐지에 기여하고 지도 학습 방식 대신 비지도 학습 기반의 이상탐지모델을 사용하여 주식시장 변동성을 예측하는 새로운 방법론을 제안한다. 본 연구에서 개발한 인공지능 모델은 IsolationForest 모델을 활용하며, 시계열 데이터를 전처리한 후 정상성을 확보하는 등의 과정을 거친다. 실험 결과로 인공지능 모델이 주요 경제이슈를 이상치로 검출하는 성능을 확인하였으며 재현율 약 93.6%, 정밀도 100%로 높은 성능을 달성했다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.707-708
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• 2024

최근 디지털 헬스케어 기술과 서비스가 널리 활용되면서 의료 인공지능 성능 향상에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 양성 데이터 대비 질병 데이터가 희소하여 학습 과정에서 과적합이 발생하거나 질병 예측 모델의 성능이 떨어진다는 한계가 있다. 본 논문에서는 데이터가 균질하지 않은 상황에서 생성형 인공지능 모델을 사용하여 합성 데이터를 생성하는 방안을 제안한다. 실험 결과에 따르면, 종래 방법 대비 제안한 방법의 정확도가 약 5.8% 향상되었고, 재현율이 약 21% 개선되었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.63-74
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• 2020

인공지능 제품은 스마트폰이나 스피커, 가전제품에 에이전트로 내장되어 '인공지능 비서'로 활용되고 있으며, 현재는 약 인공지능 수준으로 에이전트의 성격, 목소리 등 의인화에 관한 연구가 진행되고 있다. 향후 인공지능 기술 발전으로 지능형 에이전트의 역할과 기능이 확장될 것으로 보이며, 사용자 유형, 사용환경, 에이전트 외관 등 에이전트 관련 다양한 속성에 대한 고려가 필요할 것으로 보인다. 따라서 본 연구에서는 강한 인공지능 에이전트가 나타나는 컨셉 영상 시나리오의 분석을 통해 사용자 관점에서 에이전트의 인터랙션 속성들을 유형화하였다. 연구방법으로 에이전트에 대한 이론적고찰을 토대로 분석을 위한 프레임워크를 구축하였다. 이후 대중화된 영상시청 플랫폼인 유튜브(Youtube)를 활용하여 다수의 영상 시나리오를 수집 및 선별하고 환경, 사용자, 에이전트 관점에 따라 분석하였다. 그 결과 시점, 공간, 형태, 에이전트 행위, 연동기기, 에이전트 인터페이스, 사용상태, 사용자 인터페이스 8개 속성을 유형화하였다. 이는 향후 상용화될 에이전트의 개발 및 예측 시 참고자료로 활용될 것으로 기대된다.