• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.452-455
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• 2022

4차 산업혁명의 확산으로 의학계에서도 딥러닝 기술을 이용한 질병의 치료결과 예측 연구가 활발하다. 이와 관련, 일부 연구에서 국소적인 환자 데이터의 활용으로 인해 도출된 연구 결과의 일반화가 어려웠으며 예측률 제고를 위해 특정 딥러닝 알고리즘을 중심으로 한 실험이 추진되어 다양한 알고리즘별 예측률의 비교·분석 결과를 제시하는 연구도 미흡하였다. 이에, 건강보험심사평가원의 대규모 진료 정보와 다종의 알고리즘을 제공하는 AutoML을 이용, 사망률이 높은 80대·90대 노령자 대상 폐암 진단 후 84개월간의 사망률을 예측하는 Decision Tree 등 5개 알고리즘별 모델을 생성하고 이를 활용, 사망률의 예측 성능을 비교하고 사망률에 영향을 미치는 요인에 대한 분석 결과를 도출하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.192-195
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• 2024

최근 빠른 속도로 개발되고 있는 인공지능 기술은 여러 산업 분야에서 활용 되고 있다. 그러나 최근 딥러닝 네트워크에 대한 부채널 공격 기법들이 등장하고 있으며, 이는 해당 모델을 재구현하여 자율 주행 자동차에 대한 해킹 등과 같이 치명적인 보안 위협이 될 수 있으므로 이에 대한 이해와 대응책이 필요하다. 본 논문에서는 딥러닝 네트워크에 대한 부채널 공격 기법 동향에 대해 살펴보고, 이에 대한 대응 기술 또한 함께 알아본다.

• 공학교육연구
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• 제14권1호
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• pp.3-10
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• 2011

본 연구의 목적은 산업기술 실무 재교육의 효과를 분석하는 것이다. 이를 위해 4개 업종 23개 강좌 수강생 177명에 대해 설문조사를 실시하였고, 6회에 걸쳐 11명에 대해 표본 집단면접을 실시하였다. 연구 결과 만족도 중 콘텐츠와 시스템영역에 대한 만족도는 5점 척도에서 평균 3.78, 3.70으로 비교적 높았으나 운영에 대해서는 평균 2.98로 비교적 낮았다. 학업성취도 영역은 평균 3.68으로 비교적 높았고, 현업적용도 영역은 평균 3.51로 보통 수준이었다. 결론적으로 집합교육이 쉽지 않은 첨단기술 분야의 인적자원개발을 위해 이러닝은 교육기회 확대 및 기술 확산 등에 비교적 긍정적인 효과를 발휘하고 있으며, 향후 응답자의 특성을 고려한 세분화된 개발 및 운영 서비스로 지속적인 확대가 필요하다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.27-30
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• 2021

경제 성장과 함께 자동차의 수요가 늘어남에 따라 교통사고 발생 빈도는 꾸준히 증가하고 있다. 이에, 본 연구에서는 교통사고를 야기하는 도로 및 기상환경과 같은 조건을 활용하여 기계학습 모델을 통해 서울시 교통사고 사상자 수를 예측하는 모형을 찾고자 한다. 활용한 데이터는 도로교통 공단에서 제공하는 교통사고 사상자 수 정보를 포함하는 데이터로 2015년부터 2018년도까지 데이터를 학습에 사용하였고 2019년도 데이터를 테스트 평가에 사용하였다. 실증연구를 통해 트리 기반의 모델 별 성능을 비교하였으며 본 연구에 대한 결과는 사고 발생 시 우선순위에 의한 구조활동이 가능하게 함과 도로상황 및 기상을 고려한 안전운전 가이드 지식으로 활용될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.739-740
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• 2023

코로나19 의 여파로 생활 폐기물은 급속도로 늘어나는 반면 재활용 사업장의 여건은 개선되지 않고 있어 재활용 산업의 인력난 해결의 필요성이 떠오르고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 딥러닝 모델을 활용하여 재활용 폐기물을 분류하는 방법을 제시한다. 딥러닝 모델은 최신 객체 탐지 모델인 YOLOv5를 사용하고, 객체 탐지 성능을 향상시키기 위해 실제 환경에서 수집된 학습용 데이터를 직접 라벨링하여 사용한다. 실험 결과 종류별 평균 0.69의 mAP50 스코어를 기록하였으며 이를 통해 딥러닝 모델을 활용하여 재활용 폐기물을 효율적으로 분류하는 것이 가능함을 확인하였다.

• 실천공학교육논문지
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• 제10권1호
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• pp.25-33
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• 2018

IT산업이 발달하면서 기존의 이론 교과목에서 머물러져 있던 이러닝 학습이 실습이 요구되는 교과목까지 영역이 확장되고 있다. 이러닝 학습에서 실습이 요구되는 교과목이 온라인 실습을 통해 학습성과가 있는지 평가돼야 한다. 본 연구에서는 사이버대학 메카트로닉스공학 학생들이 전공기초실습 교과목인 'PLC제어'교과목과 '전동기 서보제어'교과목을 이러닝에서 학습을 위해 '프라임칼리지(Prime College)의 사이버랩'을 통해 학습 성과가 있는지 조사하였다. 이를 위해 사이버랩 학습 운영을 진행하였고, 2년 동안 교과목을 수강한 학생에 대하여 5점 척도 설문과 취득성적을 통해 실습교과목의 대한 이러닝 교육의 효과가 상단부분 있음을 확인하였다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2023년 정기학술대회 논문집
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• pp.123-124
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• 2023

현대 산업현장에서의 생산성과 경쟁력은 안전 및 작업 효율성과 직결되어 있다. 특히, 4차 산업혁명의 중심축인 인공지능(AI) 기술의 발전이 산업현장의 작업 환경과 절차를 혁신하는 데 중요한 역할을 하고 있음이 점차 명확해지고 있다. 이 연구는 인공지능의 기술적 발전과 산업현장의 작업 안전성 및 효율성 간의 관계에 초점을 맞추어, 어떻게 AI 기술의 도입과 활용이 산업현장의 미래를 형성하고 있는지를 탐구하였다.

• 방송과미디어
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• 제28권1호
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• pp.53-60
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• 2023

최근 영상처리 및 컴퓨터비전 등 많은 분야에서 딥러닝 기술이 빠르게 발전하면서 다양한 문제들을 높은 성능으로 해결하고 있다. 이에 MPEG (Moving Picture Experts Group) 표준에서도 딥러닝 기반의 미디어 기술이 활발히 제안 및 논의되고 있다. 특히, 몰입형 입체영상 압축을 위한 MPEG-I (MPEG Immersive) 표준은 메타버스 산업으로 크게 관심받고 있는 가상현실, 증강현실, 그리고 혼합현실 등에 대응하기 위해 현재 활발히 연구 중이다. 입체영상은 일반적으로 복수 시점의 컬러영상과 깊이영상으로 구성되어 있어 데이터의 양이 크기 때문에, MPEG-I 표준은 시점 간의 중복된 영역들을 제거하는 프루닝 과정을 통해 효율적인 압축을 수행한다. 하지만, 프루닝 과정에서 정반사 영역이 함께 제거되는 문제로 정확한 입체영상 복원에 한계가 있다. 본 학회지에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 MPEG-I 표준에 기고된 딥러닝 기반의 정반사 영역 검출을 통한 몰입형 입체영상 압축에 대해 소개한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.712-714
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• 2022

프로젝트 테마는 'CNN 딥러닝 모델을 기반으로 한 AI 가상 옷장'이다. 딥러닝 기술을 웹페이지에 적용시켜 사용자의 옷장 속에 있는 옷들을 자동으로 저장해서 관리해준다. 의류 이미지를 수집하고 딥러닝 모델을 통해 이미지를 학습시키고 분류하여 저장함으로써 사람들이 옷을 쉽게 찾을 수 있는 방법을 고안한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권4호
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• pp.133-142
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• 2021

최근 딥러닝은 하드웨어 성능이 향상됨에 따라 자연어 처리, 영상 인식 등의 다양한 기술에 접목되어 활용되고 있다. 이러한 기술들을 활용해 지능형 교통 시스템(ITS), 스마트홈, 헬스케어 등의 산업분야에서 데이터를 분석하여 고속도로 속도위반 차량 검출, 에너지 사용량 제어, 응급상황 등과 같은 고품질의 서비스를 제공하며, 고품질의 서비스를 제공하기 위해서는 정확도가 향상된 딥러닝 모델이 적용되어야 한다. 이를 위해 서비스 환경의 데이터를 분석하기 위한 딥러닝 모델을 개발할 때, 개발자는 신뢰성이 검증된 최신의 딥러닝 모델을 적용할 수 있어야 한다. 이는 개발자가 참조하는 딥러닝 모델에 적용된 학습 데이터셋의 정확도를 측정하여 검증할 수 있다. 이러한 검증을 위해서 개발자는 학습 데이터셋, 딥러닝의 계층구조 및 개발 환경 등과 같은 내용을 포함하는 딥러닝 모델을 문서화하여 적용하기 위한 구조적인 정보가 필요하다. 본 논문에서는 신뢰성있는 딥러닝 기반 데이터 분석 모델을 참조하기 위한 딥러닝 기술 언어를 제안한다. 제안하는 기술 언어는 신뢰성 있는 딥러닝 모델을 개발하는데 필요한 학습데이터셋, 개발 환경 및 설정 등의 정보와 더불어 딥러닝 모델의 계층구조를 표현할 수 있다. 제안하는 딥러닝 기술 언어를 이용하여 개발자는 지능형 교통 시스템에서 참조하는 분석 모델의 정확도를 검증할 수 있다. 실험에서는 제안하는 언어의 유효성을 검증하기 위해, 번호판 인식 모델을 중심으로 딥러닝 기술 문서의 적용과정을 보인다.