• 지능정보연구
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• 제11권2호
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• pp.175-195
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• 2005

사례기반추론(case-based reasoning)은 사례간 유사도를 평가하여 유사한 이웃사례를 찾아내고, 이웃사례의 결과를 이용하여 새로운 사례에 대한 예측결과를 생성하는 전통적인 인공지능기법 중 하나다. 이러한 사례기반추론이 최근 적용이 쉽고 간단하다는 장점과 모형의 갱신이 실시간으로 이루어진다는 점 등으로 인해, 온라인 환경에서의 고객관계관리를 위한 도구로 학계와 실무에서 주목을 받고 있다 하지만, 전통적인 사례기반추론의 경우, 타 인공지능기법에 비해 정확도가 상대적으로 크게 떨어진다는 점이 종종 문제점으로 제기되어 왔다. 이에, 본 연구에서는 사례기반추론의 성과를 획기적으로 개선하기 위한 방법으로 유전자 알고리즘을 활용한 사례기반추론의 동시 최적화 모형을 제안하고자 한다. 본 연구가 제안하는 모형에서는 기존 연구에서 사례기반추론의 성과에 중대한 영향을 미치는 요소들로 제시된 바 있는 사례 특징변수의 상대적 가중치 선정(feature weighting)과 참조사례 선정(instance selection)을 유전자 알고리즘을 이용해 최적화함으로서, 사례간 유사도를 보다 정밀하게 도출하는 동시에 추론의 결과를 왜곡할 수 있는 오류사례의 영향을 최소화하고자 하였다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 국내 한 전문 인터넷 쇼핑몰의 구매예측모형 구축사례에 제안모형을 적용하여 그 성과를 살펴보았다. 그 결과, 제안모형이 지금까지 기존 연구에서 제안된 다른 사례기반추론 개선모형들은 물론, 로지스틱 회귀분석(LOGIT), 다중판별분석(MDA), 인공신경망(ANN), SVM 등 다른 인공지능 기법들에 비해서도 상대적으로 우수한 성과를 도출할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.1-9
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• 2022

본 논문은 유사 아동 그림 선별 알고리즘 생성을 위한 Triplet Loss 기반 딥러닝 모델설계를 목적으로 한다. 아동 그림들 사이 유사성 측정을 위해서는 동일 클래스에 속하는 그림 간 특징 벡터의 거리는 가까워야 하고 다른 클래스 간 특징 벡터의 거리는 멀어져야 한다. 따라서, 본 연구에서는 클래스 수가 많아지는 경우에 이미지 유사성 측정에 이점을 지닌 Triplet Loss와 잔여 네트워크(ResNet)를 결합한 딥러닝 모델을 구축하여 유사 아동 그림 선별 알고리즘을 생성하였다. 결론적으로 본 모델을 활용한 유사 아동 그림 선별 알고리즘을 통해 대상 아동 그림과 다른 그림 간의 유사성을 측정하고 유사성이 높은 그림을 선별할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.520-520
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• 2023

제주도 동부 중산간 지역은 화산암으로 구성된 지하지질로 인해 지하수위의 변동폭이 크고 변동양상이 복잡하여 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모델 등을 활용한 지하수위의 예측이 어렵다. ANN에 적용되는 활성화함수에 따라 지하수의 예측성능은 달라질 수 있으므로 활성화함수의 비교분석 후 적절한 활성화함수의 사용이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 5개 활성화함수(sigmoid, hyperbolic tangent(tanh), Rectified Linear Unit(ReLU), Leaky Rectified Linear Unit(Leaky ReLU), Exponential Linear Unit(ELU))를 제주도 동부 중산간지역에 위치한 2개 지하수 관정에 대해 비교분석하여 최적 활성화함수 도출을 목표로 한다. 또한 최적 활성화함수를 활용한 ANN의 적용성을 평가하기 위해 최근 널리 사용되고 있는 순환신경망 모델인 Long Short-Term Memory(LSTM) 모델과 비교분석 하였다. 그 결과, 2개 관정 중 지하수위 변동폭이 상대적으로 큰 관정은 ELU 함수, 상대적으로 작은 관정은 Leaky ReLU 함수가 지하수위 예측에 적절하였다. 예측성능이 가장 낮은 활성화함수는 sigmoid 함수로 나타나 첨두 및 최저 지하수위 예측 시 사용을 지양해야 할 것으로 판단된다. 도출된 최적 활성화함수를 사용한 ANN-ELU 모델 및 ANN-Leaky ReLU 모델을 LSTM 모델과 비교분석한 결과 대등한 지하수위 예측성능을 나타내었다. 이것은 feed-forward 방식인 ANN 모델을 사용하더라도 적절한 활성화함수를 사용하면 최신 순환신경망과 대등한 결과를 도출하여 활용 가능성이 충분히 있다는 것을 의미한다. 마지막으로 LSTM 모델은 가장 적절한 예측성능을 나타내어 다양한 인공지능 모델의 예측성능 비교를 위한 기준이 되는 참고모델로 활용 가능하다. 본 연구에서 제시한 방법은 지하수위 예측과 더불어 하천수위 예측 등 다양한 시계열예측 및 분석연구에 유용하게 사용될 수 있다.

• 융합보안논문지
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• 제23권1호
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• pp.27-33
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• 2023

Covid-19으로 인한 디지털화는 인공지능 기반의 음성인식 기술을 급속하게 발전시켰다. 그러나 이 기술은 데이터셋이 일부 집단에 편향될 경우 인종 및 성차별과 같은 불공정한 사회적 문제를 초래하고 인공지능 서비스의 신뢰성과 보안성을 열화시키는 요인이 된다. 본 연구에서는 대표적인 인공지능의 CNN(Convolutional Neural Network) 모델인 VGGNet(Visual Geometry Group Network), ResNet(Residual neural Network), MobileNet을 활용한 편향된 데이터 환경에서 정확도에 기반한 불공정성을 비교 및 분석한다. 실험 결과에 따르면 Top1-accuracy에서 ResNet34가 여성과 남성이 91%, 89.9%로 가장 높은 정확도를 보였고, 성별 간 정확도 차는 ResNet18이 1.8%로 가장 작았다. 모델별 성별 간의 정확도 차이는 서비스 이용 시 남녀 간의 서비스 품질에 대한 차이와 불공정한 결과를 야기한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권2호
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• pp.103-108
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• 2024

본 논문에서는 YOLO(You only look once)v5를 기반으로 한 실시간 객체 검출 기술을 활용하여 스마트 엘리베이터 시스템을 연구하였다. 외부 엘리베이터 버튼이 눌러지면 YOLOv5 모델이 카메라 영상을 분석하여 대기자의 유무를 판별하고, 대기자가 없다고 판별되면 해당 버튼을 자동으로 취소시킨다. 연구에서는 YOLOv5와 사물인터넷에서 활용되는 MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)를 통한 객체 탐지 및 통신 기술의 효과적인 구현 방법을 소개한다. 그리고 이를 활용하여 대기자 유무를 실시간으로 판별하는 스마트 엘리베이터 시스템을 구현하였다. 제안한 시스템은 불필요한 소비 전력을 절감하면서 CCTV(closed-circuit television)의 역할을 할 수 있다. 따라서 제안한 스마트 엘리베이터 시스템은 안전 및 치안 문제에도 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제10권4호
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• pp.615-623
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• 2009

게임에는 여러 가지의 유닛이 존재한다. 각각의 유닛들 사이에는 가위, 바위, 보와 같은 관계가 존재 한다. 이것을 유닛간의 상성이라고 부른다. 유닛 간의 상성은 다양한 선택의 기회를 보장해줌으로써, 심리전의 즐거움을 보장한다. 유닛간의 상성은 매우 복잡한 관계를 이루기 때문에 대부분의 게임인공지능들이 유닛간의 상성을 무시하고 있다. 본 논문에서는 유닛간의 상성을 수치화하는 방법과, 이를 이용하여 영향력 분포도를 변경하는 방법을 제안한다. 이처럼 변경된 영향력을 바탕으로 인공지능은 보다 전략적인 행동을 하게 된다. 전략적 이동을 통해 변경되는 영향력 분포도의 효용성을 증명하였다.

• 대한치과보철학회:학술대회논문집
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• 대한치과보철학회 1995년도 추계학술대회
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• pp.64-65
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• 1995

• 한국잠사곤충학회지
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• 제18권1호
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• pp.7-10
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• 1976

월년종의 냉장처리일수 및 인공부화에 따른 부화상태를 알고자 춘기채종 잠 103$\times$잠 104를 공시하여 1월하순에서 2월 중순에 걸친 시험에서 1월 하순경에 잠난은 휴면타파가 이루어 졌으나 5$^{\circ}C$ 냉장기간이 길어짐에 따라 휴면이 완전 타파되어 최청이 가능하다고 생각한다. 인공난화처리는 영기 비중 1.075 보다는 1.10이 변화에 좋은 영향을 미쳤으며 침지시간은 2분보다는 3분이 효과적이었다. 저온처리와 인공부화처리간에는 저온처리가 짧은 경우는 인공난화처리로서 부화에 효과적이나 반대로 긴 경우는 인공부화 양리량이 강할 수록 난 영산농도와 침지시간이 강할 수록 효과적이었다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제18권2호
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• pp.101-108
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• 2001

경희대학교의 인공위성 관측용 40cm 망원경 시스템을 이용하여 한반도 주변상공에서 관측이 가능한 정지궤도위성 중 6개국의 통신위성 9기와 기상위성 1기를 선정하여 저분산 분광관측을 시도하였다. 그 결과 가시광 영역에서 인공위성 각각의 고유한 분광선 형태가 상호간 현저하게 차이가 있어 보였고 이를 분광선 패턴에 따라 4종류의 그룹으로 분류가 가능하였다 국가별, 임무별로 인공위성의 정밀한 분광선 패턴별 목록화를 위해서는 더 많은 인공위성의 분광관측 데이터가 필요하고 이를 바탕으로 지상 실험실 측정자료와 비교하여 인공위성의 외부 구조체 재질과 색깔을 식별하여야 한다.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2005년도 공동학술대회 논문집
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• pp.209-214
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• 2005

자기지전류 탐사의 적용에 있어 인공잡음의 영향은 탐사의 승패를 좌우하는 매우 중요한 요소이며 인공잡음의 영향을 최소화할 수 있는 탐사의 설계와 자료처리가 요구되고 있다. 본 연구에서는 수치공간자료들에서 추정되는 인공잡음의 영향과 실제 탐사 자료 간의 상관관계를 살펴봄으로써 자기지전류 탐사에 있어 공간자료의 활용가능성을 고찰하였다. 60Hz 조화파 대역에서는 건물과 도로가 주요한 인공잡음원이며 잡음원의 분포와 자기장의 파워가 서로 상관관계를 가짐을 확인하였다. 'Dead band'로 불리는 0.05-0.5Hz 대역에서는 매우 강한 분극을 가지는 신호가 광범위하게 관찰되고 있으며 이는 탐사지역에 인접한 거대도시의 영향으로 추정된다.