• Annual Conference of KIPS
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• 2017.04a
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• pp.910-913
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• 2017

데이터의 양이 증가하면서 인공신경망을 통한 데이터 분석 기술이 주목받고 있으며, 텍스트, 그림, 동영상 등에 이르기까지 다양한 종류의 데이터를 자동으로 분석하여, 번역기, 채팅봇, 그림 캡션 자동 생성 등에 대한 연구 및 서비스 개발에 활용되고 있다. 인공신경망 기반으로 수행된 많은 연구들이 공통적으로 가진 한계가 있는데, 그것은 은닉층에 대한 해석이 어렵다는 것이다. 가령, 입력층, 은닉층, 그리고 결과층으로 이루어진 인공신경망을 임의의 데이터로 학습시키면, 입력층과 은닝층 사이에 존재하는 행렬은 해당 데이터에 존재하는 패턴 정보를 내포하게 된다. 따라서, 행렬에 존재하는 패턴 정보를 직접 분석할 수 있다면, 인공신경망 결과물에 대한 해석이 가능할 뿐만 아니라 성능을 높이기 위해 어떤 조정이 필요한지에 대한 직관도 얻을 수 있을 것이다. 하지만, 이 행렬의 실체는 숫자로 이루어진 벡터이므로 사람이 직접 해석하는 것은 불가능하며, 지금까지 수행되어온 대부분의 인공신경망 연구들은 공통적으로 이러한 한계점을 가지고 있다. 본 연구는 데이터에 존재하는 패턴을 잡아내면서도 해석이 가능한 토픽 모델과 인공신경망의 결과물을 비교함으로써, 인공신경망 은닉층 해석에 대한 실마리를 찾기 위한 연구이다. 실험을 통해 토픽과 은닉층 패턴의 유사성을 검증하고, 향후 인공신경망 연구에서 은닉층에 대한 가능성을 논한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.106-106
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• 2017

우리나라는 현재 재난의 유형을 자연재난과 사회재난으로 구분하여 관리하고 있다. 하지만 최근 재난 사고 사례를 살펴보면 단일재난으로 인한 피해보다 자연재난이 발생한 이후 사회재난으로 재난이 전파되는 복합재난의 형태가 종종 나타나고 있다. 복합재난은 단일 재난에 의한 피해(인적, 물적) 보다 크게 나타나고 복합재난의 발생원인 및 전파과정을 분석하기 어려워 이에 대한 다각적인 분석과 동시에 재난상호간의 연관성을 도출하는 연구가 필요한 시점이다. 과거 재난사고정보를 분석하는 연구는 일반적인 통계기법을 활용한 분석에 머물러 있으며 수집된 재난사고사례가 많지 않아 분석에 신뢰성을 보장할 수 없었다. 이에 본 연구에서는 복잡하게 나타나는 재난 사고를 분석하기 위하여 최근 각광받고 있는 인공지능 분석기법을 연구에 고려하였다. 본 연구의 과정은, 첫째로 재난사고정보 분석에 인공지능을 활용한 사례를 조사하고 여타 연구분야에서 적용되고 있는 인공지능 분석기술을 재난사고정보 분석에 활용할 수 있는 방안을 모색하였다. 둘째로 수집가능 한 재난사고정보를 수집하고 인공지능 모형에 적용가능 한 형태로 변환하는 과정을 수행하였다. 셋째로 변환된 재난사고정보를 대표적인 인공지능 알고리즘을 활용하여 다양한 질문(목적)에 부합하는 재난사고정보 분석모형을 구축하고자 하였다. 마지막으로 다양한 인공지능 알고리즘을 적용한 모형의 신뢰성을 비교하였으며 이를 통하여 재난사고정보 분석에 적용가능 하며 질문(목적)에 부합하는 최적 인공지능 알고리즘을 도출하고자 하였다.

• Explosives and Blasting
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• v.35 no.4
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• pp.1-9
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• 2017

This study undertakes an evaluation of blast effect through the analysis of the contribution rate and effect that different artificial joint number, artificial joint spacing and artificial joint angle have on blast velocity. Blast velocity according to the different state of the artificial joint was obtained using AUTODYN, a dynamic analysis program. The result of the numerical analysis was subjected to further normalization analysis. For the contribution rate of design factors was analyzed using the robust design method. The orthogonal array used in the analysis was $L_9(3^4)$ and each parameters were having 3 levels. The result of normalization analysis regarding the artificial joint angle was indicated a tendency in which blast velocity decreased. The result of analyzing blast velocity regarding artificial joint spacing and artificial joint angle was indicated a tendency in which blast velocity decreased as artificial joint spacing increased when the angle was perpendicular. In the case of blast velocity contribution rates they were ranked in the descending order of artificial joint angle, artificial joint number, artificial joint spacing.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.22 no.7
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• pp.1-9
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• 2022

Today, artificial intelligence (AI) has emerged as a key driver of national competitiveness, but it is also causing unexpected side effects in society. This study intends to examine major social issues by collecting papers on AI targeting KCI journals in the field of social science. Therefore, we conducted keyword analysis of papers from 2016 to 2020. As a result of the analysis, the keywords for 'robot' and 'education' appeared the most, and the top six clusters (issues) were derived through the keyword network. The main issues are as follows: the background and/or basic concept of AI, AI education, side effects of AI, legal issues of AI-based creations, intention to use AI products/services, and AI ethics. The results of this study can be used to expand the discussion on the social aspects of AI and to find policy directions at the national level.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.1
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• pp.201-208
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• 2023

As the demand for AI education increases, AI education is actively conducted in the educational field, but it is difficult to internalize AI education due to securing time, difficulty in organizing class contents, and lack of curriculum. As a way to solve this problem, there is a school autonomous course. The school autonomous course allows schools to have autonomy and discretion throughout the curriculum, such as adjusting the number of hours in the subject group and restructuring the use of achievement standards. In this study, in order to enhance AI education, the effect was analyzed by developing and applying an AI education immersion course using a school autonomous curriculum. In the AI education immersion course, students continuously experience AI education in a dense manner within a limited time, so substantial AI education can be achieved. After the AI curriculum, it was found that students' overall AI literacy and self-determination learning motivation improved. It is expected that this study will be able to present a direction to internalize AI education using school autonomous curriculum.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.9 no.1
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• pp.64-69
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• 2008

In order that a mobile robot can perform tasks in unknown environment localization of a mobile robot is essential task. In this paper, a new localization method for a mobile robot using an active landmark is proposed, which is very simple to implement. The landmark has a LED which can be controlled by a mobile robot via wireless communication. CCD camera gets two images of the landmark, one of which is with LED off and the other is with LED on. Because the landmark can be detected by using the difference image of the two images, detection time can be minimized. By using the characteristic points of the landmark, localization can be performed simply. A series of experiments are performed to evaluate the proposed method and the experimental results show that the proposed method can be applicable to the localization of a mobile robot.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2003.10a
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• pp.57-57
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• 2003

우리별 3호는 1996년 5월 26일 발사하여 2002년 12월까지 수명 초과에 따른 성능 하락으로 임무 수행을 마칠 때까지 설계 예상 수명 3년을 초과하여 약 3년 7개월 동안 운용되었다. 인공위성은 운용 되는 동안 종종 예측하지 못한 이상현상을 겪는다. 이러한 이상현상은 인공위성의 임무 수행을 일시적으로 중지시키며 심지어는 인공위성의 작동을 완전히 불가능하게 만들기도 한다. 이러한 이상현상 발생은 매년 수백 건씩 기록되고 있으며 인공위성 시스템이 복잡해짐에 따라 더욱 증가하고 있는 실정이다. 인공위성에서 발생하는 이상현상은 다양한 원인에 기인하며 시스템 설계 오류, 제작 오류, 운용 오류, 우주환경이 끼치는 영향 등이 있다. 우리별 3호 또한 운용 동안 발생한 이상현상으로 임무를 제한적으로 수행하기도 하였다. 인공위성에서 발생한 이상현상을 분석 및 해결함으로서 임무수행을 원활히 할 수 있을 뿐만 아니라 더 나아가서 분석 경험과 축적된 자료를 통해서 이상현상을 예측 및 대비할 수 있고 위성의 성능과 수명 평가의 지표로 삼을 수 있으며 위성의 문제점을 보완하여 향 후 향상된 위성을 개발하는데 기여할 수 있다. 본 연구에서는 궤도상에서 발생한 이상현상을 각 서브시스템 별로 임무 수행에 끼치는 영향, 위성체에 미치는 영향, 발생원인, 이상현상 종류, 처리 방법으로 분류하여 살펴보았고 그 분석 결과를 과학위성 1호 개발 시 문제점 보완에 적용한 사항에 대하여 살펴보았다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.353-353
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• 2017

주요 도시 지역에서 발생한 집중호우로 인하여 도시지역의 홍수 피해가 증가하고 있다. 2010, 2011년에 발생한 서울지역의 홍수로 인하여 인명과 재산피해가 발생하였으며, 2014년도에는 부산 경남지역에 발생한 집중호우로 도심지역에 홍수피해가 발생하였다. 이와 같이 증가하고 있는 도시 지역의 홍수피해 저감을 위하여 다양한 치수사업 및 홍수대책 연구가 진행되고 있지만, 일부지역에서는 여전히 침수 위험성이 상존하고 있다. 기후변화로 인하여 강우량이 증가하고 있는 상황에서 도시지역 내수 배제 능력이 변화하는 환경을 적절히 대응하지 못하여 새로운 기술 개발에 대한 필요성 증가하고 있다. 본 연구에서는 도심홍수 피해를 저감시키기 위하여 도심지 홍수의 복합적 원인을 고려한 공간해석에 필요한 실험 및 수치모의를 수행하였다. 도시 지역의 침수현상을 재현 검토하기 위해서 인공강우를 구현할 수 있는 강우 시뮬레이터를 이용하여 2010년, 2011년 도심홍수 피해가 발생한 지역의 도심지 모형을 제작하고 침수현상을 재현하였다. 인공강우 모형실험을 통하여 주요 도로망의 침수심 및 흐름전파 경향을 분석하였다. 다음으로는 도심 공간의 건물과 도로망 형태에 따라서 우수의 거동을 계측한 실험결과를 이용하여 지표수 모의 수치모형의 적용성을 검토하였다. 인공강우 실험결과와 수치모의결과를 정량적으로 비교하였으며, 각 실험결과에 의한 차이점을 분석하였다. 본 연구결과에 의하면 인공강우 시뮬레이터와 수치모의를 병행하여 도심지역 침수를 재현함으로써 도심홍수에 의한 피해를 저감 시킬 수 있는 대응기술을 발전시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• Korean Journal of Environmental Biology
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• v.33 no.4
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• pp.403-411
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• 2015

To understand differences of environmental factors and planktonic communities in closed (CS) versus open (OS) enclosed experimental systems, we performed a study on a 100-L indoor-type artificial marine microcosm. For environmental factors, including water temperature, dissolved inorganic phosphorus, and dissolved silica, there were no significant differences between CS and OS; however, salinity was higher in CS than that of OS due to the evaporation effect. The concentration of dissolved oxygen and dissolved inorganic nitrogen was lower in CS than in OS. The abundance of phytoplankton was lower in CS than in OS. However, abundance of autotrophic nanoflagellates and heterotrophic bacteria varied inversely with that of phytoplankton abundances. In particular, the abundance of heterotrophic nanoflagellates and ciliates increased with bacterial growth after a time lag. Therefore, environmental factors and planktonic communities in CS gradually changed over time and characterized a different artificial ecosystem than in OS.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2021.08a
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• pp.199-204
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• 2021

Along with the development of technology in the fourth industrial revolution, the fields that can apply artificial intelligence technology are rapidly increasing. In order to improve computational thinking, overseas countries such as the U.S. and the U.K. are already using various AI education platforms to provide artificial intelligence education. Therefore, there is an increasing need for elementary school pre-service teachers in Korea to strengthen their AI education capabilities along with the existing software education. However, it may be difficult for learners with low levels of programming experience and AI education experience to choose an AI education platform that can sustain their learning motivation. Therefore, in this study, the factors related to learning motivation in the AI education platform were explored using the ARCS model. Through this, we present the factors required by the AI education platform for motivation and sustain of learning.