• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.636-639
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• 2016

최근 모바일 게임에서의 인공지능과 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 모바일 축구 시뮬레이션 게임에서 활용할 수 있는 인공지능 에이전트를 Hierarchical FSM 기반으로 설계하고 구현하여 실제 축구경기 결과와 비슷한 결과 도출하였다. 이러한 Hierarchical FSM을 기반으로 한 지능형 에이전트는 코드의 재활용성이 높고 개념적으로 간단하여 인공지능 에이전트를 설계 및 구현하기에 적합하다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.15 no.2
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• pp.1-12
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• 2006

As the needs of intelligent systems increase, there have been diverse approaches that combine artificial intelligence (AI) and simulation in the last decade. RG-DEVS, which is the basis for this paper, embedded AI planning techniques into the simulation modeling methodology of DEVS, in order to specify dynamically a simulation model. However, a hierarchy concept, which is used for various types of problem solving systems. is not included in the planning of RG-DEVS. The hierarchy concept reduces the computational cost of planning by reducing the search space, and also makes it easy to apply the hierarchical process flow of a target system to planning. This paper proposes Hierarchical RG-DEVS (HRG-DEVS) in an attempt to insert hierarchical planning capability into RG-DEVS. For the verification of the proposed modeling methodology, HRG-DEVS is applied to model the block's world problem of ABSTRIPS, which is a classical planning problem.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.05a
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• pp.301-303
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• 2018

인공지능, 빅데이터 등 지능정보기술과 신기술이 결합되는 4차 산업혁명 도래하여 현재 VTS 현황을 분석하고 다가올 미래의 VTS에 관하여 인간과 인공지능과의 관계 정립 및 의사결정에 관한 문제를 논의하고 현재 개발중인 시뮬레이션 장비를 바탕으로 현실가능한 VTS 사고 예방에 대하여 기술하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.12 no.6
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• pp.21-30
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• 2007

Simulation means modeling structures or behaviors of the various objects, and experimenting them on the computer system. And the major approaches are DEVS(Discrete Event Systems Specification). Petri-net or Automata and so on. But, the simulation problems are getting more complex or complicated these days, so that an intelligent agent-based is being studied. In this paper, we are describing an intelligent agent-based simulation tool, which can supports the simulation experiment more efficiently. The significances of our system can be described as follows. First, the system can provide some AI algorithms through the system libraries. Second, the system supports simple method of designing the simulation model, since it's been built under the Finite State Machine (FSM) structure. And finally, the system acts as a simulation framework by supporting user not only the simulation engine, but also user-friendly tools, such as modeler scriptor and simulator. The system mainly consists of main simulation engine, utility tools, and some other assist tools, and it is tested and showed some efficient results in the three different problems.

• Journal of Bio-Environment Control
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• v.3 no.2
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• pp.151-159
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• 1994

생물체와 자연현상을 대상으로 하는 농업은 알려지지 않거나 불확실하고 애매한 정보를 처리해야 하는 경우가 많다. 따라서 농업시스템 시뮬레이션에 있어 다수의 가정이 필요하여 시뮬레이션 결과의 신뢰성이 떨어지게 되는 경우가 있다. 이러한 경우에 전문가 시스템, 퍼지, 인공신경망 등의 인공지능(Artificial Intelligence) 기술이 효과적으로 이용될 수 있으며 최근에 농업 분야에 응용이 활발해지고 있다. 전문가 시스템(Expert System)은 인공지능의 한 분야로서 인공지능이 실용화되는 과정에서 가장 각광받는 분야 중의 하나이다.(중략)

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.30 no.1
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• pp.139-152
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• 2021

Simulations enable virtually experiencing rare events as well as analytically analyzing such events. Defense modeling and simulation research and develops the virtual and the constructive simulations to support these utilizations. These virtual and constructive(VC) simulations can interoperate to simultaneously virtual combat experience as well as evaluations on tactics and intelligence of combat entities. Moreover, recently, for artificial intelligence researches, it is necessary to retrieve human behavior data to proceed the imitation learning and the inverse reinforcement learning. The presented work illustrates a case study of VC interoperations in the aircombat scenario, and the work analyze the collected human behavior data from the VC interoperations. Through this case study, we discuss how to build the VC simulation in the aircombat area and how to utilize the collected human behavior data.

• Proceeding of EDISON Challenge
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• 2017.03a
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• pp.712-714
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• 2017

미병의 예방과 관리의 중요성이 거론되고 있으나, 미병에 대한 분류나 진단을 위한 확고한 근거가 미약한 상황으로서 미병 진단 인자 분류를 위한 생리시스템 모델 개발이 필요한 시점이다. 본 연구의 목적은 개발한 생리학적 모델이 미병 단계를 구별하는데 효과 및 유용성이 있는지를 임상 검증하기 위하여 생리학적 모델 인공지능 시뮬레이션을 개발하고자 함이다. 인공지능 계산은 3층으로 구성된 네트워크를 이용하였으며 각 층은 30개의 neuron들로 구성하였다. 인공지능망의 입력 값은 나이, 수축기 혈압, 이완기 혈압, 심박수 값 (입력 값 4개)이고 출력 값은 혈관 저항값인 Ra이다. 머신러닝 차수를 높이면서 인공지능을 사용하지 않은 생리적 모델로부터 도출된 결과와 인공지능을 통하여 계산된 결과를 비교하였다. 개발된 인공지능계산을 이용한 생리시스템 모델은 대량의 표본집단에서 임상 검증에 기여할 것이다.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.9 no.8
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• pp.9-19
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• 2019

The effects of artificial intelligence technology is social science research as research on the impact on industry and changes in daily life, etc. This means that developing 'emotion AI' will prepare 'next-generation 3D-vector-sensitive AI'. This suggests the main keywords of the tertiary AI decision-making power. Particularly important results will be achieved because of the importance of current unethical learning and the implementation of decision-making systems that reflect ethical value judgments. This is a data based simulation, and required (1)Available data, (2)the technology for the goal of simulation. This takes into account the general content of the intended simulation based research. Currently, existing researches focus on meaningful research motivation, but this study presents the direction of technology. So, empirical analysis is consistent with the decision-making power of each country vs. new technology firms for AI on ehtic responsibility. As a result, there is a need for a concrete contribution and interpretation that can be achieved for the ethic Responsibility, on the technical side of AI / ML. In AI decision making, analytic power of human empathy should be included tech own trust.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2008.06a
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• pp.66-68
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• 2008

본 논문은, 전력계통 내의 순시 파형으로부터 전력품질 자동진단을 위한 인공지능형 단상전력품질 진단기를 제안한다. 진단하는 전력품질은 전압강하(Sag), 전압상승(Swell), 과도현상(Transient) 및 전고조파함유율(THD) 이다. 인공지능 구현을 위해서 인공신경망 이론을 이용하였으며, 시뮬레이션 및 TI DSP 320C6713 사용하여 하드웨어를 구현하였다. 인공신경망의 학습을 위하여, 00변전소에서 일년(2007년)동안 측정한 데이터 중에서 Sag, Swell, Transient 특성이 명확히 관측된 150주기의 파형과 정상상태의 50주기 파형으로 구성된 총 200주기의 데이터를 사용하였다. 측정된 파형을 1/60[sec.]마다 256번 샘플링하여, FFT 및 웨이블렛 변환을 시행하여 얻어진 값을 인공신경망 학습에 사용하였다. 상용프로그램 PSIM을 이용하여 인공신경망 학습을 시뮬레이션하였으며, DSP 프로세서를 이용하여 하드웨어로 구현하여 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.445-446
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• 2019

본 논문에서는 단순히 필요한 정보를 얻기 위한 수준에 그쳤던 현대의 인공지능을 SER (Speech Emotion Recognition) 기술을 이용하여 사용자와 직접적으로 대화하는 형식으로 발전시키고자 한다. 사용자의 음성 언어에서 감정을 추출하여 인공지능 분야 및 챗봇과 대화함에 있어 좀더 효과적으로 해석할 수 있도록 도움을 준다. 이것을 대화형 시뮬레이션 게임에 접목시켜 단순한 선택형 대화 방식이 아닌 구어체로 대화하며 사용자에게 높은 몰입도를 줄 수 있다.