• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.04b
• /
• pp.550-552
• /
• 2004

가상공간에는 PC(Playerable Character), NPC(Non-Playerable Character)등의 동적 객체와 건물, 지형 등의 정적 객체들이 존재하게 된다. 동적 객체들의 경우, 현실감을 위해 인공지능이 자주 이용된다 현재까지 인공지능에 대한 연구는 유한상태기계(Finite State Machine. FSM). 학습 알고리즘, 유전자 알고리즘, 신경망 알고리즘 등을 중심으로 진행되어 왔다. 이중 유한상태기계는 비교적 알고리즘이 간단하고, 시스템의 부담이 적어 간단한 객체의 인공지능으로 가장 널리 사용되고 있다. 본 논문은 유찬상태기계를 확장하여 모드변경(Mode Change)과 그룹행동을 보여줄 수 있는 XML을 활용한 FSM 시스템을 제안한다. 여기서 모드변경이란 하나의 행동 패턴에서 다른 행동 패턴으로 변경하는 것을, 그룹행동은 여러 객체가 함께 행동하는 Flocking기법을 지칭한파. 이러한 XML을 활용한 FSM 시스템은 다양한 패턴의 정의는 물론, 객체의 상태 정의 및 수정, 확장이 용이하여, 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2022.10a
• /
• pp.354-359
• /
• 2022

에세이 자동 평가는 주어진 에세이를 읽고 자동으로 평가하는 작업이다. 본 논문에서는 효과적인 에세이 자동 평가 모델을 위해 Argument Mining 작업을 사용하여 에세이의 논증 구조가 반영된 에세이 표현을 만들고, 에세이의 평가 항목별 표현을 학습하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 에세이 표현이 사전 학습 언어 모델로 얻은 표현보다 우수함을 입증했으며, 에세이 평가를 위해 평가 항목별로 다른 표현을 학습하는 것이 보다 효과적임을 보였다. 최종 제안 모델의 성능은 QWK 기준으로 0.543에서 0.627까지 향상되어 사람의 평가와 상당히 일치한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2020.06a
• /
• pp.372-372
• /
• 2020

사회가 다원화되고 발달하면서 생활환경과 행동양식에 따라 홍수 등의 수난(水難) 으로 인한 피해 정도와 양상은 크게 달라질 수 있으나, 수난으로 인한 체감 가능한 피해의 정도와 규모는 예측이 어려운 현실이다. 그리고, 최근 인터넷과 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 급진적 발달은 재난 관리에 대중적 지식을 수집하여 활용하도록 촉진하고 있고, 이로 인해 재난 상황에서 '대중적인 정보가 기술자에 의해 어떻게 얼마나 신중하게 고려되어야 하는지와 어떻게 과학적으로 해석해야하는지'가 핵심 쟁점으로 부상하고 있다. 본 연구에서는 최근 널리 사용되는 인공지능 및 딥러닝 기법을 조사 분석하였다. 분석을 통해 수문 예측 분야에서 이러한 기술이 적용된 사례와 신기술을 조망해 보고 기존 기술이 인공지능 및 딥러닝 기법의 적용으로 대체 가능한 정도를 가늠해 보았다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2022.11a
• /
• pp.420-422
• /
• 2022

인공지능 기술이 문서 분류, 얼굴 인식, 자율 주행 등 실생활 전반에 걸쳐 다양한 분야에 적용됨에 따라, 인공지능 모델에 대한 취약점을 미리 파악하고 대비하는 기술의 중요성이 높아지고 있다. 이미지 영역에서는 입력 데이터에 작은 섭동을 추가해 신경망을 속이는 방법인 적대적 공격 연구가 활발하게 이루어졌지만, 텍스트 영역에서는 텍스트 데이터의 이산적인 특징으로 인해 연구에 어려움이 존재한다. 본 논문은 텍스트 분야 인공지능 기술에 대한 적대적 공격 기법을 분석하고 연구의 필요성을 살펴보고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2023.10a
• /
• pp.239-244
• /
• 2023

신경망 기반의 다국어 및 교차 언어 정보 검색 모델은 타겟 언어로 된 학습 데이터가 필요하지만, 이는 고자원 언어에 치중되어있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 영어 학습 데이터와 한국어-영어 병렬 말뭉치만을 이용한 효과적인 다국어 정보 검색 모델 학습 방법을 제안한다. 언어 예측 태스크와 경사 반전 계층을 활용하여 인코더가 언어에 구애 받지 않는 벡터 표현을 생성하도록 학습 방법을 고안하였고, 이를 한국어가 포함된 다국어 정보 검색 벤치마크에 대해 실험하였다. 본 실험 결과 제안 방법이 다국어 사전학습 모델과 영어 데이터만을 이용한 베이스라인보다 높은 성능을 보임을 실험적으로 확인하였다. 또한 교차 언어 정보 검색 실험을 통해 현재 검색 모델이 언어 편향성을 가지고 있으며, 성능에 직접적인 영향을 미치는 것을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2024.05a
• /
• pp.698-701
• /
• 2024

인공지능 기술이 발전함에 따라 인공지능은 인간이 하는 업무들을 대체하고 있다. 현재 인공지능 기술은 시각, 청각 분야로 초점이 맞춰져 있으나 최근 후각 분야에 관련된 연구도 활발히 진행 중이다. 후각 AI는 식품, 의료, 보안, 안전 등에 활용될 전망이며 본 논문에서는 우리 사회의 안전불감증 문제를 언급하고 오작동 비율이 높은 화재경보기에 후각 AI를 대입하여 화재경보기의 오작동 비율을 줄이고 화재경보기에 대한 인식을 해결되는 것을 기대한다.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.38 no.7 s.156
• /
• pp.575-584
• /
• 2005

The judgement model to warn of possible pollution accident is constructed by multi-perceptron, multi layer neural network, neuro-fuzzy and it is trained stability, notice, and warming situation due to developed standard axis. The water quality forecasting model is linked to the runoff forecasting model, and joined with the judgement model to warn of possible pollution accident, which completes the artificial intelligence warning system. And GUI (Graphic User Interface) has been designed for that system. GUI screens, in order of process, are main page, data edit, discharge forecasting, water quality forecasting, warming system. The application capability of the system was estimated by the pollution accident scenario. Estimation results verify that the artificial intelligence warning system can be a reasonable judgement of the noized water pollution data.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.39 no.4
• /
• pp.279-285
• /
• 2020

The study on the temporal and spatial monitoring of passing vessels is important in terms of protection and management the marine ecosystem in the coastal area. In this paper, we propose the automatic detection technique of passing vessel by utilizing an artificial intelligence technology and broadband striation patterns which are characteristic of broadband noise radiated by passing vessel. Acoustic measurements to collect underwater noise spectrum images and ship navigation information were conducted in the southern region of Jeju Island in South Korea for 12 days (2016.07.15-07.26). And the convolution neural network model is optimized through learning and validation processes based on the collected images. The automatic detection performance of passing vessel is evaluated by precision (0.936), recall (0.830), average precision (0.824), and accuracy (0.949). In conclusion, the possibility of the automatic detection technique of passing vessel is confirmed by using an artificial intelligence technology, and a future study is proposed from the results of this study.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• v.21 no.3
• /
• pp.99-105
• /
• 2021

In addition to the OTT video production service represented by Nexflix and YouTube, a personalized recommendation system for content with artificial intelligence has become common. YouTube's personalized recommendation service system consists of two neural networks, one neural network consisting of a recommendation candidate generation model and the other consisting of a ranking network. Netflix's video recommendation system consists of two data classification systems, divided into content-based filtering and collaborative filtering. As the online platform-led content production is activated by the Corona Pandemic, the field of virtual influencers using artificial intelligence is emerging. Virtual influencers are produced with GAN (Generative Adversarial Networks) artificial intelligence, and are unsupervised learning algorithms in which two opposing systems compete with each other. This study also researched the possibility of developing AI platform based on individual recommendation and virtual influencer (metabus) as a core content of OTT in the future.

• Broadcasting and Media Magazine
• /
• v.25 no.1
• /
• pp.20-27
• /
• 2020

최근 모바일 기기를 위한 카메라 관련 기술이 발전하면서 취득할 수 있는 영상의 화질 또한 크게 향상되고 있다. 그러나, 일상 생활에서 빈번히 발생하는 다양한 실내외 불규칙한 조명 조건 및 저조도 환경은 여전히 영상 화질 저하를 야기한다. 본 고에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 널리 연구되고 있는 심층신경망 기반 영상 화질 개선 연구의 최신 동향을 소개하고자 한다. 먼저, 다양한 최적화 기법을 바탕으로 영상 내 조명 성분을 추정하고, 이를 개선하는 방법들에 대해 간략히 설명한다. 또한, 영상 인식, 객체 검출 등에서 뛰어난 성능을 입증한 합성곱 신경망 구조를 기반으로 영상의 잠재적 특징을 효과적으로 검출한 후 이를 바탕으로 개선된 영상을 생성하는 방법에 대해 설명한다. 다양한 데이터셋에 대한 실험 결과를 통해 인공지능 기반 영상 화질 개선의 우수성을 보인다.