• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.26 no.6
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• pp.445-451
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• 2016

This paper introduces a postprocessing method, an iteration method for melody, and an average neural network method for learning a large number of songs in order to improve musically insufficient parts in automatic composition using existing artificial neural network. The melody of songs composed by artificial neural networks is produced according to the melodies of trained songs, so it can not be a specific tonality and it is difficult to have a repetitive composition. In order to solve these problems, we propose a postprocessing method that converts the melody composed by artificial neural networks into a melody having a specific tonality according to music theory and an iteration method for melody by iteratively composing measure divisions of artificial neural networks. In addition, the existing training method of many songs has some disadvantages. To solve this problem, we adopt an average neural network that is made by averaging the weights of artificial neural networks trained each song. From some experiments, it was confirmed that the proposed method solves the existing problems.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.216-216
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• 2021

해저지진, 해저붕괴 및 해저화산분출 등에 발생되는 지진해일은 파장이 수십에서 수백 km에 이르는 장파로서 에너지 손실없이 먼 거리를 전파할 수 있으며, 수심이 상대적으로 얕은 해안가에 도달하면 범람에 의해 인명 및 재산피해를 야기시킬 수 있다. 예를 들어, 2004년 12월 26일에 발생한 수마트라 지진해일은 약 30만명의 인명피해와 약 10조원의 재산피해를 가져왔으며, 2011년 3월 11일에 발생한 동일본 지진해일은 약 2만명의 인명피해와 약 330조의 재산피해를 유발시켰다. 더욱이, 지진해일에 의해 폭발한 후쿠시마 원자력발전소에서의 방사능 유출은 10년이 지난 현재도 생태계 교란, 방사능 피폭 등의 피해를 일으키고 있다. 우리나라도 1983년 5월 26일 발생한 동해 중부지진해일에 의해 삼척시 임원항 및 인근에서 인명피해(1명 사망, 2명 실종)와 약 2억원의 재산피해가 발생하였다. 최근, 4차 산업혁명으로서 빅데이터를 기반으로 한 다양한 인공지능기술이 개발되고 있으며, 많은 분야에서 이 기술을 적용하고자 노력하고 있다. 특히, 과학 및 공학분야에서도 이를 융합하는 연구 및 활용하는 사례가 증가하고 있다. 본 연구에서는 1983년 발생한 중부지진해일에 의해 인명 및 재산피해가 발생한 임원항을 대상으로 지진해일 수치모형실험을 수행하며, 수치모형실험 결과를 토대로 인공지능 모델 중 합성신경망 (Convolution Neural Network)을 활용하여 인공지능을 통한 지진해일 범람구역을 산정 및 평가하고자 한다.

• 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 Korean Society of Steel Construction
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• v.21 no.2
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• pp.175-181
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• 2009

An intelligent control technique using a neural network is proposed for offshore structures exposed to sea-bed earthquakes. Fluid-structure interaction effect was considered in developing controller and a training algorithm for the neural network is presented. In the numerical example, the performance of the proposed neural network controller was compared with that of a passive controller and uncontrolled structures. Based on the example, it can be concluded that the proposed neuro-control scheme can be used for offshore structures with nonlinear characteristics due to its interaction with fluid.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.129-131
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• 2022

본 논문에서는 다양한 인공지능을 모듈화하고 모듈들을 서로 결합하여 서비스를 제공할 수 있는 지능형 서비스 로봇에서, 인공지능 모듈들을 라이브러리 간의 의존성을 해소하기 위한 방법 중 하나인 가상 머신의 일종인 도커(Docker)를 활용하여 컨테이너화하여 사용할 때, 인공지능 모듈 내부에서 사용하는 신경망 데이터에 해당하는 지능 모델에 대해 버전 관리를 수행하면서 클라우드 등 외부 서버를 이용하여 증강시킨 지능 모델을 공유하는 기술 개발에 대해 설명한다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.8 no.6
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• pp.867-871
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• 2022

Amid the recent rapid trend change, the change in design has a great impact on the sales of fashion companies, so it is inevitable to be careful in choosing new designs. With the recent development of the artificial intelligence field, various machine learning is being used a lot in the fashion market to increase consumers' preferences. To contribute to increasing reliability in the development of new products by quantifying abstract concepts such as preferences, we generate new images that do not exist through three adversarial generative neural networks (GANs) and numerically compare abstract concepts of preferences using pre-trained convolution neural networks (CNNs). Deep convolutional generative adversarial networks (DCGAN), Progressive growing adversarial networks (PGGAN), and Dual Discriminator generative adversarial networks (DANs), which were trained to produce comparative, high-level, and high-level images. The degree of similarity measured was considered as a preference, and the experimental results showed that D2GAN showed a relatively high similarity compared to DCGAN and PGGAN.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.16 no.2
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• pp.307-312
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• 2021

Artificial Intelligence has a long history and is used in various fields including image recognition and automatic translation. Therefore, when we first encounter artificial intelligence, many terms, concepts and technologies often have difficulty in setting or implementing research direction. This study summarized important concepts related to artificial intelligence and summarized the progress of the past 60 years to help researcher suffering from these difficulties. Through this, it is possible to establish the basis for the use of vast artificial intelligence technologies and establish the right direction for research.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.609-614
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• 2023

최근 인공지능 시스템이 발전함에 따라 사람보다 높은 성능을 보이고 있다. 또한 전문 지식에 특화된 분야(질병 진단, 법률, 교육 등)에도 적용되고 있지만 이러한 전문 지식 분야는 정확한 판단이 중요하다. 이로 인해 인공지능 모델의 결정에 대한 근거나 해석의 중요성이 대두되었다. 이를 위해 설명 가능한 인공지능 연구인 XAI가 발전하게 되었다. 이에 착안해 본 논문에서는 기계독해 프레임워크에 순환 신경망 디코더를 활용하여 정답 뿐만 아니라 예측에 대한 근거를 추출하고자 한다. 실험 결과, 모델의 예측 답변이 근거 문장 내 등장하는지에 대한 실험과 분석을 수행하였다. 이를 통해 모델이 추론 과정에서 예측 근거 문장을 기반으로 정답을 추론한다는 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.25 no.5
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• pp.791-801
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• 2021

In this paper, an educational case that can be applied as artificial intelligence literacy education for preservice teachers and incumbent teachers was studied. To this end, a case of educating the operating principle of an artificial neural network that recognizes images is proposed. This training case focuses on the basic principles of artificial neural network operation and implementation, and applies the method of finding parameter optimization solutions required for artificial neural network implementation in a spreadsheet. In this paper, we focused on the artificial neural network of supervised learning method. First, as an artificial neural network principle education case, an artificial neural network education case for recognizing two types of images was proposed. Second, as an artificial neural network extension education case, an artificial neural network education case for recognizing three types of images was proposed. Finally, the results of analyzing artificial neural network training cases and training satisfaction analysis results are presented. Through the proposed training case, it is possible to learn about the operation principle of artificial neural networks, the method of writing training data, the number of parameter calculations executed according to the amount of training data, and parameter optimization. The results of the education satisfaction survey for preservice teachers and incumbent teachers showed a positive response result of over 70% for each survey item, indicating high class application suitability.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.497-497
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• 2018

복잡한 기상조건 하에서 강우의 예측은 수문 기상 분야에서 필수적인 과정이라 할 수 있다. 특히 월 단위의 강우 예측은 장기적인 수자원 관리 및 계획 수립 시 매우 중요한 기준이 되기 때문에 보다 정확하고 신뢰도 있는 예측을 필요로 하고 있다. 이를 위해 전 지구적 기후 변동의 양상을 수치화 하여 나타낼 수 있는 기상인자의 활용이 활발해지고 있으며 다양한 모형을 기반으로 한 강우 예측이 수행되고 있다. 최근에는 인공지능 기법을 활용한 인공신경망 모형의 적용이 활발해짐에 따라 높은 예측력을 바탕으로 강우 예측에 대한 연구가 이루어지고 있지만 초기 가중치의 무작위성 또는 과적합으로 인한 문제도 함께 나타나고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모형의 활용성을 높이고 신뢰성을 확보하기 위한 강우 예측을 수행하고자 하였다. 이를 위해 다양한 기상인자를 활용하여 인공신경망 모형을 위한 정보를 구축하고 인공신경망 모형을 통해 생성되는 결과로부터 단일 예측이 아닌 앙상블 예측을 활용함으로써 강우 앙상블을 생성하고 조합하였다. 그 결과 인공신경망 모형을 통한 단일 예측보다 앙상블을 통한 예측으로 안정적이고 정확한 예측 결과를 산정할 수 있었으며 기존에 인공신경망 모형을 통한 예측의 문제점을 보완할 수 있었다.