• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.513-515
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• 2022

본 연구는 범죄를 발생시키는데 관련된 여러가지 요인들을 기반으로 범죄 예측 모델을 생성하고 설명 가능 인공지능 기술을 적용하여 인천 광역시를 대상으로 범죄 발생에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 범죄 예측 모델 생성을 위해 XG Boost 알고리즘을 적용하였으며, 설명 가능 인공지능 기술로는 Shapley Additive exPlanations (SHAP)을 사용하였다. 기존 관련 사례들을 참고하여 범죄 예측에 사용된 변수를 선정하였고 변수에 대한 데이터는 공공 데이터를 수집하였다. 실험 결과 성매매단속 현황과 청소년 실종 가출 신고 현황이 범죄 발생에 큰 영향을 미치는 주요 요인으로 나타났다. 제안하는 모델은 범죄 발생 지역, 요인들을 미리 예측하여 제시함으로써 범죄 예방에 사용되는 인력자원, 물적자원 등을 용이하게 쓸 수 있도록 활용할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.11-12
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• 2023

본 논문에서는 상점 내 캡티브 포털을 활용하여 수집된 주문 정보 데이터를 바탕으로 사용자가 선호하는 메뉴를 추천하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 식품 관련 공공 데이터셋으로 학습된 단어 임베딩 모델(Word Embedding Model)로 메뉴명을 벡터화하여 그와 유사한 벡터를 가지는 메뉴를 추천한다. 이 기법은 캡티브 포털에서 수집되는 데이터 특성상 사용자의 개인정보가 비식별화 되고 선택 항목에 대한 정보도 제한되므로 기존의 단어 임베딩 모델을 추천 시스템에 적용하는 경우에 비해 유리하다. 본 논문에서는 실제 동일한 시스템을 사용하는 상점들의 구매 기록 데이터를 활용한 검증 데이터를 확보하여 제안된 추천 시스템이 Precision@k(k=3) 구매 예측에 유의미함을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.701-704
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• 2023

본 연구는 반도체 제조 과정에서 생산 가용 능력이 저하되는 시점을 조기 탐지하기 위한 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 데이터 패턴의 불규칙한 변동이 잦은 환경에서 모델의 재학습 없이 최적의 성능을 유지할 수 있도록 온라인 학습 방식을 활용하였다. Augmented Dicky-Fuller test 를 통해 데이터의 정상성 여부를 검정하고, 데이터에 변화가 있을 경우 학습 모델은 지속적으로 업데이트된다. 특히, 상한 재공재고는 생산량과 직결되는 주요 지표로써, 낮게 예측된 시점에서 주요 원인 변수를 파악하는 것이 중요하다. 따라서 정확도와 효율성 측면에서 다른 모델 대비 가장 우수한 성능을 보였던 제안 기법에 shapley additive explanations(SHAP)을 적용하여 생산 저하 시 문제가 되는 원인 변수를 분석하고자 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.358-360
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• 2023

뱀장어는 내수면 양식어종으로 뱀장어 양식에서 널리 쓰이는 지수식 양식에 있어서 가장 중요하고 가장 어려운 것은 수질관리다. 수질을 구성하는 요소와 공급된 사료량은 서로 상관관계를 가지며, 이 상관관계에 이상 현상이 발생하면 먹이 섭취 불량과 폐사로 이어질 수 있다. 그래서 본 연구에서는 센서로 측정한 양식장 데이터와 인공지능 모델을 이용하여 수조 속 DO 를 예측하는 모델을 새롭게 제안하여, 적절한 사료 공급 시점과 적절한 공급량을 결정하는 방안에 적절히 사용할 수 있다는 것을 검증하였다. 사료 공급과 공급량에 따른 변화를 가미한 3 시간 후의 DO 를 합당한 이벤트 처리를 통해 예측하였다. 이를 활용하면 사료로 인해 떨어지는 DO 수치를 예측하고, DO 수치가 낮아 회복이 필요한 시점에 투입하는 사료량을 조절하여 질식으로 인해 발생하는 폐사로부터 양식어를 지키며 보다 안정적으로 양식을 위해 활용할 수 있다는 점을 확인할 수 있었다.

• 방송과미디어
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• 제25권1호
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• pp.28-41
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• 2020

인공지능의 고속화를 위한 인공지능용 혹은 딥러닝용 하드웨어 및 소프트웨어 시스템에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있다. 또한 딥러닝 모델에 따라 다양한 추론 시스템이 끊임없이 연구되고 소개되고 있다. 최근에는 전세계에서 100개가 넘는 회사들에서 인공지능용 추론 칩을 개발하고 있고, 임베디드 시스템에서 데이터센터 솔루션에 이르기까지 다양한 분야를 위한 것들이 존재한다. 이러한 하드웨어의 개발을 위해서 12개 이상의 소프트웨어 프레임 워크 및 라이브러리가 활용되고 있다. 하드웨어와 소프트웨어가 다양한 만큼 이들을 중립적으로 평가하기가 매우 어려운 실정이다. 따라서 업계 표준의 인공지능을 위한 벤치마킹 및 평가기준이 필요한데, 이러한 요구로 인해 MLPerf 추론이 만들어졌다. MLPerf는 30개 이상의 기업과 200개 이상의 머신러닝 연구자 및 실무자들에 의해 운영되고, 전혀 다른 구조를 갖는 시스템을 비교할 수 있는 일관성 있는 규칙과 방법을 제시한다. MLPerf에 의해 제시된 규칙에 의해 2019년도에 처음으로 다양한 인공지능용 추론 하드웨어가 벤치마킹을 수행했다. 여기에는 14개의 회사에서 600개 이상의 추론 결과를 측정하였으며, 30개가 넘는 시스템이 이러한 추론에 사용되었다. 본 원고에서는 MLPerf의 학습과 추론을 중심으로 하여 최근에 개발된 다양한 회사들의 인공지능용 하드웨어, 즉 가속기 들의 성능을 살펴보고자 한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제14권2호
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• pp.143-149
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• 2013

최근에는 사용자들이 좀 더 정교하고 복잡한 게임 인공지능을 기대하기 때문에, 많은 연구자나 개발자들은 인공지능 LOD 기법에 더 많은 관심을 갖게 되었다. 하지만, 전통적인 기하 LOD와는 달리, 기존의 인공지능 LOD 기법은 제한된 범위밖에 활용되지 못한다. 이에 본 논문에서는 게임 객체를 제어하기 위한 수단으로 계층적 상태 기계와 Lua 스크립트 언어를 사용하는 인공지능 LOD 기법을 제안하고 있다. 제안된 접근 방식을 이용하면, LOD를 위한 다단계의 인공지능 모델을 쉽게 도출할 수 있으며 상태기계를 직접 하드 코딩하지 않고 다양한 객체를 설계할 수 있다. 더불어, 제안된 기법의 효용성을 보여주기 위해, 프로토타입 엔진을 이용하여 수행한 성능 시험 결과도 보여 주고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.637-639
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• 2021

인공지능 기반의 생활폐기물의 인식 및 선별에서, 선별 정확도의 저하는 인식 대상의 형태적 다양성과 학습데이터 부족 및 불균등성에 기인한다. 본 연구에서는 비전 인공지능 기반의 효과적인 폐기물 선별을 위한 인식 시스템 및 감독학습 기반의 인공지능 학습 기법을 제안한다. 생활폐기물 중 순환자원적 가치가 높은 CAN, PET, 그리고 이와 형상적으로 유사한 폐기물에 대해 본 연구에서 제안된 시스템에서 물체원형 및 훼손된 형태의 총 18 종 이미지 데이터를 대상으로, 감독학습기반의 인공지능 모델 제작에서 최적의 데이터 레이블링을 위한 분류체계를 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.405-407
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• 2022

4차 산업 시대가 도래하며 인공지능이 비약적으로 발전함에 따라, 인공지능은 다양한 산업 분야에 도입되어 업무의 효율성을 높이고 인류 발전에 중요한 역할을 하고 있다. 그러나 사회 전반에 걸쳐 인공지능의 역할이 커질수록 인공지능의 오판단, 오작동으로 인한 문제 또한 크게 작용한다. 따라서 인공지능 모델의 판단, 행동에 대한 신뢰성을 확보하기 위해 XAI 기술의 중요성이 크게 대두되었다. 본 논문에서는 이러한 XAI 기술에 대한 동향을 조사, 분석한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.214-214
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• 2023

최근 인공지능과 데이터 과학이 거의 모든 산업분야에서 많은 변화를 불러오고 있으며, 이를 지원하는 많은 라이브러리와 도구들이 이에 도움을 주고 있다. 그럼에도 불구하고 실제 인공지능과 데이터 과학 기술을 실제 산업 분야에 적용하려면 많은 어려움이 있는 것이 사실이고 이는 해양 분야에서 더욱 두드러진다. 이에 해양안전 및 기업지원을 목표로 개발 중인 오픈플랫폼은 일반적인 인공지능 및 데이터 과학을 위한 시스템과 달리 여러 가지 해양특화 모듈들로 구성된다. 그리고 이러한 해양특화 기능들이 해양안전 분야의 기업들에 기여할 수 있도록 해양특화 데이터와 인공지능 모델 등을 상호간 공유하고 의견을 나눌 수 있는 공간으로 개발해 나갈 계획이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.88-91
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• 2022

디지털 휴먼, 민원 상담, ARS 등 칫챗의 활용과 수요가 증가함에 따라 칫챗의 성능 향상을 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히, 오토 인코더(Auto-encoder) 기반의 생성 모델(Generative Model)은 높은 성능을 보이며 지속적인 연구가 이루어지고 있으나, 이전 대화들에 대한 충분한 문맥 정보의 반영이 어렵고 문법적으로 부적절한 답변을 생성하는 문제가 있다. 이를 개선하기 위해 검색 기반의 생성 모델과 관련된 연구가 진행되고 있으나, 현재 시점의 문장이 유사해도 이전 문장들에 따라 의도와 답변이 달라지는 멀티턴 대화 특징을 반영하여 대화를 검색하는 연구가 부족하다. 본 논문에서는 이와 같은 멀티턴 대화의 특징이 고려된 검색 방법을 제안하고 검색된 레퍼런스(준정답 문장)를 멀티턴 대화와 함께 생성 모델의 입력으로 활용하여 학습시키는 방안을 제안한다. 제안 방안으로 학습된 발화 생성 모델은 기존 모델과 비교 평가를 수행하며 Rouge-1 스코어에서 13.11점, Rouge-2 스코어에서 10.09점 Rouge-L 스코어에서 13.2점 향상된 성능을 보였고 이를 통해 제안 방안의 우수성을 입증하였다.