• 문화기술의 융합
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• 제4권2호
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• pp.197-204
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• 2018

현재 우리가 사는 21세기에서 가장 핫한 이슈중 하나는 AI이다. 농경사회에서 산업혁명을 통해 육체노동의 자동화를 이루었듯이 정보사회에서 SW혁명을 통해 지능정보사회가 도래햇다. Google '알파고'의 등장으로 인해 컴퓨터가 스스로 학습하고 예측하는 machine learning (머신러닝) 사례를 보면서 이제 바둑의 세계 까지 인간이 컴퓨터를 이길 수 없는, 다시 말하면 컴퓨터가 인간을 뛰어넘는 시대가 왔다. 기계학습ML(machine learning)은 인공 지능 분야로, 인공지능 컴퓨터가 인간을 뛰어넘는 시대가 도래했다. 기계학습ML(machine learning)은 인공지능의 분야로, 인공지능 컴퓨터가 혼자 학습 하도록 알고리즘 기술 개발을 하는 뜻을 의미하는데, 많은 기업들이 머신러닝을 바둑의 세계까지 인간이 컴퓨터를 이길 수 없는, 다시 말하면 컴퓨터가 인간을 뛰어넘는 시대가 왔다. 많은 기업들이 머신러닝을 용하는데 그 예로는 Facebook에서 이미지를 계속 학습하여 나중에 그 이미지가 누구인지 알려주는 것도 머신러닝의 한 사례이다. 또한 구글의 데이터 센터 최적화를 위해서 효율적인 에너지 사용 모델 구축을 위해 neural network(신경망)을 활용하였다. 또 다른 사례로 마이크로소프트의 실시간 통역 모델은 번역 학습을 통해 언어관련 인풋 데이터가 증가할수록 더 정교한 번역을 해주는 모델이다. 이처럼 많은 분야에 머신러닝이 점차 쓰이면서 이제 우리 21세기 사회에서 앞으로 나아가려면 AI산업으로 뛰어들어야 한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제43권3호
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• pp.307-319
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• 2023

본 연구는 최근 주목받고 있는 텍스트 기반 생성형 인공지능에 대해 관심과 활용이 증가함에 따라 과학교육적 측면에서의 활용을 위해 생성형 인공지능의 주요 개념과 원리를 설명하고, 이를 효과적으로 활용할 수 있는 방안과 그 한계를 지적하며 이를 토대로 과학교육의 실행과 연구의 측면에서 시사점을 제공하는 것을 목적으로 한다. 최근 들어 증가하고 있는 생성형 인공지능은 대체로 인코더와 디코더로 이뤄진 트랜스포머 모델을 기반으로 하고 있으며, 인간의 피드백을 활용한 강화학습과 보상 모델에 대한 최적화, 문맥에 대한 이해 등을 통해 놀라운 발전을 이루고 있다. 특히, 다양한 사용자의 질문이나 의도를 이해하는 능력과 이를 바탕으로 한 글쓰기, 요약, 제시어 추출, 평가와 피드백 등 다양한 기능을 수행할 수 있다. 또한 교수자가 제시하는 예를 토대로 주어진 응답을 평가하거나 질문과 적절한 답변을 생성하는 등 학습자에 대한 진단과 실질적 교육내용의 구성 등 많은 유용성을 가지고 있다. 그러나 생성형 인공지능이 가지고 있는 한계로 인해 정확한 사실이나 지식에 대한 잘못된 전달, 과도한 확신으로 인한 편향, 사용자의 태도나 감정 등에 미칠 영향의 불확실성 등에 대한 문제 등에 대해 해가 없는지 검토가 필요하다. 특히, 생성형 인공지능이 제공하는 응답은 많은 사람들의 응답 데이터를 기반으로 한 확률적 접근이므로 매우 거리가 멀거나 새로운 관점을 제시하는 통찰적 사고나 혁신적 사고를 제한할 우려도 있다. 이에 따라 본 연구는 과학교수학습을 위해 인공지능의 긍정적 활용을 위한 여러 실천적 제언을 제시하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.554-558
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• 2020

최근 사전학습 모델의 발달로 기계독해 시스템 성능이 크게 향상되었다. 하지만 기계독해 시스템은 주어진 단락에서 질문에 대한 정답을 찾기 때문에 단락을 직접 검색해야하는 실제 환경에서의 성능 하락은 불가피하다. 즉, 기계독해 시스템이 오픈 도메인 환경에서 높은 성능을 보이기 위해서는 높은 성능의 검색 모델이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 검색 모델의 성능을 보완해 줄 수 있는 오픈 도메인 기계독해를 위한 단락 재순위화 모델을 제안한다. 제안 모델은 합성곱 신경망을 이용하여 질문과 단락을 구절 단위로 표현했으며, N-gram 구절 사이의 상호 주의 집중을 통해 질문과 단락 사이의 관계를 효과적으로 표현했다. KorQuAD를 기반으로한 실험에서 제안모델은 MRR@10 기준 93.0%, Top@1 Precision 기준 89.4%의 높은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.251-256
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• 2022

범주 불균형은 분류 모델이 다수 범주에 편향되게 학습되어 소수 범주에 대한 분류 성능을 떨어뜨리는 문제를 야기한다. 언더 샘플링 기법은 다수 범주 데이터의 수를 줄여 소수 범주와 균형을 이루게하는 대표적인 불균형 해결 방법으로, 텍스트 도메인에서의 기존 언더 샘플링 연구에서는 단어 임베딩과 랜덤 샘플링과 같은 비교적 간단한 기법만이 적용되었다. 본 논문에서는 트랜스포머 기반 문장 임베딩과 군집화 기반 샘플링 방법을 통해 텍스트 데이터의 정보 손실을 최소화하는 언더샘플링 방법을 제안한다. 제안 방법의 검증을 위해, 감성 분석 실험에서 제안 방법과 랜덤 샘플링으로 추출한 훈련 세트로 모델을 학습하고 성능을 비교 평가하였다. 제안 방법을 활용한 모델이 랜덤 샘플링을 활용한 모델에 비해 적게는 0.2%, 많게는 2.0% 높은 분류 정확도를 보였고, 이를 통해 제안하는 군집화 기반 언더 샘플링 기법의 효과를 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.498-500
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• 2022

CCTV는 위험 상황을 파악하고 신속히 대응함으로써, 인명과 자산을 안전하게 보호한다. 하지만, 점점 많아지는 CCTV 영상을 지속적으로 모니터링하기는 어렵다. 이런 이유로 CCTV 영상을 지속적으로 모니터링하면서 이상행동이 발생했을 때 알려주는 장치가 필요하다. 최근 영상데이터 분석에 인공지능 모델을 활용한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 연구는 CCTV 영상에서 관측할 수 있는 다양한 이상 행동을 분류하기 위해 영상데이터 사이의 공간적, 시간적 특성 정보를 동시에 학습한다. 학습에 이용되는 인공지능 모델로 End-to-End 방식의 3D-Convolution Neural Network(CNN)와 ResNet을 결합한 다중 분류 딥러닝 모델을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.519-522
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• 2020

1989년에 WWW(World Wide Web)이 도입 되면서 세계적으로 인터넷의 보급이 시작되었다. 정보화 시대라고 알려진 3차 산업혁명 이후로 대량의 정보들이 소셜 미디어를 통하여 생산되었다. 소셜미디어는 2007년에 인터넷 사용자들 중 56%의 이용률을 보였지만 2008년 2분기에는 75%의 이용률로 증가함에 따라 대부분의 사용자들이 많이 사용하며 의존하게 되었다. 또한 소셜 미디어를 통해 발생 되는 데이터들을 이용하여 기업들은 이윤 창출을 할 수 있다. 하지만 이러한 소셜 미디어는 악의적인 목적을 통해 주가 조작, 정치적 선동 등을 할 수 있는 가짜 뉴스와 허위 정보들을 생성할 수 있으며 이에 따라 대책이 시급하다. 또한 가짜 뉴스는 사람이 글을 작성할 수도 있지만 최근 인공지능 기술의 발달에 따라 프로그램을 통해 자동적으로 생성 될 수도 있다. 본 논문에서는 이와 같은 실제 뉴스와 인공지능을 기반으로 한 뉴스를 분석한다. Kaggle에서 실제 뉴스 데이터를 수집하여 헤드라인을 OpenAI의 GPT-2 언어 모델을 통해 뉴럴 가짜 뉴스를 생성 하였다. 파이썬의 NLTK 모듈을 이용하여 전처리를 진행하였고 t-검정과 박스 플롯을 활용하여 분석을 진행하였다. 분석된 주요 속성들을 의사결정트리를 통해 모델 검증을 하였고 k-fold 교차검증을 통해 분류 모델을 평가하였다. 결과로 전체 분류 정확도 평균 89%의 성능을 보여주었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.577-579
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• 2021

의료영상기반의 인공지능 연구는 질환의 조기진단 및 예측 분야에 눈부신 기술발전이 되어왔다. 근감소증 질환은 다양한 기저질환을 기반으로 발생하며, 특히 60대 이상은 30%의 유병율을 갖는다. 해당 질환은 임상적인 진단 방법의 발달과 임상 결과가 알려지면서 관심이 증가하고 있다. 최근 근감소증 진단방법 중의 하나로 CT 또는 MR 의료영상을 통한 진단방법이 제시되었다. 본 논문에서는 인공지능을 기반으로 하여, 근감소증을 진단하기 위해 척추부위 중 Lumbar 3 영역의 근육, 지방 영역의 영상분할 모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 인공지능 영상분할 모델을 개발하는 과정과 그 근육과 지방의 영상분할 결과를 보인다. 본 논문에서 제시한 영상분할모델을 통해 근감소증을 빠르게 진단할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.239-249
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• 2020

본 논문은 인공지능 보증인이 광고 캠페인에서 사람과 유사한 보증인효과를 창출할 수 있는지 검증하고자 하였다. 특히 인공지능의 특성을 고려하여 소비자혁신성과 의인화 정도를 융합하여 연구모델을 제시하였다. 일반인 244명 대상의 온라인 설문을 통한 연구 결과 인공지능 보증인의 전문성은 브랜드태도와 구매의도 모두 긍정적인 영향을 주지만 진실성의 경우 브랜드태도에만 정(+)의 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 소비자혁신성과 의인화정도가 인공지능에 대한 브랜드태도와 구매의도에 주는 효과도 확인할 수 있었다. 이를 통해 보증인 효과의 연구대상을 무형의 대상인 인공지능까지 확장하여 기존 이론과 연구결과를 융합하여 재검증하고 소비자혁신성과 의인화정도가 미치는 영향을 찾아내어 향후 인공지능 기반 제품과 서비스 활용에 있어 이론적, 실무적인 의의를 제시하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권1호
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• pp.117-123
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• 2023

디지털 관련 신기술을 적용하면서 소프트웨어와 인공지능에 대한 관심이 상당히 높다. 특히 교육 관련 분야에서도 소프트웨어와 인공지능의 발전을 위하여 많은 변화가 이루어지고 있다. 2025년부터는 초·중·고에서 소프트웨어와 인공지능 관련 교육과정이 공교육에 적용이 될 예정이다. 교육부에서는 공교육에 적용이 되기 전에 소프트웨어와 인공지능을 초·중·고에서 다양한 방법으로 체험하는 캠프도 다양하게 진행하고 있다. 소프트웨어와 인공지능 관련 체험 캠프를 위한 여러 가지 플랫폼들도 이용이 되고 있다. 본 연구에서는 소프트웨어와 인공지능 체험학습 플랫폼을 위한 모델에 대한 설계를 통하여 향후 전개될 소프트웨어와 인공지능에 대한 학습의 방법에 대한 효율성을 높이고자 한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.321-326
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• 2021

본 논문에서는 인공지능융합교육실 구축과 관련하여 교육부 및 시·도교육청의 정보교육 추진계획을 분석하고 이를 바탕으로 적합한 구축 방향을 제언하였다. 연구를 위해 교육부, 한국교육학술정보원, 한국과학창의재단의 정보교육 추진계획, 인공지능교육 선도학교 운영계획, 학교별 인공지능교육 선도학교 운영계획의 교실 공간구축 계획여부, 1교당 예산 금액, 구축 교실 수, 자체 예산 투입 여부 등을 분석하였다. SW교육 및 인공지능 융합교육 추진을 위해 교육부에서 다양한 노력을 기울이고 있으나, 전국 초중고 학교 수에 비하면 크게 부족한 수치인 것으로 나타났다. 정부 차원에서의 정보교육실 확충을 위한 노력이 지속적으로 요구되며, 개발된 인공지능융합교육실 활용을 위해서는 구축공간 모델에 대한 교수·학습 사례가 풍부하게 제공될 필요가 있다. 또한, 구축된 공간을 적절히 사용할 수 있도록 학교 차원의 계획 및 실행이 후속되어야 하며 기자재에 대한 관리와 유지보수 계획이 필요하다.