• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.321-327
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• 2023

인공 지능이 발전함에 따라 예측 시스템은 우리의 삶에 필수적인 기술 중 하나로 자리를 잡았다. 이러한 기술의 성장에도 불구하고, 21세기 사거리 교통 체증은 계속해서 문제 되어 왔다. 본 논문에서는 Conv-LSTM(: Convolutional-Long Short-Term Memory) 알고리즘을 이용한 사거리 교통 체증 예측 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 교통 체증이 발생하는 사거리에 시간대별 교통 정보를 학습한 데이터를 모델링 한다. 시간의 흐름에 따라 기록된 교통량 데이터로 교통 체증을 예측하며. 예측된 결과를 기반으로 사거리 교통 신호를 제어하고, 일정한 교통량으로 유지한다. VDS(: Vehicle Detection System)센서를 활용하여 도로 혼잡도 데이터를 정의하고, 교통을 원활하게 하기 위하여 각각의 교차로를 Conv-LSTM 알고리즘기반 네트워크 시스템으로 구성하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권3호
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• pp.549-559
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• 2023

5G 네트워크의 핵심 기술로 모바일 에지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing, MEC)이 주목받음에 따라, 모바일 사용자의 데이터를 기반으로 한 5G 네트워크 기반 에지 AI 기술이 최근 다양한 분야에서 이용되고 있다. 하지만, 전통적인 인공지능 보안에서와 마찬가지로, 에지 AI 핵심 기능을 담당하는 코어망 내 표준 5G 네트워크 기능들에 대한 적대적 교란이 발생할 가능성이 존재한다. 더불어, 3GPP에서 정의한 5G 표준 내 Standalone 모드의MEC 환경에서 발생할 수 있는 데이터 오염 공격은 기존 LTE망 대비 현재 연구가 미비한 실정이다. 본연구에서는 5G에서 에지 AI의 핵심 기능을 담당하는 네트워크 기능인 NWDAF를 활용하는 MEC 환경에 대한 위협 모델을 탐구하고, 일부 개념 증명으로써 Leaf NWDAF에 대한 데이터 오염 공격 탐지 성능을 향상시키기 위한 특징 선택 방법을 제안한다. 제안한 방법론을 통해, NWDAF에서의 Slowloris 공격 기반 데이터 오염 공격에 대해 최대 94.9%의 탐지율을 달성하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.374-376
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• 2021

임상에서 암 관련 질병의 확진을 위해 영상장비를 이용한 기초 진단 이후 추가적인 방법으로 생체검사 등을 이용한 병리적 검사가 필수적이다. 이러한 생체검사를 진행하기 위해서는 전문지식을 가진 종양학자, 임상병리사 등의 도움과 최소한의 소요시간은 확진을 위해 반드시 필요하다. 최근 들어, 인공지능을 활용한 암세포의 자동분류가 가능한 시스템 구축에 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만, 이전 연구들은 한정된 알고리즘을 기반으로 하여 세포의 종류와 정확도에 한계를 보인다. 본 연구에서 심층 학습의 일종인 합성곱 신경망을 통해 총 4가지의 암세포를 식별하는 방법을 제안한다. 세포 배양을 통해 얻은 광학영상을 OpenCV를 사용하여 세포의 위치 식별 및 이미지 분할과 같은 전처리 수행 후, EfficientNet을 통해 학습하였다. 모델은 EfficientNet을 기준으로 다양한 hyper parameter를 사용하고, InceptionV3을 학습하여 성능을 비교분석 하였다. 그 결과 96.8%의 높은 정확도로 세포를 분류하는 결과를 보였으며, 이러한 분석방법은 암의 확진에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.328-329
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• 2021

최근 제4차 산업혁명은 21세기 초부터 정보통신기술 융합기반의 초지능, 초연결 산업혁명으로 디지털 기술과 물리적, 생물학적 기술 사이의 경계가 사라지면서 융합되어 나타나는 기술혁신으로 정의되다. 디지털 기술 분야에서는 인공지능, 사물인터넷 그리고 블록체인 기술을 포함하고 있다. 물리학 기술 분야에는 로봇공학, 무인운송수단과 3D 프린팅 기술을 언급하였다. 생물학 기술 분야에서는 생명공학 및 나노기술을 두각을 나타낼 것이라고 말했다. 2016년 1월 스위스 다보스에서 개최된 세계경제포럼에서 회장인 슈밥(Klaus Schwab) 교수가 처음으로 제4차 산업혁명을 제안하였다. AHP(analytic hierarchy process) 분석기법을 적용하기 위해 1단계 요인으로 자원, 물, 지구 그리고 원자로 구분하였다. 또한 2단계 요인으로는 개념모델에서 제시된 9개 세부 에너지로 조직하였다. 따라서 분석결과를 바탕으로 연구의 한계와 이론적 실무적 시사점을 제시하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.134-136
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• 2021

인공지능 알고리즘을 이용한 유방암의 조기진단에 관련된 연구는 최근들어 활발하게 진행되고 있다. 이는 연구용으로 공개된 초음파 유방 이미지를 활용하여 다양하게 개발되고 있으나, 사용자의 목적에 맞는 처리 속도 및 정확도 등에 다양한 한계점을 보인다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 ImageNet에서 학습된 ResNet 모델을 현미경 기반 암세포 이미지에서 활용이 가능한 다단계 전이 학습을 제안하고, 이를 다시 전이 학습하여 초음파 유방암 영상을 양성 및 악성으로 분류하는 실험을 진행하였다. 실험을 위한 영상은 양성과 악성이 포함된 250장의 유방암 초음파 영상과 27,200장의 암 세포주 영상으로 구성되었다. 제안된 다단계 전이 학습 알고리즘은 초음파 유방암 영상을 분류하였을 때 96% 이상의 정확도를 보였으며, 향후 암 세포주 및 실시간 영상처리 등의 추가를 통해 보다 높은 활용도와 정확도를 보일 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.330-331
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• 2021

최근 제4차 산업혁명은 21세기 초부터 정보통신기술 융합기반의 초지능, 초연결 산업혁명으로 디지털 기술과 물리적, 생물학적 기술 사이의 경계가 사라지면서 융합되어 나타나는 기술혁신으로 정의되다. 디지털 기술 분야에서는 인공지능, 사물인터넷 그리고 블록체인 기술을 포함하고 있다. 물리학 기술 분야에는 로봇공학, 무인운송수단과 3D 프린팅 기술을 언급하였다. 생물학 기술 분야에서는 생명공학 및 나노기술을 두각을 나타낼 것이라고 말했다. 2016년 1월 스위스 다보스에서 개최된 세계경제포럼에서 회장인 슈밥(Klaus Schwab) 교수가 처음으로 제4차 산업혁명을 제안하였다. AHP(analytic hierarchy process) 분석기법을 적용하기 위해 1단계 요인으로는 디지털기술, 물리학기술 그리고 생물학기술으로 설계하였다. 또한 2단계 요인으로는 개념모델에서 제시된 8개 세부 서비스로 조직하였다. 따라서 분석 결과를 바탕으로 연구의 한계와 이론적 실무적 시사점을 제시하고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.47-53
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• 2020

문서 요약은 주어진 문서에서 핵심 내용만을 남긴 간결한 요약문을 생성하는 일로 자연어처리의 주요 분야 중 하나이다. 최근 방대한 데이터로부터 심층 신경망 표상을 학습하는 기술의 발전으로 문서 요약 기술이 급진적으로 진화했다. 이러한 데이터 기반 접근 방식에는 모델의 학습을 위한 양질의 데이터가 필요하다. 그러나 한국어와 같이 잘 알려지지 않은 언어에 대해서는 데이터의 획득이 쉽지 않고, 이를 구축하는 것은 많은 시간과 비용을 필요로 한다. 본 논문에서는 한국어 문서 요약을 위한 대용량 데이터셋을 소개한다. 데이터셋은 206,822개의 기사-요약 쌍으로 구성되며, 요약은 표제 형식의 여러 문장으로 되어 있다. 우리는 구축한 학습 데이터의 적합성을 검증하기 위해 수동 평가 및 여러 주요 속성에 대해 분석하고, 기존 여러 문서 요약 시스템에 학습 및 평가하여 향후 문서 요약 벤치마크 데이터셋으로써 기준선을 제시한다. 데이터셋은 https://github.com/hong8e/KHS.git의 스크립트를 통해 내려받을 수 있다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권2호
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• pp.139-152
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• 2022

플랜트를 대상으로 하는 엔지니어링의 업무영역은 플랜트의 기획, 설계, 시공, 운영 및 폐기에 이르는 생애주기에 걸친 생산성과 성능 및 품질에 직접적인 영향을 미치는 복합적인 기술분야이다. 이때 발생하는 다양한 유형의 데이터를 활용하여 의사결정을 활용하는 것은 후속 과정뿐만 아니라 생애주기 관점에서도 중요한 영향을 미치고 있다. 하지만 이러한 데이터를 통합적으로 관리하고 분석할 수 있는 시스템은 부족하다. 본 논문에서는 플랜트 생애주기에서 발생하는 데이터를 관리하고 활용할 수 있는 지식베이스 기반 플랜트 엔지니어링 분석 플랫폼을 개발하였다. 플랫폼에서는 기수집된 엔지니어링 데이터를 전처리한 지식베이스를 제공하고, 이를 레퍼런스 데이터로 AI 모델에 활용하도록 분석 기능과 시각화를 제공한다. 사용자는 플랫폼을 통한 선행기술과 축적된 지식의 활용을 통해 데이터 분석을 진행하고 시각화를 의사결정에 활용해 경험에만 의존하던 공사를 합리적이고 체계적으로 관리할 수 있다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제37권1호
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• pp.21-45
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• 2023

본 연구는 수학교육에서 영향력 있는 논문을 판별하는 기계학습 프로그램 개발 연구이다. 이를 위하여 과학계량학의 관점에서 논문의 영향력을 조명하고, 수학교육 연구 네트워크를 구성하고, 네트워크 중심성 지수인 PageRank로 수학교육 연구의 영향력으로 정의하였다. 영향력 있는 수학교육 연구를 판별하기 위하여 기계학습 모델을 설계하였으며, 이를 이용하여 영향력 있는 논문이 게재된 비율이 높은 학술지를 조사한 결과 Journal for Research in Mathematics Education(25.66%), Educational Studies in Mathematics(22.12%), Zentralblatt für Didaktik der Mathematik(8.46%), Journal of Mathematics Teacher Education(5.8%), Journal of Mathematical Behavior(5.51%) 순으로 나타났다. 수학교육 전문가들이 직접 논문을 읽고 질적으로 평가한 선행연구 결과와 유사한 결과를 기계학습 프로그램으로 도출할 수 있었다. 많은 인원과 시간이 필요했던 수학교육 연구의 영향력 평가를 인공지능을 이용하여 효율적으로 실시할 수 있었다는 점에서 의의가 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.556-558
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• 2022

본 논문에서는 인공지능 알고리즘을 운용할 수 있는 고성능 소형 컴퓨터인 젯슨 나노를 기반으로 차량 추적 기능을 가진 캔위성 시스템을 제안한다. 캔위성 시스템은 캔위성과 지상국으로 구성되며, 캔위성은 대기권 내에서 낙하하며 장착된 센서를 통해 얻은 데이터를 무선통신을 이용해 지상국으로 전송한다. 기존 캔위성은 단순히 수집된 정보를 지상국에 전송하는 임무로 제한되며, 제한된 낙하 시간과 무선통신의 대역폭 제한으로 효율적인 임무 수행에는 한계가 있었다. 본 논문에서 제안하는 젯슨 나노 기반의 캔위성은 사전에 학습된 신경망 모델을 이용하여 공중에서 촬영한 영상에서 차량의 위치를 실시간으로 탐지 후, 2축 모터를 이용하여 카메라를 움직여 차량을 추적한다.