• 대한조선학회논문집
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• 제32권4호
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• pp.136-141
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• 1995

용접작업시 적정용접조건의 설정과 용접결과의 개선을 위한 용접변수의 최적화는 용접품질 및 생산성과 직결되는 중요한 과제이다. 본 연구에서는 복잡한 용접변수 및 용접결과의 상호관계를 관련이론식의 분석과 실험결과의 통계적 분식 및 경험적 지식의 분석을 통하여 체계적으로 조사하였고 조사된 결과는 경험식과 퍼지룰 및 인공지능적 지식의 형태로 표현되어 지식베이스로 구축되었다. 또한 퍼지 전문가시스템의 근접추론기법을 활용하여 지식베이스에 포함된 정보로부터 적절한 용접조건의 제안과 주어진 용접결과에 대한 사용자의 평가에 기초하여 보다 개선된 용접결과를 얻기 위한 용접변수의 최적화 과정을 실현하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1797-1808
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• 2021

4차 산업혁명을 주도하는 기술 중 가장 핵심적인 기술로 꼽히고 있는 인공지능은 다양한 분야에 접목되면서 우리 사회 전반에 걸쳐 패러다임의 전환을 가져오고 있다. 바이오 분야 역시 예외는 아니어서 컴퓨터, 전기·전자, 기계 등 타 학문과 융합되면서 방대한 데이터 기반의 AI 기술을 도입하고 있다. 신약개발에서 AI 기술 도입은 신약개발의 효율성을 개선하고 효능 및 품질 향상을 가져올 수 있다. 신약개발은 다학제 분야가 접목된 융합 분야이고 개발 과정 단계별로 결과의 불확실성이 존재하고 있어 실용적 수준의 신약 개발을 위해서는 화학, 생물학, 독성학, 약동학 등 전문지식의 융합을 기반으로 하는 AI 기술 개발이 필요하다. 신약개발은 크게 주어진 질병에 대한 타겟 물질 발굴 및 검증, 히트 및 선도물질 발굴, 도출된 화합물에 대한 합성 가능성 및 효능 등에 대한 평가(Scoring)를 거쳐 최적의 신약 후보 물질을 발굴하고 마지막으로 전임상과 임상 과정의 단계를 거친다. 이때 AI 기술은 모든 단계에서 적용될 수 있고 단계마다 특화되어 적용될 수 있다. 본 논문에서는 신약개발을 위해 적용되고 있는 AI 기술 현황과 현재 기술의 한계를 살펴보고 향후 신약개발에서 AI 기술의 발전 방향을 고찰해 보고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권3호
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• pp.527-536
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• 2024

디지털 시대가 도래하면서 인공지능(AI)의 발전과 디지털 기술의 급속한 통합이 일어나고 있다. 이런 변화는 우리 사회에 많은 기회를 제공하지만, 그와 동시에 정보보안에 대한 위협도 증가시키고 있다. 특히 청소년들은 디지털 기술을 손쉽게 받아들이는 '디지털 네이티브'로, 이러한 변화를 선도하는 주역이다. 하지만, 청소년들은 정보보안에 대한 충분한 이해와 지식 없이는 기술을 안전하게 사용하는 데 어려움을 겪을 수 있다. 따라서 본 논문은 영국, 호주, 미국의 청소년 정보보안 교육체계를 살펴보고, 이를 바탕으로 한국에서 청소년 정보보안 교육 도입의 중요성과 효과적인 실행 방안을 제시한다. 이들 국가는 이미 청소년을 대상으로 한 정보보안 교육을 실시하고 있으며, 이는 사이버 위협에 대비하고 미래 사회를 위한 인재를 양성하는 중요한 역할을 하고 있다. 이러한 국제적 추세를 반영하여 한국도 정보보안 교육을 필수적으로 도입하고 청소년들이 기술적, 비기술적 영역을 모두 이해할 수 있도록 교육체계를 마련해야 한다. 이를 통해 청소년들이 디지털 시대의 정보보안에 대비할 수 있는 튼튼한 기반을 마련하고, 미래 사회에서 요구되는 정보보안 역량을 갖출 수 있을 것이다.

• 대한기계학회논문집
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• 제18권11호
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• pp.3091-3097
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• 1994

An expert system for NC part programming of NC lathe (ESPP-1) is developed as a part of Computer-Adied Manufacturing system. Conventional computer-assisted part programming system essentially requires an NC part programmer who is an expert in NC part programming. But the developed ESSP-1 can allow an inexperienced person to make an excellent NC data for the NC Lathe without any problem, since the system has a knowledge base composed of EIA and ISO NC code, feed rate, spindle speed, machining coordinates selection, and tool selection etc., which were directly evoked from some skilled NC part programmers, and referenced some machining handbooks. This paper discusses the algorithm of the expert system for NC part programming of the NC lathe (ESPP-1) and the performance comparisons between the developed expert system and the conventional system.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권12호
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• pp.3010-3022
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• 1997

1970년대 후반에 제안된 전문가 시스템은 인공지능의 한 분야로서, 인간의 사고방식을 모방함으로써 다양한 분야에서 야기되는 문제들을 해결해준다. 대부분의 전문가 시스템은 추론엔진과 지식베이스등과 같은 많은 요소들로 구성 된다. 특히 전문가 시스템의 성능은 추론엔진의 효율성에 의해 좌우된다. 이러한 추론 엔진은 지식 베이스가 구축될 때, 가능한 한 적은 제약성을 가져야 함은 물론, 다양한 추론 방법을 제공해야 한다는 특징을 갖고 있어야 한다. 이 논문에서는 지식 영역과 추론 방식에 대한 범용성을제공하는 추론 엔진을 설계 및 구현하였다. 이를 위해 추론 방식은 사용자에 의해 전향추론과 후향추론 및 직첩추론이 선택적으로 수행된다. 또한 목표 영역에서의 지식 획득을 위한 쉬운 표준화와 모듈화를 가능케하는 생성 규칙을 사용하였을 뿐만 아니라 확장된 CBM을 통해 지식 베이스를 구축하였다. 아울러, Rete 패턴 매칭과 ECBM을 이용한 추론 엔진간의 성능분석을 수행하였다.

• 지식경영연구
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• 제22권1호
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• pp.287-308
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• 2021

본 연구는 전자상거래에 있어 구매자가 판매자에 대해 지각하는 사회적 실재감이 신뢰와 라이브채팅 사용의도에 미치는 영향을 알아보고, 그러한 영향력이 라이브 채팅의 유형에 따라 어떻게 변하는 지 함께 살펴본다. 인공지능 관련 기술이 발달함에 따라 판매자와 구매자 간 라이브 채팅은 챗봇으로 빠르게 대체되고 있는데, 구매자들이 실제 판매자가 아닌 챗봇이 주도하는 라이브 채팅에 대해 어떻게 인지하고 있는지는 많은 연구가 되어 있지 않다. 이에 본 연구는 우선 사회적 실재감이 신뢰에 라이브 채팅 사용의도에 영향을 미칠 것이라 제안하고, 그 영향력은 챗봇의 경우보다 실제 판매자와의 상담일 경우 더 클 것이라 제안한다. 검증을 위해 232명의 전자상거래 사용자들에게 판매자와 챗봇 두 가지 종류의 라이브 채팅을 경험하게 한 후 설문을 진행하였다. 분석 결과 사회적 실재감은 신뢰와 라이브 챗 사용의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 채팅 유형에 따른 영향력의 차이는 두드러지지 않았다. 본 연구의 결과를 통해 인공지능 기반 챗봇의 역할에 관심을 가지고 있는 많은 연구자들과 전자상거래 사업자를 포함한 실무자들에게 유용한 이론적, 실제적 함의를 제공할 것으로 기대한다.

• 지식경영연구
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• 제22권1호
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• pp.105-120
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• 2021

최근 정보기술의 발달과 함께 부동산 시장에도 급속한 변화가 일어나고 있다. 프롭테크는 인공지능, 센싱기술, 빅데이터 등 다양한 정보기술의 적용으로 촉진되는 부동산 거래혁신으로 정의된다. 본 연구의 목적은 프롭테크 비즈니스에서 어떤 가치가 창출되고 공유되는지에 대한 이해를 바탕으로 조직의 전략 및 비즈니스개발에 도움을 주는 프롭테크 비즈니스 가치창출 프레임워크를 제시하는 것이다. 연구의 결과에서는 인지된 가치 활동을 바탕으로 프롭테크 비즈니스 분류 매트릭스를 구분하고 이 매트릭스를 중심으로 프롭테크 비즈니스의 주요 가치를 무형화, 관계화, 고도화가치로 도출하고, 프롭테크 비즈니스 유형별로 이들 가치가 구현되는 사례를 제시하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.348-353
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• 2022

최근 신경망 기반의 언어모델이 발전함에 따라 대부분의 검색 모델에서는 Bi-encoder를 기반으로한 Dense retrieval 모델에 대한 연구가 진행되고 있다. 특히 DPR은 BM25를 통해 정답 문서와 유사한 정보를 가진 하드 네거티브를 사용하여 대조학습을 통해 성능을 더욱 끌어올린다. 그러나 BM25로 검색된 하드 네거티브는 term-base의 유사도를 통해 뽑히기 때문에, 의미적으로 비슷한 내용을 갖는 하드 네거티브의 역할을 제대로 수행하지 못하고 대조학습의 효율성을 낮출 가능성이 있다. 따라서 DRP의 대조학습에서 하드 네거티브의 역할을 본질적으로 수행할 수 있는 문서를 샘플링 하는 방법을 제시하고, 이때 얻은 하드 네거티브의 집합을 주기적으로 업데이트 하여 효과적으로 대조학습을 진행하는 방법을 제안한다. 지식 기반 대화 데이터셋인 MultiDoc2Dial을 통해 평가를 수행하였으며, 실험 결과 기존 방식보다 더 높은 성능을 나타낸다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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• pp.139-148
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• 1999

오늘날 기술집약적인 벤처기업들에 대한 관심이 집중되고 있다. 소수의 진취적인 벤처기업들이 기술개발 및 신상품 개발 등 두드러진 활약을 보이고 있기 때문이다. 그러나 실제 이 벤처기업의 성공 가능성은 그렇게 높지 않다. 특히 벤처기업 환경이 아직 미약한 국내의 경우 위험부담이 훨씬 더 크다. 이러한 벤처기업 환경에서 투자대상 벤처기업을 선정하는 것은 매우 전략적인 의사결정이다. 일반적으로 일반 벤처투자가들은 관심이 있는 산업에 해당하는 기업의 사업계획서와 기초적인 관련 정보를 토대로 투자여부를 결정한다. 그렇지만 실제로는 이와 같은 분석에 필수적으로 요구되는 정보가 불확실할 뿐만 아니라 기술분야에 대한 전문적 지식도 부족하기 때문에 투자 여부를 결정하는 것은 매우 복잡하고 어려운 문제이다. 그러므로 투자대상 벤처기업의 선정을 효과적으로 지원해주는 체계적인 접근이 필요하다. 특히 벤처 사업과 관련된 기술 동향 및 수준 등에 관련된 전문 지식과 경험이 체계적으로 제공되어야 하고 또한 벤처 투자가의 개인적 경험과 판단이 평가 프로세스에 직접적으로 반영될 수 있어야 한다. 이에 본 연구에서는 전문가의 지식과 경험을 체계화하고 투자가의 개인적 판단을 효과적으로 수용할 수 있는 전문가시스템의 접근방법을 제시하고자 한다. 투자대상 벤처기업의 선정을 위한 전문가시스템을 구축하기 위해 본 연구에서는 다양한 정보수집 과정을 거쳤다. 우선 벤처 투자와 관련된 기존 문헌을 심층 분석하였으며 아울러 벤처 투자 업계에서 활약중인 전문 벤처캐피탈리스트들과의 수차례 인터뷰를 통해 벤처기업 평가의 주요 요인과 의사결정 과정을 파악할 수 있었다. 이러한 과정을 통하여 본 연구에서는 벤처 투자의 90%를 차지하는 정보통신분야에 속한 기법 중에서 투자대상 벤처기업의 선정을 위한 전문가시스템을 구축중이다.의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of computation. Adaptive transversal filter with proposed data recycling buffer algorithm could efficiently reject ISI of channel and in

• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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• 한국컴퓨터교육학회 2018년도 동계학술대회
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• pp.157-160
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• 2018

인공지능 기술의 발달과 함께, 4차 산업 혁명에 관한 사회적 논의가 이슈화됨에 따라 교육 학계도 변화의 목소리를 높이고 있다. 지식기반 사회에서 컴퓨터 활용 역량이 강조되면서, 코딩/소프트웨어 교육 등 테크놀로지 기반 교수학습이 교과목과 관계없이 주목받고 있다. 최근에는 오픈소스를 만드는 사람들에 대한 긍정적 인식이 생겨나면서부터, 그들을 메이커라 지칭하고 메이커를 양성하기 위한 운동이 확산되기 시작하였다. 학계에서도 이 운동을 수용하려고 시도하였으나, 관련 연구에서는 기존 테크놀로지 기반 교수학습과 구분되는 특성을 명백하게 보여주지 못했다. 본 연구는 메이커 교육의 시론적 연구로서, 이재호와 장준형(2017)이 제안한 메이킹 역량을 중심으로 이를 키워줄 수 있는 피지컬 컴퓨팅 교구를 조사하였고, 동시에 활용 가능성을 제안하였다. 초기에 제안된 교구의 활용방안은 현장 교사 3인의 전문가 검토를 받았으며, 그들이 제공한 조언을 참고하여 수정하였다. 보완된 활용방안은 메이킹 역량을 구성하는 분석역량, 설계역량, 구현역량으로 구분하여 제시하였다. 이를 통해 메이커 교육의 이론적 발전과 확산에 기여하고자 하였다.