• Annual Conference of KIPS
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• 2022.11a
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• pp.857-859
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• 2022

본 연구는 인공지능 기반의 전력 수요 데이터 예측 모델을 구축하고 이를 최종적으로 웹의 형태로 구현하는 것을 목표로 하였다. 기상청 데이터의 기후 요소를 매개변수로 삼아 전력 수요를 예측하고, 그 결과를 가시적으로 시각화하는 것까지의 전 과정을 최대한 간결하게 진행하였다. 추후 한층 더 발전된 모델을 구축할 수 있다면, 전력시장의 효율성과 경제성을 향상시켜 불필요한 에너지 낭비를 미연에 방지할 수 있을 것이라고 기대한다. 나아가 시스템 상용화를 위해 계속 연구 활동에 정진할 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.83 no.3
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• pp.473-485
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• 2022

The incidence of neurodegenerative diseases in the older population has increased in recent years. A considerable number of studies have been performed to characterize these diseases. Imaging analysis is an important biomarker for the diagnosis of neurodegenerative disease. Objective and reliable assessment and precise detection are important for the early diagnosis of neurodegenerative diseases. Artificial intelligence (AI) using brain MRI applied to the study of neurodegenerative diseases could promote early diagnosis and optimal decisions for treatment plans. MRI-based AI software have been developed and studied worldwide. Representatively, there are MRI-based volumetry and segmentation software. In this review, we present the development process of brain volumetry analysis software in neurodegenerative diseases, currently used and developed AI software for neurodegenerative disease in the Republic of Korea, probable uses of AI in the future, and AI software limitations.

• Annual Conference of KIPS
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• 2017.04a
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• pp.694-696
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• 2017

텍스트 기반 언어 스몰베이직은 기존 프로그래밍 언어와는 달리 배우기 쉽고 이후에 C/C++/Java로 빠르게 전환할 수 있기 때문에 청소년 프로그래밍 교육용 언어로 적합하다. 프로그래밍 교육에 흥미를 높이기 위해 풍부한 라이브러리가 필요하다. 풍부한 라이브러리를 바탕으로 마이크로소프트에서 개발한 스몰베이직 환경에서는 쉽게 프로그램을 작성 할 수 있지만, 최근 화두가 되고 있는 인공지능 프로그램을 쉽게 작성할 수 있는 라이브러리는 지원하지 않는다. 이 논문에서 오픈소스 소프트웨어 스몰베이직 환경하에 동작하는 데이터마이닝 라이브러리를 설계 및 구현하였고, 이 라이브러리를 기반으로 틱택토 게임을 개발하여 인공지능 스몰베이직 프로그램을 쉽게 작성할 수 있음을 확인하였다. 널리 보급된 언어인 C/C++/Java로 인공지능 프로그램을 작성하기 위해서는 광대한 범위의 지식과 코딩 실력이 바탕이 되어야 한다. 그러나 스몰베이직은 프로그램을 쉽게 작성 할 수 있고, 그림 기반의 교육용 언어인 스크래치와는 달리 텍스트 기반의 언어이기 때문에 이후에 C/C++/Java로 전환하기 용이하다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.29 no.4
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• pp.30-38
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• 2014

최근의 플랫폼 기술동향은 웹 기반 혹은 단순 의사소통이 가능한 모바일 플랫폼에서 빅데이터와 인공지능기술이 접목되면서 심층 질의응답이 가능한 차세대 지능형 지식처리 플랫폼으로의 진화가 진행 중이다. 선진국에서는 국가 차원 혹은 글로벌 기업의 주도하에 대형 장기 프로젝트가 진행 중이다. 국가 주도의 프로젝트로는 미국의 PAL, 유럽의 Human Brain, 일본의 Todai 프로젝트가 대표적인 예이며, 글로벌 기업의 경우는 IBM의 Watson, Google의 Knowledge Graph, Apple의 Sir가 대표적인 예이다. 본고에서는 차세대 지능형 플랫폼의 핵심기술인 인간과 기계의 지식소통을 위한 빅데이터 기반의 지식처리 인공지능 소프트웨어 기술의 개념과 국내외 기술 및 산업, 지식재산권 동향 등을 살펴보고 산업계 활용방안 및 발전방향에 대해 논하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.465-466
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• 2023

AI 기술의 발전으로 AI가 그린 그림과 인간이 직접 그린 그림을 식별하는 것이 어려워졌다. AI 기술을 통해 작품을 특정 화풍으로 그리는 것이 쉬워져 작품 도용과 평가 절하가 증가하고 있으며, AI가 인간과 유사하게 그림을 표현하는 경우 딥페이크 피싱과 같은 악용 사례도 늘어나고 있다. 따라서 본 논문에서는 AI 그림을 식별하기 위한 인공지능 모델 개발을 목표로 하고 있으며, 데이터셋을 구축하여 인공지능 기술을 활용한 알고리즘을 개발한다. YOLO Segmentation과 CNN을 활용하여 학습을 진행하고, 이를 통해 도용과 딥페이크 피해를 방지하는 프로세스를 제안한다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.24 no.6
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• pp.573-584
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• 2020

This study is about the development of AI algorithm education program using cognition modeling to positively improve students' image on AI. First, we analyzed the concept of user-based collaborative filtering and developed the education program using the cognition modeling method. We checked the adequacy of program through the expert validity test. Both CVR values for the content development method of cognitive modeling and the developed program showed validity above .80. We applied the developed program to elementary school students in class. The test was conducted using a semantic discrimination to examine changes in students' perception of artificial intelligence before and after. We were able to confirm that the students' AI images were significant positive change in 12 of the 23 words in the adjective pair.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.26 no.3
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• pp.1-20
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• 2021

As the Great Reset is discussed at the World Economic Forum due to the COVID-19 pandemic, artificial intelligence, the driving force of the 4th industrial revolution, is also in the spotlight. However, corporate research in the field of artificial intelligence is still scarce. Since 2000, related research has focused on how to create value by applying artificial intelligence to existing companies, and research on how startups seize opportunities and enter among existing businesses to create new value can hardly be found. Therefore, this study analyzed the cases of startups using the comprehensive framework of the multi-level perspective with the research question of how artificial intelligence based startups, a sub-industry of software, have different innovation patterns from the existing software industry. The target firms are gazelle firms that have been certified as venture firms in South Korea, as start-ups within 7 years of age, specializing in machine learning modeling purposively sampled in the medical, finance, marketing/advertising, e-commerce, and manufacturing fields. As a result of the analysis, existing software companies have achieved process innovation from an enterprise-wide integration perspective, in contrast machine learning technology based startups identified unit processes that were difficult to automate or create value by dismantling existing processes, and automate and optimize those processes based on data. The contribution of this study is to analyse the birth of artificial intelligence-based startups and their innovation patterns while validating the framework of an integrated multi-level perspective. In addition, since innovation is driven based on data, the ability to respond to data-related regulations is emphasized even for start-ups, and the government needs to eliminate the uncertainty in related systems to create a predictable and flexible business environment.

• Annual Conference of KIPS
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• 2020.11a
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• pp.655-658
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• 2020

최근 IT 기술의 발달로 태블릿, 스마트폰과 같은 다양한 디바이스로 손쉽게 음악을 감상할 수 있다. 하지만 최근 이런 기술 발달과는 다르게 사용자가 원하는 음악을 검색하는 방법은 고전적인 형태에서 벗어나지 않고 있다. 기존 음악 검색 방법은 텍스트 기반, 내용 기반, 소비자 감성 기반의 음악 추천 검색 방법이 있으며 저장된 메타 데이터를 이용하여 사용자의 질의에 대한 결과만 제공할 뿐 사용자의 경험 정보를 고려하지 않는다. 그리고 기존 플랫폼들은 사용자가 최근 많이 들은 가수, 장르, 분위기를 종합하여 사용자에게 어울리는 음악을 추천을 할 뿐 사용자의 경험정보를 고려하여 음악을 추천하지는 않는다. 본 논문에서는 사용자의 경험 정보를 활용하여 사용자 맞춤형 음악 추천 시스템을 제안한다. 본 시스템은 사용자의 현재 기분 정보, 주변 날씨 정보 등을 입력 받는다. 이후, 경험 정보를 기반으로 결정 트리를 통해 사용자 요구 기반의 음악 추천 시스템을 구축하였다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.24 no.6
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• pp.585-596
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• 2020

The purpose of this study is to examine effects of maker education for high-school students on attitude toward software education, creative problem solving, and computational thinking. The program was designed to develop an artificial intelligence robot using mBlock and Arduino and implemented at a maker space. We analyzed 19 students among 20 who participated in the program, the result of paired t-test indicated significant increase in all variables. Also, we performed a multiple regression analysis to investigate predictors of perceived achievement and satisfaction. The finding demonstrated an initial attitude toward software education was found to be the significant predictor of perceived achievement and satisfaction. With the results, we confirmed maker education enhances attitude toward software education, creative problem solving, and computational thinking. Lastly, we discussed the implications and limitations and suggested the direction for future research.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2021.08a
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• pp.369-376
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• 2021

With the development of artificial intelligence (AI) technology, discussions on the use of artificial intelligence are actively taking place in many fields, and various policies for nurturing artificial intelligence talents are being promoted in the field of education. In this study, we propose a robot programming framework using artificial intelligence technology, and based on this, we use Python, which is used frequently in the machine learning field, and an educational robot that is highly utilized in the field of education to provide artificial intelligence. (AI) education program was proposed. The level of autonomous driving (levels 0-5) suggested by the International Society of Automotive Engineers (SAE) is simplified to four levels, and based on this, the camera attached to the robot recognizes and detects lines (objects). The goal was to make a line detector that can move by itself. The developed program is not a standardized form of solving a given problem by simply using a specific programming language, but has the experience of defining complex and unstructured problems in life autonomously and solving them based on artificial intelligence (AI) technology. It is meaningful.