• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.90-91
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• 2023

대기오염에 대한 사회적 관심이 증가함에 따라 미세먼지 관련 IoT 가전제품의 수요가 증가하였다. 이에 따라 IoT 제품에서 수집되는 실내 데이터의 정확성을 높이기 위해 미세먼지 센서 외의 추가적인 센서를 사용하여 관측치를 예측하는 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존 연구에서는 센서의 물리적 한계를 인공지능을 통하여 극복하려는 시도는 존재하지 않는다. 본 논문에서는 추가적인 센서를 사용하지 않고 단일 센서만을 사용하여 미세먼지 종류의 구분 가능성을 판단하고자 하며 이를 정확도 기반으로 비교 실험을 진행하여 가장 좋은 성능을 나타낸 딥러닝 기반 분류모델을 선정한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.586-590
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• 2023

인터넷과 소셜미디어 사용량의 급증으로, 제품 리뷰, 온라인 피드백, 소셜 미디어 게시물 등을 통해 고객의 감정을 파악하는 것이 중요해졌다. 인공지능이 활용되어 고객이 제품이나 서비스의 어떤 부분에 만족하거나 불만을 가지는지를 분석하는 연구를 ABSA라고 하며 이미 해외에서는 이런 연구가 활발하게 이루어지는 반면, 국내에서는 상대적으로 부족한 상황이다. 이 연구에서는 ABSA의 두 개의 주요 작업인 ACD와 ASC에 대해 생성 모델 중 하나인 T5 모델을 사용하는 방법론을 제시한다. 이 방법론은 기존 판별 모델을 사용하는 것에 비해 시간과 성능 측면에서 크게 향상되었음을 보여준다.

• 지능정보연구
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• 제2권2호
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• pp.55-68
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• 1996

인공 지능의 주요 분야 중 하나의 전문가시스템 기술은 현재 산업현장에서 여러 가지 분야의 문제해결에 이용되고 있다. 본 논문은 축 대칭 원통형 제품의 deep drawing 공정 설계를 위한 전문가시스템 DOX(Deep drawing Opertion eXpert)의 개발에 관한 것이다. 시스템의 입력은 원통형 제품의 형상 정보와 재질 정보이며 자동 인식 또는 수동입력의 방법으로 입력된다. 시스템은 이러한 정보를 받아들여 deep drawing 공정설계에 필요한 다수의 요소들을 결정하며, 최종결과로서 process layout 도면을 CAD 시스템에서 자동 출력한다. 개발된 전문가시스템의 지식베이스는 산업 분야 전문가의 전문 지식과 경험지식을 획득, 분석하여 구성하였으며, 추론 전략으로는 규칙기반추론(rule-based reasoning)을 이용하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권4호
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• pp.803-806
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• 2020

3차원 영상을 활용한 체형 측정 방식은 최근 3차원 측정 카메라와 알고리즘의 발전으로 인하여 보편적으로 활용되고 있다. 기존의 3차원 영상 장비들은 고가의 장비들로 보편화에 한계가 있었다. 최근 저렴한 3D 카메라와의 보급과 다양한 측정 방식의 발달로 인하여 여러 가능성을 보이고 있다. 이는 정확한 데이터 수집을 필요로 하는 의료기기 시장에 많은 영향을 미칠 수 있을 것으로 보인다. 인공지능을 활용한 다양한 의료기기 제품들이 등장하고 있는데 정확한 인공지능 알고리즘을 개발하기 위해서는 정확한 데이터 수집이 가장 중요하다. 3차원 영상을 활용한 인공지능 알고리즘 개발에 3D 카메라를 활용한 수집 장비들은 주요한 요소로 작용할 것으로 보여진다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.86-96
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• 2020

본 연구는 이미지 인식기술 서비스의 산업 적용 사례를 기반으로 인공지능이 이미지 인식기술에 어떠한 역할을 하고 있는지 살펴보았다. 이미지 인식 기술을 사용하여 위성사진을 인공지능으로 분석해 특정 국가의 원유 저장탱크의 산출 내역을 밝혀내거나, 사용자가 촬영하거나 다운로드한 이미지와 유사한 이미지나 제품을 검색해주기도 하며, 과일의 산출량을 정렬한다거나 식물의 질병을 탐지해 낼 수도 있다. 딥러닝과 신경망 알고리즘을 기반으로 사람의 나이, 성별, 기분까지도 인식할 수 있어 이미지 인식 기술이 다양한 산업에서 적용되고 있음을 확인하였다. 본 연구에서는 국내 및 해외의 이미지 인식 기술의 활용 사례를 살펴보는 것 뿐 아니라, 어떠한 형태로 산업에 적용되고 있는지 확인을 할 수 있다. 또한, 본 연구를 통하여 여러 산업에서 이미지 인식기술을 구현하고 적용하여 발전시킨 여러 성공 사례들을 중심으로 향후 연구의 방향성을 제시했으며, 향후 국내 이미지 인식 기술이 나아가야 할 방향을 고찰해 볼 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 2부
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• pp.304-311
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• 2007

플래시 기반의 wall pad에서 보여줄 수 있는 그래픽 인터페이스의 방향은 크게 세가지로 구분할 수 있다. 첫 번째, 디스플레이 내의 자유로운 공간 이동이다. Wall pad의 주요한 기능은 제품의 원격제어이며 디스플레이에서 각 제품의 위치와 상태를 표시해 주는 것이다. 그러나 한정된 디스플레이 내에서 이러한 동작은 쉽지 않다. 플래시 기반의 환경에서 자유로운 zoom in, out을 통해 제품에 대한 정보를 명확하게 전달 가능하게 된다. 두 번째, 사용자의 감성 만족도를 극대화하는 측면이다. 감성 만족도를 높이기 위하여 모바일 제품에서도 대기화면 등에 다양한 요소를 적용하고 있다. 다만 본 제품은 모바일 제품과는 달리 항상 거실의 고정된 위치에서 보여지게 된다는 환경적 제약을 가지고 있다. 따라서 이를 활용하여 그 자체로 하나의 거실 인테리어 소품이 되어 전체 거실의 분위기를 한층 돋보이게 하는 역할까지도 가능하다. 세 번째, 메뉴 전개 방식에 활용 가능하다. 기능이 다양해지고 복잡해질수록 메뉴를 찾아 들어가는 일은 어렵고 복잡해지기 쉽다. 이러한 문제는 시간과 공간의 개념을 활용한 메뉴 전개를 통해 플래시를 활용하여 좀 더 직관적이고 인공지능적인 메뉴 방식으로 접근이 가능해진다. 이와 같이 홈 네트워크 인터페이스에서 플래시를 활용하는 것은 큰 의미가 있으며 실제 제품에 최적화해 가는 과정에서 그 효과를 얼마나 유지할 수 있느냐에 대한 문제가 가장 중요한 이슈가 될 것이다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1998년도 추계학술대회 논문집
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• pp.385-388
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• 1998

급격한 경영환경의 변화로 인하여 고객만족을 최우선시하게 됨에 따라, 고객의 다양한 품질 요구를 신속 정확히 만족시키는 것이 주요 경영과제가 되었다. 이러한 상황에 대처 가능한 품질관리가 이루어지기 위해서는 품질기준에 대한 객관적 검증 및 지속적인 보완이 필요하며, 품질설계에 관련된 지식들을 체계적으로 수집하여 공유할 수 있는 체제가 갖추어져야 한다. 이와 같은 목적을 달성하기 위해 인공지능 기법들을 이용한 지능형 품질시스템(Intelligent Quality System, IQS)이 많은 관심을 모으고 있다. 본 연구에서는 일관 제철소의 품질관리를 위해 개발된 IQS중 품질설계 시뮬레이션 지원시스템(Quality Design Simulation Support System, QDSim)에 대해 설명한다. QDSim은 신경망을 기반으로 설계 구현되었는데, 품질설계 시뮬레이션을 지원하기 위해 크게 두가지 기능을 수행한다. 첫째 기능은 주어진 원재료의 구성비와 조업조건에 의해 생산될 제품의 최종 품질특성을 예측하는 것이며, 두 번째는 품질예측치가 고객의 요구 품질, 즉 목표품질을 만족시키는 입력 조건을 찾아가는 것이다. 본 연구에서는 QDSim의 이론적 근거 및 구현내용을 설명한 후, IQS내의 타 시스템과의 관계를 설명한다.

• 정보와 통신
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• 제33권8호
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• pp.19-27
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• 2016

최근 들어 로봇 기술은 팔과 다리가 달린 인간형 로봇 휴머노이드(Humanoid)와 같이 겉모습뿐만 아니라 히노애락(喜怒哀樂)과 같은 인간의 감정을 흉내 내는 지능형 감성로봇(Emotional robot)으로 진화하고 있으며, 사물인터넷(Internet of things, IoT), 빅데이터(Big data) 및 인공지능(Artificial intelligence, AI) 기술까지 융합하는 연구가 진행되고 있다. 이러한 기술 발전을 기반으로 로봇산업은 전통적인 제조업뿐만 아니라 의료, 실버, 국방, 건설, 생활가전, 물류, 드론 등 다양한 분야에서 활용이 가능하며, 또한 교육, 문화, 예술에도 접목을 할 수 있어 넓은 분야에서 발전 가능성이 매우 큰 산업이다. 본 논문에서는 인간과 교감하는 감성로봇의 개념과 주요 기술을 소개한다. 아울러, 최근까지 연구 개발되었거나 제품으로 출시되었던 감성로봇 사례를 소개하고 향후 전망에 대해서 논의한다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.867-871
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• 2022

최근 빠른 유행의 변화 속에서 디자인의 변화는 패션기업의 매출에 큰 영향을 미치기 때문에 기업들은 신제품디자인 선택에 신중할 수밖에 없다. 최근 인공지능 분야의 발달에 따라 패션시장에서도 소비자들의 선호도를 높이기 위해 다양한 기계학습을 많이 활용하고 있다. 우리는 선호도와 같은 추상적인 개념을 수치화함으로써 신제품 개발에 신뢰성을 높이는 부분에 기여하고자 한다. 이를 위해 3가지 적대적 생성 신경망(Generative adversial netwrok, GAN)을 통하여 기존에 없는 새로운 이미지를 생성하고, 미리 훈련된 합성곱 신경망(Convolution neural networkm, CNN)을 이용하여 선호도라는 추상적인 개념을 수치화시켜 비교하였다. 심층 컨볼루션 적대적 생성 신경망(Deep convolutional generative adversial netwrok, DCGAN), 점진적 성장 적대적 생성 신경망(Progressive growing generative adversial netwrok, PGGAN), 이중 판별기 적대적 생성 신경망(Dual Discriminator generative adversial netwrok, D2GAN)의 3가지 방법을 통해 새로운 이미지를 생성하였고, 판매량이 높았던 제품으로 훈련된 합성곱 신경망으로 유사도를 비교, 측정하였다. 측정된 유사도의 정도를 선호도로 간주하였으며 실험 결과 D2GAN이 DCGAN, PGGAN에 비해 상대적으로 높은 유사도를 보여주었다.

• 인포메이션 디스플레이
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• 제24권6호
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• pp.3-10
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• 2023

지금까지 시물레이션 기반의 인공지능을 활용한 디스플레이 응용 프로그램이 소개하였다. AI와 시뮬레이션 기술이 어떻게 융합되어 적용되는지, 그리고 디스플레이 연구 및 개발 분야에 어떻게 활용할 수 있는지 설명하였다. [11, 12] 앞서 언급한 대로, 최근 하드웨어의 발전 속도는 매우 빠르며, 이러한 발전은 비용 절감과 함께 고성능 하드웨어에 접근하는 것이 매우 쉬워지고 있다. 게다가, 디스플레이 산업의 역사를 통해 40년 이상 누적된 방대한 양의 관련 데이터가 존재한다. 그리고 수학적 물리학의 발전과 함께 거의 모든 주요 방정식에 대한 수치 해석 모델이 개발되고 있다. 지금은 디스플레이 분야의 전문가들이 대학과 대학원에서 공부한 관련 지식에만 국한되지 않다. 이제는 이렇게 빠르게 발전하는 하드웨어 기술, 물리학과 수학을 기반으로 한 데이터 과학, 그리고 디스플레이 분야 지식을 조화롭게 결합하여 적용하는 것이 중요하다. 뿐만 아니라, 이러한 융합 기술을 사용하여 디자인 최적화가 이루어져야만 앞으로 시장에서 성공할 제품을 만들 수 있을 것으로 판단된다.