• Journal of Digital Convergence
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• v.9 no.4
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• pp.91-101
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• 2011

We examined current publications on artificial neural network development with a View to identifying the methodologies that are being used to develop these networks, how extensive these methodologies are, the categorization of these methodologies, if these methodologies demonstrate a common underlying and generic (standard) methodology for the development of artificial neural networks, and how closely these methodologies (and the underlying genetic methodology, if established) relate to the conventional systems development methodologies.

• Korean Association of Arts Management
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• no.59
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• pp.5-31
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• 2021

The purpose of this study is to analyze social perceptions and discourses about creating arts in the era of artificial intelligence with making an implication of responding to the emergence of artificial intelligence. We conceptually understand the principles and limitations of creating visual arts using artificial intelligence whilst this paper addresses ai art in the social context by borrowing the theoretical lens from the sociology of arts. This article considers 472 newspapers about artificial intelligence art as the main data, which are interpreted through semantic network analysis. The analysis of this research shows that it is a controversial issue regarding who/which creates the artworks between humans and computers. However, judging from the dominant influence of a group of words representing the recognition of intellectual property rights, we have detected that social awareness is formed around the perspective of considering artificial intelligence creates visual arts rather than artists. In addition, based on the close relationship between the cluster and the cluster reflecting institutional support, we confirm that the discourse about artificial intelligence art is limited to technological development and legal system maintenance. Thus, this study suggests the need for defining artificial intelligence as the medium of art and constructing policy discourses on artificial intelligence art as an artistic genre.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.55 no.4
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• pp.141-157
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• 2021

In this study, we aimed to understand research trends of domestic artificial intelligence research. To achieve the goal, we applied network analysis and dynamic topic modeling to domestic research papers on artificial intelligence. Among the papers that have been indexed in KCI (Korean Journal of Citation Index) by 2020, metadata and abstracts of 2,552 papers where the titles or indexed keywords include 'artificial intelligence' both in Korean and English were collected. Keyword, affiliation, subject field, and abstract were extracted and preprocessed for further analyses. We identified main keywords in the field by analyzing keyword co-occurrence networks as well as the degree and characteristics of research collaboration between domestic and foreign institutions and between industry and university by analyzing institutional collaboration networks. Dynamic topic modeling was performed on 1845 abstracts written in Korean, and 13 topics were obtained from the labeling process. This study broadens the understanding of domestic artificial intelligence research by identifying research trends through dynamic topic modeling from abstracts as well as the degree and characteristics of research collaboration through institutional collaboration networks from author affiliation information. In addition, the results of this study can be used by governmental institutions for making policies in accordance with artificial intelligence era.

• Review of KIISC
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• v.33 no.4
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• pp.31-40
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• 2023

차량 기술의 발전으로 커넥티드 및 자율주행 차량 환경과 같은 차량 기술의 발전은 운전자에게 편의와 안전을 위한 기능을 제공한다. 하지만 이러한 장점들에도 불구하고 사이버 공격의 다양한 취약점 노출되어 있다. 최근까지 자동차 내부 네트워크로써 가장 널리 사용되는 통신기술인 CAN(Controller Area Networks) 통신은 대부분 차량의 동력을 담당하는 역할을 하다보니, 보안 문제의 중심에 서게 될 수 있다. 다양한 이기종 네트워크에서 구성된 가상화 기반의 사이버 훈련 프레임워크에 대해 설명하고자 한다. 이러한 사례 연구는 차량에 대해 물리적인 실험 환경에서의 모의침투와 같은 테스트가 어렵고, 보안과 안전이 함께 고려되어야 하는 특수성을 가진 차량 내부 네트워크의 사이버 훈련 프레임워크 설계에 도움을 줄 것이다. 본 논문에서는 가상화 개발환경 구축 사례 조사, 가상화 개발환경 구현과 차량의 공격 시나리오 및 탐지 프레임워크의 동향을 설명한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.4
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• pp.86-98
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• 2020

The artificial intelligence (AI) is a technology that will lead the future connective and intelligent era by combining with almost all industries in manufacturing and service industry. Although Korea is one of the world's leading artificial intelligence group with the United States, Japan, and Germany, but its competitiveness in terms of artificial intelligence patent is relatively low compared to others. Therefore, it is necessary to carry out quantitative analysis of artificial intelligence patents in various aspects in order to examine national competitiveness, major industries and future development directions in artificial intelligence technology. In this study, we use the IPC technology classification code to estimate the overall life cycle and the speed of development of the artificial intelligence technology. We collected patents related to artificial intelligence from 2008 to 2018, and analyze patent trends through one-dimensional statistical analysis, two-dimensional statistical analysis and network analysis. We expect that the technological trends of the artificial intelligence industry discovered from this study will be exploited to the strategies of the artificial intelligence technology and the policy making of the government.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.15 no.6
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• pp.1137-1144
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• 2020

This paper aims to provide strategic suggestions by analyzing technology trends related to big data, IoT, and artificial intelligence. To this end, analysis was performed using the 2018 national R&D information, and major basic analysis and language network analysis were performed. As a result of the analysis, research and development related to big data, IoT, and artificial intelligence are being conducted by focusing on the basic and development stages, and it was found that universities and SMEs have a high proportion. In addition, as a result of the language network analysis, it is judged that the related fields are mainly research for use in the smart farm and healthcare fields. Based on these research results, first, big data is essential to use artificial intelligence, and personal identification research should be conducted more actively. Second, they argued that full-cycle support is needed for technology commercialization, not simple R&D activities, and the need to expand application fields.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.237-240
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• 2007

본 논문에서는 유전자 발현데이터로부터 유전자 조절네트워크를 추론하는 유전자 알고리즘을 제안한다. 근래에 유전자 알고리즘을 이용하여 유전자 조절네트워크를 추론하려는 시도가 있었으나 그리 성공적이지 못하였다. 우리는 본 논문에서 유전자 조절네트워크를 보다 효율적으로 추론할 수 있게 하기 위하여 새로운 유전자 인코딩 기법을 개발하여 적용하였다. 선형 유전자 조절네트워크로 모델링 된 인공 유전자 조절네트워크를 사용하여 실험한 결과 대부분의 경우에 있어서 주어진 인공 유전자 조절네트워크와 유사한 네트워크를 추론하였으며 완전히 동일한 유전자네트워크를 추론하기도 하였다. 향후 실제 유전자 발현 데이터를 이용하여 추론해 보는 것이 필요하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.95-98
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• 2021

최근 비정상적인 네트워크 활동 감지 및 네트워크 서비스 프로비저닝과 같은 다양한 분야에서 응용되는 네트워크 트래픽 예측 기술이 네트워크 통신 문제에 의한 트래픽의 결측 및 네트워크 유저의 불규칙한 활동에 의한 비선형 특성 때문에 발생하는 성능 저하를 극복하기 위해 딥러닝 신경망에 대한 연구가 활성화되고 있다. 이 딥러닝 신경망 중 시계열 딥러닝 신경망은 단기 네트워크 트래픽 볼륨을 예측할 때 낮은 오류율을 보인다. 하지만, 시계열 딥러닝 신경망은 기울기 소멸 및 폭발과 같은 비선형성, 다중 계절성 및 장기적 의존성 문제와 같은 한계를 보여준다. 이 논문에서는 계절성 임베딩을 고려한 주의 신경망 기반 트래픽 예측 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 STL 분해 기법을 통해 분해된 트래픽 트랜드, 계절성, 잔차를 이용하여 일별 및 주별 계절성을 임베딩하고 이를 주의 신경망을 기반으로 향후 트래픽을 예측한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.478-479
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• 2017

인공지능이란 기계가 사람처럼 생각하고 인식하여 행동할 수 있도록 설계된 알고리즘 체계이다. IT 시장조사기관인 가트너는 2017년을 이끌 '10대 전략 기술 트렌드' 중 가장 첫 번째로 인공지능과 고급 머신 러닝을 선정하였다. 현재 인공지능의 기술은 텍사스 홀덤 대회나 바둑과 같은 전략적 의사 결정을 필요로 하는 게임에서도 뛰어난 기술을 선보이고 있으나, 한편으로는 인공지능 기술을 탑재한 자율주행차의 사고가 일어나는 민완성적인 부분이 존재한다. 본 논문에서는 현재까지 진행되어온 인공지능 기술의 동향을 살펴보고 나아가 인공지능이 안정적으로 서비스가 적용될 수 있는지 알아보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.615-617
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• 2022

본 논문에서는 얼굴사진 기반 감정인식 심층망, 음성사운드를 기반한 감정인식 심층망을 결합한 앙상블 네트워크 구축을 위한 사전연구로서 얼굴사진 기반 감정을 인식하는 기존 딥뉴럴 네트워크 모델들을 입력 데이터 처리 방법에 따라 분류하고, 각 방법의 특성을 분석한다. 또한, 얼굴사진 외관 특성을 기반한 감정인식 네트워크를 여러 구조로 구성하고, 구성된 방법의 성능을 비교하여, 우수 성능을 보이는 네트워크를 선정하여 추후 앙상블 네트워크의 구성 네트워크로 사용하고자 한다.