• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.112-114
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• 2001

최근 인터넷 및 정보통신 기술이 급속하게 발달함에 따라서 네트워크를 기반으로 한 응용 소프트웨어 및 네트워크 관련 기술들이 많이 연구, 개발되고 있다. 이와 관련하여 과거 인공지능 분야에서 많이 연구되어 왔던 에이전트 기술이 최근의 네트워크 기술을 기반으로 하여 다시 활발한 연구가 진행되고 있다. 특히, 네트웍 상을 이동하면서 특정 사용자의 요구를 만족시키는 이동 에이전트 기술은 네트웍 응용시스템 개발에서 많이 이용되고 있는 기술이다. 본 논문에서는 이동 에이전트기술을 이용하여 가상 시장 환경 모델과 협상 시스템을 설계하고 그 구연 방법을 설명한다. 본 논문에서 기술하는 이동 에이전트 환경은 시장 에이전트, 호객 에이전트, 데이터베이스 에이전트로 크게 세 부분으로 나눈다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.317-321
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• 2010

최근 몇 년 동안 웹 기반의 서비스는 웹 2.0이라는 단어로 설명되면서 집단지성, 소셜네트 워크서비스 등 다양한 형태로 발전되어 왔다. 특히 소셜네트워크서비스는 모바일 환경의 발전과 함께 수년간 계속 발전할 것으로 예상된다. 그리고 집단지성의 경우 이제는 웹기반 서비스에서 고객의 요구를 판별하고, 새로운 지식을 작성하는 방법으로 많이 활용되고 있다. 본 논문에서는 인공지능의 한 방법인 전문가시스템(Expert System)과 집단지성의 기술을 활용하여 전문지식을 관리하는 소셜네트워크서비스의 설계 및 구현의 과정을 설명하고자 한다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권3호
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• pp.41-45
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• 2020

최근 4차 산업혁명 관련 IT기술 중에서 머신러닝과 딥러닝으로 대표되는 인공지능과 사물인터넷은 다양한 연구를 통해 여러 분야에서 우리 실생활에 적용되고 있다. 본 논문에서는 사물인터넷과 객체인식 기술을 활용한 인공지능을 적용하여 의류를 분류하고자 한다. 이를 위해 이미지 데이터셋은 웹캠과 라즈베리파이를 이용하여 의류를 촬영하고, 촬영된 이미지 데이터를 전이학습된 컨벌루션 뉴럴 네트워크 인공지능망인 구글넷에 적용하였다. 의류 이미지 데이터셋은 온전한 이미지 900개와 손상이 있는 이미지 900 그리고 총 1800개를 가지고 상하의 2개의 카테고리로 분류하였다. 분류 측정 결과는 온전한 의류 이미지에서는 약 97.78%의 정확도를 보였다. 결론적으로 이러한 측정결과와 향후 더 많은 이미지 데이터의 보완을 통해 사물인터넷 기반 플랫폼상에서 인공지능망을 활용한 여타 사물들의 객체 인식에 대한 적용 가능성을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.188-189
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• 2023

본 연구는 사용자가 USB에 내장된 스크립트를 실행하여 실시간으로 활성 및 비활성 데이터를 수집하는 라이브 포렌식 도구의 개발에 관한 것이다. 이 도구는 컴퓨터에 USB를 삽입하고 특정 스크립트를 실행하여 중요한 디지털 증거물을 추출하고 분석하는 기능을 제공한다. 도구는 Linux와 Windows 운영 체제용 32비트 및 64비트 버전으로 제작되었으며, 대량의 데이터 처리 시간과 저장 공간 문제를 해결하여 필요한 특정 데이터만 신속하게 추출할 수 있는 효율적인 방법을 제공한다. 이 도구는 활성 데이터와 비활성 데이터를 수집하며, 활성 데이터에는 레지스터, 네트워크 정보, 프로세스 정보, 사용자 정보 등이 포함되며, 비활성 데이터에는 메타데이터, 시스템 설정 정보, 로그 파일 등이 포함된다. 이 연구에서는 라이브 포렌식 도구의 사용 방법과 수집된 결과, 데이터 분석 방법, 그로 인한 보안 이점에 대해 다루고 있다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제62권3호
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• pp.435-455
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• 2023

본 연구는 수학 교육 분야에서 중요한 영향을 미치는 논문을 판별하고 분석하기 위한 설명가능한 인공지능(XAI) 모델을 개발하였다. 29개 국내외 수학교육 학술지의 논문 메타정보를 활용하여 수학교육 학술연구 네트워크를 구축하였다. 구축된 네트워크는 '논문과 다른 논문의 인용 네트워크', '논문과 저자 네트워크', '논문과 학술지 네트워크', '공동 저자 네트워크', '저자와 소속기관 네트워크' 등 총 5개의 세부 네트워크로 구성되었다. 랜덤포레스트 기계학습 모델을 사용하여 네트워크 내의 개별 논문의 영향력을 평가하였으며, SHAP을 이용해 영향력 있는 논문의 판별 기준을 분석하였다. '논문 네트워크 PageRank', '논문당 인용횟수의 변화량', '총 인용횟수', '저자의 h-index 변화량', '학술지의 논문당 인용횟수' 등이 중요한 판별 요인으로 나타났다. 국내와 국외 수학교육 연구의 판별 패턴을 비교 분석한 결과, 국내 연구에서는 '공동 저자 네트워크 PageRank'의 중요성이 도드라졌다. 본 연구의 XAI 모델은 논문의 영향력 판별 도구로써 연구자에게 논문 작성 시 전략적인 방향성을 제공할 수 있게 해준다. 논문 네트워크 확장, 학술대회 발표, 공동 저술 활동을 통한 저자 네트워크 활성화 등이 논문의 영향력 증진에 크게 기여한다는 결과를 얻었다. 이를 통해 연구자는 학계에서 자신의 연구가 어떠한 평가 기준에 따라 어떻게 인식되고 있는지, 그리고 그 평가에 기여하는 주요 요인이 무엇인지를 명확히 파악할 수 있을 것이다. 본 연구는 설명가능한 인공지능을 활용하여 전통적으로 많은 시간과 비용이 필요하던 수학교육 논문의 영향력 평가 방식을 혁신하였다. 이 방법은 수학교육 연구 뿐만 아니라 다른 학문 분야에서도 활용될 수 있으며, 연구활동의 효율성과 효과성을 향상시킬 것으로 기대된다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제32권2호
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• pp.211-232
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• 1998

본 연구의 목적은 직면하고 있는 기술과 시스템 환경변화에 적합한 정보전문가 양성을 위한 문헌정보학 교육의 내용을 규명해보는데 있다. 그 중에서 현재 정보환경 변화에 따라 요구되는 최신정보기술인 인공지능과 전문가시스템이 필요함을 인식하여 인공지능과 전문가시스템의 어떤 교육내용이 문헌정보학에 도입해야 할 것인가에 대한 해결방안을 모색하고 기본적 자료를 얻어내는데 그 목적이 있다. 본 연구 결과에 따른 내용을 정리하면 다음과 같다. 첫째, 고도의 정보기술과 컴퓨터의 발전으로 인하여 문헌정보학의 전통적인 핵심내용이 새로운 내용 즉 네트워크를 통한 정보원 탐색, 온라인데이터베이스 검색, 정보시스템 분석과 설긴 컴퓨터활용능력, 정보검색전략 개발순으로 나타났다. 둘째. 인공지능과 전문가시스템 교육내용 중에서 문헌정보학 교육에 중요한 내용으로는 데이터베이스처리 시소러스 자연언어처리, 지식표현으로 나타났다. 셋째, 문헌정보학 교수들은 인공지능과 전문가시스템 교과목 주제가 대다수 학생들에게 유용한 주제라고 인식하고 있음이 나타났다. 넷째, 앞으로 사서/정보전문가를 돕는 인공지능과 전문가시스템의 역할이 참고봉사, 편목${\cdot}$ 분류, 정보검색${\cdot}$ 문헌전달 업무에서 더 중요하게 인식하고 있음이 나타났다. 다섯째, 문헌정보학과 교수들이 인공지능과 전문가시스템 교과목 주제를 중요하게 인식함에 따라 앞으로 인공지능과 전문가시스템 교육과정이 국내 문헌정보학 교육과정에 개설될 것으로 나타났으며 인공지능과 전문가시스템 교육내용 중에서 중요하다고 조사된 데이터베이스처리. 시소러스 자연언어처리. 지식표현의 과목은 앞으로 문헌정보학 교육과정에 도입하여야 할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.345-348
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• 2022

본 논문에서는 유체 시뮬레이션(Fluid simulation)중 화염에서 표현되는 불똥 입자(Fire-flake particle)의 생성, 움직임과 삭제를 효율적으로 학습하고 표현할 수 있는 인공지능 기법에 대해 소개한다. 유체 시뮬레이션을 계산하기 위해서는 일반적으로 수치해석학과 같은 학문의 이해가 필요하며 불똥이나 거품과 같은 유체의 2차 효과(Secondary effect)는 기반유체(Underlying fluids)를 통해 추출되기 때문에 복잡하고 계산양이 많아진다. 이러한 문제를 완화하고자 본 논문에서는 인공신경망을 이용한 분류 모델 학습을 통해 격자 내에서 표현되어야 하는 불똥 입자의 생성을 학습하고, 다항 회귀 모델 학습을 통해 불똥 입자의 움직임을 예측한다. 또한, 불똥 입자가 삭제되어야하는 상태를 네트워크 학습을 통해 얻어내며, 수명(Lifespan) 임계값 조절하여 다양한 장면에서 불똥을 제어할 수 있다. 결과적으로 화염의 움직임을 기반으로 불똥의 움직임을 복잡한 수학식이나 디자이너에게 의존하지 않고 인공지능 학습을 통해 쉽게 제어하고 예측하는 결과를 보여준다.

• 전자공학회지
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• 제33권3호
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• pp.56-63
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• 2006

URC(Ubiquitous Robotic Companion) 환경에서 소프트웨어 로봇은 인공지능 기술과 네트워크 기술을 활용하여 상황에 따라 사용자에게 맞는 맞춤형 서비스를 제공하는 지능형 에이전트 기술로 정의할 수 있다. 소프트웨어 로봇은 인터넷 상에 존재하는 가상의 로봇이며, 실물 로봇을 제어하기 위해서는 로봇 내부에 로봇의 태스크와 행위, 하드웨어 디바이스를 제어하기 위한 아키텍처가 필요하다. 본 고에서는 소프트웨어 로봇이 실물 로봇을 제어하기 위해서 필요한 로봇 내부의 소프트웨어 아키텍처의 요구사항과 시스템을 소개한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.157-160
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• 2005

유비쿼터스 환경에서 다양한 서비스를 사용자에게 제공하기 위해 지능형 에이전트는 먼저 사용자의 의도를 정확히 파악해야 한다. 명령어 기반의 기존 사용자 인터페이스와는 달리, 대화는 인간과 에이전트 사이의 유연하고 풍부한 의사소통에 유용하지만, 사용자의 배경지식이나 대화의 문맥에 따라 그 표현이 매우 다양하기 때문에 본 논문에서는 '상호주도형' 의사소통을 위한 계층적 베이지안 네트워크를 이용하여 사용자와 에이전트 사이에 발생하는 대화의 모호성을 해결한다. 서비스 추론 시 정보가 부족할 경우에는 계층적 베이지안 네트워크를 이용하여 추가로 필요한 정보를 분석하고 사용자로부터 수집한다. 제안하는 방법을 유비쿼터스 가정환경에 적용하고 시뮬레이션 환경을 구축하여 그 유용성을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권8호
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• pp.315-324
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• 2022

이 논문에서는 자연어로 구성된 수학 문장제 문제 자동 풀이하기 위한 Transformer 기반의 생성 모델인 KoEPT를 제안한다. 수학 문장제 문제는 일상 상황을 수학적 형식으로 표현한 자연어 문제이다. 문장제 문제 풀이 기술은 함축된 논리를 인공지능이 파악해야 한다는 요구사항을 지녀 최근 인공지능의 언어 이해 능력을 증진하기 위해 국내외에서 다양하게 연구되고 있다. 한국어의 경우 문제를 유형으로 분류하여 풀이하는 기법들이 주로 시도되었으나, 이러한 기법은 다양한 수식을 포괄하여 분류 난도가 높은 데이터셋에 적용하기 어렵다는 한계가 있다. 본 논문은 이에 대해 '식' 토큰과 포인터 네트워크를 사용하는 KoEPT 모델을 사용했다. 이 모델의 성능을 측정하기 위해 현존하는 한국어 수학 문장제 문제 데이터셋인 IL, CC, ALG514의 분류 난도를 측정한 후 5겹 교차 검증 기법을 사용하여 KoEPT의 성능을 평가하였다. 평가에 사용된 한국어 데이터셋들에 대하여, KoEPT는 CC에서는 기존 최고 성능과 대등한 99.1%, IL과 ALG514에서 각각 89.3%, 80.5%로 새로운 최고 성능을 얻었다. 뿐만 아니라 평가 결과 KoEPT는 분류 난도가 높은 데이터셋에 대해 상대적으로 개선된 성능을 보였다. KoEPT가 분류 난도의 영향을 덜 받으며 좋은 성능을 얻게 된 이유를 '식' 토큰과 포인터 네트워크 때문이라는 것을 ablation study를 통해서 밝혔다.