• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.29 no.1
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• pp.39-46
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• 2020

The utilization of artificial intelligence (AI) in the engagement has been a key research topic in the defense field during the last decade. To pursue this utilization, it is imperative to acquire a realistic simulation to train an AI engagement agent with a synthetic, but realistic field. This paper is a case study of training an AI agent to operate with a hardware realism in the air-warfare dog-fighting. Particularly, this paper models the pursuit of an opponent in the dog-fighting setting with a gun-only engagement. In this context, the AI agent requires to make a decision on the pursuit style and intensity. We developed a realistic hardware simulator and trained the agent with a reinforcement learning. Our training shows a success resulting in a lead pursuit with a decreased engagement time and a high reward.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.14B no.3 s.113
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• pp.199-214
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• 2007

Recently, there have been a lot of works trying to realize automated composition of semantic web services though application of AI planning techniques. The traditional AI planning techniques, however, have some limitations: it is not easy to represent a web service process with complex control constructs as an action or a plan; it is hardly possible to consider enough the rich information contained in domain ontologies during the planning process; it is impossible to model directly the data flow from the outputs of a web service to the inputs of another web service; it is difficult to predict and deal with uncertainty and dynamics of the environment because the plan generation phase is supposed to be separated from the plan execution phase. In order to overcome some of these limitations, this paper suggests a reactive planning approach to automated composition of semantic web services. Through some experiments using several e-commerce web services, we found that the reactive planning is an effective way to realize automated composition of semantic web services.

• Journal of Korean Academy of Nursing
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• v.53 no.1
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• pp.55-68
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• 2023

Purpose: The purpose of this study was to identify the main keywords, network properties, and main topics of news articles related to artificial intelligence technology in the field of nursing. Methods: After collecting artificial intelligence-and nursing-related news articles published between January 1, 1991, and July 24, 2022, keywords were extracted via preprocessing. A total of 3,267 articles were searched, and 2,996 were used for the final analysis. Text network analysis and topic modeling were performed using NetMiner 4.4. Results: As a result of analyzing the frequency of appearance, the keywords used most frequently were education, medical robot, telecom, dementia, and the older adults living alone. Keyword network analysis revealed the following results: a density of 0.002, an average degree of 8.79, and an average distance of 2.43; the central keywords identified were 'education,' 'medical robot,' and 'fourth industry.' Five topics were derived from news articles related to artificial intelligence and nursing: 'Artificial intelligence nursing research and development in the health and medical field,' 'Education using artificial intelligence for children and youth care,' 'Nursing robot for older adults care,' 'Community care policy and artificial intelligence,' and 'Smart care technology in an aging society.' Conclusion: The use of artificial intelligence may be helpful among the local community, older adult, children, and adolescents. In particular, health management using artificial intelligence is indispensable now that we are facing a super-aging society. In the future, studies on nursing intervention and development of nursing programs using artificial intelligence should be conducted.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2023.11a
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• pp.278-281
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• 2023

연구목적: 본 연구는 요양병원 등 재난취약시설에 재난이 발생할 경우 잔류한 요구조자를 정확하게 파악하여 소방 등 대응기관에 제공하는 APC(Auto People Counting)의 인식률 개선에 목적이 있다. 현재 재난 발생 시 건물 내 요구조자의 현황 파악을 위해 대응기관이 재난 현장에 도착하여 건물관계자에게 직접 물어보고 있다. 이는 요구조자에 대한 부정확한 정보일 가능성이 있어 대응기관의 업무범위가 확대되고 이로인해 구조자의 안전에도 위험이 될 수 있다. APC는 건물내 출입하는 인원을 자동으로 집계하여 실시간 잔류인원 정보를 제공함으로써 재난 시 요구조자 현황을 정확히 파악할 수 있다. 본 연구에서는 APC가 보다 정확하게 출입 인원을 집계할 수 있도록 최적의 인공지능 알고리즘을 선정하는데 목적이 있다. 연구방법: 본 연구에서는 실제 재난취약시설에 설치되어 운영 중인 APC를 대상으로 카메라를 통해 출입 인원의 이미지를 인식하는 알고리즘을 개선하기 위해 CNN모델을 활용하여 베이스라인 모델링을 하였다. 다양한 알고리즘의 성능을 분석하여 상위 7개의 후보군을 선정하고 전이학습 모델을 활용하여 성능이 가장 우수한 최적의 알고리즘을 선정하는 방법으로 연구를 수행하였다. 연구결과: 실험결과 시간과 성능이 가장 좋은 Densenet201, Resnet152v2 모델의 정밀도와 재현율을 확인한 결과 모든 라벨에 대해서 정확도 100%를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 이 중 Densenet201 모델이 더 높은 성능을 보여주었다. 결론: 다양한 인공지능 알고리즘 중 APC에 적용할 수 있는 최적의 알고리즘을 선정하였고 이는 APC의 인식률을 개선하여 재난시 요구조자의 정보를 정확하게 파악하여 신속하고 안전한 구조작업이 가능할 것이다. 이는 요구조자의 안전한 구조뿐만 아니라 구조작업을 수행하는 구조자의 안전을 확보하는 데 기여할 것으로 기대된다. 향후 연무 등 다양한 재난상황에서 재난취약시설 내 출입인원을 정확하게 파악할 수 있도록 알고리즘 분석 및 학습에 대한 추가 연구가 요구된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.658-660
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• 2018

인공지능 산업이 발달함에 따라 사용자의 특성에 맞게 상호작용하는 기술에 대한 수요도 증가하고 있다. 하지만 텍스트 스타일 변환의 경우 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있는 기술임에도 불구하고, 학습에 필요한 병렬 데이터가 부족하여 모델링과 성능 개선에 어려움을 겪고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 비 병렬 데이터만으로 텍스트 스타일 변환이 가능한 선행 모델[1]을 기반으로, 한국어에 적합한 문장 표현 방식 및 성능 개선을 위한 임의 도메인 예측 기법이 적용된 모델을 제안한다.

• The Magazine of the IEIE
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• v.22 no.4
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• pp.51-63
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• 1995

멀티미디어 사용자 인터페이스는 사용자의 동작을 통한 입력, 사용자에 대한 시스템의 응답, 사용자와 시스템 사이의 대화를 관리하고 운영하는 환경이다. 최근에 신호처리 기술, 인식 기술, 소프트웨어 기술, 인공지능 기술을 기반으로한 MMUI에 관한 연구활동이 많은 관심을 끌고 있다. 사용자가 시스템에 정보를 보다 자연스럽고 다양하게 제공하고 시스템으로부터 필요한 정보를 다양한 형태로 효율적으로 제공하기 위한 MMUI를 설계하기 위하여 분야의 경계선을 넘어 상호 동조하는 연구팀을 구성하여 활발히 진행되고 있다. MMUI개발자는 비디오나 오디오 입출력을 고려해야 하므로 이러한 매체들을 통합하는 문제와 시간에 따라 변하는 시스템을 위한 모델링을 하는 문제들을 대면하게 된다. MMUI개발자들이 대면하는 대표적인 문제는 매체 병합, 모델과 메타포(metaphor) 사용, 네비게이션(navigation),입출력 다루기, 동기화, 새로운 매체 개발이다. 그러므로 본 고에서는 멀티미디어 제품 및 서비스를 위한 MMUI기술과 그 연구방향을 살펴본다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1997.11a
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• pp.675-678
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• 1997

In this research we continue the study of nuclear power plant steam generator's intelligent modeling. This model represents the input-output behavior and is a preliminary stage for intelligent control. Among many intelligent models available, we study neural network models that have been proven as universal function approximators. We select multilayer perceptrons, circular backpropagation networks, piecewise linearly trained networks and recurrent neural networks as the candidates for the steam generator's intelligent models. We take the input-output pairs from steam generator's reference model and train the neural network models. We validate trained neural network models as intelligent models of steam generator.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.373-375
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• 2000

B2B, B2C, B2G, C2C로 구체화된 전자 상거래는 관련 국제 컨소시엄이 구축되고 그 유형에 있어서도 경매, 교환, 직구매, 입찰 등으로 다양해지는 등 이미 차세대 기업 비즈니스 모델로서의 위치를 확고히 하고 있고, 나아가 차별화 된 솔루션으로서 점원이 있는 시장, 실시간 인터넷 대금 납부 등의 서비스들이 국내외적으로 많이 모색되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 비교쇼핑 에이전트를 지원하는 B2C 솔루션(ISPA:mIn Seon comparison Agent)을 제안하고 있는데, 비교 쇼핑 에이전트 역시 그러한 노력의 일례로서 이는 동종의 상품을 취급하는 여러 몰 간에도 그 제시 가격이 서로 다른 것에 착안하여 최저가격을 제시하는 사이트를 안내하는 기능을 한다. ISPA는 현 업계에서 웹 기반 시스템의 솔루션으로서 각광 받고 있는 EJB를 플랫폼으로 하며, 각 정보소스에 대한 정보 추출 규칙을 활용해서 온라인으로 비교 정보를 제공하는 종래의 인공지능의 접근과는 달리 J2EE 웹 개발 기술을 이용하여 오프라인으로 비교 정보를 구축하는 웹 기반 시스템으로써 에이전트를 지원한다. 나아가 핵심 클래스인 상품 클래스를 메타 데이터의 부분집합으로써 정의하는 기법을 적용하였는데 이는 개체 지향 패러다임의 시스템 구축 시에 전략적으로 응용될 수 있다.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.15 no.5
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• pp.555-561
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• 2009

The established mathematical modeling methods have limitation to know the hydraulic characteristics at the wastewater treatment plant which are complex and nonlinear systems. So, an artificial neural network (ANN) model based on hydraulic characteristics is applied for modeling wastewater quality of a full-scale wastewater treatment plant using DNR (Daewoo nutrient removal) process. ANN was trained using data which are influents (TSS, BOD, COD, TN, TP) and effluents (COD, TN, TP) components in a year, and predicted the effluent results based on the training. To raise the efficiency of prediction, inputs of ANN are added the influent and effluent information that are in yesterday and the day before yesterday. The results of training data tend to have high accuracy between real value and predicted value, but test data tend to have lower accuracy. However, the more hydraulic characteristics are considered, the results become more accuracy.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.551-554
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• 2001

분산 인공지능 분야에서는 여러 개의 기본 객체들이 상호작용을 통해 원하는 작업을 수행하는데, 그 한 예로 행동기반 이동로봇 제어 시스템을 들 수 있다. 이것은 여러 개의 기본 행동 모듈을 개발한 후, 적절한 조정방법을 사용하여 어려운 문제를 해결하며, 행동 네트워크는 행동 모듈들간의 협력과 억제를 모델링 하여 주어진 작업을 달성하도록 행동들의 실행순서를 조정하는 방법중의 하나이다. 정적으로 행동을 선택하는 규칙기반 결합 방법과는 달리 목표에 기반 하여 행동 네트워크는 다양한 행동들의 실행순서를 동적으로 선택한다는 장점이 있다. 본 논문에서는 진화 방식으로 설계된 기본 행동 모듈을 행동 네트워크와 규칙기반 방법으로 선택하는 실험을 수행하며, 그 결과 행동 네트워크가 변화하는 환경에서도 좋은 성능을 보인다는 사실을 확인할 수 있었다.