• 지능정보연구
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• 제4권1호
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• pp.41-58
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• 1998

본 연구는 여러 가지 Data Mining 기법들로부터 도출된 지식과 AHP를 이용하여 도출된 전문가의 지식을 사용된 정보의 특성에 따라 조사하고, 이러한 각각의 지식들을 중심으로 부도예측 모형을 설계한 후, 각 모형의 특성 및 부도예측력에 대한 실증적 비교연구에 그 목적을 두고 있다. 사용된 Data Mining 기법들은 통계적 다중판별분석 모형, ID3 모형, 인공신경망 모형이며, 전문가 지식의 추출은 AHP를 사용하여 45명의 전문가로부터 부도와 관련하여 인터뷰 및 설문조사를 실시하였다. 특히 부도예측에 사용된 변수의 특성을 정량적 재무정보와 정성적 비재무정보로 나누어서 각 모형의 특성을 비교연구하였다. 연구결과 부도예측시 정성적정보의 중요성을 확인하였으며, 전문가의 지식을 기반으로한 AHP 모형이 위험예측모형으로 사용될 수 있음을 실증적으로 보여주었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.43-44
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• 2020

IoT 산업과 인공지능 기술의 발전으로 다양한 데이터를 분석하여 서비스에 쉽게 활용할 수 있게 되었다. 이에 대해 클라우드 기반으로 된 분석 기술이 주로 발전하였으나, 개인 정보 노출 위험성 및 네트워크 종속성 문제를 해결하기 위해 최근에는 엣지 기반으로 분석하고 클라우드와 협업하는 기술 연구가 활발하게 진행되고 있다. 리소스가 제한적인 엣지 디바이스 기반 환경에서 원활한 서비스를 제공하기 위해서는 서비스의 기능을 목적별로 최소화하여 독립적이고 경량화된 어플리케이션을 엣지에 배포하고 실행되게 해야 한다. 마이크로서비스 설계 기법은 이를 해결 할 수 있는 대표적인 방법으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 여러 마이크로 서비스의 결과를 전달 받아 최종적으로 적합한 결과를 재생하는 컨텐츠 제공 서비스 구조를 제안하고 구현 결과를 소개하였다. 높은 데이터 처리 성능을 요구하는 영상 처리 서비스를 제공함에 있어 제안하는 방법을 활용하여 엣지 디바이스 활용 효율성을 높이고 보다 만족도 높은 컨텐츠 제공 서비스를 제공할 수 있다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2017년 정기학술대회
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• pp.327-328
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• 2017

본 논문에서는 사회재난 안전사고 중 수상 안전사고를 예방 및 사고 발생시 즉각 대응을 위한 센서 융복합 상황인지 기술을 개발하였다. 실제 현장에서의 위험상황을 전문가 컨설팅을 통하여 정의하였으며 이를 영상 분석을 이용한 객체의 검출 및 객체의 추적을 통한 위험상황 검출을 개발하였다. 기존 패턴인식 기술에 비하여 우수한 성능을 보이는 인공지능 기반 딥러닝 기술을 적용하였으며 딥러닝 기술을 적용하기 위하여는 많은 수의 데이터베이스 확보가 필수적이고 이를 위하여 기존 데이터베이스의 확보 및 현장에서의 실제 데이터베이스 구축을 위한 작업을 통하여 충분한 데이터베이스를 확보하였다. 객체 검출은 최적의 속도를 확보하기 위하여 SSD 구조를 이용하였으며 객체 추적을 위해서는 Re-identification 기법을 적용하여 Tied convolution 구조를 이용하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.579-581
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• 2023

에너지바우처 사업은 해마다 지원 예산의 규모를 증액하고 대상 가구원 특성 기준을 추가하는 등 지속적인 노력에도 불구하고 현재 에너지바우처 사용률은 전국 평균 약 81.8%로 여전히 목표치에는 못 미치는 상황이다. 본 논문에서는 2015년 최초 시행 이후부터 누적된 에너지바우처의 데이터와 에너지연료비(유가 정보, 지역 난방비 등), 기상청의 개방된 기상자료(기상특보, 예보), 한전의 실시간 전력 소비데이터 등 타 정보를 결합하여 인공지능 기반 데이터 분석으로 에너지바우처 사용률을 높여 사용률 저조 원인을 분석하고 이를 기반으로 위험 가구에 대한 사전 탐지와 관리를 위한 시스템을 제안한다. 향후, 제안 시스템의 현실적인 운영을 위해서는 사용률과 연관된 다양한 변수에 대한 분석과 시스템 성능평가가 필요하다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.67-74
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• 2021

육군 지상작전사령부는 4차 산업혁명 기술의 고도화와 변화된 안보환경에 따른 미래 지상작전 승리를 도모하기 위해 국방 분야에 인공지능(AI)을 적용하기 위한 다양한 방법론을 연구하였다. 인공지능을 적용하여 지상작전을 혁신하기 위한 추진전략과 과제를 개발하는 방법으로 PEST-7S-SWOT 방법론을 적용하였다. PEST-7S-SWOT 방법은 3단계로 적용하여 1단계는 외부환경요인 분석단계로 PEST 방법을 적용하여 외부환경 영향요소를 기회와 위험요인으로 도출하고, 2단계는 내부환경요인 분석단계로 7S 방법을 적용하여 조직의 현 상태분석을 통해 강점과 약점요인을 도출할 수 있었다. 마지막 3단계는 SWOT 분석을 적용하는 단계로 1단계의 기회 및 위험요인과 2단계의 강점과 약점요인을 기준으로 대응전략을 수립하여 추진전략과 과제를 도출하였다. 본 연구를 통해 지상작전사령부의 AI 발전을 위해 정책 및 제도 발전, 조직 및 편성 강화, AI 발전기반 구축, 전문성 및 능력 제고 등 4개 분야의 AI 추진전략과 11개 추진과제를 도출하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.403-409
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• 2024

본 논문에서는 산업안전보건법에 따라 유해·위험 설비 사업자가 제출하여 공정안전관리 전담기관으로부터 승인받은 공정안전보고서의 데이터를 기반으로 사업장 안전성 향상을 위한 인공지능 통합 공정안전관리(PSM) 시스템 설계를 위한 가이드라인을 제안하였다. 제안된 가이드라인으로 구성되는 시스템은 단일사업장 또는 다수의 사업장을 운영하는 사업자와 공정안전관리 전담기관에 각각 구축하며, 데이터 수집·전처리, 확장 및 분할, 레이블링, 학습 데이터 셋구축 등의 주요 구성 요소와 단계로 구성하였다. 각 공정에서 발생하는 공정 운영 데이터 및 변경 허가 승인 데이터의 수집이 가능하며, 사업장 운영에서 발생하는 모든 데이터의 분석을 통해 잠재적인 고장 예측 및 유지보수 계획을 수립하여, 공정 운전 상황에서의 의사 결정 지원이 가능하다. 또한, 정확하고 신뢰할 수 있는 학습 데이터, 특화된 데이터 셋을 이용하여 시간 및 비용 절감, 인적 오류를 포함한 다양한 위험 요소 감지와 예측, 지속적인 모델 개선 등에 유용성과 효과를 갖으며, 이를 통해 작업장 안전성 향상 및 사고 예방이 가능하다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.176-182
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• 2006

본 연구에서는 기존 Bagging Predictors에 수정을 가한 Modified Bagging Predictors를 이용하여 SOHO 에 대한 부도예측 모델을 제시한다. 대기업 및 중소기업에 대한 기압부도예측 모델에 대한 많은 선행 연구가 있어왔지만 SOHO 만의 기업부도예측 모델에 관한 연구는 미비한 상태이다. 금융기관들의 대출심사시 대기업 및 중소기업과는 달리 SOHO에 대한 대출심사는 이직은 체계화되지 못한 채 신용정보점수 등의 단편적인 요소를 사용하고 있는 것에 현실이고 이에 따라 잘못된 대출로 안한 금융기관의 부실화를 초래할 위험성이 크다. 본 연구에서는 실제 국내은행의 SOHO 데이터 집합이 사용되었다. 먼저 기업부도 예측 모델에서 우수하다고 연구되어진 인공신경망과 의사결정나무 추론 기법을 적용하여 보았지만 만족할 만한 성과를 이쓸어내지 못하여, 기존 기업부도예측 모델연구에서 적용이 미비하였던 Bagging Predictors와 이를 개선한 Modified Bagging Predictors를 제시하고 이를 적용하여 보았다. 연구결과,; SOHO 부도예측에 있어서 본 연구에서 제시한 Modified Bagging Predictors 가 인공신경망과 Bagging Predictors등의 기존 기법에 비해서 성과가 향상됨을 알 수 있었다. 제시된 Modified Bagging Predictors의 유용성을 확인하기 위해서 추가적으로 대수의 공개 데이터 집합을 활용하여 성능을 비교한 결과 Modified Bagging Predictors 가 기존의 Bagging Predictors 에 비해 일관적으로 성과가 향상됨을 알 수 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제17권3호
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• pp.117-130
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• 1999

지진은 교량과 도로 구조물들에 피해를 입혀서 교통시스템 운행전반과 지역경제에 심각한 피해를 초래하도록 한다. 지진위험도 분석방법은 안전도에 문제가 있는 고속도로 교량들에 대하여 구조물 보강공사를 실시하기 위한 우선순위 결정에 사용되어 진다. 지진위험도 분석방법들은 한 교량의 상대적 중요도를 결정하기 위하여 일일 평균교통량을 사용하고 있다. 본 연구는 도로붕괴시 교통시스템에 추가로 부과되는 시스템비용의 관점에서 수많은 교통량분석을 실행하는데 비용-효과적인 교통망 분석방법을 개발하는데 있다. 본 연구에서 개발된 교통망 분석방법의 핵심은 인공지능분야에서 개발된 연상기억모형의 사용이다. 본 연구에서 개발된 교통망 분석방법을 평가하기 위하여 7개의 교통죤으로 구성된 교통망이 구축되었다. 다양한 교통링크 붕괴 시나리오들이 지진으로 붕괴된 교통망에서의 교통량들을 추정하기 위하여 무작위로 선정되었다. 이러한 교통링크 붕괴 시나리오에 대한 교통량의 변화는 여러 연상기억모형들을 이용하여 예측하였고, 그 예측능력을 평가하였다. 다양한 시나리오로부터의 예측결과는 교통량 예측분야에서 연상기억 모형들의 적용 가능성을 보여주고 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.193-204
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• 2021

정부가 '전산업 AI 활용, 전국민 AI 교육'을 국가적 과제로 추진하고 있는 가운데, 본 연구는 설문 자료 분석을 통해 국민의 AI 정책에 대한 지지에 영향을 끼치는 요인들을 파악하고자 하였다. 구체적으로 위험-혜택 이론과 이중처리 이론에 기반해 사람들이 지각하는 AI의 상반된 특성들이 어떻게 혜택 및 위험성 인식으로 연결되며 AI에 대한 전반적 태도와 AI 산업 육성 및 교육 정책의 지지로 이어지는지 구조방정식 모형을 통해 탐색하고, 그 과정에서 혜택/위험성 인식 및 태도가 매개 변인으로서 기능하는지 살펴보았다. 분석 결과, AI의 알려진 특성들 가운데 인지된 유용성이 AI의 혜택 인식을 구성하는 주요소였으며 이 혜택 인식이 AI에 대한 태도를 거쳐 AI 정책 지지로 유의하게 이어진다는 점이 드러났다. 또한 혜택 인식과 AI에 대한 태도가 지각된 유용성을 AI 정책 지지로 잇는 매개 역할을 유의하게 수행하는 것을 알 수 있었다. 인지된 오락성은 AI에 대한 긍정적 태도로 유의하게 이어졌지만 AI의 혜택으로 인식되지는 않았다. 인지된 사생활 침해는 AI의 위험성 인식을 예측하는 주된 요인이었지만 위험성 인식은 AI에 대한 태도나 AI 정책 지지와 유의한 관계를 보이지 않았다. 결론적으로 AI 개발 지지 여부를 결정짓는 가장 강력한 요인은 혜택에 대한 인식이며, 혜택 인식을 유의하게 예측한다는 점에서 유용성 지각의 중요성을 알 수 있었다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.143-150
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• 2021

산업 현장에서 발생하는 다양한 안전사고의 원인이 되는 위험 요소를 분석하여 사용자에게 발생하는 안전사고를 줄일 수 있는 지능형 기술 개발에 대한 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 산업 현장에서 발생하는 안전사고와 관련된 사용자 정보를 특정하고 모델링하여 사용자에게 일어나는 안전 사고를 미리 예방할 수 있는 사용자 안전 프로파일링에 대한 기술을 제안하였다. 사용자 프로파일링은 사용자의 혈압, 맥박, 움직임 등의 정보로부터 사용자의 생체, 작업 패턴, 작업 유형에 대한 안전 상태를 정(positive)과 부(negative)로 특정 및 모델링하고 딥러닝 인공지능 분석기술을 이용하여 사용자의 안전 상태를 정상과 비정상 상태로 분류할 수 있도록 하였다. 제안된 기술의 타당성을 검증하기 위하여 산업 현장에서 근무하는 사용자 5명을 대상으로 10종 이상의 사용자 정보를 리빙랩에서 획득하여 지능형 분석 시스템을 학습한 후 5개의 테스트 셋을 이용하여 정확도 시험을 반복 시행하여 93.6%의 사용자 안전 프로파일링 시스템의 정확도를 얻을 수 있었다.