• 전자통신동향분석
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• 제23권4호
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• pp.115-121
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• 2008

예전에는 게임성에 관해 얘기할 때 그래픽 수준을 언급하는 경우가 많았다. 그러나, 최근 들어서는 하드웨어와 그래픽 기술의 발달로 그래픽 수준으로 게임의 품질을 높이는데에는 어느 정도의 한계에 도달했다는 것이 많은 전문가들의 판단이다. 이러한 상황을 극복하기 위해 국내외 게임 업체들은 다른 게임과의 차별성을 게임 인공지능에서 찾는 경우가 많아졌다. 게임에 인공지능을 적용하는 엔진 및 저작도구로서 인공지능 미들웨어 제품들이 등장하고 있고, 높은 수준의 인공지능 기술을 적용하여 시장에서 성공을 거둔 게임들이 속속 나타나고 있다. 본 고에서는 주요 게임 인공지능 알고리듬, 해외에서 출시된 인공지능 미들웨어의 현황과 게임들에 적용된 우수한 인공지능 기술에 대해서 알아본다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권2호
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• pp.44-51
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• 2024

스트레스 측정용 데이터셋의 구축은 건강, 의료분야, 심리향동, 교육분야 등 현대의 다양한 응용 분야에서 핵심적인 역할을 수행하교 있다. 특히, 스트레스 측정용 인공지능 모델의 효율적인 훈련을 위해서는 다양한 편향성을 제거하고 품질 관리된 데이터셋을 구축하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 다양한 편향성 제거를 통한 품질의 관리된 스트레스 측정용 데이터셋 구축에 관하여 제안하였다. 이를 위해 스트레스 정의 및 측정도구 소개, 스트레스 인공지능 데이터 셋 구축과정, 품질향상을 위한 편향성 극복 전략 그리고 스트레스 데이터 수집시 고려사항을 제시하였다. 특히, 데이터셋 품질을 관리하기 위해 데이터셋 구축시 고려사항과, 발생할 수 있는 선택편향, 측정편향, 인과관계편향, 확증편향, 인공지능편향과 같은 다양한 편향서에 대해 검토하였다. 본 논문을 통해 스트레스 데이터 수집시 고려사항과 스트레스 데이터셋의 구축에서 발생할 수 있는 다양한 편향성을 체계적으로 이해하고, 이를 극복하여 품질이 보장된 데이터셋을 구축하는데 기여할 것으로 기대된다.

• 대한영상의학회지
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• 제83권6호
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• pp.1229-1239
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• 2022

최근 인공지능기술은 자기공명영상(이하 MRI)의 폭넓은 분야에서 임상적 활용가치를 보여주고 있다. 특히, MRI에서 영상획득과정의 효율성 및 복원된 영상의 품질을 향상시키기 위한 목적으로 인공지능모델의 개발이 활발하다. 임상에서 활용되는 다양한 MRI 프로토콜에서 인공지능은 병렬영상기법과 같은 기존 가속화 방법 대비 추가적인 영상획득시간을 가능하게 해줄 수 것으로 기대된다. 또한, 펄스시퀀스 디자인, 영상의 인공물 감소, 자동화된 품질평가와 같은 영역에서도 인공지능모델은 도움을 줄 수 있는 연구 결과들이 소개되고 있다. 또한, 영상분석 과정에서 중요한 장비 및 프로토콜의 영향을 줄여줄 수 있는 방법으로도 인공지능 기반의 접근이 이루어지고 있다. 본 종설에서는 MRI 영상의 획득 과정에서 최근 인공지능기술들이 적용되고 있는 분야 및 해당 분야에서의 인공지능기술의 개발 및 적용과 관련된 현안들을 소개하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.729-732
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• 2020

앞으로 4 차 산업혁명 시대에 많은 인공지능 관련 소프트웨어 및 데이터 기반 소프트웨어가 개발이 필수적이다. 문제는 이런 소프트웨어 관련 품질을 고려하지 않고 있다. 또한 많은 Python 관련 공개 소프트웨어에 대해 품질 보장이 불가능하다. 이를 위해, 코드 가시화 메커니즘, 인공지능 관련 코드 품질을 높이기 위해 AI 관련 Python 코드 복잡도 기반 고품질화 및 코드 가시화 메커니즘을 제안한다. 또한 기존의 복잡도를 측정하는 품질 메트릭스 중 하나인 McCabe's Cyclomatic 복잡도의 개선을 제안한다. 기존의 복잡도 공식에 응집도, 결합도를 가중치로 적용하여 개선된 복잡도를 계산한다. 소프트웨어의 내부 구조 및 관계와 복잡도 정보를 가시화하여 소프트웨어의 품질 향상에 기여한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.430-431
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• 2023

교육 분야에서는 각 학생의 특성과 요구에 부응하는 개인화 교육의 중요성이 증가하고 있다. 이에 따라 인공지능 기반의 튜터링 시스템, 특히 대화 기반의 튜터링이 주목받고 있다. 본 연구는 GPT-3.5-turbo 를 사용하여 데이터를 생성하는 과정에서 프롬프트 설계의 중요성과 인간의 감수 과정의 필요성을 확인했다. 또한, 자동 평가 방법을 제안하여 데이터의 품질과 유용성을 평가하였다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.41-50
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• 2021

인공지능에 의한 직업의 대체가 빠르게 진행되고 있지만, 창의성이 중요한 예술 분야에서는 예외로 여겨졌다. 예술과 기술의 경계에 있는 직업인 음악의 마스터링에서는 현재 여러 인공지능 마스터링 서비스가 운영 중이다. 일반적으로 인공지능의 마스터링은 전문 마스터링 엔지니어의 작업에 비해 품질이 낮다고 여겨진다. 본 논문에서는 인공지능 마스터링과 인간 마스터링을 음향 분석, 청취 실험, 전문가 인터뷰 과정을 통해 비교해 보았다. 음향 분석에서는 전문 마스터링 엔지니어의 결과물과 인공지능의 결과물에서 큰 차이는 관찰되지 않았다. 청취 실험의 경우 비음악인 그룹은 전문 마스터링 엔지니어의 결과물과 인공지능의 결과물의 음질 차이를 거의 구분하지 못했다. 음악인 그룹은 특정 음원에 대한 선호를 드러냈지만, 어느 특정 마스터링에 대한 일반적인 선호가 유의미하게 나타나지는 않았다. 전문가 심층인터뷰에서도 전문 마스터링 엔지니어와 인공지능 마스터링간의 음향적인 차이는 거의 없으며, 가장 큰 차이는 마스터링 서비스 제공자와 사용자 간의 소통 방식에 있다고 응답하였다. 또 향후 더 많은 데이터를 통한 훈련으로 인공지능 마스터링이 빠르게 품질 향상을 이룰 것이고 사용자와 인공지능 간의 소통 방식에서도 더 개선이 있을 것이라고 예상하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.235-237
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• 2018

많은 분야에서 기기설비들의 고장, 결함은 안전과 관련되어 있기 때문에 연구가 활발히 진행되고 있다. 주로 데이터를 취득하여 제품의 유지보수 및 품질을 향상시키는 연구로 고장을 나타내는 특성 인자를 추출하여 고장진단을 하는 것이다. 하지만, 과거의 룰 기반 결함 탐지 기법은 예외의 경우를 탐지하기 어렵다는 문제를 가져왔다. 최근 들어 인공지능이 특성 인자를 쉽게 추출할 수 있다는 장점으로 인해 인공지능과 결합된 고장진단 시스템이 많이 제안되고 있다. 본 논문에서는 인공지능의 추세와 인공지능과 결합된 고장진단 시스템을 소개한다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.116-124
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• 2009

본 논문은 이산웨이블렛 변환, 푸리에 변환 및 실효값의 연산 결과를 이용하여 전력품질을 진단하는 인공지능형 진단기법을 제안한다. 제안된 진단기법을 채택한 인공지능형 전력품질 진단기는 과도현상, 순간전압강하, 순간전압상승, 순간정전 및 전고조파 외형률의 진단 및 분류가 가능하다. 신호처리를 위한 데이터 샘플링주파수는 15.36[kHz]가 사용되었으며 샘플링된 이산데이터는 이산웨이블렛변환, 고속푸리에변환, 실효값의 연산에 사용되어진다. 효율적인 인공지능형 전력품질 진단을 위해서, 진단하고자 하는 전력품질 요소에 맞추어 간단한 다층구조의 인공신경망을 설계하였다. 제안된 인공신경망은 C++ 언어로 프로그램되어 PSIM 시뮬레이션 연구에 사용되었으며, TI DSP 320C6713 마이크로프로세서를 사용한 MP PQ+256 하드웨어에서 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권12호
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• pp.147-153
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• 2023

인공지능 기술의 전 산업 분야로 확산되면서 기존 SaaS에 인공지능 서비스가 탑재된 AIaaS가 등장하고 있다. 특히 비IT 분야 기업들에서는 소프트웨어 전문가의 부재, 빅 데이터 모델 훈련의 어려움, 다양한 형태의 데이터들에 대한 수집 및 분석에 대한 어려움 등을 겪고 있다. AIaaS는 인공지능 소프트웨어 개발에 필요한 다양한 IT 자원들 뿐만 아니라 인공지능 소프트웨어에 필요한 기능들을 서비스 형태로 제공함으로써 사용자들에게는 보다 쉽고 경제적으로 시스템을 구축할 수 있게 한다. 따라서 이러한 클라우드 기반의 AIaaS 서비스에 대한 수요와 공급은 점점 급증할 것이다. 그런데 이처럼 AIaaS에 대한 수요와 공급이 증가함에 따라 요구되는 것이 AIaaS에서 제공하는 서비스들의 품질이 중요한 요소가 된다. 그러나, 현재 이를 측정하기 위한 포괄적이고 실용적인 품질 평가 메트릭에 대한 연구가 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 AIaaS의 서비스 품질 측정 요소 중 재사용성 평가를 위해 AIaaS가 갖는 특징인 구현성, 편리성, 효율성, 접근성을 기반으로 재사용성 측정에 필요한 4가지 메트릭인 사용성, 교체성, 확장성, 홍보성 메트릭을 개발하여 제안한다. 제안된 메트릭은 AIaaS에서 제공하는 서비스들이 향후 잠재된 사용자들에게 얼마나 재사용할 수 있는지를 예측하는 도구로 사용될 수 있다.

• 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.