• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.363-368
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• 2005

인공생명은 생물 세계의 특성 일부를 가상 세계의 인공지능적인 객체에 적용하기 위한 시도로 생명이 가진 여러 행동적인 특성을 구현한 인공적으로 만들어진 시스템을 연구하는 학문이다. 이와 같이 인공생명을 통해 인간의 욕구를 게임에 적용하고 표현하기 위한 시도 및 연구가 활발히 진행되고 있다. 인간의 욕구 및 욕구에 대한 표현은 매우 다양하고 복잡하여 어느 특정한 방법으로 모델링하기란 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 인간의 본성, 분석적 사고, 측정등에 대한 기본적인 관찰을 통해서 문제를 정량적으로 해결하기 위한 유용한 모델인 AHP를 이용하여 게임 AI 객체의 욕구를 모델링한다. 그리고 모델링된 게임 AI 객체의 욕구를 성과 민감도 분석과정을 통하여 분석하고 실제 게임에 적용가능한지 예를 통해 알아본다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.1-10
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• 2006

컴퓨터 바이러스의 모델링 및 시뮬레이션에 관한 연구는 주로 네트워크 취약성 분석에 초점이 맞추어져 있었다. 그러나 컴퓨터 바이러스는 생물학적인 관점에서 분석되어 질 수 있다고 생각하여, 인공생명 기술을 이용하여 컴퓨터 바이러스를 분석하였다. 이 연구를 통해 컴퓨터 바이러스로 인해 네트워크에 미칠 영향과 행동 메커니즘을 이해할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 인공생명을 이용한 컴퓨터 바이러스의 모델링 및 시뮬레이션 방법론을 제안한다. 이를 통해 컴퓨터 바이러스 백신의 연구에도 영향을 줄 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.111-119
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• 2010

인공조명의 특징은 중앙을 기준으로 수많은 방사형과 직선형 빛을 방출한다. 이러한 빛의 퍼짐을 3D로 표현하기는 매우 어렵고 복잡하다. 또한 빛의 효과에 따른 물체의 색상은 매우 다양하고 많은 변수 값 때문에 사용자가 정확히 물체를 표현하기 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 방사형과 직선형 빛을 손쉽게 표현하기 위한 모델을 제시하고 X3D를 사용하여 인공조명을 설계하였다. 그리고 사용자가 3D 물체의 색상을 정확하고 쉽게 표현할 수 있도록 물체의 색상을 요소별로 분리한 후 사용자가 직접 육안으로 각 요소의 색상 값을 관찰하며 조정하도록 온라인 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템을 사용하여 다양한 인공조명을 손쉽게 생성할 수 있었다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권2호
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• pp.76-82
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• 2017

랜섬웨어를 포함한 악성코드를 빠르게 탐지하여 빅데이터를 보호하기 위해 본 연구에서는 인공지능의 딥러닝으로 학습된 이미지 분석을 통한 악성코드 분석 기법을 제안한다. 우선 악성코드들에서 일반적으로 사용하는 2,400여개 이상의 데이터를 분석하여 인공신경망 Convolutional neural network 으로 학습하고 데이터를 이미지화 하였다. 추상화된 이미지 그래프로 변환하고 부분 그래프를 추출하여 악성코드가 나타내는 집합을 정리하였다. 제안한 논문에서 추출된 부분 집합들 간의 비교 분석을 통해 해당 악성코드들이 얼마나 유사한지를 실험으로 분석하였으며 학습을 통한 방법을 이용하여 빠르게 추출하였다. 실험결과로부터 인공지능의 딥러닝을 이용한 정확한 악성코드 탐지 가능성과 악성코드를 이미지화하여 분류함으로써 더욱 빠르고 정확한 탐지 가능성을 보였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제20권3호
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• pp.3-14
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• 2020

본 연구의 목적은 게임 인공지능의 조기정착과 확산을 위해 이용자 만족에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것이다. 이를 위해 엔씨소프트의 MMORPG 게임 '블레이드&소울'을 플레이한 경험이 있는 20명의 이용자를 대상으로 심층 인터뷰를 진행하였다. 인터뷰 자료는 언어네트워크 분석 프로그램을 통해 핵심주제어를 파악, 주제어 사이의 관계를 분석하였다. 분석 결과 인공지능 게임 이용자 만족도에 영향을 미치는 키워드로 패턴, 콘텐츠, 다양성, 시스템, 신규유저확보 등이 도출되었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권11호
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• pp.2780-2785
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• 1997

지식기반인공신경 망은 다른 기계학습알고리즘보다 우수한 성능을 나타내지만 인공신경망으로 형성된 후 동적으로 그 구조를 변경할 수 없어서 영역이론정련화 기능을 갖추지 못하였다. 지식기반인공신경망의 이러한 단점을 보완하기 위하여 TopGen 알고리즘이 제안되었으나 삽입된 은닉노드를 모든 입력 노드에 연결한 점, 빔탐색을 이용한 점 등의 문제를 안고 있다. 본 논문에서는 TopGen의 문제점을 해소하기 위하여 은닉노드를 입력 노드 중 관계가 깊은 일부의 노드에만 링크시켰으며, 역추적을 허용한 언덕오르기를 이용하는 알고리즘을 설계 하였다．

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.317-317
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• 2012

본 연구에서는 Kwater에서 개발한 RRFS를 기반으로 인도네시아의 Citarum 유역에 대하여 장기유출모형을 구축하여 보았다. Citarum 유역은 전체면적이 $13,600km^2$이며 유역의 중심부에 3개의 다목적 댐(Saguling, Cirata, Juanda)이 운용 중에 있는 대규모 유역으로서 Fig. 1과 같이 크게 3개의 권역(C-region, I-region, J-region)으로 구분하여 살펴볼 수 있다. 중심부의 C-region은 유역전반에 걸쳐 형성된 수지상의 하천망이 한 개의 유출구로 수렴하여 자바해로 배수되는 일반적인 배수구조를 갖는다. 하지만 이의 좌우에 위치한 I-region과 J-region은 병렬적으로 분포된 중소규모 유역들이 각기 개별적인 유출구를 통하여 독립적으로 자바해로 배수하게 된다. 또한 Juanda 댐의 하류부에는 대상유역의 좌우에 위치한 도심지 및 농경지에 대한 용수공급을 위해 3개의 대규모 인공수로(West Tarum Canal, East Tarum Canal, North Tarum Canal)가 연결되어 있다. 따라서 본 연구에서는 Citarum 유역의 이러한 복잡한 배수특성을 고려하여 우선 C-region에 대하여 RRFS를 이용하여 독립적인 유출모형을 구축하고 여기에 3개의 인공수로를 자연하천망의 분기와 같은 형태로 취급하여 해당 시스템을 확장하여 보았다. 이에 따라 I-region과 J-region은 각기 West Tarum Canal과 East Tarum Canal을 본류로 하는 배수구조를 갖게 되며 병렬적으로 위치한 중소유역들은 이들 인공수로에 대한 측방유역과 같이 취급할 수 있었다. Fig. 2는 본 연구에서 구축한 시스템을 이용하여 Saguling 댐의 유입량을 모의한 결과를 예시한다.

• 융합정보논문지
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• 제8권4호
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• pp.37-43
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• 2018

본 연구의 목적은 인공지능세대인 제 1형 당뇨 학생들을 관리하는 간호사의 인슐린 투약지원 경험을 확인하는데 있다. 본 연구는 현상학적 질적 연구로, 자료는 제 1형 당뇨 학생의 투약지원을 맡고 있는 당뇨교실 간호사와 보건교사 5명을 대상으로 2018년 6월 17일~24일까지 인터뷰를 통해 수집하였으며, 자료의 의미는 Colaizzi(1978) 방법을 사용하여 분석하였다. 연구 결과 '첫걸음마를 응원', '치료적 관계유지', '도약을 위한 발판 마련'과 같은 3개의 범주와 그에 따른 7개의 주제를 도출하였다. 본 연구의 결과는 제 1형 당뇨 학생들의 투약지원과 관련된 학교보건법 개정에 따른 보건교사의 업무지침을 인공지능 세대 학생-보호자의 요구에 맞춰 실질적으로 구성하는데 기초자료를 제공할 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.235-242
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• 2019

최근 딥러닝을 비롯한 인공지능 기술의 활용이 다양한 분야에서 활발해지고 있으며, 특히 딥러닝 기술 기반의 객체 인식 및 검출에 뛰어난 성능을 보이는 여러 알고리즘들이 발표되고 있다. 이에 본 논문에서는 사용자의 편의성이 효과적으로 반영된 모바일 헬스케어 애플리케이션 구현에 대한 적절한 방향성을 제시하고자 한다. 기존의 피트니스 애플리케이션들에 대한 이용 만족도 연구 및 모바일 헬스케어 애플리케이션에 대한 현황을 파악하여, 이로부터 피트니스 애플리케이션 시장에서의 생존과 우위를 확보하는 동시에, 최근 주목 받고 있는 인공지능 기술의 효과적인 적용에 의한 성능 개선을 통해 기존 이용자 유지 및 확대를 도모하고자 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.119-124
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• 2022

성공적인 수중 위치측정을 위해서는 다양한 수중 로봇에 탑재 가능한 대규모 병렬 컴퓨팅 환경이 필요하다. 이에, 본 논문에서는 수중 위치측정을 위한 인공지능 컴퓨팅 플랫폼 설계 방법을 제안한다. 제안한 플랫폼은 총 4개의 하드웨어 모듈로 구성된다. Transponder 및 hydrophone 모듈은 음파를 송수신하며 FPGA 모듈은 송수신한 음파 신호를 빠르게 병렬로 전처리한다. Jetson 모듈은 인공지능 기반 알고리즘 처리한다. 해당 플랫폼은 실제 수중 환경에서 거리에 따라 수중 위치측정을 위한 음파 송수신 실험을 수행하였으며 이를 통해 설계한 플랫폼을 검증할 수 있었다.