• 한국지반공학회논문집
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• 제16권5호
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• pp.169-178
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• 2000

본 논문에서는 단일 및 군말뚝의 수평변위와 최대 휨모멘트를 예측하기 위하여 인공신경망을 도입하였다. 인공신경망에 의한 결과는 낙동강 모래지반에서 단일 및 군말뚝에 대하여 수행한 일련의 모형실험결과와 비교하였다. 인공신경망 중의 하나인 오류 역전파 신경망(EBIPNN)의 적용성 검증을 위하여 600개의 모형실험결과들을 이용하였다. 그리고 신경망의 구조는 한개의 입력층과 두개의 은닉층 그리고 한개의 출력층으로 구성되었다. 전체 데이터의 25%, 50% 그리고 75% 결과는 각각 신경망의 학습에 이용되었으며 학슴에 이용하지 않은 데이터들은 예측에 이용되었다. 인공신경망 학습결과와 실험결과의 비교에 의하면, 신경망의 최적학습을 위하여 최적학습을 위하여 적합한 은닉층의 뉴런수는 각각 30개로 그리고 학습률은 0.9로 결정되었다. 전체 데이터의 50%이상으로 학습을 수행한 신경망의 모델은 정확한 예측을 하는 것으로 나타났다. 따라서, 인공신경망 모델리 수평하중을 받는 말뚝의 수평변위와 최대 휨모멘트의 예측에 적용될 수 있는 가능성을 보여주었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.38-41
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• 2021

최근 빅데이터, 인공지능 키워드를 이용한 다양한 연구들이 진행되고 있으며, 인공지능 연구를 통해 자동화 자율화를 위한 연구들이 주를 이루고 있다. 인공지능 연구를 수행하기 위해서는 거대한 데이터를 빠르게 전송해야하며, 인공지능을 손쉽게 수행하기 위한 플랫폼이 필요하다. 하지만 많은 연구기관에서는 빅데이터 전송 속도의 한계가 존재하며, 인공지능 알고리즘 수행을 위한 플랫폼 또한 부족한 것이 현실이다. 이를 해결하기 위해 ScienceDMZ 기술을 활용하여 고속의 빅데이터 전송을 위한 인프라를 구축하고, 엣지 컴퓨팅 기반의 오픈 분산 컴퓨팅 플랫폼을 개발한다. 이 시스템을 통해 사용자들에게 빅데이터를 빠르게 전송하고 전송된 데이터를 이용하여 바로 인공지능 연구를 수행하여 결과를 도출할 수 있는 시스템을 구축하고자 한다. 이 시스템을 이용하여 GPU 분산 컴퓨팅을 수행하였을 때 성능과 GPU 병렬 컴퓨팅을 수행하였을 때의 결과를 비교하여 성능을 검증하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.7-10
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• 2023

최근 기후 변화가 심각해짐에 따라 수소 에너지에 대한 관심이 집중되고 있으며 이를 안전하게 운송/보관할 수 있는 용기에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 특히 고압 가스를 저장하는 TypeIII 용기의 노후화 및 안전과 관련되어 결함을 인지하는 연구가 활발하다. 그러나 이 용기의 외각층을 이루는 CFRP 소재는 탄소 섬유와 에폭시가 복잡한 구조로 구성되어 결함별 탐지가 매우 어렵다. 본 논문에서는 음향방출시험과 딥러닝을 활용하여 CFRP 결함 데이터셋을 구축하고 이를 분류할 수 있는 모델을 제안한다. 특히 CFRP 시편을 직접 제작하여 AE 센서를 부착하고 파괴하여 파형 데이터를 수집하였다. 이후 표현 학습을 통해 데이터의 특징을 압축/추출하고 유사도를 비교해 결함별 데이터를 판별하는 알고리즘을 개발하였다. 구축된 데이터셋의 실루엣 계수는 0.86으로 높은 군집도를 보였다. 마지막으로 구축된 데이터셋을 실시간으로 분류할 수 있는 1D-CNN 딥러닝 모델을 개발하였으며 99.33%의 높은 분류 정확도를 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.1-9
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• 2022

오늘날, 인공지능이 국가 경쟁력의 핵심 동력으로 부상하였으나, 사회적으로 예상치 못한 부작용도 초래하고 있다. 본 연구는 사회과학 분야의 KCI 등재학술지를 대상으로 인공지능에 관한 논문을 수집하여 사회적 측면의 주요 이슈를 고찰하고자 한다. 따라서 2016년부터 2020년까지 논문에 대한 키워드 분석을 수행하였다. 분석 결과, '로봇', '교육'에 대한 키워드가 가장 많이 나타났으며, 키워드 네트워크를 통해 상위 6개의 군집(이슈)을 도출하였다. 주요 이슈는 인공지능의 등장 배경이나 기본적인 개념, 인공지능 교육, 인공지능의 부작용, 인공지능 기반 창작물의 법적 이슈, 인공지능 제품/서비스의 이용의도, 인공지능 윤리 등을 제시할 수 있다. 본 연구 결과는 인공지능의 사회적 측면에 대한 논의를 확산하고, 국가 차원의 정책 방향을 모색하는데 활용할 수 있을 것이다.

• 한국주조공학회지
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• 제43권1호
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• pp.31-36
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• 2023

• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국정보시스템학회 2000년도 춘계학술대회
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• pp.115-121
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• 2000

본 연구는 인공신경망 모형에서 최적 입력 변수를 선정하기 위하여 새로운 선처리 기법인 약체연결뉴런 제거법을 제안하고 그 예측력의 우월성을 순수 인공신경망과 의사결정트리로 선처리한 인공신경망 모델과 각각 비교했으며, 그 결과를 보면 본 연구에서 제안하고 있는 약체연결뉴런 제거법에 의해 입력변수 선정과정을 거친 모델의 성과가 순수 인공신경망이나 의사결정트리로 선처리한 인공신경망 모델에 비해 예측적중율이 우수한 것으로 나타났다.

• 정보관리학회지
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• 제41권1호
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• pp.439-463
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• 2024

최근 학교도서관은 교과융합수업을 실행하고 수업 콘텐츠를 개발하는 역할을 요구받고 있다. 이에 본 연구는 융합교육 플랫폼의 역할이 가능하도록 학교도서관의 독서 활동과 인공지능 교육을 융합한 프로그램을 개발하고 중학교 수업에 적용한 후, 결과를 분석하였다. 프로그램은 인공지능 주제와 연관된 독서 활동을 통해서 인공지능의 개념과 원리를 이해하고, 인공지능 교육용 도구를 활용하여 생활 속 문제 상황을 창의적으로 해결하는 창의적 문제해결 함양을 목표로 하였다. 프로그램은 총 18차시(6회기)로 개발하였고, 2022학년도 경기도 A중학교의 학교도서관 자유학기 주제선택 수업에 참여하는 1학년 36명을 대상으로 적용하였다. 교육 프로그램 적용 후, 사전-사후 차이를 대응표본 t-test로 수행한 결과, 인공지능 학습에 대한 자기효능감과 창의적 문제해결력이 유의하게 향상되었다. 또한 프로그램을 수강한 학습자의 수업 태도와 독서 태도가 긍정적으로 나타났다. 연구 결과를 토대로 학교도서관과 연계한 인공지능 융합교육에 대한 시사점을 논의하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.484-484
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• 2023

지진해일은 해저지진, 화산활동, 해저 산사태 등에 의해 발생되는 장주기 파랑이다. 지진해일은 발생빈도가 낮지만, 한번 발생하면 많은 에너지가 연안으로 유입되어 인명 및 재산피해를 야기 시킬 수 있다. 따라서, 과거 수십년동안 지진해일에 대한 연구는 지진해일의 역학관계를 이해하고, 이를 바탕으로 한 수치모델 개발에 초점을 두어 연구가 진행되어 왔다. 더욱이, 지진해일 실험적 연구는 많은 경제적 비용을 지불해야 하기에 수치모델개발 연구가 더욱 중점적으로 수행되어 왔다. 지리학적으로 우리나라는 지진해일에 안전하지 못하다. 하나의 예로, 1983년 5월 26일, 일본 서해안에서 발생한 지진해일은 동해로 전파되어 동해안 지역에 커다란 피해를 야기시켰다. 이 당시, 강원도삼척시 원덕읍에 위치한 임원항에서는 2명의 사상자와 2명의 부상자가 발생하였고, 당시 금액으로 약3억원의 재산피해가 발생하였다. 이 연구는 인공지능 기법 중 하나인 인공신경망을 이용하여 인명과 재산피해가 발생한 임원항에서 최대지진해일고를 예측하고자 하였다. 지진해일 수치모델은 뛰어난 정확도를 나타내는 반면, 결과를 산출하는데 상당한 시간을 필요로 한다. 이에 반해, 인공신경망은 수치모델과 유사한 정확도 및 결과를 신속하게 제공할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 지진해일 인공신경망 모델 개발은 지진의 단층파라미터를 바탕으로 작성된 지진해일의 시나리오를 토대로 연구가 진행되었고, 우리나라 동해에 위치한 외해 관측 지점의 지진해일고 자료를 통해, 임원항에서의 최대 지진해일고가 예측되도록 개발되었다. 이를 위하여, 인공신경망의 학습 및 검증 과정을 수행하였고, 향후 발생 가능한 다양한 지진해일에 대해 평가함으로써, 인공신경망 모델의 예측성능을 확인하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.611-619
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• 2021

4차 산업혁명의 중심에는 인공지능이 있다. 미래 인공지능 기반 사회에 필요한 역량을 기르기 위해 교육은 변화해야 한다. 본 연구는 초등학교 학생들을 대상으로 Teachable machine을 활용한 인공지능 체험 수업을 개발 및 적용하고, 학생들의 인공지능 흥미도 및 이해도 변화를 분석하였다. 총 10차시의 인공지능 수업 중 4차시는 다양한 인공지능 교육 플랫폼을 이용하였고, 6차시는 Teachable machine 체험을 중심으로 진행하였다. 프로그램 적용 전과 후에 학생들의 인공지능 흥미도와 이해도를 검사하였으며 양적 연구와 질적 연구를 동시에 진행하였다. 연구 결과, 프로그램 적용 후 학생들의 인공지능 흥미도와 이해도가 모두 향상되었음을 확인할 수 있었다. 또한, 연구 결과를 바탕으로 인공지능 교육 프로그램 개발을 위한 후속 연구를 제언하는 바이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.37-46
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• 2019

본 연구는 인공지능 혁신에 대한 태도에 영향을 미치는 기대와 불안요소들을 알아보고, 이들이 현재 대중들의 인식 속에서 어느 정도의 영향력을 가지는 지에 대해 확인해보고자 하였다. 본 연구는 비슷한 기술변화 문화를 공유한 세대별로 인공지능을 바라보는 태도가 다를 수 있음을 고려하여, 연구 대상을 미래 인공지능 주 소비층인 I-세대로 한정하였다. 본 연구의 결과, '업무 성과 향상', '사회 질적 향상'의 기대요인과 '인간의 사회적 가치 위협'의 불안요인을 도출하였고, 이들 요인이 각각 약한 인공지능과 강한 인공지능에 미치는 영향을 확인하였다. 또한 I-세대가 현재 약한 인공지능에는 업무 성과 향상에 대한 높은 기대와 함께 매우 긍정적인 태도를 가지는 한편, 강한 인공지능에는 약한 인공지능과 비교해 불안을 많이 느끼며 태도의 긍정성도 낮아짐을 확인하였다. 본 연구의 결과는 인공지능이 인류와 유쾌한 관계 속에서 발전하는 방향에 대한 시사점을 제시한다.