• Journal of Korea Entertainment Industry Association
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• v.15 no.3
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• pp.41-50
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• 2021

While artificial intelligence is rapidly replacing human jobs, the art field where human creativity is important is considered an exception. There are currently several AI mastering services in the field of mastering music, a profession at the border between art and technology. In general, the quality of AI mastering is considered to be inferior to the work of a human professional mastering engineer. In this paper, acoustic analysis, listening experiments, and expert interviews were conducted to compare AI and human experts. In the acoustic analysis, In the analysis of audio, there was no significant difference between the results of professional mastering engineers and the results of artificial intelligence. In the listening experiment, the non-musicians could not distinguish between the sound quality of the professional mastering engineer's work and the artificial intelligence work. The group of musicians showed a preference for a specific sound source, but the preference for a specific mastering did not appear significantly. In an expert interview, In expert interviews, respondents answered that there was no significant difference in quality between the two mastering services, and the biggest difference was the communication method between the mastering service provider and the user. In addition, as data increases, it is expected that artificial intelligence mastering will achieve rapid quality improvement and further improvement in communication.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.07a
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• pp.394-396
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• 2017

본 논문에서는 최근이슈가 되고 있는 인공지능에 대한 많은 기술 가운데 인공신경망을 활용하여 자신이 가고자 하는곳의 여행정보를 스케줄링 하는 시스템을 제안한다. 인공신경망 중에서도 비지도 학습(unsupervised learning)방식을 이용하며 이용자의 가중치에 따라 여행의 나이, 기간, 장소, 종류, 날씨, 계절, 인원 등으로 여행에서의 요소들을 히든레이어로 구성하여 여행지의 스케줄을 구성하여 이용자에게 제공하는 형태이다. 가중치에 따른 여행지의 분류작업이 완료가 되면 기간과 장소의 위치정보에 따라 스케줄링 작업을 완료하게 된다. 기존의 여행지에 대한 정보를 검색에 의해서 이루어지던 환경에서 인공신경망을 활용하여 원하는 여행정보를 추출함으로써 이용자에게 여행정보에 대한 체계화된 정보를 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.295-296
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• 2023

본 논문에서는 웹 크롤링을 통한 개인 맞춤형 정보제공 애플리케이션에 관해 연구하였다. 본 서비스는 Java의 Jsoup 라이브러리를 이용해서 웹 크롤링(Web Crawling)한 데이터를 MySQL에 저장한다. 이를 통해 사용자가 지정한 키워드를 필터링하여 사용자에게 정보를 제공한다. 예를 들어 사용자가 지정한 키워드 관련 공지 사항이 업데이트되면 구현한 앱 내에서 확인 가능하며, KakaoTalk 알림톡을 통해서도 업데이트된 정보를 실시간으로 전송받는 서비스를 구현하였다.

• Journal of Industrial Convergence
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• v.22 no.1
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• pp.177-183
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• 2024

The study investigates the impact of data quality on the performance of artificial intelligence (AI). To this end, the impact of labeling error levels on the performance of artificial intelligence was compared and analyzed through simulation, taking into account the similarity of data features and the imbalance of class composition. As a result, data with high similarity between characteristic variables were found to be more sensitive to labeling accuracy than data with low similarity between characteristic variables. It was observed that artificial intelligence accuracy tended to decrease rapidly as class imbalance increased. This will serve as the fundamental data for evaluating the quality criteria and conducting related research on artificial intelligence learning data.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.157-160
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• 2008

Multi-Spinner 장비는 반도체 제조공정과정 중 Photo공정에서 노광(Exposure)공정을 제외한 PR 형성공정 및 현상(Development)을 수행하는 복합적인 장비이다. 이 복합적인 Multi-Spinner 장비의 각 수행 과정에서는 웨이퍼를 이동 작업하는데 있어서 이동경로를 최적 스케줄링 한다면 반도체 생산량 향상에 크게 도움이 된다. Multi-Spinner 장비내의 각 공정과정들은 PR 형성공정 및 현상 공정 순서에 맞게 순차적으로 진행되며, 이 과정들을 위해 이송 로봇이 순차적으로 웨이퍼를 이동하며, 이 과정에서 일정의 대기시간이 발생하게 된다. 대기시간을 줄이기 위해 C/S 유닛에 담겨 있는 수십 장의 웨이퍼들을 다음 공정으로 이송 시 이동경로의 최적 스케줄링이 필요하다. 본 논문은 스케줄링 문제를 풀기 위해 인공 신경회로망(Artificial Neural Network)을 이용한 최적 스케줄링 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10a
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• pp.223-227
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• 2006

인공위성의 탑재 컴퓨터는 일종의 내장형 시스템으로서, 인공위성 전체의 동작을 제어하는 핵심 부품이다. 이러한 인공위성 탑재 컴퓨터에 이용되는 시스템 소프트웨어는 실시간 고신뢰성을 요구하고 있으며, 따라서, 위성 컴퓨터에 탑재되는 시스템소프트웨어 및 응용소프트웨어의 동작성능 분석은 매우 중요한 문제로 인식되고 있다. 본 연구에서는 차세대 저궤도 인공위성의 ERC32 기반 탑재 컴퓨터용 시스템 소프트웨어의 동작상태를 분석할 수 있는 모니터링 도구를 설계하였다. 이를 위하여 인공위성 시스템 소프트웨어 모니터링 도구의 요구조건을 분석하였다. 제안한 도구는 상위수준 및 하위수준에서의 모니터링이 동시에 가능하며, 시스템 소프트웨어의 실시간성 및 신뢰성을 선행적(proactive) 방법으로 감시할 수 있는 장점이 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.3-5
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• 2022

혼합 중요도(mixed criticality) 시스템은 안전에 중요한 기능을 우선시하도록 하는 추가적인 안전 요구사항이 존재한다. 그러나 기존 실시간 시스템의 설계로는 이를 만족하지 못하며, 높은 중요도 태스크가 다른 낮은 중요도 태스크로부터 간섭을 받아 데드라인 미스와 같은 문제를 일으키는 중요도 역전(criticality inversion) 문제가 발생할 수 있다. 이러한 중요도 역전 문제를 해결하기 위해 주기 변환(period transformation) 기법을 사용할 수 있지만, 스케줄링 오버헤드의 증가로 인해 오히려 전반적인 태스크의 응답시간이 증가하는 또 다른 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 주기 변환과 스케줄링 오버헤드 간의 트레이드오프 관계를 설명하고, 실시간 리눅스 시스템에서 해당 문제점을 재연한 후 주기 변환의 적정선을 분석하고자 실험을 진행하였다. 그 결과, 중요도 역전 문제를 해결하기 위한 주기 변환을 그대로 적용할 경우, 문맥 교환이 48.7% 증가 및 스케줄링 오버헤드가 28.7% 증가로 인해 전반적인 응답시간이 증가하여 데드라인 미스가 다수 발생하는 결과를 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2010.04a
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• pp.658-661
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• 2010

본 논문에서는 교량의 볼트 체결부, 응력집중부 등 손상의 발생이 유력한 위치에 부착된 압전센서-무선 임피던스 센서노드를 통해 구조물의 건전성을 지속적으로 모니터링 하는 시스템을 소개하였다. 임피던스 기반 건전성 모니터링에 있어서 구조물에 발생하는 손상에 따라 민감하게 반응하는 주파수 성분이 달라지기 때문에, 이러한 주파수 영역을 자동으로 결정함과 동시에 손상에 관한 정보를 획득하기 위하여 인공신경망 기법을 적용하였다. 제안된 기법은 기존에 구축되어 있는 데이터베이스를 기반으로 구조물에 발생한 손상의 종류 및 손상의 정도를 판단하는 것을 목적으로 한다. 무선 임피던스 센서노드-인공신경망 기반 손상탐색 통합 시스템은 실제 강교량에서 발생한 볼트풀림, 균열 등 국부적인 손상의 진단을 위하여 적용되었으며, 그 유효성을 입증하였다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.7 no.2
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• pp.27-32
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• 2018

One of the crucial issues in mobile edge cloud computing environments is to monitor mobile devices. Due to the inherit properties of mobile devices, they are prone to unstable behavior that leads to failures. In order to satisfy the service level agreement (SLA), the mobile edge cloud administrators should take appropriate measures through a monitoring scheme. In this paper, we propose a monitoring scheme of mobile devices based on artificial intelligence in mobile edge cloud computing environments. The proposed monitoring scheme is able to measure faults of mobile devices based on previous and current monitoring information. To this end, we adapt the hidden markov chain model, one of the artificial intelligence technologies, to monitor mobile devices. We validate our monitoring scheme based on the hidden markov chain model. The proposed monitoring scheme can also be used in general cloud computing environments to monitor virtual machines.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.256-256
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• 2015

해양환경에 관한 정보는 효율적인 연안 해역 관리를 위해 필수적이며, 해양환경요소에 대한 분석을 위해 현장 실측자료뿐 아니라 과거자료, 현재자료, 예측자료 등이 요구된다. 또한 연안환경 관리자뿐 아니라 해상관련 종사자, 어민 등이 해양환경 정보에 빠르게 쉽게 접근할 있는 기반이 마련되어야 한다. 최근에는 물에 관련된 정보를 효율적으로 관리하고 제공해야 하는 필요성이 증가함에 따라 물정보학(Hydroinformatics)이 크게 관심을 받고 있으며, 학술지 발간 및 학술회의 개최 등을 통해 이에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으나 연안환경에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 체계적인 연안환경 분석을 위해서는 방대한 시공간 자료가 필요할 것으로 예상되며, 지속적인 모니터링을 위한 통합시스템이 요구되므로 다양한 관측방법 적용될 필요가 있다. 본 연구에서는 인공위성을 활용하여 연안환경 변화를 모니터링 할 수 있는 방안을 제안하기 위해 국외의 연구사례들을 분석하고, 우리나라 연안환경에 적합한 위성을 조사함으로써 연안환경 분석과 관련하여 관측 가능한 인자들을 파악하고자 한다. 이를 통해 연안환경 모니터링을 보다 체계적으로 수행하기 위한 인공위성 기법의 특징들을 이해하는 것이 본 연구의 목적이다. 향후 서해안지역의 연안 환경 변화 탐지를 위한 알고리즘을 구축하여 한반도 연안환경분석을 위한 인공위성의 유용성을 검증할 계획이다.