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.
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.
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.
본 연구는 데이터의 품질이 인공지능(AI) 성능에 미치는 영향을 검토한다. 이를 위해, 데이터 특성변수(Feature)의 유사도와 클래스(Class) 구성의 불균형을 고려한 모의실험(Simulation)을 통해 라벨링 오류 수준이 인공지능의 성능에 미치는 영향을 비교 분석하였다. 그 결과, 특성변수 간 유사성이 높은 데이터에서는 특성 변수 간 유사성이 낮은 데이터에 비해 라벨링 정확도에 더 민감하게 반응하였으며, 클래스 불균형이 증가함에 따라 인공지능 정확도가 급격히 감소되는 경향을 관찰하였다. 이는 인공지능 학습데이터의 품질평가 기준 및 관련 연구를 위한 기초자료가 될 것이다.
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.
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.
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.
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.
최근 스마트 물류, 핀테크, 엔터테인먼트 등 다양한 산업 분야의 인공지능 워크로드들이 클라우드 상에서 실행되고 있다. 본 논문은 이기종 GPU 클러스터로 구성된 다중 테넌트 클라우드 시스템에서 다양한 인공지능 워크로드가 실행될 때 발생하는 스케줄링 문제를 다룬다. 전통적인 스케줄링은 이러한 환경에서 GPU 이용률을 크게 저하시켜 시스템의 성능을 떨어뜨린다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 유전 알고리즘 기반의 최적화 기법을 사용하는 새로운 스케줄링 접근 방식을 제안하고, 이를 프로세스 기반 이벤트 시뮬레이션 프레임워크에 구현하였다. 알리바바의 MLaaS 클러스터에서 수집한 광범위한 인공지능 작업들의 트레이스를 재현하는 실험을 통해 제안하는 스케줄링이 기존 스케줄링에 비해 GPU 이용률을 크게 개선함을 확인하였다.
모바일 엣지 클라우드 환경에서 중요하게 다루어야 할 사항 중 하나는 모바일 장치에 대한 모니터링이다. 모바일 장치는 장치의 특성상 불안정한 상태가 발생하여 결함이 발생할 수 있기 때문에 모바일 엣지 클라우드의 SLA (Service Level Agreement)를 만족시키기 위해서는 모바일 장치의 모니터링 기법을 통해 결함을 측정하여 이에 대한 조치를 수행하여야 한다. 이 논문에서는 모바일 엣지 클라우드 환경에서 인공지능 기반 모바일 장치 모니터링 기법을 제안한다. 제안하는 모니터링 기법은 모바일 장치에 대한 이전 모니터링 정보와 현재 모니터링 정보를 기반으로 모바일 장치의 결함 발생을 측정할 수 있도록 설계 되었다. 이를 위해 인공지능 기법 중 하나인 은닉 마르코프 체인 모델을 모바일 장치에 대한 모니터링 기법에 적용하였다. 실험 평가를 통해 제안하는 모니터링 기법에 대한 검증을 수행하였다. 제안하는 기법은 모바일 장치뿐만 아니라 일반적인 클라우드 환경에서의 가상 머신을 모니터링 하는 방법으로도 활용할 수 있도록 설계되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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