• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.520-522
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• 2022

의료 인공지능은 특정 진단에서 높은 정확도를 보이지만 모델의 신뢰성 문제로 인해 활발하게 쓰이지 못하고 있다. 이에 따라 인공지능 모델의 진단에 대한 원인 설명의 필요성이 대두되었고 설명가능한 의료 인공지능에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 MRI 등 의료 영상 인공지능 분야에서 주로 진행되고 있으며, 이미지 형태가 아닌 전자의무기록 데이터 (Electronic Health Record, EHR) 를 기반으로 한 모델의 설명가능성 연구는 EHR 데이터 자체의 복잡성 때문에 활발하게 진행 되지 않고 있다. 본 논문에서는 전자의무기록 데이터인 MIMIC-III (Medical Information Mart for Intensive Care) 를 전처리 및 그래프로 표현하고, GCT (Graph Convolutional Transformer) 모델을 학습시켰다. 학습 후, 어텐션 흐름 그래프를 시각화해서 모델의 예측에 대한 직관적인 설명을 제공한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.405-407
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• 2022

4차 산업 시대가 도래하며 인공지능이 비약적으로 발전함에 따라, 인공지능은 다양한 산업 분야에 도입되어 업무의 효율성을 높이고 인류 발전에 중요한 역할을 하고 있다. 그러나 사회 전반에 걸쳐 인공지능의 역할이 커질수록 인공지능의 오판단, 오작동으로 인한 문제 또한 크게 작용한다. 따라서 인공지능 모델의 판단, 행동에 대한 신뢰성을 확보하기 위해 XAI 기술의 중요성이 크게 대두되었다. 본 논문에서는 이러한 XAI 기술에 대한 동향을 조사, 분석한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.660-661
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• 2023

대한민국에서의 채용과정은 각 기업마다 절차가 상이하지만 대부분 서류심사, 필기시험, 면접 단계를 걸쳐 선발하게 된다. 서류심사와 필기시험은 개별의 노력으로 내용을 개선할 수 있지만, 면접의 경우에는 준비단계에서의 철저한 준비가 필요하다. 이러한 면접의 준비 과정에서의 어려움을 덜어내고자 딥러닝을 활용하여 면접 프로그램을 개발하게 되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.955-956
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• 2023

AI 기술이 성장하면서 AI 기술의 중요성은 더욱더 커지고 있다. 따라서 미래 인공지능 시대를 선도해 나갈 인재 유아, 초.중등 교육이 매우 중요하게 되었지만 아이들이 인공지능을 쉽게 접할 수 있는 서비스는 아직 부족하다. 아이들이 쉽게 사용할 수 있는 인공지능 서비스를 개발한다면 본격적인 인공지능 교육 시대가 도래하기에 앞서, 인공지능에 친숙해 질 수 있으며 창의력 향상에 도움이 될 것으로 기대된다. 이에 따라 'AI 동화책 생성 시스템' 을 기획하고 개발하였다.

• 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.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2012.10a
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• pp.695-696
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• 2012

• Journal of Wetlands Research
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• v.16 no.3
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• pp.431-440
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• 2014

To propose the improvement and management plans to strengthen the pollutant removal efficiency of dam reservoir's constructed wetlands(CWs), the operation status and configuration of CWs (including water depth, operational flow, water flow distribution, residence time, and pollutant removal efficiency, aspect ratio, open water/vegetation ratio etc.) were analyzed in 10 major wetlands constructed in dam reservoirs. The pollutant concentrations in the inflows of the studied CWs were lower than those of American and European constructed wetlands. Especially, organic matter concentrations in all of inflows were below 3 mg/L(as BOD) due to advanced treatment of sewage disposal plant and an intake of low concentration water during dry and normal seasons. The average removal efficiency of total nitrogen(TN) and total phosphorus(TP) for 10 CWs ranged from 7.6~67.6%(mean 24.9%) and -4.9~74.5%(mean 23.7%), respectively, showing high in wetlands treating municipal wastewater. On the other hand, the removal efficiency of BOD was generally low or negative with ranging from -133.3 to 41.7%. From the analysis of the operation status and configuration of CWs, it is suggested that the low removal efficiency of dam reservoir's CWs were caused by both structural (inappropriate aspect ratio, excessive open water area) and operational (neglecting water-level management, lack of facilities and operation for first flush treatment, lake of monitoring during rainy events) problems. Therefore, to enable to play a role as a reduction facility of non-point source(NPS) pollutants, an appropriate design and operation manuals for dam reservoir's CW is urgently needed. In addition, the monitoring during rainy events, when NPS runoff occur, must be included in operation manual of CW, and then the data obtained from the monitoring is considered in estimation of the pollutant removal efficiency by dam reservoir's CW.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1116-1119
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• 2021

2018 년 Google 사의 사전 학습된 언어 인공지능 BERT 를 기점으로, 자연어 처리 학계는 주요 구조를 유지한 채 경쟁적으로 모델을 대형화하는 방향으로 발전했다. 그 결과, 오늘날 자연어 인공지능은 거대 사기업과 그에 준하는 컴퓨팅 자원을 소유한 연구 단체만의 전유물이 되었다. 본 논문에서는 다층 퍼셉트론을 병렬적으로 배열해 자연어 인공지능을 제작하는 기법의 모델을 제안하고, 이를 적용한'조건부 게이트 다층 퍼셉트론 모델(SG-MLP)'을 구현하고 그 결과를 비교 관찰하였다. SG-MLP 는 BERT 의 20%에 해당하는 사전 학습량만으로 다수의 지표에서 그것과 준하는 성능을 보였고, 동일한 과제에 대해 더 적은 연산 비용을 소요한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.317-320
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• 2024

최근 이미지 분류, 자율 주행 등 다양한 분야에 인공지능 기술이 접목됨에 따라 인공지능 기술을 이용한 새로운 위협이 등장하고 있다. 적대적 공격 중 단일 픽셀 공격은 이미지의 픽셀 하나를 왜곡하여 인공지능의 올바른 분류를 방해하는 공격 기법이다. 본 논문은 단일 픽셀 공격을 완화하는 이미지 처리 기법을 제안한다. 실험 결과에 따르면 제안한 방법을 적용하면 이미지의 사이즈를 27×27 로 조절하였을 때 100 개의 단일 픽셀 공격 이미지 중 94 개를 복구하였으며, 이미지의 신뢰도를 68.89% 개선하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.188-189
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• 2023

본 연구는 사용자가 USB에 내장된 스크립트를 실행하여 실시간으로 활성 및 비활성 데이터를 수집하는 라이브 포렌식 도구의 개발에 관한 것이다. 이 도구는 컴퓨터에 USB를 삽입하고 특정 스크립트를 실행하여 중요한 디지털 증거물을 추출하고 분석하는 기능을 제공한다. 도구는 Linux와 Windows 운영 체제용 32비트 및 64비트 버전으로 제작되었으며, 대량의 데이터 처리 시간과 저장 공간 문제를 해결하여 필요한 특정 데이터만 신속하게 추출할 수 있는 효율적인 방법을 제공한다. 이 도구는 활성 데이터와 비활성 데이터를 수집하며, 활성 데이터에는 레지스터, 네트워크 정보, 프로세스 정보, 사용자 정보 등이 포함되며, 비활성 데이터에는 메타데이터, 시스템 설정 정보, 로그 파일 등이 포함된다. 이 연구에서는 라이브 포렌식 도구의 사용 방법과 수집된 결과, 데이터 분석 방법, 그로 인한 보안 이점에 대해 다루고 있다.