• Title/Summary/Keyword: 지능기계

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기계공학 전문가시스템과 인지(Cognitive) 컴퓨팅

  • Park, Jong-Won;Choe, Byeong-O
    • Journal of the KSME
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    • v.57 no.3
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    • pp.46-51
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    • 2017
  • 이 글은 전문가시스템의 개요와 사례를 살펴보고, 인지컴퓨팅을 활용하여 다양한 분야에 인공지능을 적용하고 있는 Watson의 사례를 제시하여 향후 기계공학 전문가시스템의 개발방향을 탐색한다.

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Machine Reading Comprehension System to Solve Unanswerable Problems using Method of Mimicking Reading Comprehension Patterns (기계독해 시스템에서 답변 불가능 문제 해결을 위한 독해 패턴 모방 방법)

  • Lee, Yejin;Jang, Youngjin;Lee, Hyeon-gu;Shin, Dongwook;Park, Chanhoon;Kang, Inho;Kim, Harksoo
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2021.10a
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    • pp.139-143
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    • 2021
  • 최근 대용량 말뭉치를 기반으로 한 언어 모델이 개발됨에 따라 다양한 자연어처리 분야에서 사람보다 높은 성능을 보이는 시스템이 제안되었다. 이에 따라, 더 어렵고 복잡한 문제를 해결하기 위한 데이터셋들이 공개되었으며 대표적으로 기계독해 작업에서는 시스템이 질문에 대해 답변할 수 없다고 판단할 수 있는지 평가하기 위한 데이터셋이 공개되었다. 입력 받은 데이터에 대해 답변할 수 없다고 판단하는 것은 실제 애플리케이션에서 중요한 문제이기 때문에, 이를 해결하기 위한 연구도 다양하게 진행되었다. 본 논문에서는 문서를 이해하여 답변할 수 없는 데이터에 대해 효과적으로 판단할 수 있는 기계독해 시스템을 제안한다. 제안 모델은 문서의 내용과 질문에 대한 이해도가 낮을 경우 정확한 정답을 맞히지 못하는 사람의 독해 패턴에서 착안하여 기계독해 시스템의 문서 이해도를 높이고자 한다. KLUE-MRC 개발 데이터를 통한 실험에서 EM, Rouge-w 기준으로 각각 71.73%, 76.80%을 보였다.

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A Study on Machine Learning Algorithm for Intelligent Information Retrieval in World Wide Web (WWW상의 지능형 정보검색을 위한 기계학습 알고리즘 구현에 관한 연구)

  • 김성희
    • Journal of the Korean Society for information Management
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    • v.17 no.2
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    • pp.189-205
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    • 2000
  • We investigate the appropriate design and implementation of an Inductive Learning Alogrithm with a Neural Network in order to solve both inconsistent indexing and incomplete query problems on the web. Specifically, the proposed system based queries and documents in the field of Mathematics shows how inductive learning method and neural networks can apply to information retreival. Also, this study examines all of parameters of the neural networks -- the number of node in input and output, hidden layer size and learning parameters etc. -- which are significant in determining how well the neural network will converge.

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A Study of XML-based FSM Definition System (XML 기반의 FSM 시스템에 관한 연구)

  • 이정훈;신성운;오상권
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.04b
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    • pp.550-552
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    • 2004
  • 가상공간에는 PC(Playerable Character), NPC(Non-Playerable Character)등의 동적 객체와 건물, 지형 등의 정적 객체들이 존재하게 된다. 동적 객체들의 경우, 현실감을 위해 인공지능이 자주 이용된다 현재까지 인공지능에 대한 연구는 유한상태기계(Finite State Machine. FSM). 학습 알고리즘, 유전자 알고리즘, 신경망 알고리즘 등을 중심으로 진행되어 왔다. 이중 유한상태기계는 비교적 알고리즘이 간단하고, 시스템의 부담이 적어 간단한 객체의 인공지능으로 가장 널리 사용되고 있다. 본 논문은 유찬상태기계를 확장하여 모드변경(Mode Change)과 그룹행동을 보여줄 수 있는 XML을 활용한 FSM 시스템을 제안한다. 여기서 모드변경이란 하나의 행동 패턴에서 다른 행동 패턴으로 변경하는 것을, 그룹행동은 여러 객체가 함께 행동하는 Flocking기법을 지칭한파. 이러한 XML을 활용한 FSM 시스템은 다양한 패턴의 정의는 물론, 객체의 상태 정의 및 수정, 확장이 용이하여, 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있다.

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Digital signal change through artificial intelligence machine learning method comparison and learning (인공지능 기계학습 방법 비교와 학습을 통한 디지털 신호변화)

  • Yi, Dokkyun;Park, Jieun
    • Journal of Digital Convergence
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    • v.17 no.10
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    • pp.251-258
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    • 2019
  • In the future, various products are created in various fields using artificial intelligence. In this age, it is a very important problem to know the operation principle of artificial intelligence learning method and to use it correctly. This paper introduces artificial intelligence learning methods that have been known so far. Learning of artificial intelligence is based on the fixed point iteration method of mathematics. The GD(Gradient Descent) method, which adjusts the convergence speed based on the fixed point iteration method, the Momentum method to summate the amount of gradient, and finally, the Adam method that mixed these methods. This paper describes the advantages and disadvantages of each method. In particularly, the Adam method having adaptivity controls learning ability of machine learning. And we analyze how these methods affect digital signals. The changes in the learning process of digital signals are the basis of accurate application and accurate judgment in the future work and research using artificial intelligence.

Learning Method of Data Bias employing MachineLearningforKids: Case of AI Baseball Umpire (머신러닝포키즈를 활용한 데이터 편향 인식 학습: AI야구심판 사례)

  • Kim, Hyo-eun
    • Journal of The Korean Association of Information Education
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    • v.26 no.4
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    • pp.273-284
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    • 2022
  • The goal of this paper is to propose the use of machine learning platforms in education to train learners to recognize data biases. Learners can cultivate the ability to recognize when learners deal with AI data and systems when they want to prevent damage caused by data bias. Specifically, this paper presents a method of data bias education using MachineLearningforKids, focusing on the case of AI baseball referee. Learners take the steps of selecting a specific topic, reviewing prior research, inputting biased/unbiased data on a machine learning platform, composing test data, comparing the results of machine learning, and present implications. Learners can learn that AI data bias should be minimized and the impact of data collection and selection on society. This learning method has the significance of promoting the ease of problem-based self-directed learning, the possibility of combining with coding education, and the combination of humanities and social topics with artificial intelligence literacy.

탄두 개발의 CAE 활용

  • Park, Gwan-Jin
    • Journal of the KSME
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    • v.50 no.4
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    • pp.32-35
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    • 2010
  • 이 글에서는 각종 탄두 개발에 적용하교 있는 전산모사에 대하여 단계별로 간단히 정리하였으며, 향후 정밀 지능탄 개발에 요구되는 CAE에 대하여 기술하였다.

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