• Journal of the KSME
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• v.52 no.11
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• pp.43-47
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• 2012

이 글에서는 두산인프라코어(주)를 중심으로 15개 국내외 기관이 참여하여 토목 및 전자 그리고 기계기술의 융합을 통해 개발한 세계 최초의 지능형 무인 굴착 시스템을 소개하고자 한다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.14 no.2
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• pp.143-149
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• 2013

Many researchers and developers take a greater interest on the LOD AI techniques as users demand more elaborate and sophisticated game AI in recent years. However, contrary to the traditional geometry LOD, existing LOD AI techniques can be used only to a limited extent. Therefore, in this paper, I propose an LOD AI technique, which uses HSM(Hierarchical State Machine) and the Lua script language as the method to control game objects. Using the proposed approach, we can easily produce multilevel AI models for LOD and design various objects without hard-coding state machines. Moreover, in order to show the effectiveness of the presented technique, this paper exemplifies the results of the efficiency test through the prototype engine.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.609-614
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• 2023

최근 인공지능 시스템이 발전함에 따라 사람보다 높은 성능을 보이고 있다. 또한 전문 지식에 특화된 분야(질병 진단, 법률, 교육 등)에도 적용되고 있지만 이러한 전문 지식 분야는 정확한 판단이 중요하다. 이로 인해 인공지능 모델의 결정에 대한 근거나 해석의 중요성이 대두되었다. 이를 위해 설명 가능한 인공지능 연구인 XAI가 발전하게 되었다. 이에 착안해 본 논문에서는 기계독해 프레임워크에 순환 신경망 디코더를 활용하여 정답 뿐만 아니라 예측에 대한 근거를 추출하고자 한다. 실험 결과, 모델의 예측 답변이 근거 문장 내 등장하는지에 대한 실험과 분석을 수행하였다. 이를 통해 모델이 추론 과정에서 예측 근거 문장을 기반으로 정답을 추론한다는 것을 확인할 수 있었다.

• 월간 기계설비
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• s.258
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• pp.71-73
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• 2012

국토해양부는 지능형 건축물 인증제도의 활성화를 위하여 시행규칙과 고시를 각각 제정하고, 지난해 12월 1일 공포했다. 이 제정안은 2006년부터 지침으로 운영 중인 '지능형 건축물 인증제도'가 지난해 5월 건축법 개정으로 법적 근거가 마련되었고, 건축 기준 완화 인센티브가 확대됨에 따라 이번에 기존의 지능형 건축물 인증 세부시행 지침을 보완한 것이다. 이번 규칙 및 고시는 지능형 건축물 보급을 확대하기 위하여 업무시설 외에 공동주택, 판매시설, 문화 및 집회시설 등으로 인증대상을 확대하고, 원활한 인증제도 운영을 위한 인증기관 지정, 인증절차 및 인증등급의 세분화, 인센티브 적용 방법 등을 주요 내용으로 하고 있다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.13 no.4
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• pp.283-292
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• 2020

Artificial intelligence, which is one of the representative images of the 4th industrial revolution, has been highly recognized since 2016. This paper analyzed domestic paper trends for 'Artificial Intelligence', 'Machine Learning', and 'Deep Learning' among the domestic papers provided by the Korea Academic Education and Information Service. There are approximately 10,000 searched papers, and word count analysis, topic modeling and semantic network is used to analyze paper's trends. As a result of analyzing the extracted papers, compared to 2015, in 2016, it increased 600% in the field of artificial intelligence, 176% in machine learning, and 316% in the field of deep learning. In machine learning, a support vector machine model has been studied, and in deep learning, convolutional neural networks using TensorFlow are widely used in deep learning. This paper can provide help in setting future research directions in the fields of 'artificial intelligence', 'machine learning', and 'deep learning'.

• Journal of the KSME
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• v.57 no.3
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• pp.42-45
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• 2017

이 글에서는 사람이 직접 운전하지 않아도 주행이 가능하도록 하는 자율주행기술에 적용된 인공지능기술들에 대해 소개하고자 한다. 최근에는 사람 수준 또는 그 이상의 인공지능기술이 발달함으로써 자동차업계뿐만 아니라 많은 IT업계 또한 활발한 연구를 진행하고 있다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.99-107
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• 1999

인공지능(Artificial Intelligence : AI)이란 인간이 가지고 있는 지각, 인식, 이해, 기억, 판단, 학습, 사고, 발견, 창조 등과 같은 지적인 능력을 기계에 실현하고자 하는 분야이다. 즉 기계에 인간이 가진 지능을 복제하여 우리 인간이 소유하고 있는 추론과 학습 메커니즘 등을 이용하여 신속한 계산을 수행할 수 있도록 컴퓨터의 실제 능력을 향상시키는 것이다. 인공지능 분야는 다양한 분야에 응용되어 왔으며 수많은 기술들이 개발되었다. 석유 분야도 예외는 아니며 석유 지질, 탐사, 매장량 평가, 시추, 생산, 수송, 정제 등 다양한 분야에 걸쳐서 인공지능 분야가 활용되어 많은 문제 해결에 적용되고 있다. 이와 같은 취지에서 본 논문에서는 우선 석유 분야별로 활용되고 있는 인공 지능 분야들을 정리하고 그 후 인공지능 분야별로 실제 해결하고 있는 석유 분야의 문제들을 다시 한번 정리하였다. 그 후 특히 석유 분야가 있어서 실제 개발되어 사용중인 전문가 시스템들을 정리하였다. 마지막으로 향후 석유 분야의 전문가 시스템 발전 방향을 간략히 분석하였다.

• Journal of the KSME
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• v.56 no.6
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• pp.41-45
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• 2016

로봇의 활용도가 높아짐에 따라, 로봇은 단순한 기계가 아니라, 인간처럼 판단하고 행동하도록 지능화되고 있으며, 소프트 지능재료를 활용하여 생체 근육을 모사한 다양한 소프트 로봇에 대한 연구들이 소개 되고 있다. 이 글에서는 소프트 지능재료 중에서, 특히 유전탄성체 기반의 소프트 로봇에 대한 현재 국내외 연구동향을 소개하고 향후 전망에 대해 기술하고자 한다.

• Journal of the KSME
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• v.46 no.5 s.306
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• pp.37-43
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• 2006

이 글에서는 차세대 성장동력 기술인 지능형 로봇 산업의 구체적인 현황, 그리고 이 분야의 지속적이고 체계적인 발전을 위해서 산업자원부에서 추진하고 있는 발전 계획과 비전에 대해서 소개한다.

• Journal of the KSME
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• v.46 no.5 s.306
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• pp.50-55
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• 2006

이 글에서는 세계적인 로봇공학의 발전 추세를 구체적으로 살펴보고 향후 지능로봇이 어떤 분야에서 어떤 역할을 하게 될지 예측해본다. 그리고 우리나라의 로봇기술 발전 방향을 짚어보고, 구체적인 연구 기술 개발분야를 살펴본다.