• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.387-395
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• 2006

홈 네트워크는 유비쿼터스의 여러 응용분야 중 활발하게 연구 구현되고 있는 분야 중의 하나로, 최근 아파트 건설업체, 가전기기 업체, 통신서비스 업체들이 지능성을 갖춘 스마트 홈을 목적으로 다양한 시험제품과 솔루션을 출시 흑은 제시하면서 이를 자사의 중요한 마케팅전략으로 활용하고 있다. 스마트 홈 네트워크를 구성하는 다양한 스마트 홈 기기의 제품 경쟁력은 제품이 얼마나 지능성을 갖추어 사용자에게 편리성과 유용성을 제공할 수 있는가의 여부가 중요한 관건이 되고 있다. 따라서 지능형 홈 기기의 지능에 대한 측정기준 마련이 필요한 시점이다. 본 연구에서는 스마트 홈 네트워크를 구성하는 여러 요소 중에서 정보가전기기를 지능성 측정 대상으로 하여 지능등급 부여모델을 개발하고자 한다. 지능형 홈 기기의 지능을 측정하기 위하여 로봇분야의 다양한 문헌 고찰을 토대로 지능성 측정에 필요한 핵심 구성요소를 도출 및 재 정의하여 등급모델을 설계하였다. 특히 설계된 등급부여모델의 실질적 이용을 위해서는 평가방식에 있어서 계량화 절차가 요구된다. 따라서 평가모델의 특성상 다차원적인 지능성의 속성을 총합적으로 나타내기 위하여 퍼지이론(Fuzzy Theory)을 사용하였으며, 이를 정규화하기 위해 퍼지적분(Fuzzy Integral)을 이용하였다. 산출된 적분값을 다시 비퍼지화하여 지능성 등급을 부여하는 모델을 개발하였다. 제시된 지능성 등급부여 모델은 스마트 홈 네트워크 산업의 발전을 촉진하는 계기가 될 수 있으리라 기대한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.455-465
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• 2000

새로운 기술의 도입으로 바라보았을 때 인터넷이라는 기술은 기존에 가능하기 못하였던 다양한 비즈니스 모델의 출현을 가능하게 하여 주었다. 향후에는 지능형 에이전트라는 새로운 기술로 인하여 현재의 비즈니스 모델이 어떻게 새로운 기회를 찾게 될 수 있는지 파악하는 것은 관련 사업담당자들에게 의미 있는 일이라 사료된다. 본 논문에서는 지능형 에이전트 기술을 기존의 속성 기준의 분류를 지양하고 비즈니스 모델 관점에서 핵심역량, 사용주체, 사용공간, 수익원천의 기준으로 분류하고 대표적인 비즈니스 모델인 경매모델, P2P 모델, 전자몰 모델등에서의 구매자 혹은 판매자가 이러한 지능형 에이전트 기술을 보유하였을 경우에 가능한 시나리오와 도식화된 모델을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.243-248
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• 2002

빠르게 변해 가는 정보화사회에서 침입 탐지 시스템은 정밀성과 적웅성, 그리고 확장성을 필요로 한다. 또한 복잡한 Network 환경에서 중요하고 기밀성이 유지되어야 할 리소스를 보호하기 위해, 더욱 구조적이고 지능적인 IDS(Intrusion Detection System)개발의 필요성이 요구되고 있다. 본 연구는 이를 위한, 지능적인 IDS를 위해 침입패턴을 생성하기 위한 모델을 도출함에 목적이 있다. 침입 패턴은 방대한 양의 데이터를 갖게 되고, 이를 정확하고 효율적으로 관리하기 위해서 데이터마이닝의 주요 2분야인 Link analysis와 Sequence analysis를 이용하여 정확하고 신뢰성 있는 침입규칙을 생성하기 위한 모델을 도출해낸다 이 모델은 "Time Based Traffic Model", "Host Based Traffic Model", "Content Model"로 각각 상이한 침입 패턴을 생성하게 된다. 이 모델을 이용하면 좀더 효율적이고 안정적으로 패턴을 생성 할 수 있다, 즉 지능형 시스템기반의 침입 탐지 모델을 구현할 수 있다. 이러한 모델로 생성한 규칙은 침입데이터를 대표하는 규칙이 되고, 이는 비정상 사용자와 정상 사용자를 분류하게 된다 모델에 사용된 데이터는 KDD컨테스트의 데이터를 이용하였다. 사용된 데이터는 KDD컨테스트의 데이터를 이용하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.229-231
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• 2023

테크놀로지의 발달에 따라 수업에서 테크놀로지의 도입이 증가하고 있다. 테크놀로지는 학교 현장에 도입되어서, 교수-학습 형태의 변화와 교육 환경의 혁신을 이끌고 있다. 이에 따라 수업에서 테크놀로지 중요성은 더욱 증가하였으며, 예비 교사의 교육 모델에서 테크놀로지 지식을 함양하기 위한 노력이 이어졌다. 이에 따라 Mishra and Koehler(2006)의 TPACK 모델을 활용한 교육이 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구에서는 TPACK 모델을 활용하여 예비 교사의 인공지능 융합 수업 전문성을 함양하기 위한 교육 모델을 개발하였다. 개발한 교육 모델은 브레인스토밍, 협력, 탐색(TPACK, AI, 교육과정, 교육적 맥락, 수업 사례), 수업 설계, 마이크로티칭, 수업 비평, 수업 성찰을 포함하였다. 본 연구에서 개발한 인공지능 융합 TPACK 교육 모델을 바탕으로 예비 교사의 인공지능 융합 수업 전문성 변화를 분석하는 후속 연구가 필요하다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.711-715
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• 2023

본 연구는 대부분의 언어 모델이 사용하고 있는 서브워드 토큰화 과정을 거치지 않고, 바이트 단위의 인코딩을 그대로 다룰 수 있는 토큰-프리 사전학습 언어모델에 대한 것이다. 토큰-프리 언어모델은 명시적인 미등록어 토큰이 존재하지 않고, 전 처리 과정이 단순하며 다양한 언어 및 표현 체계에 대응할 수 있는 장점이 있다. 하지만 관련 연구가 미흡, 서브워드 모델에 대비해 학습이 어렵고 낮은 성능이 보고되어 왔다. 본 연구에서는 한국어를 중심으로 토큰-프리 언어 이해-생성 모델을 사전 학습 후, 서브워드 기반 모델과 비교하여 가능성을 살펴본다. 또한, 토큰 프리 언어모델에서 지적되는 과도한 연산량을 감소시킬 수 있는 그래디언트 기반 서브워드 토크나이저를 적용, 처리 속도를 학습 2.7배, 추론 1.46배 개선하였다.

• Journal of Industrial Convergence
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• v.20 no.5
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• pp.83-92
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• 2022

As cases of social and ethical problems caused by artificial intelligence technology have occurred, artificial intelligence ethics are drawing attention along with social interest in the risks and side effects of artificial intelligence. Artificial intelligence ethics should not just be known and felt, but should be actionable and practiced. Therefore, this study proposes an artificial intelligence ethics education model to strengthen the practical ability of artificial intelligence ethics. The artificial intelligence ethics education model derived educational goals and problem-solving processes using artificial intelligence through existing research analysis, applied teaching and learning methods to strengthen practical skills, and compared and analyzed the existing artificial intelligence education model. The artificial intelligence ethics education model proposed in this paper aims to cultivate computing thinking skills and strengthen the practical ability of artificial intelligence ethics. To this end, the problem-solving process using artificial intelligence was presented in six stages, and artificial intelligence ethical factors reflecting the characteristics of artificial intelligence were derived and applied to the problem-solving process. In addition, it was designed to unconsciously check the ethical standards of artificial intelligence through preand post-evaluation of artificial intelligence ethics and apply learner-centered education and learning methods to make learners' ethical practices a habit. The artificial intelligence ethics education model developed through this study is expected to be artificial intelligence education that leads to practice by developing computing thinking skills.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.576-579
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• 2024

경제 위기 대비를 위해 인공지능을 활용한 주식시장 변동성 이상을 탐지하는 목적을 가지고 있다. 글로벌 이슈와 경제 위기 대비를 위해 주식시장 변동성 예측의 중요성이 부각되고 있으며, 기존의 주식시장 변동성 지수인 VIX 의 한계로 인해 더 복잡한 모델 및 인공지능을 활용한 연구에 관심이 집중되고 있다. 기존의 주식시장 변동성 예측에 관한 연구들은 통계적인 방법을 사용했으며 인공지능을 이용한 연구 또한 대부분 이상치 구간을 표시하여 예측을 목표로 하고 있으나 이러한 접근법은 라벨이 있는 데이터 수집 어려움, 클래스 불균형 문제가 있다. 본 연구는 인공지능을 활용한 주식시장 변동성 탐지에 기여하고 지도 학습 방식 대신 비지도 학습 기반의 이상탐지모델을 사용하여 주식시장 변동성을 예측하는 새로운 방법론을 제안한다. 본 연구에서 개발한 인공지능 모델은 IsolationForest 모델을 활용하며, 시계열 데이터를 전처리한 후 정상성을 확보하는 등의 과정을 거친다. 실험 결과로 인공지능 모델이 주요 경제이슈를 이상치로 검출하는 성능을 확인하였으며 재현율 약 93.6%, 정밀도 100%로 높은 성능을 달성했다.

• Convergence Security Journal
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• v.24 no.2
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• pp.47-53
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• 2024

The traditional personal information life cycle model, primarily tailored to conventional systems, is inherently unsuitable for comprehending the nuances of personal information flow within artificial intelligence frameworks and for formulating effective protective measures. Therefore, this study endeavors to introduce a personal information life cycle model specifically designed for artificial intelligence (AI). This paper presents a personal information life cycle model suitable for artificial intelligence, which includes the stages of collection, retention, learning, use, and destruction/suspension, along with the re-learning process for destruction/suspension. Subsequently, we compare the performance of these existing models (such aspersonal information impact assessment and the ISMS-P model) with the newly proposed model. This underscores the superiority of our proposed model in comprehensively understanding the personal information flow in AI and establishing robust protective measures.

• Spatial Information Research
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• v.19 no.3
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• pp.23-31
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• 2011

As demands of intelligent urban geospatial information services are increasing in u-Cities, development and use of service standards for the cities are required to make the services interoperable. Conformance tests can be conducted for the standards to implement the services more interoperably and consistently. To improve the interoperability between services, it is necessary to build an evaluation model for services in a perspective of conformance tests. In the context, this study reviews the related references and establishes a conceptual model of the conformance tests for the services and provides an application of the model to a monitoring service for flowing water quantity to prove its usefulness.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.129-131
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• 2022

본 논문에서는 다양한 인공지능을 모듈화하고 모듈들을 서로 결합하여 서비스를 제공할 수 있는 지능형 서비스 로봇에서, 인공지능 모듈들을 라이브러리 간의 의존성을 해소하기 위한 방법 중 하나인 가상 머신의 일종인 도커(Docker)를 활용하여 컨테이너화하여 사용할 때, 인공지능 모듈 내부에서 사용하는 신경망 데이터에 해당하는 지능 모델에 대해 버전 관리를 수행하면서 클라우드 등 외부 서버를 이용하여 증강시킨 지능 모델을 공유하는 기술 개발에 대해 설명한다.