최근 빅데이터, 인공지능 키워드를 이용한 다양한 연구들이 진행되고 있으며, 인공지능 연구를 통해 자동화 자율화를 위한 연구들이 주를 이루고 있다. 인공지능 연구를 수행하기 위해서는 거대한 데이터를 빠르게 전송해야하며, 인공지능을 손쉽게 수행하기 위한 플랫폼이 필요하다. 하지만 많은 연구기관에서는 빅데이터 전송 속도의 한계가 존재하며, 인공지능 알고리즘 수행을 위한 플랫폼 또한 부족한 것이 현실이다. 이를 해결하기 위해 ScienceDMZ 기술을 활용하여 고속의 빅데이터 전송을 위한 인프라를 구축하고, 엣지 컴퓨팅 기반의 오픈 분산 컴퓨팅 플랫폼을 개발한다. 이 시스템을 통해 사용자들에게 빅데이터를 빠르게 전송하고 전송된 데이터를 이용하여 바로 인공지능 연구를 수행하여 결과를 도출할 수 있는 시스템을 구축하고자 한다. 이 시스템을 이용하여 GPU 분산 컴퓨팅을 수행하였을 때 성능과 GPU 병렬 컴퓨팅을 수행하였을 때의 결과를 비교하여 성능을 검증하고자 한다.
인공지능(AI)이 발달하면서 누구나 손쉽게 접속하여 인공지능에 대한 내용을 학습하거나, 인공지능 모델을 만드는 등 인공지능 관련 다양한 활동을 할 수 있는 플랫폼들이 많이 생겨났다. 이에 본 연구에서는 다양한 인공지능 교육 플랫폼을 분석하여 인공지능 기반 SW교육 활성화를 위한 프레임워크기반 인공지능 교육 플랫폼을 활용한 SW교육 수업안을 개발하여 제안하였다. 인공지능 기반 SW교육 프레임워크는 컴퓨팅 사고력(Computational Thinking)의 기반 위에서 인공지능 리터러시(literacy)를 함양하는 것을 목표로 학습자 중심의 프로젝트 수업을 구성하여 실생활의 맥락이나 다른 교과와 융합 가능한 요소를 포함하였다. 이를 활용하여 분리수거 도우미 인공지능 만들기라는 주제로 6차시 분량의 프로젝트 기반 수업으로 실과, 사회, 창의적 체험활동을 활용한 SW교육 수업안을 개발하여 제시하였다. 이 프로젝트 수업은 AI Oceans, 엔트리와 같이 어렵지 않은 플랫폼을 활용하여 수업을 구성하였다.
2022년 개정 교육과정에 인공지능 교육 도입을 앞두고 인공지능을 학습 소재로 한 다양한 수업들이 개발되어야 하는 시점이다. 본 연구에서는 설계기반연구를 활용하여 설명가능한 인공지능을 기반한 인공지능 교육 프로그램을 개발하였다. 인공지능의 기초, 활용, 윤리 세 분야를 골고루 포괄하며 실생활 사례와도 쉽게 연결시킬 수 있는 설명가능한 인공지능을 핵심 주제로 설정하였다. 일반적인 설계기반연구(Design-based research, DBR)에서는 3차 이상의 반복적인 과정이 이루어지지만 본 연구 결과는 1차 설계, 적용 및 평가에 대한 결과를 바탕으로 연구가 진행되었다. 추후 학교 현장에 적용하여 3차 수정 및 보완을 바탕으로 더욱 완성된 설명가능한 인공지능을 주제로 한 프로그램을 개발하고자 한다. 본 연구가 학교 현장에 도입되는 인공지능 교육의 발전에 도움이 되기를 기대한다.
정보기술의 발달과 교통기술의 발달로 인해 현재 많은 정보화 시스템들이 등장하고 있다. 최근 GPS(Global Positioning System)의 보급과 위치정보의 중요성이 대두되면서 위치정보기반 서비스(LBS, Location Based Service)의 개발이 눈에 띄게 두드러지고 있다. 사용자 위치 정보 획득 기술이 발달함에 따라 한편으로는 사용자의 위치정보가 악용되어 사생활 침해와 같은 문제점도 나타나고 있다. 본 논문은 사용자의 위치정보를 기반으로 이동경로 혹은 궤적을 패턴으로 분류하고 일반적인 사용자의 생활권역의 경로에 대해 학습을 실시하여 위치기반의 서비스의 사생활 침해 문제에 대한 해결방법을 제시한다.
대화 행위는 단순한 발화 문장들의 교환을 넘어 발화자들의 다양한 주변 정보를 고려한 종합적인 판단의 결과로 볼 수 있다. 본 논문은 여섯 가지 유형의 외부 상황 정보를 기반으로 적응적 발언을 생성하는 딥러닝 기반 대화 모델을 소개한다. 직접 구축한 상황 정보들이 태깅된 대화 데이터를 바탕으로, 외부 상황 정보를 사용자 발화와 더불어 활용하는 다양한 구조의 신경망 구조를 가지는 모델과 더불어 외부 상황 정보를 사용하지 않는 모델과의 성능에 대해 비교한다. 실험 결과들은 대화 모델의 발화 생성에 있어서 상황 정보 활용의 중요성을 보여준다.
본 논문에서는 증대하고 있는 재난안전사고에 효율적으로 대응할 수 있도록 훈련할 수 있는 시뮬레이터 플랫폼을 제안한다. 최근 재난은 복합적이며, 타 부처 간의 협력이 필요한 대규모 성격을 띠고 발생하는 빈도가 커지고 있는 반면 훈련도구는 각 부처별로 재난유형별 시스템들이 필요에 따라 독립개발 및 운영되고 있기 때문에 다양한 시나리오에 의한 종합적 분석결과를 기반으로 하는 스마트한 재난대응 방안 모색이 어려운 실정이다. 이러한 이유로 본 연구에서는 재난에 대응하는 사람의 다양한 능력을 반영하여 인공지능 기반 하에 훈련 시나리오가 생성될 수 있는 지능형 재난대응훈련 시뮬레이터 개발을 위한 플랫폼을 제안한다. 또한 몰입감을 가지고 가상의 상황 하에서 훈련할 수 있도록 가상현실 기반의 시뮬레이터 플랫폼이 될 수 있도록 제안한다.
최근 통신 기술과 컴퓨터 기술의 괄목할 만한 발전으로 가장 않은 연구의 초점이 되고 있는 것은 인터넷을 이용하여 거래하는 전자거래이다 따라서 실세계의 상거래를 사이버 스페이스에서 구현할 수 있도록 하는 한 가지의 기술로서 인공지능을 이용하여 모델링하는 방법이다. 본 논문에서는 전자거래(EC) 컴퍼넌트형 지식 기반의 지능 에이전트 유형을 제시하고, 특히 기존의 전문가 시스템의 추론 엔진에 다층의 지식 기반과 정보처리 엔진을 이용하여 에이전트 상호간에 효율적이고 유기적인 활용 방안을 제안한다. 또한 컹색 에이전트에 필요한, 고객 만족을 위한 상품 검색의 이론적 모델을 설계한다.
데이터 마이닝란 대량의 실제 데이터에서 묵시적이고 잠재적으로 유용한 정보를 추출하는 작업이다. 본 논문에서 서로 관계가 정의되지 않은 데이터베이스의 각 테이블간에서 필요한 정보를 추출 또는 가공하기 위해 데이터 마이닝 기법을 사용한다. 마이닝 기법인 연관 규칙은 어떤 사건이 일어나면 다른 사건이 일어나는 관련성을 의미하는 것이고, 제시된 규칙 기반의 데이터 마이닝 기법은 연관 규칙의 한 분야로서 데이터를 규칙 맞게 분류하는 기법이다. 이런 마이닝 기법을 구현하기 위해 인공지능 분야의 규칙 기반의 전문가 시스템을 사용하였고, 실 시스템인 GDS(Grating automatic Drawing System)에 적용하였다.
본 논문은 향후 인터넷 사용의 많은 두 부분이 현재의 인간 사용자에서 지능형 에이전트로 옮겨져 갈 때 현 인터넷 사업 모형에 영향(Impact)으로 작용할 수 있는 요소들을 분석하고, 이로 야기되는 새로운 사업 모형의 출현 및 현 사업 모형에 예상되는 변화에 대하여 살펴보고자 한다. 지능형 에이전트로 인하여 인터넷 사업에 있어서 예상 가능한 주요 변화를 사업 모형 관점에서 제품, 서비스, 정보 흐름(Flow)의 변화, 참여자의 역할(Role)의 변화, 수익원천(Revenue)의 변화, 참여자간의 혜택 (Benefit)의 변화, 비용분담(Cost Distribution)구조 변화라는 다섯 가지 측면에서 현재의 인터넷 사업에 있어서 배너광고 모델, 가격책정 모델, 중개자 모델, 브랜드 및 명성 효과, 디지털 카르텔 등의 주요 현상과 결부시켜 살펴본다. 이를 통하여 향후 지능형 에이전트 기반의 사업 모형에 대비한 전략적 시사점(Imp1ications)을 제공하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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