• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.236-244
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• 2005

본 연구에서는 퍼지관계 및 진화론적 최적 다층 퍼셉트론에 기초한 퍼지다항식 뉴럴네트워크(FPNN)의 새로운 구조를 소개하고, 포괄적인 설계방법론을 토의하며, 그리고 일련의 수치적인 실험이 수행된다. 진화론적 최적 FPNN(EFPNN)의 구축을 위해 컴퓨터지능(CI)의 기반 기술을 이용한다. EFPNN의 구조는 규칙베이스 퍼지뉴럴네트워크와 다항식 뉴럴네트워크의 결합에 의한 유전자 최적 구동 하이브리드 시스템의 시너지 이용으로 얻어진다. 퍼지뉴럴네트워크는 EFPNN의 전체규칙 구조의 전반부에 기여하고, EFPNN의 후반부는 다항식 뉴럴네트워크를 사용하여 설계된다. EFPNN의 후반부를 위한 유전론적 최적 다항식 뉴럴네트워크의 개발은 두 최적화 기법에 의해 수행된다. 즉 구조적 최적화는 유전자알고리즘에 의해 수행되고, 파라미터 최적화는 최소자승법 기반의 학습을 통해 행하여진다. EFPNN의 성능 평가를 위해, 모델은 몇 가지 수치 예제를 이용한다. 비교에 의한 해석은 제안된 EFPNN이 이전에 제시된 다른 지능형 모델보다 높은 정확도 뿐만 아니라 좀 더 우수한 예측능력을 가지는 모델임을 보여준다.

• 미래기술융합논문지
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• 제1권2호
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• pp.01-09
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• 2022

최근 기업과 공공기관에서 안전 이슈는 더는 미룰 수 있는 상황이 아니며, 대형 안전사고가 발생했을 때 직접적인 금전적 손실뿐 아니라 해당 기업 및 공공기관에 대한 사회적 신뢰가 함께 떨어지는 간접적인 손실도 매우 커진다. 특히 사망 사고의 경우는 더욱 피해가 심각하다. 이에 따라 기업 및 공공기관은 산업 안전 교육과 예방에 대한 투자를 확대함에 따라, 고위험 상황이 존재하는 산업현장에서 사용자 행동반경에 영향을 받지 않고 안전관리 서비스가 가능한 개방형 AI 학습모델 생성 기술, 에지단말간 AI협업 기술, 클라우드-에지단말 연동 기술, 멀티모달 위험상황 판단기술, AI 모델 학습 지원 기술을 이용한 시스템 개발이 이루어지고 있다. 특히 인공지능 기술의 발전과 확산으로 안전 이슈에도 해당 기술을 적용하기 위한 연구가 활발해지고 있다. 따라서 본 논문에서는 고위험 현장 안전관리를 위해 AI 모델 학습 지원이 가능한 개방형 클라우드 플랫폼 설계 방안을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.99-109
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• 2011

유비쿼터스 컴퓨팅 기술은 유비쿼터스 학습 즉 u-러닝의 출현을 이끌며 미래 학교 교육의 개선 방향으로 제시되고 있다. 유비쿼터스 학습 환경에서는 우선 사용자들이 언제 어디서나 학습을 위해 다양한 내장형 컴퓨터들을 활용할 수 있도록 이러한 기기들을 도처에 편재시키고 네트워크를 통한 상호작용을 지원하는 것이다. 다음 단계는 지능적인 학습 서비스를 지원하는 것으로, 상황 정보를 이해하고 이를 공유하도록 상황 지식과 상황 추론이 가능한 상황 인식 서비스를 도입하는 것이다. 그러나 아직까지 실제 학교를 대상으로 상황 인식 서비스를 지원하기 위한 온톨로지 상황 모델 설계 및 적용에 대한 연구결과는 미비한 상태이다, 이에 본 논문은 상황 인식 기반의 유비쿼터스 학습 서비스를 지원하기 위해, 기존 LAN 환경에서 이루어지는 학교 네트워크를 대상으로 USN을 활용한 유비쿼터스 학습 공간을 제안하고, OWL을 사용해 유비쿼터스학교 환경에대한온톨로지기반의상황모델을설계한다. 또한제안한유비쿼터스학습공간과온톨로지상황모델이 유비쿼터스 학습 환경에 적합함을 확인하기 위해 유비쿼터스 환경에서의 상황 인식 학습 서비스들을 구현한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.1128-1131
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• 2021

COVID-19로 인한 홈 쿠킹 시장 수요 증가로 사람들은 더 편리한 요리 보조 시스템을 필요로 하고 있다. 기존 요리 시스템은 휴대폰, 책을 통해 레시피를 일방적으로 제공하기 때문에 사용자가 요리과정을 중단하고 반복적으로 열람해야 한다는 한계점을 가진다. '대화형 스마트 쿠킹 서비스' 시스템은 요리 과정 전반에서 필요한 내용을 사용자와 상호작용하며 적절하게 인지하고 알려주는 인공지능 시스템이다. Google의 MediaPipe를 사용해 사용자의 관절을 인식하고 모델을 학습시켜 사용자의 요리 동작을 인식하도록 설계했으며, dialogflow를 이용한 챗봇 기능을 통해 필요한 재료, 다음 단계 등의 내용을 실시간으로 제시한다. 또한 실시간 행동 인식으로 요리과정 중 화재, 베임 사고 등의 위험 상황을 감지하여 사용자에게 정보를 전달해줌으로써 사고를 예방한다. 음성인식을 통해 시스템과 사용자 간의 쌍방향적 소통을 가능하게 했고, 음성으로 화면을 제어함으로써 요리과정에서의 불필요한 디스플레이 터치를 방지해 위생적인 요리 환경을 제공한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.151-160
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• 2009

본 연구의 목적은 경제적인 주행속도 지표를 제공하는 도로 주행 시뮬레이터의 모듈을 개발하는데 있다. 주행경제를 위한 친환경 주행 시뮬레이터 모듈은 에너지의 효율화, 도로안전향상, 지속가능한 저탄소 녹색성장의 도로운영기술, 비용절감 정보를 제공한다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 현장에 구현되어 있는 도로선형과 도로기하구조정보에 따라 도로주행 정보와 모의주행 시나리오를 검토하여 시뮬레이션을 수행하는 기술사양을 구현하였다. 본 연구를 통하여 개발된 친환경 주행 시뮬레이터 모듈은 주행모드 행위분석의 네비게이션 정보표출이나 이용편의성을 증진시키는 다양한 연계교통과 국도설계체계를 구축히는데 기여할 것이다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.674-684
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• 2023

이 논문에서는 INS의 항법 정확도에 영향을 주는 중력 교란에 대한 실시간 예측기법으로 다층 퍼셉트론 모델을 제안하였다. 적합한 MLP 모델을 선정하기 위해서 학습 정확도 및 실행시간을 비교할 수 있게 신경망의 크기가 다른 4개의 모델을 설계하였다. 이 MLP 모델의 학습을 위해 해상 또는 육상의 지표면을 따라 이동하는 물체의 위치 및 중력교란 데이터를 사용하였으며, 중력교란 데이터의 계산은 2160차의 EGM2008을 SHM을 이용하여 이루어졌다. 학습 정확도 평가에서는 MLP4가 가장 우수한 것으로 확인 되었고, 이후 실행시간을 측정하기 위해 학습이 완료된 4개 모델의 가중치와 바이어스 항들을 INS의 내장형 컴퓨터에 저장하여 MLP 모델을 구현하였다. 4개 모델 중 MLP4의 실행시간이 가장 짧은 것을 확인할 수 있었다. 이러한 연구 결과는 향후 중력 교란 보상을 통한 INS의 항법 정확도를 향상시키는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.79-89
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• 2022

최근 스마트폰이 널리 보급되고 모바일 기기의 그래픽스 처리 성능이 발전함에 따라 아이들의 물리적인 활동을 돕는 다양한 모바일 애플리케이션들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 인공지능과 증강현실 기술을 활용해 모래성 쌓기 놀이를 안내하는 모바일 애플리케이션 SandUp을 제안한다. 모래성을 쌓는 과정에서 아이는 모바일 증강현실 기술을 활용해 제시된 목표 모래성을 현실 세계에 증강하여 살펴볼 수 있다. 또한, SandUp은 모래성의 완성을 돕기 위해 단계적으로 필요한 모래 모양과 Task를 알려주고, 모바일 폰의 카메라와 딥러닝 인식모델을 이용해 실시간으로 현재 진행 상황을 인식하고 시각적, 청각적 피드백을 제공한다. 우리는 Flutter와 TensorFlow Lite를 이용해 SandUp 앱의 프로토타입을 구현하였다. 제안하는 SandUp 앱의 사용성과 효과를 평가하기 위해 성인을 대상으로 설문조사를 수행하고 앱이 목표로 한 4-7세 아이들을 모집하여 실험을 진행했다. 실험 결과와 학부모의 피드백을 분석하여 앱의 발전 가능성 및 개선점을 도출하고 향후 연구 방향을 제시한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.55-63
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• 2005

최근 공간적 시간적 제약을 초월하는 새로운 학습 환경으로 웹 기반 가상 학습 시스템이 각광을 받고 있다. 웹 기반 가상 학습 시스템 개발의 핵심은 어떻게 효과적으로 시스템을 사용하고 그 시스템을 사용한 학습자의 학습 성취도를 평가하도록 할 것인가를 결정하는 것이다. 전통적인 오프라인 학습 시스템에서는 학습자의 학습 성취도 평가를 위해 설계된 평가 문항을 학습자가 제한된 시간 내에 얼마나 많이 맞추었는지 헤아림으로써 학습자를 평가할 수 있다. 그러나 이 방법은 이들 시스템이 학습 성취도에서 차이를 보이는 모든 학습자에게 같은 학습 전략을 제공하기 때문에 가상 학습 시스템의 최대 강정이라고 할 수 있는 개별 학습을 불가능하게 한다, 따라서, 본 논문에서는 퍼지 함축 이론을 이용하여 주어진 테스트 문항에 대한 응답 간의 관계를 찾고 이 관계를 퍼지 공관계라고 부르기로 한다. 그리고 이 관계를 반영한 평가 결과를 생성한다. 일정한 학습이 경과된 후 학습자의 학습 성취도를 평가하기 위해 시험에 응시했을 때, 본 논문에서 제안하는 방법과 전통적인 평가 방법 간에 존재하는 차이점을 비교한다. 마지막으로, 이 연구 결과를 개별화 학습에 어떻게 활용할 것인지에 대해 논의한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.195-204
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• 2023

본 연구에서는 GPT, Stable Diffusion과 같은 생성형 인공지능을 이용한 교수·학습 자료 추천 성능 향상을 위해 프롬프트를 개선하는 프롬프트 엔지니어링에 대해 탐색하였다. 분석할 교수·학습 자료의 종류는 그림 자료이다. 프롬프트 구성에 따른 영향을 탐색하기 위해 명령만 담긴 Zero-Shot 프롬프트, 학습 대상 학년 정보가 담긴 프롬프트, 학습 목표가 담긴 프롬프트, 학습 대상 학년과 학습 목표가 모두 담긴 프롬프트를 설계하여 각각을 GPT-3.5모델에 입력하고 응답을 수집하였다. 수집한 응답을 Sentence Transformers로 임베딩 하고 t-SNE를 활용하여 차원 축소하여 시각화 한 다음 프롬프트와 응답 간의 관계를 탐색하였다. 그리고 각 응답을 k-means clustering algorithm을 활용하여 군집화 한 다음 가장 넓은 클러스터의 첫 번째 값을 대표로 선택하여 Stable Diffusion을 이용하여 이미지화 한 다음 교수·학습자료 평가 기준에 따라 초등학교 교사 30명에게 평가 받았다. 초등학교 교사 30인은 추천한 4종의 그림 자료 중 3종은 교육적 가치가 있다고 판단하였으며, 그 중 2종은 실제 수업에 사용할 수 있다고 하였다. 가장 가치 있는 그림 자료를 추천한 프롬프트는 대상 학년과 학습 목표가 모두 담긴 프롬프트로 나타났다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제42권2호
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• pp.39-48
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• 2005

본 논문은 기존의 인터넷이나 유선 온라인을 이용하여 멀티미디어 원격제어 시스템을 설계 및 구현하였다. 또한 응용 프로그램(EzPlay PC-EPG)을 개발하여 사용자 환경에 적합한 편의성을 제공한다. 멀티미디어 원격 제어 시스템은 USB 타입으로 연결된 PC/TV 통합 무선 송${\cdot}$수신으로 구성되어 있으며, EzPlay 응용 프로그램은 PC/TV 모니터 화면에 적합한 UI 모드 환경을 제공하여 다양한 컨텐츠론 이용한 수 있는 편리한 시스템이다. 제안된 방법은 신호 탐지 제어 이론에 기반을 둔 응용 프로그램으로 인터넷 망을 이용하여 실시간 재생, 예약 녹화, 저장을 하는 기능을 가진다. PC-EPG 시스템은 서버/클라이언트 형태의 웹 프로그램으로 구현되며 클라이언트 컴퓨터의 데이터 저장은 TCP/IP를 통행 Visual C++/MFC 프로그램으로 구현된 클라이언트 프로그램에서 수신처리 된다. 또한 사용자의 필요성에 따라서 프로그램 데이터베이스를 구축하여 정보를 제공하는 지능형 프로그램 기능을 포함한다.