• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2005년도 창립60주년 기념 추계 학술대회
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• pp.177.2-177.2
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• 2005

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.347-364
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• 2022

고객의 구매 의사결정에 영향을 주는 온라인 리뷰의 부적절한 조작을 통해 이익을 얻고자 하는 기업 또는 온라인 판매자들 때문에, 리뷰의 신뢰성은 온라인 거래에서 매우 중요한 이슈가 되었다. 온라인 쇼핑몰 등에서 온라인 리뷰에 대한 소비자들의 의존도가 높아짐에 따라 많은 연구들이 조작된 리뷰를 탐지하는 방법에 개발하고자 하였다. 기존의 연구들은 온라인 리뷰를 기반으로 정상 리뷰와 조작된 리뷰를 대상으로 기계학습으로 이용함으로써 조작된 리뷰를 탐지하는 모형을 제시하였다. 기계학습은 데이터를 이용하여 이진분류 문제에서 탁월한 성능을 보여왔으나, 학습에 충분한 데이터를 확보할 수 있는 환경에서만 이러한 성능을 기대할 수 있었다. 조작된 리뷰는 학습용으로 사용할 수 있는 데이터가 충분하지 못하며, 이는 기계학습이 충분한 학습을 할 수 없다는 치명적 약점으로 내포하게 된다. 본 연구에서는 기계학습이 불균형 데이터 셋으로 인한 학습의 저하를 방지할 수 있는 방안으로 부족한 조작된 리뷰를 인공지능을 이용하여 생성하고 이를 기반으로 균형된 데이터 셋에서 기계학습을 학습하여 조작된 리뷰를 탐지하는 방안을 제시하였다. 파인 튜닝된 GPT-3는 초거대 인공지능으로 온라인 플랫폼의 리뷰를 생성하여 데이터 불균형 문제를 해결하는 오버샘플링 접근방법으로 사용되었다. GPT-3로 생성한 온라인 리뷰는 기존 리뷰를 기반으로 인공지능이 작성한 리뷰로써, 본 연구에서 사용된 로짓, 의사결정나무, 인공신경망의 성능을 개선시키는 것을 SMOTE와 단순 오버샘플링과 비교하여 실증분석을 통해서 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.311-318
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• 2018

본 논문에서는 대화형 인공지능 인터랙티브 아트인 "진화하는 신, 가이아" 작품을 중심으로 예술 의미적인 배경과 작품이 구현된 기술적 구조에 대해 제시한다. 최근 여러 분야에서 인공지능의 기술을 사용하면서 예술 분야에도 이러한 시도가 접목되고 있다. 또한 과학의 발달로 생체모방 기술이나 인공생명 기술이 발달하면서 기계와 인간의 구분이 모호해지고 있다. 본 논문에서는 이러한 기계 생명의 은유를 담고 있는 예술 작품 사례를 제시하고, 본 작품에서 차별적으로 구현된 대화 시스템에 대해 상세히 부각한다. 본 작품에서는 로봇이 관객과의 자연스러운 소통을 위해 관객을 인식하여 바라보고 눈을 맞추며, 관객의 음성을 직접 인식하고 이에 따른 적절한 응답을 음성 합성으로 출력한다. 본 작품의 대화 시스템은 작품 내에 내장된 안드로이드 클라이언트와 질문-대답 사전을 내장한 서버로 구성된 질의응답시스템으로 구현되었다. 본 작품은 이러한 인터랙션을 통해 넓은 의미에서의 생명에 대한 의미를 논하며 관객과의 공감을 이끌어낸다. 본 논문에서는 작품의 기계적 구조와 대화 시스템 등의 제작 방법 및 관객 반응을 살펴봄으로써 인공지능 예술 작품의 제작 및 전시 기획에 기여하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.932-935
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• 2017

최근 인공지능은 딥러닝, 기계학습 등 인공지능 기술이 발전되면서 기술 상용화가 가시화되고 있다. 이에 따라 인공지능분야는 다른 산업의 핵심 기술로 급부상과 함께 여러 글로벌 기업들이 적극적 투자를 실시하고 있는 추세이다. 이렇게 인공지능 기술이 발전하면서 인공지능 기반 기술 개발에서 타산업의 핵심기술로 프레임이 변화 되고 있으며 차세대 ICT 핵심 기술로 인식이 확산되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 인공지능 방법중 지도 학습의 의사 결정 트리 알고리즘을 사용하여 AWS(Amazone Web Service) EMR 서버에서 이를 알까기에 적용하여 알까고 게임 시스템을 구현하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.478-479
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• 2017

인공지능이란 기계가 사람처럼 생각하고 인식하여 행동할 수 있도록 설계된 알고리즘 체계이다. IT 시장조사기관인 가트너는 2017년을 이끌 '10대 전략 기술 트렌드' 중 가장 첫 번째로 인공지능과 고급 머신 러닝을 선정하였다. 현재 인공지능의 기술은 텍사스 홀덤 대회나 바둑과 같은 전략적 의사 결정을 필요로 하는 게임에서도 뛰어난 기술을 선보이고 있으나, 한편으로는 인공지능 기술을 탑재한 자율주행차의 사고가 일어나는 민완성적인 부분이 존재한다. 본 논문에서는 현재까지 진행되어온 인공지능 기술의 동향을 살펴보고 나아가 인공지능이 안정적으로 서비스가 적용될 수 있는지 알아보고자 한다.

• 전자통신동향분석
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• 제31권3호
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• pp.131-141
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• 2016

최근 알파고를 통해 인공지능 기술이 전 세계인의 이목을 집중시켰던 반면, 인공지능 연구자들은 인공지능 부활에 결정적 역할을 한 딥러닝 기술에 주목하고 있다. 딥러닝은 다계층 인공신경망 기반의 기계학습 기술로서 최근 컴퓨터 비전, 음성인식, 자연어 처리 분야에서 인식 성능을 높이는 데 중요한 역할을 하고 있다. 딥러닝 기술을 이용하여 기계가 수천만장의 이미지를 학습하여 객체를 인식하게 하고, 수천 시간의 음성 데이터를 학습하여 사람의 말을 알아듣게 처리하는 데에는 다수의 고성능 컴퓨터가 필요하다. 따라서 딥러닝에는 다수의 컴퓨터를 효율적으로 이용하기 위한 분산처리 기술이 필수적이며 관련 연구들이 활발히 진행되고 있다. 이에 본고는 다중 컴퓨터 노드들에서 딥러닝 모델을 분산처리할 수 있는 기존의 프레임워크들을 비교 분석하고 딥러닝 분산처리 기술에 대한 발전 방향을 전망한다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1050-1053
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• 2005

There is no agreed definition of intelligence. The ability to adapt to the environments is a kind of intelligence. Expert functionally recognize environment using their five senses, and acquire and memorize knowledge necessary for operating machines. Knowledge that they cannot acquire directly is acquired in indirect ways. The purpose of intelligence machines is applying to machines experts' knowledge acquisition process and their skills in operating machine. An agent is an autonomous process that recognizes external environment, exchanges knowledge with external machines and performs an autonomous decision-making function in order to achieve common goals. This paper describes agent application for intelligence machine.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.168-173
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• 2007

게임이나 가상환경에서 오락성과 실감성을 증진시키는 여러 가지 방법들 가운데 지능적인 Non-Player Character (NPC)들의 존재는 중요하다. 컴퓨터 그래픽과 관련 하드웨어 플랫폼 기술의 발전으로 인해 사용자들은 이제 시각적인 만족을 넘어서서, NPC들이 보다 지능적으로 행동하면서 오락적인 만족감과 동시에 보다 향상된 실감성을 제공하기를 원한다. 하지만, 유한상태기계 (Finite State Machine, FSM)를 기반으로 하는 NPC 구현의 한계와 어려움으로 인해 이러한 사용자들의 요구사항을 만족시키는 것은 어렵다. 본 논문에서는 FSM과 추론 엔진(Inference Engine)을 결합한 새로운 NPC 행동제어 구조를 제안한다. 또한 제안된 구조의 가능성을 시연하기 위해 실제로 동작하는 데모를 소개한다. 이러한 FSM과 추론 엔진의 하이브리드 구조는 FSM이 제공하는 NPC 반응의 실시간성을 보장하는 동시에 추론 엔진이 제공할 수 있는 보다 지능적이고 계획적인 NPC들의 행동을 만들어 낼 수 있다는 장점이 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.95-98
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• 1998

초음파센서는 저렴성, 단순한 구조, 기계적 강인성, 사용상의 적은 제약 등의 이점 때문에 다양한 응용분야에 적용된다. 물체의 인식에 초음파센서를 사용하기에는 낮은 분해능을 초래하는 불량한 방향성과 측정오류를 유발하는 반사성의 어려움을 내재하고 있다. 이런 문제를 개선하기 위해서 다양한 센사의 배열형태에서 많은 수의 센서를 사용하거나, 일정 수의 센서를 사용할 경우에는 센서의 배열을 기계적으로 이동시킨다. 본 논문에서는 물체의 패턴인식에 있어서 가장 기본적인 거리, 물체크기, 물체각도 값을 얻기 위해 간단하게 구성된 전자회로를 부가하여 초음파센서의 송출전압을 여러 단계로 변경시켜 얻어낸 데이터에 뉴로퍼지 기반의 지능적 계산 알고리즘을 적용하여 개선된 결과를 얻는다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.701-706
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• 2019

최근에는 인공지능의 도래로 인하여 수많은 산업과 일반적인 응용에 적용됨으로써 우리의 생활에 큰 영향을 발휘하고 있다. 이러한 분야에 다양한 기계학습의 방식들이 제공되고 있다. 기계학습의 한 종류인 지도학습은 학습의 과정 중에 특징값과 목표값을 입력으로 가진다. 지도학습에도 다양한 종류가 있으며 이들의 성능은 입력데이터인 빅데이터의 특성과 상태에 좌우된다. 따라서, 본 논문에서는 특정한 빅 데이터 세트에 대한 다수의 지도학습 방식들의 성능을 비교하기 위해 텐서플로우(Tensorflow)와 사이킷런(Scikit-Learn)에서 제공하는 대표적인 지도학습의 방식들을 이용하여 파이썬언어와 주피터 노트북 환경에서 시뮬레이션하고 분석하였다.