• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
• /
• pp.693-696
• /
• 2021

강화학습에는 다양한 알고리즘이 있으며 분야에 따라 사용되는 알고리즘이 다르다. 게임 분야에서도 강화학습을 사용하여 인공지능을 개발할 때 특정 알고리즘이 사용된다. 알고리즘에 따라 학습 방식이 다르고 그로 인해 만들어지는 인공지능도 달라진다. 그러므로 개발자는 목적에 맞는 인공지능을 구현하기 위해 적절한 알고리즘을 선택해야 한다. 그러기 위해서 개발자는 알고리즘의 학습 방식과 어떤 종류의 인공지능 구현에 적용되는 것이 효율적인지 알고 있어야 한다. 따라서 이 논문에서는 게임 인공지능 구현에 사용되는 알고리즘인 SAC, PPO, POCA 세 가지 알고리즘의 학습 방식과 어떤 종류의 인공지능 구현에 적용되는 것이 효율적인지 비교한다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제11권1호
• /
• pp.65-69
• /
• 2001

본 논문에서는, 고 중량 측정 장치를 위한 적응 지능형 모니터링 시스템(Adaptive Intelligence Monitoring System ; AIMS)을 제안한다. 지능형 알고리즘으로 퍼지 알고리즘과 FNN을 적용하였으며 고 신뢰도를 가지는 적응 지능형 모니터링 네트웍 시스템의 효용성을 확인한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
• /
• pp.106-106
• /
• 2017

우리나라는 현재 재난의 유형을 자연재난과 사회재난으로 구분하여 관리하고 있다. 하지만 최근 재난 사고 사례를 살펴보면 단일재난으로 인한 피해보다 자연재난이 발생한 이후 사회재난으로 재난이 전파되는 복합재난의 형태가 종종 나타나고 있다. 복합재난은 단일 재난에 의한 피해(인적, 물적) 보다 크게 나타나고 복합재난의 발생원인 및 전파과정을 분석하기 어려워 이에 대한 다각적인 분석과 동시에 재난상호간의 연관성을 도출하는 연구가 필요한 시점이다. 과거 재난사고정보를 분석하는 연구는 일반적인 통계기법을 활용한 분석에 머물러 있으며 수집된 재난사고사례가 많지 않아 분석에 신뢰성을 보장할 수 없었다. 이에 본 연구에서는 복잡하게 나타나는 재난 사고를 분석하기 위하여 최근 각광받고 있는 인공지능 분석기법을 연구에 고려하였다. 본 연구의 과정은, 첫째로 재난사고정보 분석에 인공지능을 활용한 사례를 조사하고 여타 연구분야에서 적용되고 있는 인공지능 분석기술을 재난사고정보 분석에 활용할 수 있는 방안을 모색하였다. 둘째로 수집가능 한 재난사고정보를 수집하고 인공지능 모형에 적용가능 한 형태로 변환하는 과정을 수행하였다. 셋째로 변환된 재난사고정보를 대표적인 인공지능 알고리즘을 활용하여 다양한 질문(목적)에 부합하는 재난사고정보 분석모형을 구축하고자 하였다. 마지막으로 다양한 인공지능 알고리즘을 적용한 모형의 신뢰성을 비교하였으며 이를 통하여 재난사고정보 분석에 적용가능 하며 질문(목적)에 부합하는 최적 인공지능 알고리즘을 도출하고자 하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
• /
• 전력전자학회 2020년도 전력전자학술대회
• /
• pp.363-364
• /
• 2020

본 논문은 최근 주목 받고 있는 데이터 기반 인공지능 알고리즘을 사용하는 배터리 충전 상태 추정 기법에 대하여 조사 분석한다. 기존의 배터리 모델링 기법의 단점을 회피할 수 있는 데이터 기반 인공지능 알고리즘의 구조적 특징을 확인하고, 배터리 충전 상태 추정에 데이터 기반 인공지능 알고리즘을 적용 했을 때, 충전 상태 추정 정확도에 영향을 끼치는 요소인 데이터 구성에 대한 분석을 실시하여, 데이터 구성 시 필수적으로 고려해야하는 설계조건을 조사 분석한다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제20권5호
• /
• pp.694-700
• /
• 2010

본 논문에서는 퍼지 이론을 이용한 차량용 지능형 자동 변속 알고리즘을 제안하고, 알고리즘 성능 및 최적화 분석이 가능한 시뮬레이터를 개발한다. 제안된 지능형 자동변속 알고리즘은 목표 속도 도달 시간 및 구간 가속의 성능 저하 없이 엔진 회전수 변화를 적게 하여 승차감을 개선하고, 구간 시간 내의 구동력 사용량을 줄임으로써 에너지 효율을 향상 시킨다. 또한, 모의 실험이 가능한 시뮬레이터를 개발하여 다양한 조건에서의 알고리즘 성능을 분석하고, 알고리즘 최적화 및 실용화 개발 비용 절감에 기여한다. 시뮬레이터를 이용한 모의실험을 통하여 일반 자동변속기와 제안된 자동변속기의 성능을 검증하고 시뮬레이터를 이용한 최적화 작업의 간단한 예를 보인다.

• 한국도서관정보학회지
• /
• 제39권4호
• /
• pp.283-304
• /
• 2008

본 연구의 목적은 이용자의 탐색 행태, 시스템의 정보 구축 행태를 기반으로 초기 질의어의 범주에 해당하는 연관 용어들(해당 용어의 지식구조와 관련된 연관 용어들)을 학습기능을 통해 자동으로 제시해 줄 수 있는 지능형 검색 시스템을 구현하는 것이다. 이를 위해 학습을 통해 전문가 수준의 색인어를 추출할 수 있는 지능형자동색인 알고리즘, 자동분류에 관련한 클러스터링 알고리즘과 문서 범주화 알고리즘 그리고 범주 표현 알고리즘에 대한 이론적 연구를 수행하였으며, 이들 이론적 연구를 근거로 비용과 시간적인 측면에서 그리고 재현율과 정도율이란 측면에서 우수한 성능을 발휘할 수 있는 지능형검색시스템을 구현하였다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
• /
• pp.167-173
• /
• 2021

본 연구는 초등학생 대상의 인공지능 교육에서 다루는 알고리즘의 종류, 활용하는 도구와 데이터의 범주를 논의하는 것을 목적으로 초등예비교사 11명을 대상으로 15주 동안 데이터, 인공지능 알고리즘, 인공지능 교육 플랫폼을 교육 및 실습한 후 설문하여 초등학생 수준을 고려한 데이터와 알고리즘의 범주, 교육 도구를 제시하고 적합성을 분석하였다. 설문을 통해 교사가 수업목적에 따라 사전에 데이터를 선정 및 가공하여 교육에 사용하는 것이 가장 적합하며, 분류와 예측 알고리즘이 초등 인공지능 교육에서 다루기에 적절하다는 결론을 도출하였다. 또한, 엔트리가 인공지능 교육 도구로서 가장 적합하며 인공지능의 학습이라는 개념을 교육하기 위해 수학적 지식을 설명하는 자료가 필요함을 확인하였다. 본 연구는 초등학생의 인공지능 교육에서 다루는 알고리즘과 데이터의 범주를 구체적으로 제시하고 이와 관련된 수학교육에 대한 필요성과 적절한 교육 도구를 분석하였다는 점에서 의의가 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.180-185
• /
• 2003

본 논문은 장애물에 대한 사전 정보를 가지고 있지 않은 공간에서 장애물의 회피와 지정된 목표점으로 이동할 수 있는 자율이동로봇을 위한 지능제어 알고리즘을 제안하고, 제안된 제어기의 효용성을 실험을 통하여 검증을 한다. 제시하는 지능 제어기는 계층구조의 알고리즘으로써, 그 하부에 로봇이 목표에 도달하기 위한 퍼지 알고리즘과 주행 중 만날 수 있는 장애물들에 대한 회피를 수행하는 퍼지-뉴럴 알고리즘이 존재하고, 상부의 가중치 퍼지 알고리즘은 로봇이 이동하면서 만날 수 있는 여러 가지 상황에 따라서 하부의 두 알고리즘에 적당한 가중치를 부여하여 장애물 회피동작과 목표점 도달동작을 수행할 수 있도록 구성되어 있다. 그리고 로봇의 현재 운동정보와 장애물까지의 거리정보를 바탕으로 가중치 퍼지 알고리즘의 출력부 소속도 함수를 조절함으로서 오목한 장애물에 대해서도 장애물 회피 동작을 수행하도록 하였다. 제작된 로봇으로 제시한 알고리즘의 실효성을 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
• /
• pp.57-60
• /
• 2021

본 논문에서는 기지 설비 중 주요 회전기기인 펌프의 이상탐지 알고리즘을 제안한다. 현재 인공지능을 활용하여 생산현장을 혁신하고자 하는 시도가 진행되고 있으나 외산 솔루션에 대한 의존도가 높은 것에 비해 국내 실정에 맞지 않는 경우가 많다. 이에 따라, 선행 연구를 통해 국내 실정에 맞는 인공지능 기술 도입이 필요하다. 본 연구에서는 VAE(Variational Auto Encoder) 알고리즘을 활용해 회전기기의 고장을 진단하는 알고리즘을 개발하였다. 본 연구 수행을 통한 회전기기의 고장 예지·진단 시스템 개발로 설비의 이상 징후 포착, 부품의 교환 시기 등 보수 일정을 예측하고 최종적으로 이를 통한 설비 가동의 효율 증대와 에너지 비용 감소의 효과를 기대한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
• /
• pp.500-503
• /
• 2005

대부분의 지능 알고리즘들은 환경이나 사용목적에 따라 항상 최적 성능을 보장하지는 못한다. 그러므로 다양한 알고리즘들을 구현한 후에 환경이나 사용 목적에 따라 최적인 알고리즘 또는 알고리즘의 조합을 선택하여 시스템을 구성할 수 있다면 유용할 것이다 본 논문에서는 지능형 Macro Core를 기반으로 한 시스템 재설정 및 진화를 위한 지능형 아키텍처를 제안한다. 제안한 아키텍처를 이용하면 새로운 알고리즘들의 추가와 이들을 조합하여 시스템을 구성하는 데에 드는 비용을 절약할 수 있으며, 표준화된 규격을 제시할 수 있다는 장점이 있다. 제안한 Macro Core 기반의 지능형 아키텍처에 맞추어 시스템을 구성해 보고 이를 실제 얼굴 추출 및 인식 시스템 구성에 적용하고자 한다.