• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.387-390
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• 2021

최근 전자 상거래 시장이 급격한 성장을 이루면서 고객들의 급변하는 니즈를 파악하는 것이 기업들의 수익에 직결되는 요소로 인식되고 있다. 이에 기업들은 고객들의 니즈를 신속하고 정확하게 파악하기 위해, 기축적된 고객 관련 각종 데이터를 활용하려는 시도를 강화하고 있다. 기존 시도들은 주로 구매 행동 예측에 중점을 두었으나 고객 행동의 전후 과정을 해석하는데 있어 어려움이 존재했다. 본 연구에서는 고객이 구매한 상품을 확정 또는 환불하는 행동을 취할 때 해당 행동이 발생하는데 있어 어떤 요소들이 작용하였는지를 파악하고, 어떤 고객이 환불할 지를 예측하는 예측 모형을 새롭게 제시한다. 예측 모형 구현에는 트리 기반 앙상블 방법을 사용해 예측력을 높인 XGBoost 기법을 적용하였으며, 고객 의도에 영향을 미치는 요소들을 파악하기 위하여 대표적인 설명가능한 인공지능(XAI) 기법 중 하나인 SHAP 기법을 적용하였다. 이를 통해 특정 고객 행동에 대한 각 요인들의 전반적인 영향 뿐만 아니라, 각 개별 고객에 대해서도 어떤 요소가 환불결정에 영향을 미쳤는지 파악할 수 있었다. 이를 통해 기업은 고객 개개인의 의사 결정에 영향을 미치는 요소를 파악하여 개인화 마케팅에 사용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.19-26
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• 2002

자율이동로봇의 센서-모터 제어기를 구축하는데 있어 로봇의 기계적인 부분과 제어기 부분을 조화시키는 것이나 외부환경과 로봇의 상호작용을 처리하는 것 등이 가장 큰 문제점이다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 진화적 접근방법이 많이 사용되고 있다. 이전 연구에서는 이러한 연구선상에서 셀룰라 오토마타 기반 신경망인 CAM-Brain을 이동로봇 제어기로 진화시켰다. 그러나, 하나의 모듈로 이루어진 제어기로는 복잡한 행동을 하도록 만들기 어렵기 때문에 본 논문에서는 하위 수준의 간단한 행동을 하도록 진화된 모듈들을 결합하여 보다 상위 수준의 복잡한 행동을 하도록 하는 다중 모듈 결합방법을 제안한다. 실험결과, 간단한 행동들을 하도록 진화된 CAM-Brain 모듈들을 규칙기반 방법으로 결합하여 주어진 좀더 환경에 적응할 수 있는 제어기를 얻을 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.235-242
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• 2019

최근 딥러닝을 비롯한 인공지능 기술의 활용이 다양한 분야에서 활발해지고 있으며, 특히 딥러닝 기술 기반의 객체 인식 및 검출에 뛰어난 성능을 보이는 여러 알고리즘들이 발표되고 있다. 이에 본 논문에서는 사용자의 편의성이 효과적으로 반영된 모바일 헬스케어 애플리케이션 구현에 대한 적절한 방향성을 제시하고자 한다. 기존의 피트니스 애플리케이션들에 대한 이용 만족도 연구 및 모바일 헬스케어 애플리케이션에 대한 현황을 파악하여, 이로부터 피트니스 애플리케이션 시장에서의 생존과 우위를 확보하는 동시에, 최근 주목 받고 있는 인공지능 기술의 효과적인 적용에 의한 성능 개선을 통해 기존 이용자 유지 및 확대를 도모하고자 한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제14권5호
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• pp.127-136
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• 2014

게임 NPC(Non Player Character)는 게임 플레이어와 대전 또는 협력함으로써 게임의 재미를 증가시키는 중요한 요소이다. 대부분 기존 게임에서 제공되는 NPC 인공지능은 FSM(Finite State Machine)으로 제작되어 행동 패턴이 정해져 있고 능력이 동일한 특징을 갖고 있다. 따라서 이러한 특징을 갖는 NPC들과 대전하는 플레이어는 창조적인 게임 플레이를 진행하는 것이 어려울 수 있다. 본 논문은 이 문제점을 개선하기 위하여 실제 생활에서 늑대들이 먹이를 사냥하는 행동 모델을 게임 NPC의 행동 모델로 제작하고 이를 평가하기 위한 것이다. 이를 위하여 첫째, 실세계에서 늑대들이 먹이를 포획하기 위한 행동 상태들을 조사 연구한다. 둘째, 이 행동 상태들을 Unity3D 엔진을 이용하여 구현한다. 셋째, 구현된 NPC들의 상태 전이 비율과 실세계의 NPC들의 상태 전이 비율, 일반적인 게임 NPC의 상태 전이 비율을 비교한다. 비교 결과, 구현된 NPC들의 상태 전이 비율은 실세계의 상태 전이 비율과 비슷함을 보인다. 이는 구현된 NPC들의 행동 패턴이 실세계의 늑대 사냥 행동 패턴과 유사함을 의미하는데, 이렇게 함으로써 플레이어에게 보다 증가된 사용자 경험을 제공할 수 있다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.405-412
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• 2021

본 논문은 초상권·저작권 및 사이버 폭력 등의 문제를 예방하고 대응하기 위하여 인공지능 기술을 활용한 딥페이크 앱 활용 윤리 교육 융합 프로젝트를 개발, 적용하였다. 상용 딥페이크 앱을 분석하고, 이를 활용한 초등교육과정에 적용 가능한 교과와 단원 내용을 프로젝트기반 융합·재구성하였다. 창의적 체험활동 중심의 융합 프로젝트는 UCC 제작 과정을 중점으로, 계획된 행동이론 기반의 정보통신 윤리 의식 측정 검사로 효과를 비교하였다. 사회 교과 중심의 융합 프로젝트에서는 화폐(금융)교육의 주제로 재구성하여 질적 분석하였다. 분석 결과, 인공지능 기술 앱 활용 융합수업은 정보통신 윤리 의식을 유의미하게 증진시키는 것을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권12A호
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• pp.1181-1187
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• 2010

본 논문은 게임에서 신경망기반으로 지능캐릭터에게 학습을 통한 상황판단을 하는 이동 인공지능을 제안하였다. 신경망은 게임 규칙과 문제해결 방법을 정의한 알고리즘을 통한 입출력 값을 이용하여 지도 학습된다. 지도 학습된 지능캐릭터는 변화하는 주변 환경을 인지하여, 적절한 행동을 하게 된다. 본 논문에서는 신경망을 이용한 이동 인공지능을 점진적으로 설계하였고, 성능 실험을 위하여 간단한 게임을 구현하였다. 이 게임은 일정한 2차원 공간에 목표, 캐릭터, 장애물이 존재하고 캐릭터는 목표 지점으로 장애물을 회피하며 이동해야한다. 이동 인공지능은 실험마다 정의한 알고리즘을 통해 규칙과 몇 가지 문제해결법을 학습하여 변화하는 환경에서 목표를 완수 할 수 있으며, 정의한 알고리즘과 신경망 구조를 동일하게 설계하였다. 실험 결과, 제안한 이동 인공지능은 주변 상황을 인지하여 이동을 수행하고 목표를 완수할 수 있음을 보였다. 이동 인공지능은 복잡한 구조의 게임도 학습 알고리즘을 정의하여 학습하면 신경망은 변화한 환경에서도 적절한 결과를 보여 줄 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권7호
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• pp.831-840
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• 2004

본 논문에서는 신경망 기반의 지능형 게임 캐릭터를 구현하는 방법을 제안한다. 지능 캐릭터를 구현하는 신경망은 상대방 캐릭터의 행동과 상대방 캐릭터와의 거리를 입력받아 지능 캐릭터의 행동을 결정하여 출력한다 신경망은 두 캐릭터들의 행동으로 인한 점수를 강화 값으로 사용하여 강화 학습된다. 제안한 방법의 효용성을 보이기 위해서 간단한 대전 액션 게임을 구현하고 그 환경에서 여러 가지 실험을 수행하였다. 실험 견과 제안한 지능형 캐릭터가 게임의 규칙을 잘 학습할 수 있음을 보였다. 제안된 방법은 대전 게임뿐만 아니라 대규모 온라인 게임상의 캐릭터 구현에도 적용될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.1-9
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• 2022

본 논문에서는 영상 데이터와 센서 데이터를 활용한 딥러닝 기반의 반려동물 이상행동 탐지 서비스를 제안한다. 최근 반려동물 보유 가구의 증가로 인해 기존 푸드 및 의료 중심의 반려동물 시장에서 인공지능을 더한 펫테크(Pet Tech) 산업이 성장하고 있다. 본 연구에서는 인공지능을 통한 반려동물의 건강관리를 위해 영상 및 센서 데이터를 활용한 딥러닝 모델을 기반으로 반려동물의 행동을 분류하고, 이상행동을 탐지하였다. 자택의 CCTV와 직접 제작한 펫 웨어러블 디바이스를 활용하여 반려동물의 영상 데이터 및 센서 데이터를 수집하고, 모델의 입력 데이터로 활용한다. 행동의 분류를 위해 본 연구에서는 반려동물의 객체를 검출하기 위한 YOLO(You Only Look Once) 모델과 관절 좌표를 추출하기 위한 DeepLabCut을 결합하여 영상 데이터를 처리하였고, 센서 데이터를 처리하기 위해 각 센서 별 연관관계 및 특징을 파악할 수 있는 GAT(Graph Attention Network)를 활용하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제30권1호
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• pp.139-152
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• 2021

시뮬레이션을 통하여 경험하기 어려운 사건을 가상적으로 체험할 수도 있으며, 분석을 수행할 수도 있다. 국방시뮬레이션 분야에서 이런 체험을 기반으로 Virtual 시뮬레이션이 연구 개발되고 있으며, 분석을 위하여 Constructive 시뮬레이션이 연구 개발되고 있다. 이런 시뮬레이션을 연동하여, VC(Virtual-Constructive) 시뮬레이션 환경을 구성할 수 있고, VC 시뮬레이션 환경은 전투 환경의 가상적인 경험과 교전개체의 지능적인 전술을 동시에 시험할 수 있는 환경이다. 또한, 최근의 인공지능 연구를 위해, 사람의 행동을 학습하는 이미테이션 학습 혹은 역강화학습 분야는 VC 환경에서 수집된 인간 행동 데이터를 필요로 한다. 제시된 연구는 공중전 분야에 VC 시뮬레이션 환경의 사례를 보여주며, 이를 통해 수집된 인간 행동 데이터의 특징을 분석하고 있다. 본 논문을 통하여, 공중전 분야 VC 시뮬레이션 환경이 어떻게 구축될 수 있으며, 인공지능 학습을 위하여 어떻게 활용될 수 있는지 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.487-490
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• 2019

시각과 언어 기반의 이동(VLN)은 3차원 실내 환경에서 실시간 입력 영상과 자연어 지시들을 이해함으로써, 에이전트 스스로 목적지까지 이동해야 하는 인공지능 문제이다. 이 문제는 에이전트의 영상 및 자연어 이해 능력뿐만 아니라, 상황 추론과 행동 계획 능력도 함께 요구하는 복합 지능 문제이다. 본 논문에서는 시각과 언어 기반의 이동(VLN) 작업을 위한 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안모델에서는 입력 영상에서 합성곱 신경망을 통해 추출하는 시각적 특징과 자연어 지시에서 순환 신경망을 통해 추출하는 언어적 특징 외에, 자연어 지시에서 언급하는 장소와 랜드마크 물체들을 영상에서 별도로 탐지해내고 이들을 추가적으로 행동 선택을 위한 특징들로 이용한다. 다양한 3차원 실내 환경들을 제공하는 Matterport3D 시뮬레이터와 Room-to-Room(R2R) 벤치마크 데이터 집합을 이용한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 모델의 높은 성능과 효과를 확인할 수 있었다.