This paper explain application of expert system techniques from the latest theories of artificial intelligence to industrial process control. This controller continuously monitors a loop's response to disturbances and adapts the tuning parameters (P.I.D) to provide the best response to load upset or set-point change.
Artificial Intelligence (AI) born in 1956 is a general term that implies the use of a computer to make intelligent machines with minimal human intervention. AI is a topic dominating diverse discussions on the future of professional employment, change in the social standard and economic performance. In this paper, I describe fundamental concepts underlying AI and their significance to various fields including aviation and medicine. I highlight issues involved and describe the potential impacts and challenges to the industrial fields. While many benefits are expected in human life with AI integration, problems are needed to be identified and discussed with respect to ethical issues and the future roles of professionals and specialists for their wider application of AI.
최근 스마트팩토리와 인공지능 기술의 수요 증가로 인해 다양한 분야에서 인공지능 기술을 적용하는 연구가 진행되고 있다. 결함 검사 분야에서도 인공지능 알고리즘을 도입하기 위한 노력을 기울이고 있다. 특히, 금속 외관의 결함을 검출하는 연구는 다른 소재(목재, 플라스틱, 섬유 등)의 결함을 검출하는 연구에 비해 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 머신러닝 기법(서포터 벡터 머신(SVM: Support Vector Machine), 소프트맥스 회귀(Softmax Regression), 결정 트리(Decesion Tree))과 차원 축소 알고리즘(주성분 분석(PCA: Principal Component Analysis), 오토인코더(AutoEncoder))의 9가지 조합과 2가지 합성곱신경망(CNN: Convolutional Neural Network) 기법(자체 알고리즘, ResNet)의 금속 외관의 결함 분류 성능 및 속도를 비교하고 분석하는 연구를 수행하고자 한다. 두 종류의 학습 데이터셋((i) 공용 데이터셋(Public Dataset), (ii) 실측 데이터셋(Actual Dataset))에 대한 실험을 통해 각 데이터셋에 대한 성능 및 속도를 비교 분석하고, 가장 효율적인 알고리즘을 찾아낸다.
인공지능의 발달로 사회는 이전과는 다른 세상으로 나아가고 있다. 이에 따라 인공지능 교육에 대한 관심도 커지는 가운데 우리나라에서도 인공지능을 어떻게 가르칠 것인가에 대한 연구가 더욱 활발하게 진행되고 있다. 하지만 초등학교 고학년을 중심으로 한 연구가 많이 진행되고 있고 저학년을 위한 교육과정이나 프로그램은 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 저학년을 대상으로 한 인공지능 프로그램을 개발하였다. 그중 인공지능 이미지 인식 부분에 초점을 맞추어 개발하였다. 사람과 동물, 컴퓨터의 이미지 인식 방법을 비교해보고 낙엽의 특징을 알아보고, 낙엽의 특징에 따라 분류하는 과정을 통해 인공지능이 이미지를 인식하는 과정을 이해하도록 한다. 이 프로그램을 통해 앞으로 초등학교 저학년 학생들이 인공지능의 이미지 인식 원리에 대해 이해하는 데 도움이 되길 기대한다.
전장에 있는 지휘관과 참모들은 상황을 인식하고 그 결과를 바탕으로 지휘결심을 통해 군사 활동을 수행하는데, 최근 정보기술의 발달과 함께 지휘결심을 지원하는 인공지능에 대한 요구가 증가하였다. 인공지능을 활용하기 위해서는 강화학습에 필요한 학습 data set의 식별, 수집 그리고 전처리가 필수적이다. 그러나 전술 C4I 체계에 저장된 적 data는 정확성, 적시성, 충분성 측면에서 인공지능 학습 data로 사용하기에 적절하지 않기 때문에 학습 data를 수집하고 훈련 시킬 수 있는 대안이 필요하다. 본 논문에서는 육군의 워게임 훈련 모델인 '창조 21 모델 훈련 data'를 활용하여 인공지능을 학습시키는 방법론을 제시하였다. 연구 범위는 군사결심수립과정과 연계하여 인공지능의 역할과 범위를 구체화하고, 그 역할에 맞추어 인공지능을 훈련 시키기 위해 창조 21 모델 연습 data를 활용하는 모델을 제시하였다. 공개가 제한되는 군사자료의 특성을 고려하여 가상의 sample data를 제작하였고, 공개가 제한되는 대한민국 육군의 교리는 인터넷에서 수집 가능한 미군 교리를 활용하였다.
대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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pp.421-426
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2004
Analyzing adaptive possibilities of agents in multi-agents system, we have discovered new aspects of ambient intelligence in distributed modular systems using intelligent building blocks (I-BLOCKS) [1]. This paper describes early scientific researches related to technical design, applicable experiments and evaluation of adaptive processing and information interaction among I-BLOCKS allowing users to easily develop ambient intelligence applications. The processing technology presented in this paper is embedded inside each DUPLO1 brick by microprocessor as well as selected sensors and actuators in addition. Behaviors of an I-BLOCKS modular structure are defined by the internal processing functionality of each I-Blocks in such structure and communication capacities between I-BLOCKS. Users of the I-BLOCKS system can do 'programming by building' and thereby create specific functionalities of a modular structure of intelligent artefacts without the need to learn and use traditional programming language. From investigating different effects of modem artificial intelligence, I-BLOCKS we have developed might possibly contain potential possibilities for developing applications in ambient intelligence (AmI) environments. To illustrate these possibilities, the paper presents a range of different experimental scenarios in which I-BLOCKS have been used to set-up reconfigurable modular systems. The paper also reports briefly about earlier experiments of I-BLOCKS in different research fields, allowing users to construct AmI applications by a just defined concept of modular artefacts [3].
본 논문에서는 첫째, 변수들 간의 선형관계를 전제로 하지 않는 인공지능시스템의 하나인 인공신경망을 이용한 평가모형을 구축하여 상장기업의 주가를 예측하고 둘째, 회계정보를 이용하여 기업 가치를 평가하는 Ohlson모형을 이용하여 상장기업의 주가를 예측하였다. 이를 신규상장기업의 주가예측에 적용하여 어느 방법이 더 주가예측의 적정성이 높은지를 평가하였다. 이에 대한 본 연구의 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 공모가를 기준으로 한 경우 Ohlson모형에 의한 추정주가는 통계적으로 차이가 있고, 인공신경망 모형에 의한 추정주가는 통계적으로 차이가 없었다. 둘째, 상장일 종가를 기준으로 한 경우 Ohlson모형에 의한 추정주가와 인공신경망 모형에 의한 추정주가는 통계적으로 차이가 없었다. 셋째, 상장 2개월 후 종가를 기준으로 한 경우 Ohlson모형에 의한 추정주가는 통계적으로 차이가 있고, 인공신경망 모형에 의한 추정주가는 통계적으로 차이가 없었다. 이상의 결과로 볼 때 인공신경망 모형에 의한 추정주가가 Ohlson모형에 의한 추정주가보다 적정하게 평가되었다.
인공지능의 발달로 인해 전 세계적으로 4차 산업혁명의 물결이 일고 있다. 빅데이터, 사물인터넷 기반의 인공지능 기술로 모든 것이 하나로 융합되는 초연결 사회로 향하고 있다. 이에 따라 인공지능 시대의 교육 인재상으로 창의 융합형 인재 양성과 더불어서 감성적 창조 인재 양성을 추구하고 있다. 인간의 창의성 및 감성을 중심으로 인공지능과 협업하고 다양한 분야의 지식을 융합하여 새로운 것을 창조할 줄 알아야 한다. 이에 따라 본 연구는 인문학적 성향인 국어와 공학적 성향인 인공지능을 융합한 프로그램을 개발하여, 학생들이 인문학적 소양과 공학적 사고력을 융합해 창의적으로 문제를 해결하는 경험을 할 수 있도록 하였다. 교육 프로그램의 내용은 'AI와 함께하는 도서' 및 'AI와 함께하는 연극'과 같은 두 가지이었으며, 학생들이 인문학적 문제를 인공지능을 활용하여 해결하도록 하는 15차시 수업으로 구성하였다.
Janghwan Kim;Jihoon Kong;Hee-Do Heo;Sam-Hyun Chun;R. Young Chul Kim
International journal of advanced smart convergence
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제13권1호
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pp.85-91
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2024
Currently, generative artificial intelligence is a hot topic around the world. Generative artificial intelligence creates various images, art, video clips, advertisements, etc. The problem is that it is very difficult to verify the internal work of artificial intelligence. As a requirements engineer, I attempt to create a toon image by applying linguistic mechanisms to the current issue. This is combined with the UML object model through the semantic role analysis technique of linguists Chomsky and Fillmore. Then, the derived properties are linked to the toon creation template. This is to ensure productivity based on reusability rather than creativity in toon engineering. In the future, we plan to increase toon image productivity by incorporating software development processes and reusability.
오늘날 점점 증가하는 위협 환경에서는 보안 이벤트에 대한 신속하고 효과적인 탐지 및 대응이 필수적이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 기업과 조직에서는 다양한 보안관제시스템을 도입하여 보안 위협에 대응하고 있다. 그러나 기존 보안관제시스템은 보안 이벤트의 복잡성과 다양한 특성으로 인해 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 인공지능 기반의 자동화된 통합보안관제시스템 모델을 제안하였다. 인공지능 기술인 딥러닝을 기반으로 하여 다양한 보안 이벤트에 대해 효과적인 탐지와 이를 처리하는 기능들을 제공한다. 이를 위해 모델은 기존의 보안관제시스템 한계를 극복하기 위하여 다양한 인공지능 알고리즘과 머신러닝 방법을 적용한다. 제안된 모델은 운영자의 업무량을 줄이고 효율적인 운영을 보장하며 보안 위협에 대한 신속한 대응을 지원하게 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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