• 한국디자인학회:학술대회논문집
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• 한국디자인학회 2003년도 봄 학술발표대회논문집
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• pp.272-273
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• 2003

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.5083-5088
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• 2010

무리를 형성하는 NPC들의 인공 지능을 실세계의 무리짓기와 유사하게 구현하는 것은 게임의 재미를 증가시키는 요인이 될 수 있다. 이를 위하여, 본 논문에서는 분석된 실세계에서의 물고기 무리짓기의 행동 패턴을 설계하고 오우거 엔진을 이용하여 구현한다. 구현된 무리짓기의 효용성을 판단하기 위하여 실세계의 물고기 떼의 행동 패턴과 비교한다. 비교 결과, 구현된 물고기 떼의 행동 패턴과 실세계의 행동 패턴은 비슷함을 보인다.

• 산업융합연구
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• 제22권1호
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• pp.177-183
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• 2024

본 연구는 데이터의 품질이 인공지능(AI) 성능에 미치는 영향을 검토한다. 이를 위해, 데이터 특성변수(Feature)의 유사도와 클래스(Class) 구성의 불균형을 고려한 모의실험(Simulation)을 통해 라벨링 오류 수준이 인공지능의 성능에 미치는 영향을 비교 분석하였다. 그 결과, 특성변수 간 유사성이 높은 데이터에서는 특성 변수 간 유사성이 낮은 데이터에 비해 라벨링 정확도에 더 민감하게 반응하였으며, 클래스 불균형이 증가함에 따라 인공지능 정확도가 급격히 감소되는 경향을 관찰하였다. 이는 인공지능 학습데이터의 품질평가 기준 및 관련 연구를 위한 기초자료가 될 것이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.107-114
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• 2023

본 연구는 건축 부재 사용량 예측을 위한 인공지능 기반의 학습모델을 설계 및 구현하는 방법에 대하여 기술하였다. 인공지능(Artifical intelligence : AI) 은 기술의 발전에 힘입어 다양한 분야에서 폭넓게 활용되고 있지만, 건축설계분야 데이터의 특수성 및 빅데이터 수집의 어려움으로 인해 현장 활용도가 매우 저조한 상태이다. 따라서 건축설계분야에서 인공지능 기술을 도입할 수 있도록 건축 부재 단위의 AI문제를 발굴해 내었으며, 해당분야 데이터가 가지는 특이성을 해결하기 위한 새로운 전처리 기법을 고안하였다. 고안된 전처리 기법을 토대로 인공지능 모델을 구현하였고, 구현된 인공지능 모델의 건축 부재 사용량 예측 정확도가 실제 산업에 사용할 수 있는 수준임을 확인하였다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제50권11호
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• pp.522-531
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• 2001

Recently conventional artificial intelligence(AI) approaches have been employed to build action selectors for the autonomous mobile robot(AMR). However, in these approaches, the decision making process to choose an action from multiple competence modules is still an open question. Many researches have been focused on the reactive planning systems such as the biological immune system. In this paper, we attempt to construct an action selector for an AMR based on the artificial immune network and internet. The information from vision sensors is used for antibody. We propose a learning method for artificial immune network using evolutionary algorithm to produce antibody automatically. The internet environment for an AMR action selector shows the usefulness of the proposed learning artificial immune network application.