• KOREAN POULTRY JOURNAL
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• v.38 no.10 s.444
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• pp.94-96
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• 2006

본회는 그동안 상시체제로 운영되던 AI비상대책본부를 이달부터 내년 2월까지 5개월 동안 특별기간으로 설정해 운영키로 하였다. 정부는 물론 각 도지회와 긴밀한 협력체제를 유지해 방역을 철저히 하고 만의하나 국내에 유입될지도 모르는 고병원성 조류인플루엔자(HPAI)에 대한 즉각적인 퇴치를 위한 방책인 것이다. 우리나라는 지난 2003년 12월 빨생되었던 HPAI를 최단기간내에 종식시키고 청정지역을 확보하면서 가까운 일본은 물론 외국에까지 모범사례로 꼽힐 정도로 위기 대처능역이 뛰어나다는 평을 받았다. 그러나 항상 긴장의 끈을 놓아서는 안될 것이다. 정부에서도 11월부터 AI특별방역기간을 설정하여 운영할 채비를 하고 있다. 본고는 고병원성조류인플루엔자에 대해 만약 이 질병이 발생했을 경우 우리 양계인들이 알아야 할 사안을 몇가지 짚어보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.477-477
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• 2021

지구온난화로 인한 집중호우 및 태풍의 발생 횟수와 강도가 증가함에 따라 홍수피해가 증가하고 있으며, 특히 도로침수는 피해 측면에서 '복구-보상' 중심의 사후처리 체계에서 벗어나 '예방-대응-관리'를 통한 사전 재난대응 체계로 정책 전환이 요구되고 있다. 이에, 도로침수관련 재난정책의 기반기술이 될 수 있는 '도로침수 실시간 예측·감시 및 운영 기술'을 경상남도 진주시를 대상으로 침수피해 관련 지역현안을 해결하고자 하며, 강우예측자료를 활용한 침수해석, CCTV영상을 이용한 AI기반 실시간 침수감시, 공간 빅데이터 기반 침수정보제공, e-SOP 등 다양한 기술이 융합된 실증 연구로 이루어진다. 본 연구결과물이 실용화되어 도로침수통합관리시스템으로 운영된다면 지역 수재해 대응력 향상에 기여할 것으로 판단된다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.22 no.4
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• pp.149-156
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• 2022

In the recent pandemic situation, importance of artificial intelligence has been highlighted and major countries are making efforts to secure leadership in AI technology. The Korean government has been continuously expanding government investment to secure technological competitiveness. Despite the importance of efficient operation strategies for government-supported projects, related discussions rarely existed. Therefore, this study aims to analyze the AI voucher support project, which is a representative government project in the AI field, and to suggest improvement plans. An interview with AI solution companies was conducted, and issues in the process of promoting AI voucher support projects were identified through content analysis. Based on the analysis results, improvement plans were presented in stages of project preparation, progression, termination, and follow-up management. This study has significance in suggesting improvement plans for the government support project for the successful growth of the AI industry at a time when the importance of AI is increasing.

• KOREAN POULTRY JOURNAL
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• v.43 no.4
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• pp.106-109
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• 2011

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.10a
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• pp.188-190
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• 2022

We propose how to configure the AI education system based on the purpose of hybrid learning and the teaching-learning principle. Based on the four components of hybrid learning, we have designed the system conceptual diagram and DB configuration diagram for on-line and offline learning environments for effective AI education. The proposed AI education system model in this paper is expected to be a foundation for maximizing the effectiveness of AI education according to the level and needs of learners and building a more effective learner-centered learning environment in cultivating computational thinking in AI education.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.25 no.1
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• pp.167-176
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• 2024

Chatbot services are used in various fields in connection with AI services. Security research on AI is also in its infancy, but research on practical security in the service implementation stage using it is more insufficient. This paper analyzes the security requirements for chatbot services linked to AI services. First, the paper analyzes the recently published papers and articles on AI security. A general implementation model is established by investigating chatbot services provided in the market. The implementation model includes five components including a chatbot management system and an AI engine Based on the established model, the protection assets and threats specialized in Chatbot services are summarized. Threats are organized around threats specialized in chatbot services through a survey of chatbot service managers in operation. Ten major threats were drawn. It derived the necessary security areas to cope with the organized threats and analyzed the necessary security requirements for each area. This will be used as a security evaluation criterion in the process of reviewing and improving the security level of chatbot service.

• Journal of Industrial Convergence
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• v.20 no.5
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• pp.39-59
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• 2022

We analyze the perceptions and requirements of early childhood teachers for artificial intelligence(AI) education to develop an AI education program for 5-year-olds. As for the research methodology, we conducted a survey and an in-depth interview to extract the AI educational elements centering on the analysis stage, the first stage of the ADDIE model. The research result is that first, it is necessary to design a curriculum that combines the contents of early childhood education and AI education to be naturally accepted as AI education for 5-year-olds. Second, an evaluation tool for AI education that can showcase the teacher's reflection should be developed systematically. Third, it is necessary to support a play-centered AI education support and environment for early childhood teachers. Lastly, it is essential to establish a system that can be continuously operated in the field of early childhood education in consideration of AI education in the non-curricular curriculum. It is expected that in the future, a play-oriented AI education program for 5-year-olds will be developed to spread awareness of AI education for infants and present an AI education approach for each age and stage of learners.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.579-581
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• 2023

에너지바우처 사업은 해마다 지원 예산의 규모를 증액하고 대상 가구원 특성 기준을 추가하는 등 지속적인 노력에도 불구하고 현재 에너지바우처 사용률은 전국 평균 약 81.8%로 여전히 목표치에는 못 미치는 상황이다. 본 논문에서는 2015년 최초 시행 이후부터 누적된 에너지바우처의 데이터와 에너지연료비(유가 정보, 지역 난방비 등), 기상청의 개방된 기상자료(기상특보, 예보), 한전의 실시간 전력 소비데이터 등 타 정보를 결합하여 인공지능 기반 데이터 분석으로 에너지바우처 사용률을 높여 사용률 저조 원인을 분석하고 이를 기반으로 위험 가구에 대한 사전 탐지와 관리를 위한 시스템을 제안한다. 향후, 제안 시스템의 현실적인 운영을 위해서는 사용률과 연관된 다양한 변수에 대한 분석과 시스템 성능평가가 필요하다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.457-460
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• 2023

본 연구는 시설작물의 병충해 진단을 위해 딥러닝 모델을 응용한 인공지능 서비스 앱, Dr. Vegetable을 제안하고자 한다. 농업 현장에서 숙련된 농부는 한눈에 농작물의 병충해를 판단할 수 있지만 미숙련된 농부는 병충해 피해를 발견하더라도 그 종류와 해결 방법을 찾아내기가 매우 어렵다. 또한 아무리 숙련된 농부라고 할지라도 육안검사만으로 병충해를 조기에 발견하는 것은 쉽지 않다. 한편 시설작물의 경우 병충해에 의한 연쇄피해가 발생할 우려가 있으므로 병충해의 조기 발견 및 방제가 매우 중요하다. 즉, 농부의 경험에 따른 농작물 병해충 진단은 정확성을 장담할 수 없으며 비용과 시간적인 측면에서 위험성이 높다고 할 수 있다. 본 논문에서는 YOLOv5를 활용하여 상추, 고추, 토마토 등 농작물의 병충해를 진단하는 인공지능 서비스를 제안한다. 특히 한국지능정보사회진흥원이 운영하고 있는 AI 통합 플랫폼인 AI 허브에서 제공하는 노지 작물 질병 및 해충 진단 이미지를 사용하여 딥러닝 모델을 학습하였다. 본 연구를 통해 개발된 모바일 어플리케이션을 이용하여 실제 시설농장에서 병충해 진단 서비스를 적용한 결과 약 86%의 정확도, F1 Score 0.84, 그리고 0.98의 mAP 값을 얻을 수 있었다. 본 연구에서 개발한 병충해 진단 딥러닝 모델을 다양한 조도에서 강인하게 동작하도록 개선한다면 농업 현장에서 널리 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.322-323
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• 2023

지속 가능한 에너지인 태양광 발전은 전 세계에서 널리 활용하는 재생 에너지 원천 중 하나로 최근 효율적인 태양광 발전 시스템 운영을 위해 태양광 발전량을 정확하게 예측하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 태양광 발전량 예측 모델을 구성하기 위해서는 기상 및 대기 환경을 넘어 태양의 위치에 따른 일사량의 정보가 필수적이나 태양의 실시간 위치 정보를 입력 변수로 활용한 연구가 부족한 실정이다. 그리하여 본 논문에서는 시간과 태양광 발전소 위치를 기반으로 태양의 고도와 방위각을 실시간으로 계산하여 입력 변수로 사용하는 방식을 제안한다. 이를 위해 AutoML 기반의 다양한 기계학습 모델을 구성하여 태양광 발전율을 예측하고 그 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과, 태양 위치 정보를 포함한 경우에 환경 변수만을 고려하였을 때보다 예측 성능이 크게 향상되었음을 확인할 수 있었으며, Extra Trees 모델의 경우 태양 위치 정보를 추가하였을 때 MAE(Mean Absolute Error)가 33.90 에서 22.38 까지 낮아지는 결과를 확인하였다.