• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.623-625
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• 2019

인공지능과 소프트웨어가 중요한 역할을 하는 시대가 되었고, 이를 학생들에게 교육하여 미래의 AI/SW 인재를 양성하는 것에 많은 관심이 집중되고 있다. 해외 주요국에서는 이러한 시대적 흐름에 맞추어 AI/SW 분야의 인재 양성을 위해 노력하고 있으며, 국내에서도 여러 부처에서 관련된 다양한 정책을 시행하고 있다. 본 논문에서는 SW교육 관련 소셜미디어와 언론 데이터를 수집하고 이를 분석하여 국내 AI/SW교육에 대한 시사점을 제시하려고 한다. 이를 위해 2014년부터 2018년까지 총 5개년도의 데이터를 수집하고, 네트워크 분석 방법을 활용하여 연도별 SW교육의 흐름, 주요 등장 키워드, 연관 검색어들을 파악하였다. 이를 활용하여 미래의 AI/SW 교육 정책 수립 및 개선을 위한 시사점을 모색해보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1203-1206
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• 2021

소음은 난청, 스트레스 등의 원인이 된다. 본 연구에서는 ANC(Active Noise Cancellation)을 바탕으로, 기술적인 방법을 통해 소음을 저감 시키는 스피커를 구현하였다. ANC 란 소음 주파수의 위상을 180° 변환하여 주파수와 레벨이 동일한 역 소음을 발생시켜 주변 소음을 저감, 차단하는 기술이다. 현재 시중 제품들에 적용되는 일반적인 ANC 의 경우, 피드백(Feedback) 방식이라는 점과 시간 지연(Time gap)이 발생한다는 한계가 있다. 이를 보완하기 위해 AI 학습으로 소음을 미리 예측하여 시간 지연을 줄이는 방법을 고안했다. 순환 신경망(RNN)의 장기의존성 문제를 해결하는 시계열 예측 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-Term Memory Network) 모델을 사용하였다. 또한, AI 학습 효율을 향상시킬 수 있는 하드웨어 장비들을 활용하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.719-720
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• 2024

센서 기반의 자동화재탐지설비의 역할을 지원할 목적으로, 합성곱 신경망 기반의 AI 화재 감시장비등이 연구되어왔다. ai 기반 화재 감지에 사용되는 알고리즘은 전이학습을 주로 이용하고 있고, 이는 화재 감지에 기여도가 낮은 프로세스가 내장되어 있을 가능성이 존재하여, 딥러닝 모델의 복잡성을 가중시키는 원인이 될 수 있다. 본 연구에서는 이러한 모델의 복잡성을 개선하고자 다양한 딥러닝 및 해석 기술들을 분석하였고, 분석 결과를 토대로 화재 감지에 최적화된 아키텍처인 "IF2bNet" 을 제안한다. 구현한 아키텍처의 성능을 비교한 결과 동일한 성능을 내면서, 파라미터를 약 0.1 배로 경량화 하여, 복잡성을 완화하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.217-218
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• 2022

인공지능(Artificial Intelligence, 이하, AI) 기술의 발달로 각계각층에서 급진적인 변화를 대비하고 있다. 이에 교육부에서도 2022 개정 교육과정 주요사항에 AI 소양을 새로운 기초 소양으로 제시하였다. 이에 초등학생에게 AI 개념 및 원리를 전달하려는 교재가 많이 개발되고 있다. 교재 및 교과서는 교수·학습 과정에서 필수적인 역할을 수행한다. 그리고 교과서의 내용 요소 중 핵심적인 내용을 함축하는 삽화는 글보다 지식 전달에 효율적이다. 보다 일차원적이고 직관적인 삽화를 통하여 초등학생에게 인공지능 지식을 쉽게 전달하기 위하여 기존 교재에 제시된 삽화의 분석이 필수적이라고 판단하였다. 따라서 교육부와 한국과학창의재단에서 출판된 '학교에서 만나는 인공지능 수업(초등학생용)' 2권에 제시된 삽화를 종류 및 역할별로 분류하였다. 삽화의 종류 중 그림과 사진의 비중이 컸고, 자료제공을 하는 과정에서 삽화가 다수 사용되었다. 본 논문을 통하여 인공지능 교재의 삽화에 대한 보충적인 연구가 이루어지길 기대한다.

• Korean Journal of Animal Reproduction
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• v.18 no.2
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• pp.101-104
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• 1994

The purpose of the present study was to examine the in vivo activity of oxytocin antagonist I (AI)in the nonpregnant estrous rat. Cannulas were placed in the jugular vein for infusing compounds and a water-filled balloon-tipped cannula placed in one uterine horn for assessing uterine activity. Uterine contractions were monitored with a Grass Polygraph and contractile activity determined as the integrated area for 10 minutes. Five minutes after infusing 5 ${\mu}\textrm{g}$ of AI, 100mU of oxytocin was given as an in bolus injection and repeated every hour for 5 hours. At five minutes, 1 and 2 hours after injection AI the uterine contractile response to 100 mU of oxytocin was significantly inhibited compared to controls(p<0.05). At 3, 4 and 5 hours no differences in response were detected compared to controls(p>0.05). These results in conjunction with other reports from our laboratory suggest that AI has the potential of being a potent and specific tocolytic for prevention of preterm labor in humans.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.11 no.6
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• pp.514-530
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• 2005

This paper proposes a compact eAI framework for the integration of various types of applications deployed on different platforms in the Internet. The applications are connected and invoked to achieve a business goal by the coordination of the workflow system in the framework. for the construction of the framework, five sub-modules are elicited and the functions and roles of each module are defined. The elicited five sub-modules include business process modeling tool, eAI platform, business processes transform module, UDDI connection module, and workflow system. In the framework, intra and inter organizational applications can be integrated together across firewalls. In this paper, the extension of a workflow system to implement the framework is also described in detail and the usefulness of the framework is ascertained by implementing an application process within the framework. A full-fledged eAI solution can be constructed by gradually adding supplementary functions within this framework.

• Korean Journal of Applied Biomechanics
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• v.19 no.2
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• pp.187-196
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• 2009

The foot type is classified into normal, high or low arch according to either foot print or medial longitudinal arch (MLA) height. Plantar fasciitis, heel pain, Achilles tendinitis, stress fracture, metatarsalgia, knee pain, shin splint pain, and etc are common foot disorders and associate to the foot type. The purpose of this study was to evaluate several suggested bony inclination used to classified the abnormal foot and if the arch index (AI) was correlated with foot morphology. Lateral view and dorso-plantar view of radiographic images and flatbed scanner measurements obtained from 57 college students were analyzed. Results showed that AI measured in this study was higher than Caucasian Americans and European, but similar with African. The ethnic origin could influent the AI distribution. The AI provided a simple quantitative means of assessing the structure of lateral and medial longitudinal arches. The correlation coefficients of true bone height with AI could be further improved by normalized foot width rather than foot length. AI also demonstrated as a good indicator of inclination between calcaneus-fifth metatarsal (CalM5) and calcaneus-first metatarsal (CalX), it is a good means to classify the foot type.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.341-342
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• 2021

본 논문에서는 운동 관련 빅데이터를 적용한 인공지능을 활용하여 개개인에게 알맞은 운동 루틴을 추천해 주는 비대면 방식 PT를 제안한다. 이 정책은 '건강한 사람이 앱을 만나 더 건강해진다.'는 모토를 중심으로, 홈 트레이닝을 하고 싶지만 운동방법을 모르는 사람들로 하여금 자신에게 맞추어진 루틴 구성을 통해 운동 수행능력의 효율성을 높이고, 잘못된 자세로 인한 부상 등을 최소화한다. 또한 이 정책은 기존의 일일이 사용자가 입력해야 했던 시스템들에서 머신러닝을 통한 AI 알고리즘을 통한 추천을 통해 비대면 방식의 수동적인 운동 방식에서 AI가 트레이너 역할을 해주는 방식으로 사용자와 상호작용하고, 정확한 운동 목표를 추천함으로써 운동 지속성과 동기성을 부여한다. 본 논문에서는 프로토타입을 통해 제안하는 AI를 적용한 맞춤 헬스 정책이 기존의 헬스 앱 업계에서 시장성을 보일 수 있다는 가능성에 의의를 둔다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.641-643
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• 2023

Deep Learning(DL)을 사용한 호흡음의 자동 분석은 폐 질환의 조기 진단에 중추적인 역할을 한다. 그러나 현재의 DL 방법은 종종 호흡음의 공간적 및 시간적 특성을 분리하여 검사하기 때문에 한계가 있다. 본 연구는 컨볼루션 연산을 통해 공간적 특징을 캡처하고 시간 컨볼루션 네트워크를 사용하여 이러한 특징의 공간적-시간적 상관 관계를 활용하는 새로운 DL 프레임워크를 제한한다. 제안된 프레임워크는 앙상블 학습 접근법 내에 컨볼루션 네트워크를 통합하여 폐음 녹음에서 호흡 이상 및 질병을 검출하는 정확도를 크게 향상시킨다. 잘 알려진 ICBHI 2017 챌린지 데이터 세트에 대한 실험은 제안된 프레임워크가 호흡 이상 및 질병 검출을 위한 4-Class 작업에서 비교모델 성능보다 우수함을 보여준다. 특히 민감도와 특이도를 나타내는 점수 메트릭 측면에서 최대 45.91%와 14.1%의 개선이 이진 및 다중 클래스 호흡 이상 감지 작업에서 각각 보여준다. 이러한 결과는 기존 기술보다 우리 방법의 두드러진 이점을 강조하여 호흡기 의료 기술의 미래 혁신을 주도할 수 있는 잠재력을 보여준다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.476-481
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• 2021

본 논문은 용어의 비통일성과 문서의 다양성으로 인해 발생하는 건설분야 전문가들의 의사소통 문제를 해결하기 위한 Con-Talky를 제안한다. Con-Talky는 자연언어처리의 대표적인 기술인 형태소분석, 의존구문분석, 의미역 결정 기술을 융합하여 건설분야의 "설계기준문서"를 시각화하고 핵심 정보추출을 자동으로 해주는 플랫폼이다. 해당 플랫폼을 이용하여 토목분야 전문가들의 의사소통 문제를 완화시킬 수 있으며 용어의 비통일성 및 표준화에도 기여할 수 있다. 또한 본 논문은 국내 건설 및 토목분야에 최초로 자연언어처리 기술을 적용한 논문이다. 해당 분야의 연구를 활성화 하기 위해 건설분야에 특화된 단일 말뭉치와 트리플 데이터를 자체 제작함과 동시에 전면 공개하였다.