• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권2호
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• pp.432-438
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• 2023

연구목적: 생활안전 예방서비스 앱에서 신고되는 이미지를 AI를 사용하여 실시간으로 위험 카테고리를 자동으로 분류하여 사용자에게 편리한 위험신고를 가능하게 하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 인터넷으로 상호연결되는 생활안전 예방서비스 플랫폼, 생활안전 예방서비스 앱, AI 모델 서빙 서버와 sftp 서버로 구성되는 시스템을 통하여 신고된 생활안전 이미지를 실시간으로 자동분류하며, 이때 사용되는 AI모델 생성을 위한 AI 학습 알고리즘도 개발하였다. 연구결과: 이미지를 실시간으로 AI 처리하여 자동으로 분류할 수 있게 되어, 신고자가 생활안전 관련 사항을 보다 편리하게 신고할 수 있게 되었다. 결론: 본 논문에서 제시하는 AI 이미지 자동분류 시스템은 90% 이상의 분류 정확도로 신고 이미지를 실시간으로 자동분류하여 신고자가 간편하게 생활안전 관련 이미지를 신고할 수 있게 되었으며 향후 생활안전 예방서비스 앱의 사용자의 증가에 따라 더욱 빠르고 정확한 AI 모델 개발 및 시스템 처리용량 향상이 필요하다.

• 대한화학회지
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• 제68권3호
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• pp.160-175
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• 2024

본 연구의 목적은 AI 분류 모델을 기반으로 한 화학 I 수업의 효과를 검토하고자 한다. 이를 위하여 경북 D 고등학교에서 2023년 1학기에 시행된 화학 I 수업에서 AI 분류 모델을 활용한 수업의 개발과 적용 후 그 변화를 탐색하였다. 교과 내용과 AI 도구를 선정하고 교과-AI융합 교육 모형 및 AI 하드웨어 소프트웨어를 결정한 후, 프로그램의 세부 활동을 개발하여 실제 수업에 적용하였다. 수업 적용 후, 학생들의 화학 개념 형성, AI 가치 인식, AI 기반 메이킹 역량의 세가지 측면에서 자기 효능감이 향상되었음이 확인되었다. 구체적으로, 텍스트 및 이미지 분류 모델 기반의 화학 수업이 학생들의 화학 개념 형성에 대한 자아 효능감에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 학생들의 AI 가치 인식과 흥미를 증진시켰고, 학생들의 AI와 피지컬 컴퓨팅 능력을 향상시키는데 기여하였다. 이러한 결과는 AI 분류 모델을 기반으로 한 화학 I 수업이 학생들에게 긍정적인 영향을 미침을 보여주며, 교육현장에서의 유용성을 입증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.621-623
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• 2023

본 연구는 당뇨병성 망막증의 자동 분류를 위해 딥러닝 모델을 활용한다. CLAHE 를 사용한 전처리로 이미지의 대비를 향상시켰으며, ResNet50 모델을 기반으로 한 전이학습을 통해 모델의 성능을 향상했다. 또한, 데이터의 불균형을 고려하여 정확도 뿐만 아니라 민감도와 특이도를 평가함으로써 모델의 분류 성능을 종합적으로 평가하였다. 실험 결과, 제안한 방법은 당뇨병성 망막증 분류 작업에서 높은 정확도를 달성하였으나, 양성 클래스의 식별에서 일부 한계가 있었다. 이에 데이터의 품질 개선과 불균형 데이터 처리에 초점을 맞춘 향후 연구 방향을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.465-466
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• 2023

AI 기술의 발전으로 AI가 그린 그림과 인간이 직접 그린 그림을 식별하는 것이 어려워졌다. AI 기술을 통해 작품을 특정 화풍으로 그리는 것이 쉬워져 작품 도용과 평가 절하가 증가하고 있으며, AI가 인간과 유사하게 그림을 표현하는 경우 딥페이크 피싱과 같은 악용 사례도 늘어나고 있다. 따라서 본 논문에서는 AI 그림을 식별하기 위한 인공지능 모델 개발을 목표로 하고 있으며, 데이터셋을 구축하여 인공지능 기술을 활용한 알고리즘을 개발한다. YOLO Segmentation과 CNN을 활용하여 학습을 진행하고, 이를 통해 도용과 딥페이크 피해를 방지하는 프로세스를 제안한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.423-436
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• 2021

다가오는 미래사회에서는 인공지능 기술이 범용기술이 될 것이며, 인공지능 역량이 필수 역량이 될 것으로 예측되고 있다. 이에 전 세계 주요 국가들은 AI 경쟁력을 갖추기 위해 AI 전문가를 육성하고, 누구나 AI를 이해하고, 설명하며, 응용할 수 있는 인프라와 교육 환경을 갖추기 위해 노력하고 있다. 본 연구에서는 국내·외 인공지능 교육의 선행 연구 사례와 함께 서울 소재 31개 종합대학의 SW 교양 교육 현황을 조사했으며, 이를 바탕으로 SW 교양 교육과 전문적인 AI 교육을 연계할 수 있는 AI 리터러시 교육 모델이 필요하다는 결론을 도출하였다. 이에 KOCW에 공개된 20개의 AI 관련 강좌를 AI 리터러시 역량을 중심으로 분류하였으며, 분류된 결과를 바탕으로 대학생을 위한 AI 리터러시 교양 교육 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 AI 리터러시 교육 모델은 기존의 이론적 교육 모델이나 컴퓨터과학적 교육 모델과는 달리 인문학적 소양과 함께 인공지능을 체험할 수 있는 AI·SW 융합 교육 모델이다. 제안하는 AI 리터러시 교육 모델이 AI의 확산에 기여할 수 있기를 기대한다.

• 융합정보논문지
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• 제11권7호
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• pp.14-20
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• 2021

겨울철 도로 결빙으로 인한 사고는 대부분 큰 사고로 이어진다. 이는 운전자가 도로의 결빙을 사전에 자각하기 어렵기 때문이다. 본 연구에서는 AutoML과 CNN의 앙상블 모델을 이용하여 도로교통 이머징 리스크를 정확하게 탐지하는 방법을 연구한다. 비정형 데이터인 이미지를 이용한 CNN 이미지 특징 추출 기반 도로교통 이머징 리스크 분류 모델과 정형 데이터인 기상 데이터를 이용한 AutoML 기반 도로교통 이머징 리스크 분류 모델을 각각 학습시킨다. 그 후 모델들에서 도출된 확률값을 입력하여 CNN 기반 분류 모델을 보완하도록 앙상블 모델을 설계한다. 이를 통해 도로교통 이머징 리스크 분류 성능을 향상하고 더 정확하고 빠르게 운전자에게 경고하여 안전한 주행이 가능하도록 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.642-643
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• 2023

피트니스 분야 인공지능 서비스의 성능 개선을 AI모델 개발이 아닌 데이터셋의 품질 개선을 통해 접근하는 방식을 제안하고, 데이터품질의 성능을 평가하는 것을 목적으로 한다. 데이터 설계는 각 분야 전문가 10명이 참여하였고, 단일 시점 영상을 이용한 운동동작 자동 분류에 사용된 모델은 Google의 MediaPipe 모델을 사용하였다. 팔굽혀펴기의 운동동작인식 정확도는 100%로 나타났으나 팔꿉치의 각도 15° 이하였을 때 동작의 횟수를 인식하지 않았고 이 결과 값에 대해 피트니스 전문가의 의견과 불일치하였다. 향후 연구에서는 동작인식의 분류뿐만 아니라 운동량을 연결하여 분석할 수 있는 시스템이 필요하다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.25-36
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• 2023

오늘날 AI(Artificial Intelligence) 기술은 보안 분야를 비롯하여 다양한 분야에 도입됨에 따라 기술의 발전이 가속화되고 있다. 하지만 AI 기술의 발전과 더불어 악성 행위 탐지를 교묘하게 우회하는 공격 기법들도 함께 발전되고 있다. 이러한 공격 기법 중 AI 모델의 분류 과정에서 입력값의 미세한 조정을 통해 오 분류와 신뢰도 하락을 유도하는 Adversarial attack이 등장하였다. 앞으로 등장할 공격들은 공격자가 새로이 공격을 생성하는 것이 아닌, Adversarial attack처럼 기존에 생성된 공격에 약간의 변형을 주어 AI 모델의 탐지체계를 회피하는 방식이다. 이러한 악성코드의 변종에도 대응이 가능한 견고한 모델을 만들어야 한다. 본 논문에서는 AI 모델의 Robustness 향상을 위한 효율적인 Adversarial attack 생성 기법으로 2가지 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 XAI 기법을 활용한 XAI based attack 기법과 모델의 결정 경계 탐색을 통한 Reference based attack이다. 이후 성능 검증을 위해 악성코드 데이터 셋을 통해 분류 모델을 구축하여 기존의 Adversarial attack 중 하나인 PGD attack과의 성능 비교를 하였다. 생성 속도 측면에서 기존 20분이 소요되는 PGD attack에 비하여 XAI based attack과 Reference based attack이 각각 0.35초, 0.47초 소요되어 매우 빠른 속도를 보이며, 특히 Reference based attack의 경우 생성률이 97.7%로 기존 PGD attack의 생성률인 75.5%에 비해 높은 성공률을 보이는 것을 확인하였다. 따라서 제안한 기법을 통해 더욱 효율적인 Adversarial attack이 가능하며, 이후 견고한 AI 모델을 구축하기 위한 연구에 기여 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.631-632
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• 2024

본 연구는 웨어러블 기기를 이용하여 위험 상황을 감지하고 사고 예방에 기여할 방법을 탐색한다. 데이터의 시간 영역과 주파수 영역의 분석을 통해 위험한 상황과 일반적인 상황을 구분하는 성능을 비교한다. 비딥러닝 모델과 딥러닝 모델을 비교 평가하였다. 결과적으로 시간 영역보다 주파수 영역에서 컨볼루션 신경망 모델이 우수한 성능을 나타내었다.

• 자원환경지질
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• 제55권3호
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• pp.309-316
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• 2022

암석 분류에 필요한 인적, 시간적 소모를 최소화하기 위해 최근 인공지능을 활용한 암석 분류 연구가 대두되었다. 이에 본 연구에서는 편광현미경 박편 이미지를 활용하여 염기성 화산암을 세분류하고자 하였다. 분류에 사용된 인공지능 모델은 Tensorflow, Keras 라이브러리를 기반으로 합성곱 신경망 모델을 자체 제작하였다. Olivine basalt, basaltic andesite, olivine tholeiite, trachytic olivine basalt 기준시료 박편을 개방 니콜, 직교 니콜, 그리고 gypsum plate를 장착하고 촬영한 이미지 총 720장을 인공지능 모델에 training : test = 7 : 3 비율로 학습시켰다. 학습결과, 80~90%이상의 분류 정확도를 보였다. 각각의 인공지능 모델의 분류 정확도를 확인하였을 때, 본 모델의 암석분류 방식이 지질학자의 암석 분류 프로세스와 크게 다르지 않을 것으로 예상된다. 나아가 본 모델 뿐 아니라 보다 다양한 암석종을 세분시키는 모델을 제작하여 통합한다면, 데이터 분류의 신속성과 비전문가의 접근성 모두를 만족시키는 인공지능 모델을 개발할 수 있으며, 이를 통해 암석학 기초연구의 새로운 틀을 마련할 수 있을 것으로 생각된다.