• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.760-761
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• 2019

Smart manufacturing is a process of integrating computer-related technologies in production and by doing so, achieving more efficient production management. The recent development of supercomputers has led to the broad utilization of artificial intelligence (AI) and machine learning techniques useful in predicting specific patterns. Despite the usefulness of AI and machine learning techniques in smart manufacturing processes, there are many fundamental issues with the direct deployment of these technologies related to data management. In this paper, we focus on solving the outlier detection issue in smart manufacturing applications. More specifically, we apply a state-of-the-art outlier detection technique, called Elliptic Envelope, to detect anomalies in simulation-based collected data.

• Computers and Concrete
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• 제24권3호
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• pp.271-282
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• 2019

Concrete undergoes a series of thermo-based physio-chemical changes once exposed to elevated temperatures. Such changes adversely alter the composition of concrete and oftentimes lead to fire-induced explosive spalling. Spalling is a multidimensional, complex and most of all sophisticated phenomenon with the potential to cause significant damage to fire-exposed concrete structures. Despite past and recent research efforts, we continue to be short of a systematic methodology that is able of accurately assessing the tendency of concrete to spall under fire conditions. In order to bridge this knowledge gap, this study explores integrating novel artificial intelligence (AI) techniques; namely, artificial neural network (ANN), adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) and genetic algorithm (GA), together with traditional statistical analysis (multilinear regression (MLR)), to arrive at state-of-the-art procedures to predict occurrence of fire-induced spalling. Through a comprehensive datadriven examination of actual fire tests, this study demonstrates that AI techniques provide attractive tools capable of predicting fire-induced spalling phenomenon with high precision.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.899-902
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• 2021

본 논문은 이미지 저작권 유무 판별을 분류 문제로 정의하고 기계학습과 합성곱 신경망 모델을 적용하여 해결한다. 학습을 위해 입력 데이터를 고정된 크기로 변환하고 정규화 과정을 수행하여 학습 데이터셋을 준비한다. 저작권 유무 판별 실험에서 SVM, k-NN, 랜덤포레스트, VGG-Net 모델의 분류 성능을 비교 분석한다. VGG-Net C 모델의 결과가 다른 알고리즘과 비교 시 10.65% 높은 성능을 나타냈으며 배치 정규화 층을 이용하여 과적합 현상을 개선했다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.632-633
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• 2023

Diabetic retinopathy (DR) is a prevalent complication of diabetes that can lead to vision impairment if not diagnosed and treated promptly. This study presents a novel approach for the automated grading of diabetic retinopathy in ultra-widefield fundus images (UFI) using deep learning techniques. We propose a method that involves preprocessing UFIs by cropping the central region to focus on the most relevant information. Subsequently, we employ state-of-the-art deep learning models, including ResNet50, EfficientNetB3, and Xception, to perform DR grade classification. Our extensive experiments reveal that Xception outperforms the other models in terms of classification accuracy, sensitivity, and specificity. his research contributes to the development of automated tools that can assist healthcare professionals in early DR detection and management, thereby reducing the risk of vision loss among diabetic patients.

• 문화기술의 융합
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• 제5권2호
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• pp.177-182
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• 2019

기술의 발전으로 인공지능은 계속해서 그 모습을 달리하며 금융, 제조, 의료, 서비스, 예술과 같은 다양한 산업 분야에 새롭게 적용되고 있다. 항상 발전하는 분야인 만큼 인공지능이 현대의 인간사회에 어떠한 변화를 가져오고 있는지 알 필요가 있다. 본 논문에서는 인공지능의 개념과 인공지능 기술이 현대의 산업분야에 구현된 방식에 대한 분석을 통해 사회에 미치는 긍정적인 영향과 부정적인 영향을 연구하였다. 이러한 연구를 통해 인공지능이 우리의 삶에 얼마나 가까이 다가왔는지를 알고 이에 대응하기 위한 초석을 마련하고자 한다.

• 패션비즈니스
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• 제9권3호
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• pp.150-161
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• 2005

The retro fashion and orientalism have been the main trend in the fashion industry tram 2000 as the turning point tram the minimalism. In particular, the far eastern oriental ism, that is, Japanese orientalism had been rapidly spread from 2001. As the trend has been moving to Chinese orientalism from 2003, the fabrics with flower pattern prints and those imbued with Chinese orientalism that were popular in 1960 are the main stream in the textile industry at present. As keeping up with the current trend, this study analyzed the common features and differences between textile patterns with Chinese orientalism that are prevailing ai present and the textile patterns that were popular in 1960s through the film "In the Mood for Love" that told the story of people who immigrated from Shanghai to Hong Kong in 1960s. According to the analysis, the popular textile patterns in 1960s were splendid flower patterns, pop art and op art patterns. Such a trend was elegantly expressed as the textile pattern of Chinese orientalism using qipao in the film "In the Mood for Love".

• 디지털융복합연구
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• 제20권2호
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• pp.57-62
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• 2022

본 연구는 비대면 수업에서 미술품의 해설을 듣고 수업의 결과로 학습자의 감정을 확인하는 것을 목적으로 수행되었다. 제안한 시스템은 AI 서버를 통해 미술품의 해설을 듣고 학습자의 감정을 전용 키로 입력하고 그 결과를 음악으로 표현하게 된다. 이를 위해 감정 키를 활용한 비대면 미술감상 수업 모형의 방향을 설정하였고, 이를 바탕으로 비대면 미술감상을 위한 시스템을 구성하였다. 학습자는 미술품의 해설을 듣고 제시되는 질의에 대한 감정을 입력하기 위해 본 연구에서 제안한 '감정 키를 활용한 스마트 기기'를 사용하게 된다. 제안한 시스템을 통해 온라인 미술수업에서 학습자는 감정 상태를 표현할 수 있게 되고 교수자는 수업 참여결과를 전달받아 교육적 분석을 위해 다양하게 활용하게 된다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.41-50
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• 2021

인공지능에 의한 직업의 대체가 빠르게 진행되고 있지만, 창의성이 중요한 예술 분야에서는 예외로 여겨졌다. 예술과 기술의 경계에 있는 직업인 음악의 마스터링에서는 현재 여러 인공지능 마스터링 서비스가 운영 중이다. 일반적으로 인공지능의 마스터링은 전문 마스터링 엔지니어의 작업에 비해 품질이 낮다고 여겨진다. 본 논문에서는 인공지능 마스터링과 인간 마스터링을 음향 분석, 청취 실험, 전문가 인터뷰 과정을 통해 비교해 보았다. 음향 분석에서는 전문 마스터링 엔지니어의 결과물과 인공지능의 결과물에서 큰 차이는 관찰되지 않았다. 청취 실험의 경우 비음악인 그룹은 전문 마스터링 엔지니어의 결과물과 인공지능의 결과물의 음질 차이를 거의 구분하지 못했다. 음악인 그룹은 특정 음원에 대한 선호를 드러냈지만, 어느 특정 마스터링에 대한 일반적인 선호가 유의미하게 나타나지는 않았다. 전문가 심층인터뷰에서도 전문 마스터링 엔지니어와 인공지능 마스터링간의 음향적인 차이는 거의 없으며, 가장 큰 차이는 마스터링 서비스 제공자와 사용자 간의 소통 방식에 있다고 응답하였다. 또 향후 더 많은 데이터를 통한 훈련으로 인공지능 마스터링이 빠르게 품질 향상을 이룰 것이고 사용자와 인공지능 간의 소통 방식에서도 더 개선이 있을 것이라고 예상하였다.

• 트랜스-
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• 제14권
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• pp.1-33
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• 2023

최근 블록체인 기술을 활용해 데이터 창작자에게 데이터 소유권을 부여하는 웹(Web) 3.0이 차세대 인터넷으로 부상하며 NFT를 매개로 가상경제를 구축하는 메타버스가 주목받고 있다. 웹3.0은 콘텐츠 생성자가 중개자의 역할을 하는 플랫폼에 종속되지 않고 참여에 따른 정당한 이익을 보상받는 가치를 지향한다. 웹 3.0 시대 메타버스에서 디지털 자산의 소유권을 보장하기 위해서는 블록체인 NFT 기술 적용이 필수불가결하다. 본 연구는 이러한 시대적 변화를 인지하며, 메타버스의 개념과 특징을 고찰한 이론에 기반해 NFT 아트와 연결할 수 있는 메타버스의 5가지 특징을 ①'연속성', ②'실재감', ③'동시성', ④'경제성', ⑤ '첨단과학기술의 활용성'으로 도출했다. 그리고 이를 메타버스 기반 NFT 아트 <하이브리드 네 이처 Hybrid Nature> 작품 사례연구에 적용하여 메타버스 및 NFT 아트의 개념과 특징이 작품 내에 어떠한 식으로 반영되었는지 분석하였다. 본 연구를 통해 웹 3.0 기술과 예술, 시장과 산업의 접목 지점에서 기존의 예술시장과 다른 형태로 전개되고 있는 NFT 아트의 기본 개념을 파악하고, 경제적 투자 가치 이외에 NFT 아트의 예술적, 미학적, 문화적 가치를 연구하는 것의 필요성을 제기하고자 하였다. NFT 아트를 학술적으로 분석하고 미학적 특징을 고찰한 연구가 희소한 현 상황에서 향후 관련 분야 연구자 및 전문가들이 메타버스 기반 NFT 아트의 장르적 특성과 구체적인 면모를 파악해나갈 수 있는 초석을 다졌다는 것에 본 연구의 의의가 있다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.369-381
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• 2021

AI(인공지능) 기술은 전시 기획, 현장 진행, 평가에 이르는 예술 전시 준비 과정에서 활용할 수 있다. AI는 전시 기획과 안내 서비스 분야부터 예술 창작의 도구까지 영역을 확장하고 있다. 본 연구는 전시와 AI 기술의 융합을 정보와 서비스 제공에 활용하는 챗봇을 중심으로 고찰해보았다. 더 구체적으로 연구하기 위해 네이버 클로바 챗봇 제작툴과 국립현대미술관의 정보를 사용하여 전시 서비스용 챗봇 개발(연구설계)을 진행하였다. 본 연구에서는 국립현대미술관의 모든 정보가 아닌 관람과 전시로 정보를 한정하였으며 버튼을 통해 원하는 답변을 얻는 시나리오 방식과 직접 질문을 입력하는 텍스트 Q&A 방식을 제공하는 챗봇을 개발(모델 및 평가)하였다. 엘리자(ELIZA)의 챗봇 평가 척도에 따라 여섯 가지 항목으로 챗봇을 평가해본 결과 5점 만점에 4.2점이 도출되었고 관람, 전시 정보를 전달하는 목적으로 사용될 챗봇 개발(연구모형)을 완성했다. 개발한 챗봇에 연속적인 시나리오 답변 연결과 텍스트 Q&A형 답변 실패 및 오류 해결 및 추가 서비스 확대를 통해 실제 예술 전시 공간에서 사용될 수 있는 완벽한 챗봇 모델을 제작하는 것을 향후 연구 과제로 삼는다.