• ETRI Journal
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• 제42권4호
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• pp.468-479
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• 2020

The proposed AI processor architecture has high throughput for accelerating the neural network and reduces the external memory bandwidth required for processing the neural network. For achieving high throughput, the proposed super thread core (STC) includes 128 × 128 nano cores operating at the clock frequency of 1.2 GHz. The function-safe architecture is proposed for a fault-tolerance system such as an electronics system for autonomous cars. The general-purpose processor (GPP) core is integrated with STC for controlling the STC and processing the AI algorithm. It has a self-recovering cache and dynamic lockstep function. The function-safe design has proved the fault performance has ASIL D of ISO26262 standard fault tolerance levels. Therefore, the entire AI processor is fabricated via the 28-nm CMOS process as a prototype chip. Its peak computing performance is 40 TFLOPS at 1.2 GHz with the supply voltage of 1.1 V. The measured energy efficiency is 1.3 TOPS/W. A GPP for control with a function-safe design can have ISO26262 ASIL-D with the single-point fault-tolerance rate of 99.64%.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제36권1호
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• pp.39-57
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• 2022

본 연구는 맥락에서 출발하여 추상화로 나아가는 방식으로 수학 학습을 설명하는 AiC(Abstraction in Context) 이론에 따른 수업이 부정적분과 정적분의 관계에 대한 이해를 촉진하는 지를 파악하는 데 목표를 둔다. 이를 위해 과학고등학교 2학년 학생 8명을 대상으로 설계한 적분 지도 방안에 따라 수업을 실시했으며, 전 수업 과정을 녹화, 녹음한 자료와 활동지 등의 자료를 수집하고 분석하였다. 분석 결과, 연구에 참여한 학생들은 누적 개념이 내재된 맥락에서 출발하여 동료 학생들과 상호 소통하면서 부정적분과 정적분의 관계에 연결되는 세 가지 지식 요소인 '누적함수의 순간 변화율', '부정적분을 이용한 정적분의 계산', '누적함수를 이용한 부정적분의 결정'을 구성하였다. 연구결과를 바탕으로, AiC 관점은 부정적분과 정적분 관계의 학습을 지원하는 잠재력을 가지고 있으며, 이를 다른 학습영역으로 확장하여 고등학교 수학수업을 개선하는 데에도 활용할 수 있음을 논의하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권3호
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• pp.549-559
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• 2023

5G 네트워크의 핵심 기술로 모바일 에지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing, MEC)이 주목받음에 따라, 모바일 사용자의 데이터를 기반으로 한 5G 네트워크 기반 에지 AI 기술이 최근 다양한 분야에서 이용되고 있다. 하지만, 전통적인 인공지능 보안에서와 마찬가지로, 에지 AI 핵심 기능을 담당하는 코어망 내 표준 5G 네트워크 기능들에 대한 적대적 교란이 발생할 가능성이 존재한다. 더불어, 3GPP에서 정의한 5G 표준 내 Standalone 모드의MEC 환경에서 발생할 수 있는 데이터 오염 공격은 기존 LTE망 대비 현재 연구가 미비한 실정이다. 본연구에서는 5G에서 에지 AI의 핵심 기능을 담당하는 네트워크 기능인 NWDAF를 활용하는 MEC 환경에 대한 위협 모델을 탐구하고, 일부 개념 증명으로써 Leaf NWDAF에 대한 데이터 오염 공격 탐지 성능을 향상시키기 위한 특징 선택 방법을 제안한다. 제안한 방법론을 통해, NWDAF에서의 Slowloris 공격 기반 데이터 오염 공격에 대해 최대 94.9%의 탐지율을 달성하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.644-655
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• 2020

연구는 오디오 콘텐츠 기반 AI 스피커 이용 인식과 지속 이용 의도를 이용 기능에 따른 차이로 살펴보았다. 구체적으로 AI 스피커 이용기능별(음악 청취, 뉴스 습득, 생활 검색) 이용량을 기준으로 이용 패턴(단일 기능 중심 집단과 다중 기능 중심 집단)구분하고, 이들에 따라 AI 스피커 이용 인식과 지속 이용 의도의 차이를 분석하였다. 분석은 AI 스피커 이용 경험이 있는 성인 남녀 335명을 대상으로 온라인 설문조사 한 응답을 활용하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 남성이 뉴스 습득을 위해 AI 스피커 이용이 많았고, 20대와 40대 이상 간의 뉴스 습득 정도도 차이를 보였다. 둘째, AI 스피커의 유용성과 사용 용이성에 대한 인식은 다중 기능 중심(음악 청취-뉴스 습득-생활 검색) 이용 집단에서 높게 나타났다. 마지막으로 AI 스피커의 지속 이용 의도도 다중 기능 중심 이용집단에서 가장 높게 나타났으며, 음악 청취 기능에 집중된 이용자의 지속 이용 의도가 다른 기능의 이용자에 비해 상대적으로 높다는 사실도 발견했다. 본 연구의 결과는 향후 AI 스피커의 이용 확산과 브랜드별 제공 서비스 전략 수립을 위한 기초자료로 활용될 것을 기대한다.

• Kyungpook Mathematical Journal
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• 제27권1호
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• pp.55-60
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• 1987

A linear system $\dot{x}= A(t)x$, with A(t+w)=A(t) is considered. A step function approximation of a periodic matrix is constructed. The stability criteria is discussed.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.377-379
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• 2023

Concept drift detection on data stream is the major issue to maintain the performance of the machine learning model. Since the online stream is to be a function of time, the classical statistic methods are hard to apply. In particular case of seasonal time series, a novel window strategy with Fourier analysis however, gives a chance to adapt the classical methods on the series. We explore the KS-test for an adaptation of the periodic time series and show that this strategy handles a complicate time series as an ordinary tabular dataset. We verify that the detection with the strategy takes the second place in time delay and shows the best performance in false alarm rate and detection accuracy comparing to that of arbitrary window sizes.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제15권4호
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• pp.178-184
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• 2023

AI image generation technology has become a popular research direction in the field of AI, which is widely used in the field of digital art and conceptual design, and can also be used in the process of 3D texture mapping. This paper introduces the production process of 3D texture mapping using AI image technology, and discusses whether it can be used as a new way of 3D texture mapping to enrich the 3D texture mapping production process. Two AI deep learning models, Stable Diffusion and Midjourney, were combined to generate high-quality AI textures. Finally, the lmage to material function of substance 3D Sampler was used to convert the AI-generated textures into PBR 3D texture maps. And applied in 3D environment. This study shows that 3D texture maps generated by AI image generation technology can be used in 3D environment, which not only has short production time and high production efficiency, but also has rich changes in map styles, which can be quickly adjusted and modified according to the design scheme. However, some AI texture maps need to be manually modified before they can be used. With the continuous development of AI technology, there will be great potential for further development and innovation of AI-generated image technology in the 3D content production process in the future.

• 디지털융복합연구
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• 제20권2호
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• pp.511-523
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• 2022

본 연구는 코로나19 장기화로 다양한 노인돌봄 방식의 변화가 제기되고 있어, 재가의 경증치매 및 신체허약노인을 대상으로 비대면 방식의 돌봄기술을 적용하였다. 본 연구의 목적은 AI 로봇 통합관리프로그램을 적용하여 인지기능, 일상생활활동, 우울의 정도를 비교하기 위한 비동등성 대조군 전·후 유사실험 연구이다. 자료수집은 2021년 6월 4일부터 9월 17일까지이며 실험군 17명, 대조군 18명 대상자의 설문결과를 SPSS 25.0으로 분석하였다. 연구결과, 실험군은 언어기능, 일상생활활동, 우울에서 유의하게 나타났다. 특히 중등도 이상 우울과 경증 우울이 감소되는 결과를 나타냈다. 인지기능은 장기요양등급과, 일상생활활동은 동거가족과 통계적으로 유의하게 나타났다. 따라서 '위드 코로나 시대'에 노인돌봄 현장에 비대면 방식의 돌봄기술을 도입한다면, 노인의 인지기능훈련 및 우울 감소에 기여할 것으로 사료된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.35-36
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• 2023

본 논문에서는 OpenAI Gym 환경에서 제공하는 Acrobot-v1에 대해 DQN(Deep Q-Networks) 강화학습으로 학습시키고, 이 때 적용되는 활성화함수의 성능을 비교분석하였다. DQN 강화학습에 적용한 활성화함수는 ReLU, ReakyReLU, ELU, SELU 그리고 softplus 함수이다. 실험 결과 평균적으로 Leaky_ReLU 활성화함수를 적용했을 때의 보상 값이 높았고, 최대 보상 값은 SELU 활성화 함수를 적용할 때로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.25-26
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• 2023

본 논문에서는 OpenAI Gym 환경에서 제공하는 CartPole-v1에 대해 강화학습을 통해 에이전트를 학습시키고, 학습에 적용되는 활성화함수의 성능을 비교분석하였다. 본 논문에서 적용한 활성화함수는 Sigmoid, ReLU, ReakyReLU 그리고 softplus 함수이며, 각 활성화함수를 DQN(Deep Q-Networks) 강화학습에 적용했을 때 보상 값을 비교하였다. 실험결과 ReLU 활성화함수를 적용하였을 때의 보상이 가장 높은 것을 알 수 있었다.