• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.309-311
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• 2023

본 논문에서는 만성질환자 건강관리서비스 플랫폼 개발을 위항여 건강측정기 모바일 연계기술 개발 및 적용하고 IoT 기반 생체정보 획득 및 라이프로그 건강관리 플랫폼 API 연계 기술을 통하여 지역 만성질환자를 위한 언택트 헬스 모니터링 플랫폼 개발을 수행하였다. 해당 시스템을 통하여 지역 보건소 협력 및 가족 중심 만성질환자 입체적 건강관리 모니터링 시스템 개발에 적용하고 IoT 장비 인터페이스기술, 개인 건강관리기술, 플랫폼 운영 및 구현기술, 데이터 관리기술 개발을 통하여 효율적으로 개인 라이프로그를 활용할 수 있도록 하였으며, 효율적인 관리를 위하여 AI 챗봇 서비스 시스템을 통한 효율성을 극대화를 추진하였다. 본 논문에서는 개인 라이프로그를 활용한 AI 챗봇 기반 만성질환자 건강관리서비스 플랫폼을 구현하여 만성질환자에 대한 서비스를 제공하고 만족도를 실증하여 서비스의 우수함을 입증하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권6호
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• pp.21-26
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• 2022

본 연구는 생의 기초를 형성하는 중학생을 대상으로 SW·AI 교육프로그램을 구성하여 이를 보급함으로써 중학생들의 SW·AI 기초역량 함양을 제고하고자 한다. 더불어 정규교육과정과의 연계에 의한 SW·AI 교육프로그램을 계획함으로써 2025년부터 시행되는 SW·AI 교육의 공교육화에 초석이 되고자 한다. 이를 위해 먼저 중학교에서의 SW·AI의 개념을 정의하고 소프트웨어/인공지능 학습요인을 정규교육과정과 연계하는 방안을 제시하여 이를 토대로 중학생을 위한 SW·AI 교육프로그램을 작성하였다. 문헌 연구를 토대로 인공지능 기술의 이해, 데이터의 가치 및 실생활에서의 인공지능 기술 활용을 SW·AI 교육내용으로 설정하고, 이를 현행되고 있는 중학교 교과목의 단원별 차원과 SW·AI 교육내용과 연계하여 교육프로그램을 구성하였다. 모든 SW·AI 교육은 참여자 중심으로 수업이 이루어질 수 있도록 이론보다는 실습위주의 형태로 구성되었으며 과정 이수 후에는 인공지능 기술 이해를 바탕으로 실생활에 인공지능기술을 활용할 수 있는 역량을 함양하는 것을 목적으로 하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.824-829
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• 2006

한정된 자원을 사용할 수 있는 게임 AI 분야에서는 시스템 자원을 적절하게 활용하여 현실감을 극대화 시키려는 노력이 중요한 이슈이며, 3D 게임에서 캐릭터들의 자연스러운 경로 탐색은 현실성을 높이는 중요한 척도 중 하나이다. 기존 연구에서는 주로 정적인 지형, 객체들을 적절하게 회피하는 경로에 대한 연구가 많이 진행되었다. 그러나 최근 널리 이용되고 있는 다중사용자가 접속하는 온라인 RPG 게임에서는 기존 방법을 그대로 적용하기에 많은 연산량이 필요한 문제점이 있다. 본 논문에서는 네비게이션 메시(Navigation Mesh) 기반으로 최적화된 A*, 그리고 밀개(Repulsors)의 방법을 통하여 동적인 환경에서 자연스러운 경로탐색을 수행하며 3D 게임에 적용 가능한 연산량을 충족하는 경로탐색 시스템을 제안하였다.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제17권2호
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• pp.91-97
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• 2021

User interface for cancer classification system is a software application with clinician's friendly tools and functions to diagnose cancer from pathology images. Pathology evolved from manual diagnosis to computer-aided diagnosis with the help of Artificial Intelligence tools and algorithms. In this paper, we explained each block of the project life cycle for the implementation of automated breast cancer classification software using AI and machine learning algorithms to classify normal and invasive breast histology images. The system was designed to help the pathologists in an automatic and efficient diagnosis of breast cancer. To design the classification model, Hematoxylin and Eosin (H&E) stained breast histology images were obtained from the ICIAR Breast Cancer challenge. These images are stain normalized to minimize the error that can occur during model training due to pathological stains. The normalized dataset was fed into the ResNet-34 for the classification of normal and invasive breast cancer images. ResNet-34 gave 94% accuracy, 93% F Score, 95% of model Recall, and 91% precision.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.708-711
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• 2022

본 논문은 3D 프린팅 출력 성공률을 높이기 위해 GPU를 이용한 대용량 3D 메쉬 모델에 대한 병렬 자체충돌 검사 방법을 제안한다. 강인하고 견고한 자체 충돌 검사를 위해 분리축 검사, 삼각형-삼각형 교차 검사, 메쉬 연결성 검사, 대용량 메쉬를 위한 분할 처리 기법의 절차를 제안한다. 이러한 자체 충돌 검사를 빠르게 수행하기 위하여 GPU 기반 병렬처리 구현 방법을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.715-718
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• 2022

단일 이미지로부터 3D 모델을 생성하는 방법은 메타버스와 가상현실 콘텐츠에 대한 필요성이 높아짐에 따라, 보다 효율적인 모델 생성방법으로서 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 단일 이미지로부터 3D 모델을 자동 생성하는 기존 딥-뉴럴 네트워크들을 대상으로, 생성되는 3D 모델의 유형에 따라 기존 네트워크들을 분류하고, 주요 딥-뉴럴 네트워크의 형태와 특징, 그리고 모델 생성의 성능을 분석하고자 한다.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.127-128
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• 2022

최근 많은 증권사 및 다양한 금융사기업에서 투자자의 주식투자를 돕는 투자자문 인공지능, 로보어드바이저를 제안하고 활용한다. 본 논문에서는 증권사 등에서 사용되고 있는 주식 시세예측 알고리즘의 성능을 상호 비교분석한다. 주식 시계열 데이터 예측에 용이한 4가지의 인공지능 알고리즘인 LSTM, GRU, 딥Q 네트워크강화학습, XGBoost 알고리즘의 성능을 분석하고 비교하는 시스템을 구현하였다. 본 연구에서는 구현된 성능 분석 시스템을 통해 어떤 알고리즘이 주식 시세를 예측하고 활용하기 위해 가장 좋은 성능을 가졌는지 비교분석하고 해당 시스템의 결과분석이 주식예측에 어떠한 영향을 주는지를 평가한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.711-713
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• 2023

딥러닝 기반 성별 및 연령 추정은 현재 다양한 응용분야에 적용하기 위하여 활발히 연구되어 왔다. 최근 몇몇 기업에서는 개인정보 보호의 문제로 성별 추정 서비스를 중단하고 있기는 하나, 사용자 및 관람객의 특성 분석등을 위하여 그 필요성이 계속하여 대두되고 있는 상황이다. 본 논문은 기존에 성별 및 나이 추정을 위한 유료서비스에 대한 특성과 사용 문제점 등을 세분화하여 조사하고 성별 및 연령 추정 기반 기존 연구들의 특성을 분석한다. 추후 이 서비스를 기반으로 전시 · 컨벤션 산업에서의 관심도 분석 및 재방문 의사를 파악하는데 활용하고자 한다.