• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.450-452
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• 2020

기술의 발전과 함께 사용자에게 가까이 자리 잡은 소셜 네트워크 서비스는 이미지, 동영상, 텍스트 등 활용 가능한 데이터의 수를 폭발적으로 증가시켰다. 작성자의 감정을 포함하고 있는 텍스트 데이터는 시장 조사, 주가 예측 등 다양한 분야에서 이용할 수 있으며, 이로 인해 긍부정의 이진 분류가 아닌 다중 감정 분석의 필요성 또한 높아지고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 감정 분류에 심리학 이론의 기반 감정 모델을 활용한 결합 모델과 단일 모델을 비교한다. 학습을 위해 AI Hub에서 제공하는 데이터와 노래 가사 데이터를 복합적으로 사용하였으며, 결과에서는 대부분의 경우에 결합 모델이 높은 결과를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.495-497
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• 2022

COVID-19 상황이 지속됨에 따라 플라스틱 쓰레기 배출량은 해마다 기하급수적으로 증가하고 있는 반면 플라스틱 폐기물의 재활용률은 현저히 낮은 편에 속한다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 국가적으로 여러 플라스틱 폐기물 중 순환 가능한 PET를 분리하여 수거하고자 하는 노력을 하고 있다. 하지만, 현재 대량의 플라스틱 폐기물은 수거되는 시점부터 여러 폐기물과 혼합된 형태로 재활용 센터에 수거되어 추가 분류하는 인적자원이 요구되는 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 한계점들을 해결하기 위해 AI 기술 중 하나인 Multi-Object Detection의 YOLOv7 모델을 적용하여 실시간으로 PET에 부착된 객체들을 탐지함으로써 순환 가능한 PET만을 분류하는 YOLOv7 기반 순환 가능한 PET 분류시스템을 설계 및 구현한다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.31-45
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• 2024

The purpose of this study is to explain employment factors in the software field. For it, the Graduates Occupational Mobility Survey by the Korea employment information service is used. This paper proposes employment models in the software field using machine learning. Then, it explains employment factors of the models using explainable artificial intelligence. The models focus on both university graduates and vocational college graduates. Our works explain and interpret both black box model and glass box model. The SHAP and EBM explanation are used to interpret black box model and glass box model, respectively. The results describes that positive employment impact factors are major, vocational education and training, employment preparation setting semester, and intern experience in the employment models. This study provides a job preparation guide to universitiy and vocational college students that want to work in software field.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제12권1호
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• pp.90-94
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• 2020

Artificial intelligence (AI) is software that learns large amounts of data and provides the desired results for certain patterns. In other words, learning a large amount of data is very important, and the role of memory in terms of computing systems is important. Massive data means wider bandwidth, and the design of the memory system that can provide it becomes even more important. Providing wide bandwidth in AI systems is also related to power consumption. AlphaGo, for example, consumes 170 kW of power using 1202 CPUs and 176 GPUs. Since more than 50% of the consumption of memory is usually used by system chips, a lot of investment is being made in memory technology for AI chips. MRAM, PRAM, ReRAM and Hybrid RAM are mainly studied. This study presents various memory technologies that are being studied in artificial intelligence chip design. Especially, MRAM and PRAM are commerciallized for the next generation memory. They have two significant advantages that are ultra low power consumption and nearly zero leakage power. This paper describes a comparative analysis of the four representative new memory technologies.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2005년도 춘계학술대회논문집
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• pp.945-948
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• 2005

Mobile computing devices are becoming increasingly prevalent in a huge range of physical area, offering a considerable market opportunity. The focus of this paper is on the development of a platform of fault diagnosis system integrating with personal digital assistant (PDA). An improvement of induction machine rotor fault diagnosis based on AI algorithms approach is presented. This network system consists of two parts; condition monitoring and fault diagnosis by using Artificial Intelligence algorithm. LabVIEW allows easy interaction between acquisition instrumentation and operators. Also it can easily integrate AI algorithm. This paper presents a development environment fur intelligent application for PDA. The introduced configuration is a LabVIEW application in PDA module toolkit which is LabVIEW software.

• International Journal of Contents
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• 제2권3호
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• pp.18-21
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• 2006

Nowadays, many people enjoy playing games in computer. In this kind of game, people often meet NPC (Non Player Character). It is the virtual character in simplified form of real player and exits in most of current computer games. Various NPCs add the reality and atmosphere of the game as well as help players. There are several techniques to embody NPC, but developers generally use AI technique. This paper discusses some artificial intelligence techniques used in game contents. Especially this paper focuses on the AI techniques used in computer games in terms of the two main approaches, symbolic approach and sub-symbolic approach.

• ETRI Journal
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• 제43권3호
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• pp.549-560
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• 2021

Cyberattacks are often difficult to identify with traditional signature-based detection, because attackers continually find ways to bypass the detection methods. Therefore, researchers have introduced artificial intelligence (AI) technology for cybersecurity analysis to detect malicious PowerShell scripts. In this paper, we propose a feature optimization technique for AI-based approaches to enhance the accuracy of malicious PowerShell script detection. We statically analyze the PowerShell script and preprocess it with a method based on the tokens and abstract syntax tree (AST) for feature selection. Here, tokens and AST represent the vocabulary and structure of the PowerShell script, respectively. Performance evaluations with optimized features yield detection rates of 98% in both machine learning (ML) and deep learning (DL) experiments. Among them, the ML model with the 3-gram of selected five tokens and the DL model with experiments based on the AST 3-gram deliver the best performance.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.649-652
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• 2021

본 논문에서는 노후화된 목조·석조 건축물의 균열을 탐지하는 기법을 소개한다. 본 기법의 목적은 석조·목조 문화재의 시간의 흐름에 따른 관리 소홀, 균열(벌레, 날씨, 기온 등), 배부름 현상에 의한 문화재의 손상을 사전에 방지하기 위함이다. 기존에 존재하는 목조·석조 건축물의 균열, 노후, 배부름 등 다양한 결함과 변형의 탐지 방법은 접촉식 센서를 이용하여 탐지를 해왔지만, 문화재 자체의 미관을 해칠 뿐 아니라 문화재를 추가로 훼손할 가능성이 있다는 문제점이 제시되었다. 이 문제를 해결하기 위해 문화재 비 접촉형 탐지 기법을 사용한다. CCTV 및 DSLR과 같은 관측장비로 촬영한 영상정보를 기반으로 문화재의 결함과 변형을 AI 영상분석 기반 방법으로 판단하는 문제를 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.1059-1062
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• 2021

투자에 대한 관심 증가에 따라 적은 비용과 시간으로 객관적인 정보 제공의 필요성 증가와 함께 인공지능 기술을 활용한 로보어드바이저 서비스가 확대되었다. 또한, 최근 ETF 를 통한 안정적인 투자에 대한 선호도가 증가함에 따라 ETF 중심의 AI 로보어드바이저 추천 서비스가 필요할 것으로 보인다. 하지만, 기존의 투자 어플리케이션에서는 뉴스 기반의 감성적인 요인이 반영되지 않은 추천 방식으로 주가에 영향을 미치는 다양한 요인들을 고려하지 못하는 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 뉴스의 감성분석을 통한 감성지수를 기반으로 새로운 주가 예측 모델을 제안하고, 사용자의 투자 성향 분석을 통한 맞춤 추천 서비스를 통해 개인화된 ETF 서비스를 제공한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.953-954
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• 2023

고령 사회로 접어들고 디지털 문맹이 대두되면서 기계 조작에 미숙한 정보취약계층이나 고령층들이 느끼는 불편함을 개선하고자 본 연구는 기존의 터치형 키오스크와는 차별된 음성/얼굴인식 기술을 활용한 키오스크 개발을 제안하며, 모든 연령층을 고려한 AI 기술의 활용으로 맞춤형 주문 서비스를 제공하여 고객 만족도를 높이고, 보다 쉽고 빠르게 주문할 수 있도록 한다.