• International journal of advanced smart convergence
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• 제13권2호
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• pp.25-34
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• 2024

The paper investigates how the semiconductor and electric vehicle industries are addressing safety and security concerns in the era of autonomous driving, emphasizing the prioritization of safety over security for market competitiveness. Collaboration between these sectors is deemed essential for maintaining competitiveness and value. The research suggests solutions such as advanced autonomous driving technologies and enhanced battery safety measures, with the integration of AI chips playing a pivotal role. However, challenges persist, including the limitations of big data and potential errors in semiconductor-related issues. Legacy automotive manufacturers are transitioning towards software-driven cars, leveraging artificial intelligence to mitigate risks associated with safety and security. Conflicting safety expectations and security concerns can lead to accidents, underscoring the continuous need for safety improvements. We analyzed the expansion of electric vehicles as a means to enhance safety within a framework of converging security concerns, with AI chips being instrumental in this process. Ultimately, the paper advocates for informed safety and security decisions to drive technological advancements in electric vehicles, ensuring significant strides in safety innovation.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.25-26
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• 2020

본 논문에서는 머신러닝을 이용한 이미지 생성을 위한 새로운 오차 함수모델을 제안한다. 제안된 함수모델은 기존 오차함수가 반영하지 못하던 채널 간 오차비율정보를 반영하여 기존 오차함수에 비해 빠른 초기 수렴속도와 더 좋은 FID값을 보인다. 본 논문에서는 하나의 네트워크 모델을 통해 기존의 오차함수모델에 비해서 우수함을 보인다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권1호
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• pp.41-50
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• 2023

최근에 인공지능 기술발전과 더불어 코로나19 바이러스(COVID-19)가 장기화되면서 비대면 사회가 일상화되었고, 많은 기업들은 이에 대응하기 위한 디지털 트랜스포메이션과 인공지능 도입의 활성화를 촉진시키고 있으며 챗봇의 수요가 급격히 늘어났다. 또한 챗봇은 기존의 단순문의 대응에서 업무 트랜잭션 처리를 하기에 이르렀다. 하지만 기존 시스템과 연계를 위해 API를 개발해야하고 연계 하는데 많은 어려움이 발생하고 있어, 이를 해결하기 위해 RPA연계를 통한 하이브리드 챗봇을 구축하는 것이 점점 중요해지고 있으며, 최근 RPA와 챗봇의 결합이 많은 비즈니스 프로세스를 처리하는 효과적인 도구로 간주되고 있다. 그러나 연계사례 부족과 구축 방법을 찾아보기 힘들어 많은 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 기존 선행연구 고찰과 하이퍼오토메이션 관점에서 Conversational UX인 챗봇과 Task Automation의 RPA를 연계한 하이브리드 챗봇 구축을 위한 방법을 실제 구현사례를 바탕으로 제시하여, 보다 쉽게 연계방법을 이해하고 구축할 수 있도록 하여 디지털 트랜스포메이션에 적극적으로 AI 챗봇을 활용할 수 있도록 하는데 시사점이 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.73-79
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• 2022

Artificial intelligence (AI) 프로젝트에 널리 사용되는 Python 언어는 Interpreter 언어로 Runtime 시에 오류가 발생한다. 오류로 인한 프로젝트의 실패를 방지하기 위해서는 사전에 예외적인 상황이 발생할 수 있는 코드에 대한 예외 처리가 필요하다. 특히, 많은 리소스를 필요로 하는 AI 프로젝트에서, 오랜 실행 후 발생하는 예외는 큰 리소스 낭비를 초래한다. 하지만, 예외 처리는 개발자의 경험에 의존하기 때문에 개발자들은 잡아야 할 적절한 예외를 결정하는데 어려움을 가진다. 이러한 필요성을 해결하기 위해 기존 예외 처리문을 학습하여 개발 중에 개발자에게 잡아야 할 예외를 제안해주는 접근 방법을 제안한다. 제안 방법은 try 블록의 소스 코드를 입력으로 받아 except 블록에서 처리되어야 할 예외들을 제안해준다. 우리는 2개의 프레임워크로 구성된 대규모 프로젝트에 대해 접근 방법을 평가한다. 우리의 평가 결과에 따르면, 예외 제안을 수행할 때 평균 AUPRC는 0.92 이상을 나타낸다. 연구 결과는 제안된 방법이 비교 모델들을 능가하는 예외 제안 성능으로 개발자의 예외 처리를 지원할 수 있음을 보여준다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제2권2호
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• pp.37-45
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• 2002

컴퓨터 게임은 실세계에 대한 시뮬레이션으로 간주되어질 수 있다. 소프트웨어 에이젼트의 제어 문제는 인공지능 분야에서 오랫동안 연구되어져 왔으며, 이는 행동기반 접근법이라는 것을 내놓았다. 인공지능 분야에서는 지금까지 크게 세 가지의 접근법을 볼 수 있다. 인지주의는 기호의 형태로 지능이 표현되어질 수 있고 다루어질 수 있다는 것을 제안하였으며, 연결주의에서는 표현이 신체 구조에 내포되어있어서 신체로부터 분리되어질 수 없음이 강조되었다. 행동기반 접근법에서는 인공지능은 동적인 성질을 가져서 어디서든지 존재하지 않는 대신에 에이젼트가 환경에서 행동할 때 비로소 우러나오는 성질을 가진 것으로 제시된다. 본 논문에서는 이러한 세 가지의 접근법을 비교하고 행동기반 접근법의 타당성과 문제점 에 대하여 논한다. 본 논문은 또한 행동기반 접근법의 컴퓨터 게임의 에이젼트 제어에 대한 활용을 제안한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권5호
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• pp.650-664
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• 2022

Mobile applications can be easily downloaded and installed via markets. However, malware and malicious applications containing unwanted advertisements exist in these application markets. Therefore, smartphone users install applications with reference to the application review to avoid such malicious applications. An application review typically comprises contents for evaluation; however, a false review with a specific purpose can be included. Such false reviews are known as fake reviews, and they can be generated using artificial intelligence (AI)-based text-generating models. Recently, AI-based text-generating models have been developed rapidly and demonstrate high-quality generated texts. Herein, we analyze the features of fake reviews generated from Generative Pre-Training-2 (GPT-2), an AI-based text-generating model and create a model to detect those fake reviews. First, we collect a real human-written application review from Kaggle. Subsequently, we identify features of the fake review using natural language processing and statistical analysis. Next, we generate fake review detection models using five types of machine-learning models trained using identified features. In terms of the performances of the fake review detection models, we achieved average F1-scores of 0.738, 0.723, and 0.730 for the fake review, real review, and overall classifications, respectively.

• 스마트미디어저널
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• 제11권11호
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• pp.32-39
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• 2022

AI 서비스를 제공하는 IoT 응용이 늘어나면서 자율적인 학습 및 추론을 지원하는 다양한 하드웨어와 소프트웨어들이 개발되고 있다. 하지만 하드웨어마다 특성 및 제약조건이 상이하여 IoT 응용 개발에 어려움이 가중됨에 따라 통합된 플랫폼의 개발이 요구되고 있다. 본 논문에서는 IoT 기술뿐만 아니라 인공 신경망 및 스파이킹 신경망 기반의 컴포넌트를 오픈 플랫폼과 호환되도록 자동 생성하는 도구를 제안한다. 제안하는 컴포넌트 자동 생성 도구는 IoT 및 AI의 가상 컴포넌트 계층을 통해 다양한 하드웨어의 특성에 맞는 컴포넌트 생성을 용이하게 하고 자동으로 오픈 플랫폼에 적용할 수 있도록 지원한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.25-32
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• 2017

In this paper, we propose the softwareization of broadcasting system. Recently, the topic of industry is the fourth industrial revolution. The fourth industrial revolution is evolving from physical to virtualization. The Industrial Revolution is based on IT technology. Artificial Intelligence (AI), Big Data, and the Internet of Things, which are famous for Alpha Go, are based on software. Among IT, software is the main driver of industrial terrain change. The systemization of software on the basis of cloud environment is proceeding rapidly. System development through softwarization can reduce time to market lead time, hardware cost reduction and manual operation compared to existing hardware system. By developing and implementing broadcasting system such as IPTV based on cloud, lead time for opening service compared to existing hardware system can be shortened by more than 90% and investment cost can be saved by about 40%. In addition, the area of the system can be reduced by 50%. In addition, efficiency can be improved between infrastructures, shortening of trouble handling and ease of maintenance. Finally, we can improve customer experience through rapid service opening.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.9-11
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• 2022

Community detection is a hot topic in social network analysis, and many existing studies use graph theory analysis methods to detect communities. This paper focuses on detecting absolute fair maximal balanced cliques in signed attributed social networks, which can satisfy ensuring the fairness of complex networks and break the bottleneck of the "information cocoon".

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.285-286
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• 2020

전 세계적으로 유행하는 COVID-19(코로나19)로 인해 사람들은 대면 접촉을 피하게 되었고, 전염성이 높은 이유로 마스크의 착용이 의무화되고 있고, 이를 검사하는 업무가 증가하고 있다. 그래서, 인공지능 기술을 통해 업무를 도와줄 수 있는 출입자 통계와 출입자 마스크 착용 검사를 할 수 있는 시스템이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 딥러닝 알고리즘을 활용한 출입자 통계와 마스크 착용 판별 시스템을 제시한다. 또한, 실시간 영상인식에 많이 활용되고 있는 YOLO-v3와 YOLO-v4, YOLO-Tiny 알고리즘을 데스크탑 PC와 Nvidia사의 Jetson Nano에 적용하여 알고리즘별 성능 비교를 통해 적합한 방법을 찾고 적용하였다.