• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.234-236
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• 2023

Edge AI 환경에서의 DNNs 학습 방법 중 하나인 분할 학습은 모델 전도 공격으로 인해 입력 데이터의 프라이버시가 노출될 수 있다. 본 논문에서는 분할 학습 환경에서의 모델 전도 공격에 대한 기존 방어 기술들의 한계점을 회피할 수 있는 TrapMI 기술을 제안하고, 이를 통해 입력 이미지를 원 본 데이터 세트의 도메인에서 특정 타겟 이미지 도메인으로 이동시킴으로써 이미지 복원의 가능성을 최소화시킨다. 추가적으로, 테스트 과정에서 타겟 이미지의 정보를 알 수 없는 제약을 회피하기 위해 AutoGenerator를 구축한 후 실험을 통해 원본 데이터 보호 성능을 검증한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제49권6호
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• pp.481-488
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• 2021

인공위성의 원격명령 처리시스템은 상태감시, 제어 및 미션 실행을 위한 원격명령을 제공하는 유일한 통로이다. 국내의 인공위성은 과학 및 기술 위성, 다목적 위성 및 정지궤도 위성으로 나눌 수 있으며 CCSDS 표준 프로토콜을 사용하여 지상국과 통신을 수행한다. 그러나 기존의 국내개발 위성은 소프트웨어를 사용하여 원격명령어를 디코딩하여 소프트웨어 개발 및 검증 비용이 높고 하드웨어와 비교할 때 상대적으로 성능이 낮다. 본 연구에서는 원격명령 디코딩 ASIC을 이용한 원격 명령 처리시스템을 제시한다. 이 시스템의 하드웨어는 telecommand RAM, protocol RAM/ROM, telecommand ASIC, interface FPGA 및 relay block으로 구성되었다. 이 시스템은 인공위성이 사용하는 일반 명령 및 펄스 명령을 처리한다. 시스템을 시험 및 검증하기 위해 점검 장비 및 시험환경을 구축하였다. 제안한 ASIC 기반의 telecommand 처리시스템은 소프트웨어 기반 디코딩 시스템에 비해 개발 비용을 1/5로 줄였을 뿐만 아니라 성능은 10⁵배 향상되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.377-379
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• 2022

POI refers to the point of Interest in Location-Based Social Networks (LBSNs). With the rapid development of mobile devices, GPS, and the Web (web2.0 and 3.0), LBSNs have attracted many users to share their information, physical location (real-time location), and interesting places. The tremendous demand of the user in LBSNs leads the recommendation systems (RSs) to become more widespread attention. Recommendation systems assist users in discovering interesting local attractions or facilities and help social network service (SNS) providers based on user locations. Therefore, it plays a vital role in LBSNs, namely POI recommendation system. In the machine learning model, most of the training data are stored in the centralized data storage, so information that belongs to the user will store in the centralized storage, and users may face privacy issues. Moreover, sharing the information may have safety concerns because of uploading or sharing their real-time location with others through social network media. According to the privacy concern issue, the paper proposes a recommendation model to prevent user privacy and eliminate traditional RS problems such as cold-start and data sparsity.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권6호
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• pp.45-50
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• 2023

소프트웨어 개발에서 요구사항 도출 및 분석은 매우 중요한 단계이며, 다양한 이해관계자가 관여하기 때문에 많은 시간과 노력을 필요로 한다. ChatGPT는 다양한 문서를 학습한 대규모 언어 모델로서 코드 생성, 디버깅 등의 능력은 물론 소프트웨어 분석 설계 영역에서도 활용할 수 있는 능력을 갖고 있는 것으로 연구되고 있다. 본 논문에서는 ChatGPT의 이러한 능력을 활용하여 소프트웨어 요구사항 도출, 시스템 목표에 적합한 요구사항 분석, 유스케이스 형태로 문서화하는 요구공학 방법을 제안한다. 소프트웨어 요구공학에서 이해관계자, 분석가, ChatGPT는 협업 모델을 가져야 하며, 요구사항 도출, 분석, 명세화에서 ChatGPT의 결과를 초기 요구사항으로 하여 분석가와 이해관계자가 점검 및 내용을 추가하는 형태로 요구공학이 진행하는 것을 제안한다. ChatGPT의 성능이 향상될수록 요구사항의 도출 및 분석이 점차 정확도를 높일 수 있을 것이며, 소프트웨어 요구공학에서 시간 및 비용을 절감할 수 있을 것이다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제8권4호
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• pp.40-46
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• 2019

The current education is becoming more extensive with the application of various teaching methods. This is a problem that is so distributed that it is difficult for users to find the data and it takes a long time to find the information they need. Currently, various educational services, materials, and instruments are developed and scattered. Therefore, it is important to raise students' awareness of aptitude and career path with customized education tailored to students. Conventional education platforms have very difficult to choose the right materials for students because of the spread of educational programs and institution materials. To solve this, we propose a customized recommendation approach to recommend customized educational service materials and institution for students to teachers, which helps teachers conveniently choose materials suitable for their respective environments. On this new platform, the CNN algorithm provides recommended content for classes and students. For real service on the educational service platform, we implement this system for Jeil edus business. Through this mechanism, we expect to improve the quality of education by helping to select the right service.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1131-1135
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• 2005

Since human is vulnerable to emotional, physical and environmental distractions, most human inspectors cannot sustain a consistent 8-hour inspection in a day specifically for small components like door locking levers. As an alternative for human inspection, presented in this study is the development of a machine vision inspection system (MVIS) purposely for door locking levers. Comprises the development is the structure of the MVIS components, designed to meet the demands, features and specifications of door locking lever manufacturing companies in increasing their production throughput upon keeping the quality assured. This computer-based MVIS is designed to perform quality measures of detecting missing portions and defects like burr on every door locking lever. NI Vision Builder software for Automatic Inspection (AI) is found to be the optimum solution in configuring the needed quality measures. The proposed software has measurement techniques such as edge detecting and pattern-matching which are capable of gauging, detecting missing portion and checking alignment. Furthermore, this study exemplifies the incorporation of the optimized NI Builder inspection environment to the pre-inspection and post-inspection subsystems.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제15권2호
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• pp.73-83
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• 2019

음성인식은 최근 인공지능 기술과 접목되면서 오인식률이 크게 개선되었고 사용자 관점에서 효과적이고 효율적인 HMI(Human Machine Interface)를 제공하고 있다. 이러한 추세는 방위산업 분야에서도 반영되고 있고 특히 항공분야에서 F-35에 적용이 되었다. 하지만 이러한 기술에 대해서 품질평가를 위해 방위산업 특히 항공분야에는 객관적이고 평가 가능한 정량적인 모델이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 음성인식의 소프트웨어 측면에서 항공기에 적용하기 위한 정량적인 평가 모델을 제시한다. 평가 모델 제시를 위해 음성인식 적용 기술과 ISO/IEC 25000(SQuaRE) 제품 품질 속성을 이용해 평가 항목을 추출한다. 이러한 두 가지 항목의 연계를 통해 정량적인 평가 모델을 제시하고 사례 연구를 활용해 평가 결과를 확인한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.279-289
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• 2020

본 연구의 목적은 초중등 교원의 인공지능 교육역량 강화를 위한 교사 대상 연수 프로그램을 적용하여 그 효과를 분석하고 인공지능 교육에 대한 교사들의 요구를 분석하여 기초 연구 자료를 제공하는 것이다. 참조하기 위한 연수 프로그램은 다섯 가지 인공지능의 핵심 요소를 바탕으로 교육내용을 선정하여 ADDIE 모형을 기초로 설계하였으며, G광역시교육청 소속 교육 전문직 및 교사와 인공지능교육연구회 소속 교사들이 협업으로 프로그램을 개발하였다. 개발된 연수 프로그램 효과 및 교사 요구분석 설문 문항들은 내용 타당도 검사를 하였다. 개발된 프로그램을 적용하여 실시된 연수 결과, 연수의 각 교육과정에 대한 만족도 및 현장 적용 가능성이 높게 평가되었다. 교사들은 초등학교에서는 인공지능 교육을 위한 언플러그드 활동과 기초 인공지능 체험을, 중학교에서는 블록형 프로그래밍 언어와 피지컬 컴퓨팅 활동이 포함된 인공지능 교육내용을 가르쳐야 하는 것으로 인식하고 있음을 알 수 있었다.

• 융합정보논문지
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• 제12권5호
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• pp.1-14
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• 2022

본 연구는 인공지능 서비스과정에서 개인정보를 포함한 데이터가 처리되고 있고, 그 과정에서 발생 가능한 개인정보 침해사고를 방지하기 위한 해결방안으로 개인정보 침해요인에 대응하는 위기관리 컴플라이언스를 마련하고자 한다. 이를 위해 먼저, 문헌조사 및 전문가 Delphi를 거쳐 처리과정을 범주화를 하였는데, 인공지능서비스 제공과정을 서비스기획·데이터 설계 및 수집과정, 데이터 전처리 및 정제과정, 알고리즘 개발 및 활용과정으로 구분하고, 3개 과정을 9단계의 개인정보처리단계로 다시 세분화하여 개인정보 침해요인을 구성하였다. 둘째, 조사한 개인정보 침해요인을 전문가 대상의 FGI, Delphi 등을 통해 선정하였다. 셋째, 각 개인정보 침해요인에 대한 심각도 및 발생가능성에 대해 전문가대상으로 설문조사하였으며, 94명의 응답결과에 대해 타당성 및 적정성을 검증하였다. 넷째, 인공지능 서비스에서의 개인정보 침해요인에 대한 적절한 위기관리 컴플라이언스를 제시하기 위해, 개인정보의 자산가치, 개인정보 침해요인, 개인정보침해사고 발생가능성을 활용하여 개인정보 침해위험도 산정방식을 마련하였으며, 이를 통해 점수등급에 따라 위험정도에 따른 개인정보 침해사고 대응방안을 제시하였다.

• 융합정보논문지
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• 제8권1호
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• pp.37-42
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• 2018

본 연구는 다섯 개의 문장을 선정하여 그 안에 들어있는 다섯 개의 단어와 그 단어 내에 들어있는 모음들을 대상으로 하여 한국인들의 모음발음 길이를 Praat 프로그램을 이용하여 측정한 후에 원어민의 실험결과와 비교분석한 연구이다. 20명의 한국인 피 실험자들이 실험을 위해 실험문장을 읽고 녹음하였으며, 음향적 특질들은 스펙트로그램 등을 활용한 Praat Software 프로그램을 이용하여 측정하여 그 결과를 얻었다. 이러한 과정을 통해 얻어진 결과들은 통계분석 하였다. 분석결과, 단어단위에서는 3개의 단어에서 두 집단 간 차이가 있었으며, 5개의 모음들은 모두 그 차이가 유의미하였다. 또한 두 실험집단 간 단어와 모음발음크기 비율에 관한 비교에서는 모든 단어와 모음들의 발음크기 비율이 두 집단 간 유의미한 차이를 보여주었다. 이러한 실험결과를 통해 영어전설저모음인 /${\ae}$/와 영어이중모음/ai/, 그리고 첫 번째 음절에 영어강세모음이 오는 경우에 그 발음 길이크기를 분석해보면 한국인 피 실험자집단에서는 외국인어투가 존재함을 다시 확인할 수 있었다.