• 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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.367-368
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• 2023

최근 챗봇 시스템은 급격한 발전과 함께 사용자와 자연스러운 대화를 할 수 있는 인공지능 기술의 필요성이 대두되고 있다. 기존의 챗봇 시스템은 대화 상황을 충분히 이해하지 못하거나, 학습된 데이터를 벗어나는 문장에 대한 일관성 있는 응답을 제공하지 못하는 한계가 있다. 본 논문에서는 GPT-3와 KoBERT를 활용하여 사용자의 감정 상태를 파악하고 해당 감정을 고려한 일관성 있는 대화를 제공하는 감정 분석 기반 챗봇 시스템을 제안한다. 이를 바탕으로 긍정적인 대화를 이어 나가는데 초점을 두어 자연스러운 대화가 가능할 것으로 기대된다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.779-790
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• 2021

본 연구에서는 AI 메이커 코딩 교육이 초등학생의 컴퓨팅 사고력 향상에 미치는 영향을 분석하였다. 연구 대상은 안산시 H 초등학교에 재학 중인 10명의 학생이며, 소프트웨어 코딩 기반 메이커교육용 교수학습모형을 활용한 총 8차시의 AI 메이커 코딩 교육을 학생들에게 적용하여 컴퓨팅 사고력의 향상 정도를 분석하였다. 수업에 참여한 학생들은 실생활의 문제를 코딩과 메이킹 활동을 통해 해결하는 과정을 수행하였고, 컴퓨팅 사고력 검사지를 통해 교육 전·후의 컴퓨팅 사고력 향상 정도를 측정하는 한편, 면담을 통해 컴퓨팅 사고력 구성요소와 관련된 학생들의 사고 과정을 관찰하였다. 연구 결과 모든 학생의 컴퓨팅 사고력 평균 점수가 향상되었으며, 학생 간 점수의 편차가 감소함을 확인하였다. 면담을 통해서는 문제해결 과정에서 학생들이 컴퓨팅 사고력과 관련된 사고 능력을 적극적으로 활용함을 알 수 있었다. 이를 통해 AI 메이커 코딩 교육은 학생의 컴퓨팅 사고력 향상에 긍정적인 영향을 줄 수 있음을 확인하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.289-300
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• 2021

본 연구에서는 SNS 데이터를 수집하고 토픽모델링기법으로 분석하여 SW교육과 AI교육에 대한 키워드와 토픽을 도출하여 시사점을 살펴보고자 하였다. SNS 데이터 분석을 통해 SW교육에 대해서 인재양성 및 전국민 SW교육에 대한 내용과 학교현장에서의 수업설계 및 교수학습방법에 대한 내용이 관심이 높음을 살펴볼 수 있었다. 초등학교에서부터 별도의 교과를 통해 SW교육이 실시되어야 하며, 이는 AI교육에 대한 분석결과에서 정보교과를 토대로 위계를 고려한 교과편성 및 운영이 필요하다는 의견과 일치되었다. AI교육은 새롭게 도입되는 영역으로 현장학교의 지원이 필요하다는 의견이 있었으며, AI인재양성을 위해 대학교육에서도 추진되어야 함을 살펴볼 수 있었다. SNS 데이터 분석을 통해 살펴볼 수 있는 SW교육과 AI교육에 대한 동향은 결국 정보교육의 내실있는 운영과 교육과정 편성으로 귀결된다고 할 수 있으며 이는 국가수준교육과정 편성에 대한 시사점을 내포한다고 할 수 있다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제9권4호
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• pp.417-423
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• 2021

Recently, in the Game industries, they are increasing to use of game engines to reduce the development cost of 3D content and software. In particular, Unreal Engine provides a blueprint visual scripting function that enables software production without programming (coding). Although High-end video content can be produced, the problem is that content development is complicated and requires advanced manpower. To solve this problem, we propose an optimized VR game context process. This is because 1) a Blueprint visual script is used, 2) VR games with various interactions can be produced, 3) Non-majors in the software field (or groups) can develop advanced content. In various related industries such as defense, medical care, manufacturing, and construction, we may easily develop any game content without programming with our refined VR rhythm action game development process. We expect to reduce the development cost with the process advantages in the game industries.