• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
• /
• pp.872-875
• /
• 2019

우리나라의 수출입 화물 물량의 대부분은 항만을 통해 처리되고 있으며, 취급화물의 다양성과 선박의 대형화로 주변 국가들의 항만간 경쟁으로 심화되면서 항만 비용의 증가로 발생되고 있다. 이는 항만업무의 효율화와 생산성의 증가로 비용 감소효과를 바라볼 수 있는데, 4차 산업혁명의 주요 기술인 인공지능(OCR, AI알고리즘, 머신러닝, RPA등)의 기술 적용으로 개선할 수 있다. 본 연구에서는 이와 관련된 실질적 항만업무와 관련된 기술을 적용하여 업무의 효율화와 생산성 증가의 기술적 검증을 통해 항만의 경쟁력 강화와 국가 물류발전의 기술적 향상을 도모하고자 한다.

• 한국산업융합학회 논문집
• /
• 제26권2_1호
• /
• pp.225-230
• /
• 2023

This research addresses sound command based human tracking problems for autonomous cleaning mobile robot in a networked AI space. To solve the problem, the difference among the traveling times of the sound command to each of three microphones has been used to calculate the distance and orientation of the sound from the cleaning mobile robot, which carries the microphone array. The cross-correlation between two signals has been applied for detecting the time difference between two signals, which provides reliable and precise value of the time difference compared to the conventional methods. To generate the tracking direction to the sound command, fuzzy rules are applied and the results are used to control the cleaning mobile robot in a real-time. Finally the experiment results show that the proposed algorithm works well, even though the mobile robot knows little about the environment.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1097-1100
• /
• 2021

열영상과 IoT를 이용한 AI 바이러스 차단 시스템 개발에 필요한 열화상 체온 측정기의 열 측정 정확도 향상과 얼굴 인식 시간 단축을 위해 열화상에 사용되는 딥러닝 알고리즘을 비교하며 효율적인 알고리즘 발굴 및 열영상을 이용한 바이러스 차단 시스템에 적합한 열영상 알고리즘 보완 방법을 찾는 연구이다.

• Earthquakes and Structures
• /
• 제24권2호
• /
• pp.111-126
• /
• 2023

Highly reliable and versatile methods artificial intelligence (AI) have found multiple application in the different fields of science, engineering and health care system. In the present study, we aim to utilize AI method to investigated vibrations in the human leg bone. In this regard, the bone geometry is simplified as a thick cylindrical shell structure. The deep neural network (DNN) is selected for prediction of natural frequency and critical buckling load of the bone cylindrical model. Training of the network is conducted with results of the numerical solution of the governing equations of the bone structure. A suitable optimization algorithm is selected for minimizing the loss function of the DNN. Generalized differential quadrature method (GDQM), and Hamilton's principle are used for solving and obtaining the governing equations of the system. As well as this, in the results section, with the aid of AI some predictions for improving the behaviors of the various sport systems will be given in detail.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제24권1호
• /
• pp.205-208
• /
• 2024

Artificial Intelligence (AI) technology has evolved rapidly in recent years and is used in everything from banking to email management to surgery, but without the help of the visible, most of the fun features of the Internet include visual impairment. It benefits people with disabilities. The main purpose of this study is to find ways to help people with visual impairments using AI technology. A visually impaired request is made for the visually impaired. For example, when a message arrives that the program will notify you by voice (reads the sender's name, read the message, and replies to it if necessary), this is a special program installed on your mobile phone. This program uses a customized algorithm developed in Python to convert written text to voice, read text, and convert voice to written text on a message when a visually impaired person wants to respond. Then it sends the response in the form of a text message. Therefore, the research should lead to programs for people with visual impairments. This program makes mobile phones easier and more comfortable to use and makes the daily life easier for visual impairments.

• International Journal of Advanced Culture Technology
• /
• 제10권1호
• /
• pp.230-235
• /
• 2022

This study is to select an optimal object detection algorithm for designing a self-checkout counter to improve the inconvenience of payment systems for products without existing barcodes. To this end, a performance comparison analysis of YOLO v2, Tiny YOLO v2, and the latest YOLO v5 among deep learning-based object detection algorithms was performed to derive results. In this paper, performance comparison was conducted by forming learning data as an example of 'donut' in a bakery store, and the performance result of YOLO v5 was the highest at 96.9% of mAP. Therefore, YOLO v5 was selected as the artificial intelligence object detection algorithm to be applied in this paper. As a result of performance analysis, when the optimal threshold was set for each donut, the precision and reproduction rate of all donuts exceeded 0.85, and the majority of donuts showed excellent recognition performance of 0.90 or more. We expect that the results of this paper will be helpful as the fundamental data for the development of an automatic payment system using AI self-service technology that is highly usable in the non-face-to-face era.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.750-755
• /
• 2021

본 논문에서는 YOLOv4를 이용하여 차량의 부위별 파손현황을 검출하는 기법을 제안한다. 제안 알고리즘은 YOLOv4를 통해 차량의 부위와 파손을 각각 학습시킨 후 검출되는 바운딩 박스의 좌표 정보들을 추출하여 파손과 차량부위의 포함관계를 판단하는 알고리즘을 적용시켜 부위별 파손현황을 도출한다. 또한 성능비교의 객관성을 위하여 동일분야의 VGGNet을 이용한 기법, 이미지 분할과 U-Net 모델을 이용한 기법, Weproove.AI 딥러닝 모델 등을 대조 모델로 포함한다. 이를 통하여 제안 알고리즘의 성능을 비교, 평가하고 검출 모델의 개선 방안을 제안한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2023년도 추계학술대회
• /
• pp.230-231
• /
• 2023

본 연구는 선박의 항해계획을 자동으로 수립하기 위한 심층 강화학습 기반 알고리즘을 제안한다. 먼저 부산항과 광양항을 대상지역으로 선정하고, 대상 선박으로 흘수 16m의 컨테이너선을 지정하였다. 실험 결과는 심층 강화학습을 사용하여 수립한 항해계획이 선행연구에서 활용한 Q-learning기반의 알고리즘보다 더 효율적인 것으로 분석되었다. 본 알고리즘은 선박의 항해계획을 자동으로 수립하는 방법을 제시하며, 해상 안전 및 효율성 향상에 기여할 수 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제28권3호
• /
• pp.23-43
• /
• 2022

AI(Artificial Intelligence)를 다양한 산업에서 접목하기 위해 알고리즘 선택에 대한 관심이 증가하고 있다. 알고리즘 선택은 대부분 데이터 과학자의 경험에 의해 결정되는 경우가 많다. 하지만 경험이 부족한 데이터 과학자의 경우 데이터셋 특성 기반의 메타학습(meta learning) 을 통해 알고리즘을 선택한다. 기존의 알고리즘 추천은 선정 과정이 블랙박스이기 때문에 어떠한 근거에 의해 도출되는지 알 수 없었다. 이에 따라 본 연구에서는 k-평균 군집분석을 활용하여 데이터셋 특성에 따라 유형을 나누고 적합한 분류 알고리즘과 클래스 불균형 해소 방법을 탐색한다. 본 연구 결과 네 가지 유형을 도출하였으며 데이터셋 유형에 따라 적합한 클래스 불균형 해소 방법과 분류 알고리즘을 추천하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2005년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
• /
• pp.566-569
• /
• 2005

Interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) has become a popular choice in electric vehicle applications, due to their excellent power to weight ratio. The paper is proposed maximum torque control of IPMSM drive using artificial intelligent(AI) controller. The control method is applicable over the entire speed range and considered the limits of the inverter's current and voltage rated value. For each control mode, a condition that determines the optimal d-axis current $i_d$ for maximum torque operation is derived. This paper considers the design and implementation of novel technique of high performance speed control for IPMSM using AI controller. This paper is proposed speed control of IPMSM using learning mechanism fuzzy neural network(LM-FNN) and estimation of speed using artificial neural network(ANN) controller. The back propagation neural network technique is used to provide a real time adaptive estimation of the motor speed. The proposed control algorithm is applied to IPMSM drive system controlled LM-FNN and ANN controller, the operating characteristics controlled by maximum torque control are examined in detail. Also. this paper is proposed the experimental results to verify the effectiveness of AI controller.