• 국제교류와 융합교육
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• 제1권1호
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• pp.61-79
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• 2021

본 연구는 한국형 인공지능 변호사를 구현하기 위하여, 법리를 어떻게 구조화 할 수 있는지 살펴본 후, 구조화된 법리를 술어논리로 어떻게 표현할 수 있는지에 관하여 구체적인 예를 들어 보았다. 선행연구에서 인공지능 변호사의 추론엔진을 위해서 술어논리를 도입하는 방안을 제시하였다면, 본 연구에서는 법리의 구조적 외형을 토대로 술어논리로 법리를 표현하는 방식에 관하여 초점을 맞추었다. 법리를 조문과 판례의 내용으로 한정하고, '법률사실-법률요건-법률효과'로 이어지는 수직적 계층과 '법률효과-항변-재항변'으로 이어지는 수평적 계층을 살펴보았다. 또한 법률사실을 분류하고 법률사실의 대부분이 통상 일항술어 내지 이항술어로 표현될 수 있음을 설명하였다. 사건, 상대방 없는 단독행위, 법적 지위를 나타내기 위해 일항술어를 사용하였고, 관념적 용태, 위법행위, 의사적 용태, 상대방 있는 단독행위, 계약, 동시이행관계를 나타내기 위해 이항술어를 사용하였다. 대여금채권에 관한 요건사실과 항변을 술어논리로 표현해 보았으며, 전통적인 주제인 법정지상권에 관하여 관습상 법정지상권과 저당권 실행에 따른 법정지상권으로 나누어 관련 법리를 표현하였다. 향후 연구에서 술어논리로 표현된 법리를 프로그래밍해보고 인공지능 변호사를 위한 추론엔진을 현실화할 계획에 있다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권6호
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• pp.659-665
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• 2023

선박 발전기의 여자기는 출력 단자 전압을 일정하게 유지하기 위하여 여자전류 제어를 통해 자속을 조정한다. 여자기 내부에 있는 전압제어기는 통상적으로 비례 적분 제어방식이 사용되는데 게인과 시정수에 의해 결정되는 응답 특성은 적절치 못한 설정값에 의해 원하지 않는 출력을 내며 이로 인해 선내 전력의 품질과 안정성을 떨어뜨릴 수 있다. 본 논문에서는 IEEE에서 제공하는 AC4A 타입의 여자기 모델을 통해 얻을 수 있는 안정적인 입출력 데이터를 활용하여 신경망 회로를 학습시킨 후 기존의 비례 적분 제어방식의 전압제어기를 학습된 신경망 회로 제어기로 대체하여 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 기존 대비 최대 9.63%까지 오버슈팅이 개선되었으며, 안정적인 응답 특성에 대한 우수성을 확인하였다.

• 국제초고층학회논문집
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• 제12권3호
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• pp.225-234
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• 2023

Even at this point in the era of digital transformation, we are still facing many problems in the safety sector that cannot prevent the occurrence or spread of human casualties. When you are in an unexpected emergency, it is often difficult to respond only with human physical ability. Human casualties continue to occur at construction sites, manufacturing plants, and multi-use facilities used by many people in everyday life. If you encounter a situation where normal judgment is impossible in the event of an emergency at a life site where there are still many safety blind spots, it is difficult to cope with the existing manual guidance method. New variable guidance technology, which combines artificial intelligence and digital twin, can make it possible to prevent casualties by processing large amounts of data needed to derive appropriate countermeasures in real time beyond identifying what safety accidents occurred in unexpected crisis situations. When a simple control method that divides and monitors several CCTVs is digitally converted and combined with artificial intelligence and 3D digital twin control technology, intelligence augmentation (IA) effect can be achieved that strengthens the safety decision-making ability required in real time. With the enforcement of the Serious Disaster Enterprise Punishment Act, the importance of distributing a smart location guidance system that urgently solves the decision-making delay that occurs in safety accidents at various industrial sites and strengthens the real-time decision-making ability of field workers and managers is highlighted. The smart location guidance system that combines artificial intelligence and digital twin consists of AIoT HW equipment, wireless communication NW equipment, and intelligent SW platform. The intelligent SW platform consists of Builder that supports digital twin modeling, Watch that meets real-time control based on synchronization between real objects and digital twin models, and Simulator that supports the development and verification of various safety management scenarios using intelligent agents. The smart location guidance system provides on-site monitoring using IoT equipment, CCTV-linked intelligent image analysis, intelligent operating procedures that support workflow modeling to immediately reflect the needs of the site, situational location guidance, and digital twin virtual fencing access control technology. This paper examines the limitations of traditional fixed passive guidance methods, analyzes global technology development trends to overcome them, identifies the digital transformation properties required to switch to intelligent variable smart location guidance methods, explains the characteristics and components of AI-based public facility smart fire safety integrated system (ISFS).

• ETRI Journal
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• 제41권6호
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• pp.760-770
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• 2019

Based on the growing demand for neural network technologies, various neural network inference engines are being developed. However, each inference engine has its own neural network storage format. There is a growing demand for standardization to solve this problem. This study presents interworking techniques for ensuring the compatibility of neural networks and data among the various deep learning frameworks. The proposed technique standardizes the graphic expression grammar and learning data storage format using the Neural Network Exchange Format (NNEF) of Khronos. The proposed converter includes a lexical, syntax, and parser. This NNEF parser converts neural network information into a parsing tree and quantizes data. To validate the proposed system, we verified that MNIST is immediately executed by importing AlexNet's neural network and learned data. Therefore, this study contributes an efficient design technique for a converter that can execute a neural network and learned data in various frameworks regardless of the storage format of each framework.

• International Journal of Korean Welding Society
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• 제1권1호
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• pp.17-22
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• 2001

Because the quantitative relationships between welding parameters and welding result are not yet blown, optimal values of welding parameters for $CO_2$ robotic arc welding is a difficult task. Using the various artificial data processing methods may solve this difficulty. This research aims to develop an expert system for $CO_2$ robotic arc welding to recommend the optimal values of welding parameters. This system has three main functions. First is the recommendation of reasonable values of welding parameters. For such work, the relationships in between the welding parameters are investigated by the use of regression analysis and fuzzy system. The second is the estimation of bead shape by a neural network system. In this study the welding current voltage, speed, weaving width, and root gap are considered as the main parameters influencing a bead shape. The neural network system uses the 3-layer back-propagation model and a generalized delta rule as teaming algorithm. The last is the optimization of the parameters for the correction of undesirable weld bead. The causalities of undesirable weld bead are represented in the form of rules. The inference engine derives conclusions from these rules. The conclusions give the corrected values of the welding parameters. This expert system was developed as a PC-based system of which can be used for the automatic or semi-automatic $CO_2$ fillet welding with 1.2, 1.4, and 1.6mm diameter the solid wires or flux-cored wires.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 추계학술대회
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• pp.116-118
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• 2023

최근 환경오염에 대한 규제 강화로 인해 선박 운항은 경제적이며 지속가능한 최적화 항법에 대한 필요성이 대두되고 있다. 하지만 기상예보 기술의 발전에도 불구하고, 여전히 잘못된 기상예보로 인한 악천후에 조우하는 선박 사고들은 지속적으로 발생하고 있다. 본 연구에서는 악천후에 조우하는 선박의 실태를 파악하고 분석하기 위해, 운항중인 선박의 정보를 측정하고자 하였다. 여기서 측정한 데이터의 종류는 항해 (위치, 속도, 방위, 타각 등) 및 엔진 (엔진 회전수, 출력, 축 추력, 연료 소비량) 관련 정보, 기상 상태 (바람, 파도), 선박운동 (선박종, 횡운동 등) 등의 정보들이 포함되었다. 실측 실험을 시행한 선박의 종류는 28,000 DWT급 벌크선, 63,000 DWT급 벌크선, 20,000 TEU급 컨테이너선, 12,000 TEU급 컨테이너선박이다. 각 선박의 실선실험은 여러 가지 종류의 데이터를 각각 취득하여 다목적으로 선박 운항에 관련한 연구들에 활용하고자 한다. 또한 실선실험 시의 해상 상태를 확인하기 위해, 파도 시뮬레이션 모델을 이용하여 방향성 파랑 스펙트럼 등을 재현하였다. 실선 실험의 데이터 취득 및 파도 시뮬레이션 결과 등을 통하여, 선박레이더를 이용한 정확한 파도정보 파악 및 화물 붕괴 사고 등에 대한 연구를 진행하고 있다. 이에 더불어, 선박운항의 안전성 및 효율성 관점에서 다양하게 활용될 것으로 기대된다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제13권6호
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• pp.80-89
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• 2019

효과적인 유망기술 발굴을 위해 미래 사회 변화를 전망하고, 미래기술 도출 방법론 및 프로세스 개선 연구가 필요하며, 연구소·기업에서 기술기획에 활용할 기초자료의 필요성이 꾸준히 대두되고 있다. 따라서 본 연구는 국내 무인항공기산업과 같은 신성장동력산업의 국제적 기술 경쟁력 확보와 시장성 확보 및 산업성장이 가능한 미래유망 기술을 도출하는 방법론을 제시하는 것이다. 이에 본 연구는 KrKwic, Excel, NetMiner등의 분석툴을 활용하여 무인항공기산업 분야의 특허데이터를 대상으로 동시출현 단어를 활용한 소셜네트워크분석과 하위그룹분석, 인지지도분석 방법을 제시하였다. 이를 통해, 무인항공기산업 분야의 기술진화를 탐색하고 유망기술을 예측하는 방법을 제시하였다. 그 결과, '체계연동/통합 기술', '시험평가/감항인증 기술', '항공전자 기술', '비행제어 기술', '피아식별 기술', '비행통제 시스템 기술', '지원장비 기술' 등은 향후 유망한 기술로 선정하여 집중 투자할 필요성이 큰 기술이라 볼 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권1호
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• pp.555-561
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• 2014

게임에서 인공 지능은 주로 NPC(Non Player Character)와 적의 행동 패턴을 결정하거나 길 찾기에 사용된다. 이러한 인공 지능을 구현하는 경우에 FSM(Finite State Machine)과 플로킹(Flocking) 방법이 사용된다. FSM 방법에서는 상태 개수에 따라 NPC의 행동 개수에도 제한을 받는다. 상태 개수가 너무 적은 경우 플레이어들이 쉽게 NPC의 행동 패턴을 알 수 있으며 너무 많은 경우에는 구현이 복잡하게 된다. Flocking 방법에서는 리더의 결정에 따라 NPC들의 행동이 결정되기 때문에 NPC들의 이동 패턴이나 공격 방향을 쉽게 플레이어들이 알 수 있다. 본 논문에서는 이 문제를 개선하기 위하여 동물의 세력 투쟁 행동(공격, 위협, 의례적인 보여줌, 기피, 복종)들을 NPC에 적용하는 것을 제안하고 이를 Unity3D 엔진을 이용하여 구현한다. 이 논문은 실제감 있는 NPC 인공 지능 제작에 도움을 줄 수 있다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제6권3호
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• pp.13-22
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• 2006

오늘날 스포츠, RTS, RPG 게임과 같이 멀티 플레이어가 한 팀을 이루는 집단형 방식의 게임은 팀 인공지능 기술이 더욱 필요하다. 기존의 독립적인 지능형 에이전트는 스스로 문제를 해결하는 자율성 향상 연구에 치중하였으나, 이는 다른 에이전트간의 협동 및 상호작용 능력이 부족하다. 이를 위해 본 논문은 다중에이전트 시스템에서 효과적인 역할 분담과 자율성을 갖는 레벨통합 접근방식을 소개한다. 복잡한 목표를 성취하기 위해 에이전트의 역할 정보를 이용하여 각자의 목표를 할당하고 각 에이전트는 맡은 역할을 동적인 환경에서 스스로 판단하고 행동한다. 팀 전체의 목표는 상호 보완된 역할 분담의 전략적인 측면에서 조정한다. 각 에이전트는 데이터보드를 이용하여 서로의 상태 정보를 공유하여 상호 협동을 유도한다. 역할이 할당된 각 에이전트는 스스로 계획기능을 갖고 있어 동적인 환경에서 적합한 행동을 취한다. 이 협동과 상호작용 과정에서 충돌의 문제점이 발생하는데 이를 제어하는 조정 에이전트의 역할을 전략적 측면에서 접근한다. 본 논문에서 제시하는 레벨통합 접근방식이 기존의 중앙 집권적 접근방식, 분권적 접근방식과 비교 실험하여 기존 방식보다 성능이 향상됨을 보인다.

• 융합정보논문지
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• 제10권6호
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• pp.35-40
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• 2020

미래 사회로 접어들면서, 건강한 삶의 증대를 위한 노력은 현대인들의 주요 관심 분야이다. 특히, ICT 기술과 경쟁력 있는 의료산업 환경을 융합하여 건강한 삶을 위한 기술 개발은 차세대 성장 동력으로 자리잡고 있다. 따라서, 본 논문에서는 건강 검진 프로세스에서 검진 결과에 대한 인공지능 기반의 데이터 분석을 적용하여 종합 판정의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 지식 베이스 모델링을 구축하는 연구를 수행하였다. 이를 위해, 딥러닝 분석을 통한 알고리즘을 설계하여 검사 결과지수를 산출, 검증하고, 판정 지식을 통한 종합 검진 정보를 제공하는 모델링을 연구하였다. 제안한 모델링의 적용을 통해, 국민 건강에 대한 빅데이터 분석, 활용이 가능하여 의료비 절감 및 건강 증대의 효과를 기대할 수 있다.