• Genomics & Informatics
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• 제16권4호
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• pp.28.1-28.6
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• 2018

Due to the increasing interest in synonymous codons, several codon bias-related terms were introduced. As one measure of them, the tRNA adaptation index (tAI) was invented about a decade ago. The tAI is a measure of translational efficiency for a gene and is calculated based on the abundance of intracellular tRNA and the binding strength between a codon and a tRNA. The index has been widely used in various fields of molecular evolution, genetics, and pharmacology. Afterwards, an improved version of the index, named specific tRNA adaptation index (stAI), was developed by adapting tRNA copy numbers in species. Although a subsequently developed webserver (stAIcalc) provided tools that calculated stAI values, it was not available to access pre-calculated values. In addition to about 100 species in stAIcalc, we calculated stAI values for whole coding sequences in 148 species. To enable easy access to this index, we constructed a novel web database, named STADIUM (Species-specific tRNA adaptive index compendium). STADIUM provides not only the stAI value of each gene but also statistics based on pathway-based classification. The database is expected to help researchers who have interests in codon optimality and the role of synonymous codons. STADIUM is freely available at http://stadium.pmrc.re.kr.

• 경영정보학연구
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• 제25권3호
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• pp.43-57
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• 2023

본 연구에서는 한국어 기반의 시를 창작하는 데 도움이 되는 문장들을 생성하는 인공지능을 개발하였다. 인공지능이 인간의 고유의 영역이라고 할 수 있는 창작에 대한 욕망과 창의력을 대신하는 것이 아니라, 인간이 창의력을 효율적으로 사용할 수 있도록, 창작에 밑바탕이 되는 문장들을 생성하는데 초점을 맞추었다. 시인들과의 인터뷰를 통해서 8개의 다른 데이터 세트로부터 문장을 학습하여 8가지 장르의 시가 생성될 수 있도록 만들었다. 이 연구는 한국어를 활용한 문학 작품 생성 기술을 개발하였다는 점에서 차별성이 있으며, 이 연구를 확장해서 수필과 산문 또는 소설과 같은 다양한 형태의 문학 작품을 창작하는 데 도움이 될 수 있다는 점에서 큰 의미가 있다.

• 4차산업연구
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• 제4권1호
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• pp.19-27
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• 2024

Purpose: This study is based on the results of the National Information Society Agency's the Report on the Digital Divide in 2022. This study sought to develop digital literacy education programs for senior citizens, a digitally disadvantaged group, and to utilize smart devices to enhance their digital capabilities. Research design, data and methodology: Based on Gagné's nine events of instruction, a total of 7-session educational programs using smart devices were developed, and teaching-learning goals were set at a level that older learners can realistically perform. In preparation for the era of digital transformation, AI utilization methods are introduced and utilized in some sessions of the educational program. Results: Among a total of 7 sessions of the educational program, 5 sessions using KakaoTalk and Naver App, and 2 sessions using other apps were developed. There are a total of three sessions using AI. Conclusions: This study presented a digital literacy education program that combined AI, addressing the insufficiency of AI-based education programs targeting senior citizens. It is expected that this educational program will be able to improve the digital literacy skills and provide a basis for fulfilling their responsibilities as digital citizens by suggesting a direction for AI utilization education for senior citizens.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권8호
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• pp.1225-1239
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• 2021

During the past decade, researchers have investigated the use of computer-aided mammography interpretation. With the application of deep learning technology, artificial intelligence (AI)-based algorithms for mammography have shown promising results in the quantitative assessment of parenchymal density, detection and diagnosis of breast cancer, and prediction of breast cancer risk, enabling more precise patient management. AI-based algorithms may also enhance the efficiency of the interpretation workflow by reducing both the workload and interpretation time. However, more in-depth investigation is required to conclusively prove the effectiveness of AI-based algorithms. This review article discusses how AI algorithms can be applied to mammography interpretation as well as the current challenges in its implementation in real-world practice.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.71-77
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• 2021

최근 이질적인 하드웨어 특성을 고려한 IoT 응용 지원 프레임워크의 효율적인 프로그램 개발이 요구되고 있다. 또한, 인간의 뇌를 모사하여 스스로 학습 및 자율적 컴퓨팅이 가능한 뉴로모픽 아키텍처의 발전으로 하드웨어 지원의 범위가 넓어지고 있다. 하지만 기존 대부분의 IoT 통합개발환경에서는 AI(Artificial Intelligence) 기능을 지원하거나 뉴로모픽 아키텍처와 같은 다양한 하드웨어와 결합된 서비스 지원이 어렵다. 본 논문에서는 2세대 인공 신경망 및 3세대 스파이킹 신경망 모델을 모두 지원하는 AI 컴포넌트 추상화 모델을 설계하고 제안 모델 기반의 자율형 IoT 통합개발환경을 구현하였다. IoT 개발자는 AI 및 스파이킹 신경망에 대한 지식이 없어도 제안 기법을 통해 자동으로 AI 컴포넌트를 생성할 수 있으며 런타임에 따라 코드 변환이 유연하여 개발 생산성이 높다. 제안 기법의 실험을 진행하여 가상 컴포넌트 계층으로 인한 변환 지연시간이 발생할 수 있으나 차이가 크지 않음을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권2호
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• pp.301-321
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• 2024

생성형 인공지능은 현재 빠른 속도로 발전하고 있고, 산업적으로도 확대되고 있다. 생성형 인공지능의발전은 대부분의 산업 분야에서 생산성을 향상시킬 수 있을 것이라 기대되고 있다. 그러나 생성형 인공지능은 악용될 수 있으며, 실제로 범죄까지 이어지는 사례들이 등장하고 있다. 빠르게 발전하는 인공지능의 속도에 비해 이를 규제할 수 있는 법안이 존재하지 않는다. 국내의 경우, 법률제정을 위한 생성형 인공지능 기술과 관련된 범죄 및 위험에 대한 분류가 명확하게 이루어지지 않은 상황이다. 이에 본 연구에서는 생성형 인공지능 관련 범죄를 기존 사이버범죄 분류법에 착안하여 생성형 인공지능 침해범죄 위협, 생성형 인공지능 이용범죄 위협, 기타 인공지능 관련 위협으로 구분하고자 하였다. 또한, 범죄 및 위험에 대한 기술적 대응 방안을 인공지능 개발 단계별로 제시하여 현실성 있는 위협 대응 방안을 다루었다. 법·제도적 개선사항을 통해 생성형 인공지능 범죄에 대한 개발사의 책임과 데이터 수집 방법론의 법제화 등을 제시하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.119-125
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• 2023

우크라이나-러시아 전을 통해 드론의 군사적 가치는 재평가되고 있으며, 북한은 '22년 말 대남 드론 도발을 통해 실제 검증까지 완료한 바 있다. 또한, 북한은 인공지능(AI) 기술의 드론 적용을 추진하고 있는 것으로 드러나 드론의 위협은 나날이 커지고 있다. 이에 우리 군은 드론작전사령부를 창설하고 다양한 드론 대응 체계를 도입하는 등 대 드론 체계 구축을 도모하고 있지만, 전력증강 노력이 타격체계 위주로 편중되어 군집드론 공격에 대한 효과적 대응이 우려된다. 특히, 도심에 인접한 공군 비행단은 민간 피해가 우려되어 재래식 방공무기의 사용 역시 극도로 제한되는 실정이다. 이에 본 연구에서는 AI기술이 적용된 적 군집드론의 위협으로부터 아 항공기의 생존성 향상을 위해 AI모델의 객체탐지 능력을 저해하는 소극방공 기법을 제안한다. 대표적인 적대적 머신러닝(Adversarial machine learning) 기술 중 하나인 적대적 예제(Adversarial example)를 레이저를 활용하여 항공기에 조사함으로써, 적 드론에 탑재된 객체인식 AI의 인식률 저하를 도모한다. 합성 이미지와 정밀 축소모형을 활용한 실험을 수행한 결과, 제안기법 적용 전 약 95%의 인식률을 보이는 객체인식 AI의 인식률을 제안기법 적용 후 0~15% 내외로 저하시키는 것을 확인하여 제안기법의 실효성을 검증하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.879-890
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• 2021

미래 사회에는 AI와 인간이 공존할 것이라는 전망이 나오고 있는 가운데, 소양 교육의 성격으로 AI 교육이 강조되고 있다. 본 연구에서는 최근 국내에서 이루어진 AI 교육 프로그램 연구동향을 분석함으로써 향후 연구의 방향을 모색하고자 한다. 이를 위해 주제범위 문헌고찰 방법을 적용하여, 2017년부터 2020년까지 국내에서 이루어진 AI 교육 프로그램 문헌 29개를 발행연도, 교육대상, 학습내용, 학습결과, 실습환경의 측면에서 분석하였다. 분석 결과, 국내 AI 교육 프로그램 연구는 2020년에 급증하였으며 초등학생을 대상으로 한 교육 프로그램 연구가 많이 이루어졌음을 확인하였다. 또한, AI 원리에 대한 교육내용을 주로 다루고 있으며, 인지와 정의적 측면의 학습결과를 측정한 연구의 비율이 높고, 블록코딩을 비롯한 다양한 실습환경이 비교적 골고루 사용되었음을 확인하였다. 본 연구 결과를 기반으로 추후 연구의 방향성을 논의하고 제안하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.160-163
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• 2019

4차 산업혁명의 시대가 도래함에 따라 자율주행자동차 및 인공지능(Artificial Intelligent; AI) 로봇의 법적 지위와 민·형사법적 문제 해결을 위한 법제도 도입의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구는 법제도 마련과 함께 준비되어야 할 기술적 패러다임으로서 AI 법인 및 블록체인 기반 AI 법인 시스템을 제안한다. 이 시스템에서는 특정 업무를 수행하는 AI 로봇 (하드웨어 또는 소프트웨어)이 정부의 엄격한 검증 및 테스트 기준에 따라 심사 및 인증을 받고, 그것의 정보, 인증 내용 및 알고리즘 코드가 임의로 조작될 수 없도록 암호화되어 블록체인에 기록된다. AI 로봇의 하드웨어 및 소프트웨어가 AI 법인으로서 정부의 인증을 받기 위해서는, 주요 업무 수행 및 네트워크 접근이 블록체인에 기록되고, 법인 시스템의 승인 없이는 작동될 수 없도록 하드웨어 또는 소프트웨어가 프로그래밍 되어 있어야 한다. 블록체인은 불변성과 보안성이 우수한 세계적으로 공유된 분산 데이터베이스이므로, 블록체인 기반 AI 법인 시스템을 국가적 정보시스템으로 도입하면 자율주행자동차 및 각종 AI 로봇의 상용화가 가져올 국내외적 문제와 혼란들을 대비하는데 큰 도움이 될 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.77-82
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• 2022

GUI(Graphical User Interface)를 대신하는 차세대 인터페이스로서 NUI(Natural User Interace)에 기대가 모이는 것은 자연스러운 흐름이다. 본 연구는 NUI의 손가락 관절을 포함한 손동작 전체를 인식시키기 위해 웹캠과 카메라를 활용하여 다양한 배경과 각도의 손동작 데이터를 수집한다. 수집된 데이터는 전처리를 거쳐 데이터셋을 구축하며, ResNet50 모델을 활용하여 전이학습한 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 알고리즘 분류기를 설계한다. 구축한 데이터셋을 입력시켜 분류학습 및 예측을 진행하며, 실시간 영상에서 인식되는 손동작을 설계한 모델에 입력시켜 나온 결과를 통해 가위바위보 게임을 구현한다.