• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권2호
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• pp.318-326
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• 2022

Marketing stress testing is a new method of identifying the company's strengths and weaknesses in a turbulent environment. Technically, this is a complex procedure, so it involves artificial intelligence and machine learning. The main problem is currently the development of methodological approaches to the development of the company's digital model, which will provide a framework for machine learning. The aim of the study was to identify and develop an author's approach to the parameterization of the company's business processes for machine learning-based marketing stress testing. This aim provided the company's activities to be considered as a set of elements (business processes, products) and factors that affect them (marketing environment). The article proposes an author's approach to the parameterization of the company's business processes for machine learning-based marketing stress testing. The proposed approach includes four main elements that are subject to parameterization: elements of the company's internal environment, factors of the marketing environment, the company' core competency and factors impacting the company. Matrices for evaluating the results of the work of expert groups to determine the degree of influence of the marketing environment factors were developed. It is proposed to distinguish between mega-level, macro-level, meso-level and micro-level factors depending on the degree of impact on the company. The methodological limitation of the study is that it involves the modelling method as the only one possible at this stage of the study. The implementation limitation is that the proposed approach can only be used if the company plans to use machine learning for marketing stress testing.

• 터널과지하공간
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• 제32권3호
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• pp.173-193
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• 2022

본 연구에서는 GMG (Global Mining Guidelines Group)에서 개발한 광업 분야 가이드라인을 중심으로 스마트 마이닝 기술 국제 표준화 동향을 분석하였다. GMG는 글로벌 광업 커뮤니티를 하나로 묶는 비영리 단체이며, 광업의 안전과 혁신, 지속가능성을 제고시키기 위한 목적으로 설립되었다. 현재 GMG의 실무그룹은 인공지능, 자산관리, 자율 채광, 사이버 보안, 데이터 접근 및 사용/상호 운용성, 전기화, 광물 처리, 지하 채광, 지속가능성 실무그룹으로 구성되어 있다. 스마트 마이닝 기술과 관련한 가이드라인 개발 프로젝트는 인공지능, 자율 채광, 사이버 보안, 데이터 접근 및 사용/상호운용성, 지하 채광 실무그룹에서 진행되고 있다. 2022년 4월 현재 8종의 스마트 마이닝 관련 가이드라인은 사전 착수, 착수, 가이드라인 정의, 콘텐츠 생성, 기술 수정, 레이아웃 및 최종 검토, 투표 과정을 거쳐 출판되었다. GMG에서 출판한 가이드라인은 국내 스마트 마이닝 기술 표준 개발에 있어 중요한 참고 자료가 될 수 있을 것이라 판단된다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권3호
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• pp.243-250
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• 2022

본 연구에서는 인공지능을 활용한 영상분석 기술을 통해 영상 내의 월파를 실시간으로 감지하고 처오름 높이를 산정하는 기술을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 월파 감지 시스템은 실시간으로 악기상 및 야간에도 월파를 감지할 수 있음을 확인하였다. 특히, 합성곱 신경망을 적용하여 실시간으로 CCTV 영상에서 파랑의 처오름을 감지하고 월파 여부를 판단하는 여과 알고리즘을 적용하여 월파의 발생 감지에 대한 정확성을 향상시켰다. AP50을 통해 월파 감지 결과의 정확도는 59.6%로 산정되었으며, 월파 감지 모델의 속도는 GPU 기준 70fps로 실시간 감지에 적합한 정확도와 속도를 보임을 확인하였다.

• 보건행정학회지
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• 제32권2호
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• pp.125-136
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• 2022

The costliness index (CI) is an index that is used in various ways to improve the quality of medical care and the management of appropriate treatment in medical institutions. However, the current calculation method for CI has a limitation in reflecting the actual medical cost of the patient unit because the outpatient and inpatient costs are evaluated separately. It is desirable to calculate the CI by integrating the medical cost into the episode unit. We developed an episode-based CI method using the episode classification system of the Centers for Medicare and Medicaid Services to the National Inpatient Sample data in Korea, which can integrate the admission and ambulatory care cost to episode unit. Additionally, we compared our new method with the previous method. In some episodes, the correlation between previous and episode-based CI was low, and the proportion of outpatient treatment costs in total cost and readmission rates are high. As a result of regression analysis, it is possible that the level of total medical costs of the patient unit in low volume medical institute and rural area has been underestimated. High proportion of outpatient treatment cost in total medical cost means that some medical institutions may have provided medical services in the ambulatory care that are ancillary to inpatient treatment. In addition, a high readmission rate indicates insufficient treatment service for inpatients, which means that previous CI may not accurately reflect actual patient-based treatment costs. Therefore, an integrated patient-unit classification system which can be used as a more effective CI indicator is needed.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.279-286
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• 2021

본 연구에서는 코로나19 이후 교육현장에 본격적으로 투입되고 있는 에듀테크의 모습을 4차산업혁명의 도래와 더불어 살펴보았다. 4차산업혁명 시대에 ICT를 적극적으로 활용한 스마트 스티의 인프라, 데이터, 서비스는 스마트교육을 구현하는 주축이 되었다. 특히 스마트교육은 이러닝, 스마트러닝, 에듀테크를 통해 구현되고 있으며, 이러한 기저에는 인터넷과 컴퓨터의 확대 및 활용, 스마트 기기의 보급, 빅데이터를 활용한 소프트웨어 기반을 통해 가능하게 되었다. 이를 토대로 에듀테크는 인공지능을 기반으로 학습자 개별 맞춤형, 안전한 생활을 위한 방역안전망, 학습안전망, 돌봄안전망을 구축을 통해 구현되고 있는 것을 확인할 수 있었다. 마지막으로 이와 같은 빅데이터를 활용한 에듀테크 교육이 모두를 위한 담론이 되기 위해서는 에듀테크의 활용과 적용에 있어 인공지능과 윤리에 대한 숙고가 필요하다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.17-22
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• 2022

본 논문에서는 지능형 엣지 컴퓨팅을 지원할 수 있는 경량 임베디드 기기를 설계하고, 영상 기기로부터 입력되는 이미지에서 객체를 실시간으로 빠르게 검출할 수 있음을 보인다. 제안하는 시스템은 산업 현장이나 군 지역과 같이 사전에 설치된 인프라가 없는 환경에 적용되는 지능형 영상 관제 시스템이나 드론과 같은 자율이동체에 탑재된 영상 보안 시스템에 적용될 수 있다. 지능형 비전 인지 시스템이 확산 적용되기 위해 온디바이스 AI(On-Device Artificial intelligence) 기술 적용 필요성이 증대되고 있다. 영상 데이터 취득 장치에서 가까운 엣지 기기로의 컴퓨팅 오프 로딩은 클라우드를 중심으로 수행되는 인공지능 서비스 대비 적은 네트워크 및 시스템 자원으로도 빠른 서비스 제공이 가능하다. 또한, 다양한 해킹 공격에 취약한 공격 표면의 감소와 민감한 데이터의 유출을 최소화 할 수 있어 다양한 산업에 안전하게 적용될 수 있을것으로 기대된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.355-363
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• 2022

우리나라는 2050년 탄소중립을 목표로 신재생에너지 중심으로 에너지 공급원을 전환하고 확대하는 계획을 추진 중이다. 신재생에너지의 간헐적 특성으로 에너지 공급이 불안정성이 커짐에 따라 정확한 신재생에너지 발전량 예측의 중요성이 함께 커지고 있다. 이에 따라 정부는 신재생에너지를 집합화하여 관리하기 위한 소규모 전력중개시장을 개설하였고, 재생에너지 발전량 예측제도를 도입하여 예측정확도에 따라 정산금을 지급하는 제도를 시행 중이다. 본 논문에서는 우리나라 신재생에너지 전원의 대부분을 차지하는 태양광 발전에 대하여 통계적 및 인공지능 모형을 이용하여 예측모델을 구현하였으며, 각 모형의 예측정확도 결과를 비교 분석하였다. 비교 모델 중에서 CNN-LSTM(Convolutional Long Short-Term Memory Neural Networks) 모형이 가장 높은 성능을 가짐을 확인하였다. 예측정확도에 따른 예측제도 정산금 수익을 추정해보았고, 예측보유 기술 수준에 따라 수익 편차가 24% 정도 커질 수 있음을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권4호
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• pp.45-54
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• 2021

피부는 외부 오염으로부터 일차적으로 몸을 보호하는 역할을 한다. 피부병이 발생하게 되면 피부의 보호 기능이 저하되므로 신속한 진단과 처치가 필요하다. 최근 인공지능의 발달로 인해 여러 분야에 기술적용을 위한 연구가 이루어지고 있으며, 피부과에서도 인공지능을 활용해 오진율을 줄여 신속한 치료를 받을 수 있는 환경을 만들기 위한 연구가 진행되고 있다. 종래 연구들의 주된 흐름은 발생 빈도가 낮은 피부질환의 진단이었지만, 본 논문에서는 사람들에게 흔히 발생할 수 있고, 개인이 명확히 판별하기 힘든 티눈과 사마귀를 합성곱 신경망을 통해 분류하는 방법을 제안한다. 사용한 데이터셋은 3개의 클래스로 이루어져 있으며, 총 2,515장의 이미지를 가지고 있다, 학습 데이터 부족과 클래스 불균형 문제가 존재한다. 모델의 학습에는 deep metric 손실 함수와 교차 손실 함수를 이용해 각각 성능을 분석하였으며, 정밀도, 재현율, F1 점수, 정확도의 측면에서 비교한 결과 deep metric 손실 함수에서 더 우수한 성능을 보였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.205-210
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• 2022

4차 산업혁명과 더불어 드론은 빠른 속도로 성장해 왔고 산업 전반에 확산하여 군사용으로도 널리 사용하기에 이르렀다. 최근 유럽 지역에서 벌어진 전쟁에서는 드론이 전장의 게임체인저라고 평가받으며 군사용 드론의 중요성이 주목받고 있다. 대한민국 육군도 미래의 국방 전력으로 군의 제대 규모와 임무에 적합한 다양한 드론을 포함하고 있는 드론봇 체계를 기획하였다. 이러한 드론봇 체계의 키워드는 인공지능에 의한 자율화이다. 또한, 다양한드론의신속한개발을위해드론봇체계는운용플랫폼의공용화 기술이 필요하다. 본 논문에서는 군사용 드론의 임무 자율화와 공용화를 위해 멀티 에이전트 시스템, 인지 아키텍처, 지식 기반의 상황 추론 등 다양한 인공지능 기술을 적용한 소프트웨어 프레임워크를 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1447-1452
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• 2022

세계 10대 도시이며 Metro City인 서울특별시는 인쇄, 봉제, 기계금속 등 전통적인 도심제조업이 분포되어있다. 이들 제조업 집적지 내 소상공인은 서로 상부상조 하는 형태로 발전해왔다. 집적지의 특성상 각 공정은 개별 업체가 담당한다. 상대적으로 영세한 소상공인이 공정 간 실시간 물류 이동 정보를 제공하는 주문처리 서비스를 준비하기에 어려운 현실이다. 본 논문에서는 패키지(Package) 제조 및 특수인쇄 분야 소상공인의 원활한 수주, 배송 처리를 위해 기존 물류 Data를 수집, 분석하고 CRNN, k-NN, ID3 Decision Tree algorithm을 적용한 인공지능 Fulfillment Service Platform 시스템을 설계한다. 본 연구를 통하여 집적지 소상공인 누구나 Cloud 네트워크를 통하여, 개별 수주, 배송 맞춤서비스를 사용할 수 있게 함으로써 매출 증대 및 역량 향상에 크게 기여할 것으로 기대한다.