• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권4호
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• pp.717-723
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• 2019

Smart systems and services aim to facilitate growing urban populations and their prospects of virtual-real social behaviors, gig economies, factory automation, knowledge-based workforce, integrated societies, modern living, among many more. To satisfy these objectives, smart systems and services must comprises of a complex set of features such as security, ease of use and user friendliness, manageability, scalability, adaptivity, intelligent behavior, and personalization. Recently, artificial intelligence (AI) is realized as a data-driven technology to provide an efficient knowledge representation, semantic modeling, and can support a cognitive behavior aspect of the system. In this paper, an integration of AI with the smart systems and services is presented to mitigate the existing challenges. Several novel researches work in terms of frameworks, architectures, paradigms, and algorithms are discussed to provide possible solutions against the existing challenges in the AI-based smart systems and services. Such novel research works involve efficient shape image retrieval, speech signal processing, dynamic thermal rating, advanced persistent threat tactics, user authentication, and so on.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.58-66
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• 2024

로봇은 제조와 서비스 분야 등 다양한 산업과 융합하고 전후방 산업에 미치는 파급효과가 큰 융합기술로 최근에는 인공지능(AI) 기술 발달과 함께 중요성이 더욱 강조되고 있다. 특히, 생산인구 감소와 고령화 해결, 제조경쟁력 강화를 위한 핵심 산업으로써 로봇 전문인력양성은 매우 중요한 상황에 직면했다. 본 논문은 구미에 위치한 로봇직업혁신센터의 사례를 분석하여 로봇 전문인력과 로봇·AI 기반 신호처리 전문가 양성 방안을 제시하였고, 핵심 커리큘럼 선정을 통해 실제 교육에 적용하고 교육 프레임워크 개발에 필요한 핵심 사항을 구체적으로 제시하였다. AI 기반 데이터 신호 처리와 로봇의 융합은 다양한 산업에 영향을 미치는 중요한 기술 발전으로 볼 수 있으며 본 논문에서 제안된 것과 같은 포괄적인 교육 프레임워크를 제안함으로써 관련 기관은 전문가를 효과적으로 양성하는데 기초 활용에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.100-112
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• 2024

이 연구는 인공지능(AI)을 인적 자원 관리에 활용하는 것의 윤리적 및 법적 함의, 특히 채용 과정에서 AI 인터뷰에 초점을 맞추어 조사합니다. 추론, 학습, 적응과 같은 인간 지능과 관련된 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 프로그램의 능력으로 정의되는 AI는 점점 더 HR 관행에 통합되고 있습니다. AI가 주도하는 인터뷰를 통해 채용에 AI를 배치하면 효율성과 객관성을 약속하지만, 동시에 중요한 윤리적 및 법적 문제도 제기됩니다. 이러한 문제에는 AI 알고리즘의 잠재적 편향, AI 의사 결정 과정의 투명성, 데이터 프라이버시 문제, 기존 노동법 및 규정 준수 등이 포함됩니다. 이 논문은 사례 연구를 분석하고 관련 문헌을 검토함으로써 이러한 과제에 대한 포괄적인 이해를 제공하고 AI 기반 HR 관행에서 윤리적 및 법적 준수를 보장하기 위한 권장 사항을 제시하는 것을 목표로 합니다. 연구 결과는 AI가 채용 효율성을 향상시킬 수 있지만, 위험을 완화하고 공정하고 투명한 채용 관행을 보장하기 위해 견고한 윤리 지침과 법적 프레임워크를 마련하는 것이 필수적임을 시사합니다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.173-178
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• 2022

최근 인공지능, 빅데이터, IoT 등의 다양한 컴퓨팅 기술이 발달하고 있다. 특히 콘텐츠 및 의료 산업 등 여러 분야에서 인공지능 기반의 딥페이크(Deepfake) 기술이 다양하게 활용되고 있다. 딥페이크 기술이란 딥러닝과 fake의 합성어로, AI의 핵심기술인 딥러닝을 통해 사람의 얼굴이나 신체를 합성하여 억양, 목소리 등을 따라 하게 만드는 기술이다. 본 논문은 딥페이크 기술을 활용하여 애니메이션 모델과 실제 인물사진의 합성을 통한 가상 캐릭터생성을 연구한다. 이를 통해 애니메이션 제작과정에서 일어나는 여러 가지 비용 손실을 최소화하고 작가들의 작업을 지원할 수 있다. 또한, 딥페이크 오픈소스가 인터넷에 퍼짐에 따라 많은 문제들이 나타나면서 딥페이크 기술을 악용한 범죄가 성행하고 있다. 본 연구를 통해서 딥페이크 기술을 성인물이 아닌 아동물에 적용하여 이 기술에 대한 새로운 관점을 제시한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.110-115
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• 2021

4차 산업혁명 시대가 도래하면서 인공지능에 대한 교육이 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존의 강의식 교육은 지식의 전달을 목적으로 두고 있어 인공지능 분야에서 요구하는 능동적인 문제해결 능력과 인공지능 활용능력을 기르는 데 어려움을 겪는다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 학습자가 제시된 문제를 해결하는 과정에서 학습이 이루어지는 문제 중심학습 기반 교육 방안을 제안한다. 학습자들에게 제공되는 문제는 완성된 하나의 프로젝트이다. 이 프로젝트는 3가지 종류로 구성된다. 분류 모델, 분류 모델의 학습 데이터, 분류된 결과에 따라 실행될 블록 코드. 해당 프로젝트는 동작은 하지만 각각의 구성요소들이 낮은 동작 수준을 보이도록 설계되어 있다. 이를 해결하기 위해 학습자들은 테스팅을 통해 프로젝트의 문제점을 찾고 토론을 통해 해결책을 찾아 좀 더 높은 동작 수준으로 개선하는 과정을 거치며 컴퓨팅 사고력 향상을 기대할 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.186-191
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• 2023

데이터 처리 기술은 의사결정을 위해 중요한 역할을 하며, 데이터 결측값 및 이상값 처리, 예측, 추천 모델 등이 포함 된다. 이는 모든 과정과 결과의 타당성, 신뢰성, 정확성에 대한 명확한 설명이 필요하다. 또한 의사결정트리, 추론 등을 이용한 설명가능한 모델을 통해 데이터의 문제를 해결하고, 다양한 유형의 학습을 고려하여 모델 경량화를 진행할 필요가 있다. 육하원칙을 적용한 다중 계층 마이닝 분류 방법은 데이터 전처리 후 트랜잭션에서 빈번하게 발생하는 변수와 속성 간의 다차원 관계를 발견하는 방법이다. 이는 트랜잭션에서 마이닝을 이용하여 유의미한 관계를 발견하고, 회귀분석을 통해 데이터를 모델링 하는 방법을 설명한다. 이에따라 확장 가능한 모델과 로지스틱 회귀모델을 개발하고, 데이터 정제, 관련성 분석, 데이터 변환, 데이터 증강을 통해 클래스 레이블을 생성하여 설명가능한 의사결정을 위한 미이닝 기술을 제안한다.