• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권12호
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• pp.4308-4325
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• 2021

The importance and necessity of artificial intelligence, particularly machine learning, has recently been emphasized. In fact, artificial intelligence, such as intelligent surveillance cameras and other security systems, is used to solve various problems or provide convenience, providing solutions to problems that humans traditionally had to manually deal with one at a time. Among them, information security is one of the domains where the use of artificial intelligence is especially needed because the frequency of occurrence and processing capacity of dangerous codes exceeds the capabilities of humans. Therefore, this study intends to examine the definition of artificial intelligence and machine learning, its execution method, process, learning algorithm, and cases of utilization in various domains, particularly the cases and contents of artificial intelligence technology used in the field of information security. Based on this, this study proposes a method to apply machine learning technology to the method of classifying and detecting malware that has rapidly increased in recent years. The proposed methodology converts software programs containing malicious codes into images and creates training data suitable for machine learning by preparing data and augmenting the dataset. The model trained using the images created in this manner is expected to be effective in classifying and detecting malware.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권3호
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• pp.29-37
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• 2008

본 논문은 RFID 시스템을 통해 수집되는 데이터를 '국가도로교통량조사'에 활용하는 것에 목적을 두고 있다. 연구 수행에 있어 RFID 전자태그 보급의 한계성을 극복하기 위해서, 먼저 RFID 시스템을 통하여 표본데이터를 수집하고 이를 전수화(표본데이터를 조사지점을 통과하는 모든 차량의 수로 만드는 과정) 하였다. 최적의 전수화 방법론을 선정하기 위하여 세가지 방법론(시간계수 모델, 퍼지 모델, 신경망 모델)을 적용하였으며 분석결과 시간계수를 이용한 모델이 최적의 전수화 방법론으로 선정되었다. RFID 시스템을 '국가도로교통량조사'에 활용할 수 있는 방안을 모색하기 위해 '제주도'를 모델로 하여 분석한 결과 인프라 구축의 한계로 인하여 상시조사를 대체할 수는 없으나, 수시조사는 활용에 대한 새로운 가능성을 확인하였다. 따라서 교통량 조사(상시조사)에 있어 RFID 시스템을 활용한다면 기존 검지기에 비해 비용저감 효과가 있을 것으로 기대된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.285-288
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• 2006

Most previous studies on improving the effectiveness of CBR have focused on the similarity function aspect or optimization of case features and their weights. However, according to some of the prior research, finding the optimal k parameter for the k-nearest neighbor (k-NN) is also crucial for improving the performance of the CBR system. Nonetheless, there have been few attempts to optimize the number of neighbors, especially using artificial intelligence (AI) techniques. In this study, we introduce a genetic algorithm (GA) to optimize the number of neighbors that combine, as well as the weight of each feature. The new model is applied to the real-world case of a major telecommunication company in Korea in order to build the prediction model for the customer profitability level. Experimental results show that our GA-optimized CBR approach outperforms other AI techniques for this mulriclass classification problem.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제20권3호
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• pp.226-233
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• 2022

Video surveillance is widely used in security surveillance, military navigation, intelligent transportation, etc. Its main research fields are pattern recognition, computer vision and artificial intelligence. This article uses OpenCV to detect and track vehicles, and monitors by establishing an adaptive model on a stationary background. Compared with traditional vehicle detection, it not only has the advantages of low price, convenient installation and maintenance, and wide monitoring range, but also can be used on the road. The intelligent analysis and processing of the scene image using CAMSHIFT tracking algorithm can collect all kinds of traffic flow parameters (including the number of vehicles in a period of time) and the specific position of vehicles at the same time, so as to solve the vehicle offset. It is reliable in operation and has high practical value.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.409-414
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• 2004

생물학적 뇌 정보처리 메커니즘을 보다 정확하게 구현할 수 있는 시스템은 입력에 대한 정확한 인지 능력, 상황 판단 능력, 학습 및 추론 능력, 출력의 결정 능력 등의 성능 구현은 물론이며, 감정과 비교될 수 있는 시스템의 상태를 평가하여 판단 및 결정에 적용함으로써 매우 뛰어난 지능형 시스템이 될 수 있다. 공학적인 의미에서 살펴본다면 정보 처리 과정을 입력의 처리, 정보의 전달, 제어 입력의 결정에 대한 의미로 정의할 수 있지만 생물학적으로 입력을 분석하고 정보를 처리 및 전달하며 출력을 제어하는 모델인 두뇌의 정보처리 메커니즘에 비교한다면 현재의 공학적인 정보처리 방식 및 제어기의 성능은 극히 미약한 수준이라고 할 수 있다. 이런 이유에서 최근 많은 공학자들은 생물학적인 뇌의 정보처리 개념에 대한 규명을 시도하고 있으며, 실제 공학적인 모델로 개발하여 설명하고 구현하는 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 생물학적인 두뇌의 정보처리 메커니즘을 해석하고 공학적인 개념의 정립과 정보처리 흐름을 규명하고 정의함으로써 출력에 반영할 수 있는 모듈을 설계하고자 한다. 본 논문에서 제안된 모듈은 공학적인 분야는 물론 생물학적 뇌 연구에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.321-326
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• 2004

인간의 뇌와 같이 다양한 정보들을 구분하고 처리하며 기억할 수 있는 능력을 지닌 시스템은 현재 지능 기법이 적용되고 있는 제어, 통신, 인터넷 응용 기술, 경영 분야, 분석 및 예측 등의 분야에 응용될 수 있으며 그 성능을 효과적으로 향상시킬 것이다. 이러한 다양한 분야에 활용될 수 있는 통합 모델을 제시하고 점차 발전시켜나감으로써 미래에 기대되는 다양한 인간형 시스템, 친환경적 시스템, 인간보조 시스템 등의 공학적 시스템 측면과 인간을 대신할 수 있으면서 인간과 유사한 능력을 지닌 학습 시스템, 추론 시스템, 판단 시스템 등의 지능형 시스템 측면에서 활용 가능한 모델로 성장시켜 나갈 수 있다. 이에, 본 논문에서는 생물학적인 두뇌의 정보처리 메커니즘을 해석하고 공학적인 개념의 정립과 정보처리 흐름을 규명하고 정의함으로써 출력에 반영할 수 있는 모듈을 설계하고 최종적으로, 뇌 정보처리 메커니즘에 기반한 레이어를 설계하여 범용으로 사용될 수 있도록 하고자 한다. 본 논문에서 설명되는 레이어 구조는 공학적인 분야는 물론 생물학적 뇌 연구에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제32권1호
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• pp.109-146
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• 2023

Purpose With Intelligent public service (IPS), it is possible to automate the quality of civil affairs, provide customized services for citizens, and provide timely public services. However, empirical studies on factors for the successful use of IPS are still insufficient. Hence, the purpose of this study is to empirically analyze the factors that affect the success of IPS with classification function. ISSM (Information System Success Model) is considered as the underlying research model, and how the algorithm quality, data quality, and environmental quality of the discrimination system affect the relationship between utilization intentions is analyzed. Design/methodology/approach In this study, a survey was conducted targeting users using IPS. After giving them a preliminary explanation of the intelligent public service centered on the discrimination system, they briefly experienced two types of IPS currently being used in the public sector. Structural model analysis was conducted using Smart-PLS 4.0 with a total of 415 valid samples. Findings First, it was confirmed that algorithm quality and data quality had a significant positive (+) effect on information quality and system quality. Second, it was confirmed that information quality, system quality, and environmental quality had a positive (+) effect on the use of IPS. Thirdly, it was confirmed that the use of IPS had a positive (+) effect on the net profit for the use of IPS. In addition, the moderating effect of the degree of knowledge on AI, the perceived accuracy of discriminative experience and IPS, and the user was analyzed. The results suggest that ISSM and TOE framework can expand the understanding of the success of IPS.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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• pp.323-335
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• 1999

In this paper, we propose a new hybrid model of artificial neural networks(ANNs) and genetic algorithm (GA) to optimal feature transformation and feature weighting. Previous research proposed several variants of hybrid ANNs and GA models including feature weighting, feature subset selection and network structure optimization. Among the vast majority of these studies, however, ANNs did not learn the patterns of data well, because they employed GA for simple use. In this study, we incorporate GA in a simultaneous manner to improve the learning and generalization ability of ANNs. In this study, GA plays role to optimize feature weighting and feature transformation simultaneously. Globally optimized feature weighting overcome the well-known limitations of gradient descent algorithm and globally optimized feature transformation also reduce the dimensionality of the feature space and eliminate irrelevant factors in modeling ANNs. By this procedure, we can improve the performance and enhance the generalisability of ANNs.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.931-934
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• 2005

This paper describes an adaptive recommendation system that provides real-time personalized trading advice to the investors based on their profiles and trading information environment. A proposed system integrates Stochastic technical analysis and artificial neural network that incorporates an adaptive user modeling. The user model is constructed and updated based on initial user profile and recorded user interactions with the system. The information presented to each individual user is also tailor-made to fit the user's behavior and preference. A system prototype was implemented in JAVA. Experiments used to evaluate the system's performance were done on both human subjects and synthetic users. The results show our proposed system is able to rapidly learn to provide appropriate advice to different types of users.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.603-609
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• 2012

전 세계적으로 풍력발전은 전력생산을 위해 사용되는 신재생 에너지원 중 가장 빨리 성장하고 있는 분야로 새로 건설되는 풍력발전단지는 전체 전력 생산량에서 많은 부분을 차지해가고 있다. 풍력발전단지의 설치 증가는 더욱 효율적인 운영과 유지보수에 대한 기술 개발을 요구하게 된다. CM(Condition Monitoring) 시스템은 풍력발전 시스템의 효율적 운영을 가능케 하는 중요한 도구로 운영자에게 기계의 운전 상태에 대한 정보를 제공함과 동시에 유지보수와 관련된 체계적인 정보를 제공한다. 이에 본 연구에서는 풍력발전용 SCADA 시스템으로부터의 각종 정보를 이용하여 해당 장치의 고장검출에 효율적으로 사용될 수 있는 인공신경망을 기반으로 하는 정상 동작 모델의 체계적인 설계 과정에 대해 고찰하고자 한다. 또한 제안된 설계 기법의 유용성 확인을 위해 군산 비응도에 설치된 Vestas사의 850KW급 풍력발전시스템으로부터의 SCADA 데이터를 사용하였다.