• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.648-653
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• 2007

인간의 감정을 모방하여 다양한 외부 자극에 대해 인위적으로 감정을 생성하는 인공 감정에 관한 연구가 최근에 시작되어 이루어지고 있다. 그러나 기존의 인공 감정 연구에서는 외부 감정 자극에 대한 감정 상태를 선형적, 지수적으로 변화시킴으로써 감정 상태가 급격하게 변하는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 외부 감정 자극의 강도와 빈도뿐만 아니라 자극의 반복 주기를 감정 상태에 반영하고, 시간에 따른 감정의 변화를 시그모이드 곡선 형태로 표현하는 인공 감정 생성 모델을 제안한다. 그리고 기존의 감정 자극에 대한 회상을 통해 외부 감정 자극이 없는 상황에서도 감정을 생성할 수 있는 인공감정 시스템을 제안하고 컴퓨터 모의실험 결과를 통해 그 효용성을 보인다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권1호
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• pp.99-107
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• 2021

4차 산업혁명, Industry 4.0 과 더불어 최근 ICT 분야의 메가트렌드는 빅데이터, IoT, 클라우드 컴퓨팅, 그리고 인공지능이라고 할 수 있다. 따라서, 4차 산업혁명 시대에 알맞은 AI 서비스들의 기술 개발과 다양한 산업 영역에서 ICT 분야의 융합에 따른 BI (Business Intelligence), IA (Intelligent Analytics, BI + AI), AIoT (Artificial Intelligence of Things), AIOPS (Artificial Intelligence for IT Operations), RPA 2.0 (Robotic Process Automation + AI) 등의 세분화된 기술 발전으로 급속한 디지털 전환 (Digital Transformation)이 진행되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 이러한 기술적 상황에 따른 대용량 분산 Abyss 스토리지 기반으로 인프라 측면의 GPU, CDA (Connected Data Architecture) 프레임워크, 그리고 AI의 다양한 머신러닝 서비스들을 통합 및 고도화를 목표로 하며, AI 비즈니스의 수익 모델을 다양한 산업 영역에 활용하고자 한다.

• 로봇학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.17-22
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• 2021

Soft robot research has been actively conducted due to the advantages of soft materials that have less motion restrictions and higher energy efficiency compared to rigid robots. In particular, soft robots are being applied in more and more diverse fields, and the need for soft robots is increasing, especially when dealing with soft or deformable objects that rigid robots cannot perform. Various soft robots are being developed, and studies on artificial muscles with versatility, seamless integration with sensing, and self-healing capabilities are being proposed. In this study, we propose one of the most simple rectangular shaped HASEL (Hydraulically amplified self-healing electrostatic) actuators and compare the performance according to shape deformation such as the size or ratio of actuators and electrodes. Developing these actuators can be used in many ways for artificial muscles in soft robotics.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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• pp.473-477
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• 2001

Artificial neural network (ANN) is known to identify relationships even when some of the input data are very complex, ill-defined and ill-structured. One of the advantages in ANN is that it can discriminate the linearly inseparable data. This study presents an application of ANN to classify and predict the symptomatic status of HIV/AIDS patients. Even though ANN techniques have been applied to a variety of areas, this study has a substantial contribution to the HIV/AIDS care and prevention planning area. ANN model in classifying both the HIV and AIDS status of HIV/AIDS patients is developed and analyzed. The diagnostic accuracy of the ANN in classifying both the HIV status and AIDS status of HIV/AIDS status is evaluated. Several different ANN topologies are applied to AIDS Cost and Services Utilization Survey (ACSUS) datasets in order to demonstrate the model\`s capability. If ANN design models are different, it would be interesting to see what influence would have on classification of HIV/AIDS-related persons.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권9호
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• pp.3150-3163
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• 2023

To improve the performance of blanket: maximizing the tritium breeding rate (TBR) for tritium self-sufficiency, and minimizing the Dose of backplate for radiation protection, most previous studies are based on manual corrections to adjust the blanket structure to achieve optimization design, but it is difficult to find an optimal structure and tends to be trapped by local optimizations as it involves multiphysics field design, which is also inefficient and time-consuming process. The artificial intelligence (AI) maybe is a potential method for the optimization design of the blanket. So, this paper aims to develop an intelligent optimization method based on an improved multi-objective NSGA-III algorithm and an adaptive BP neural network to solve these problems mentioned above. This method has been applied on optimizing the radial arrangement of a conceptual design of CFETR HCSB blanket. Finally, a series of optimal radial arrangements are obtained under the constraints that the temperature of each component of the blanket does not exceed the limit and the radial length remains unchanged, the efficiency of the blanket optimization design is significantly improved. This study will provide a clue and inspiration for the application of artificial intelligence technology in the optimization design of blanket.

• 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.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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• pp.219-223
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• 2001

Within a mechanical system such as an automotive the number of standard machine parts is increasing, so that the parts selection becomes more important than ever before. Selection of appropriate bearings in the preliminary design phase of a machine is also important. In this paper, three decision-making approaches are compared to find out a model that is appropriate to bearing selection problem. An artificial neural network, which is trained with real design cases, is used to select a bearing mechanism at the first step. Then, the subtype of the bearing is selected by the weighting factor method. Finally, types of peripherals such as lubrication methods are determined by a rule-based expert system.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.1-9
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• 2007

본 논문은 SynRM의 동손 및 철손을 최소화 하는 효율 최적화 제어를 제시한다. 퍼지와 신경회로망으로 구성된 적응 퍼지-신경회로망 제어기를 바탕으로 한 속도 제어기를 설계한다. 특정 전동기 토크를 발생하는 d-q축 전류 조합은 무수히 많이 존재한다. 효율 최적화 제어기의 목적은 정상상태에 확실한 동작점에서 d-q축 전류 조합을 찾는 것이다. 제시된 알고리즘은 양호한 동적 토크 제어를 유지하는 동안 속도 및 토크 변화를 감소시키기 위하여 전자기적 손실은 허용한다. HAI 제어기의 제어 성능은 다양한 동작 상태에서 평가된다. 결과 분석은 제시된 알고리즘의 타당성을 보여준다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권9호
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• pp.379-389
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• 2020

본 연구는 능동적 IPA(지능형 가상 비서)가 탑재된 Google의 Nest Hub Max의 사용 행태별 사용자 경험 분석을 위한 질적 연구이다. 근거이론 방법론에 착안하여, 한 달 동안 해당 기기를 사용한 6명의 연구 참여자를 대상으로 인터뷰를 진행하였다. 총 186개의 개념이 추출되었으며, 24개의 하위 범주와 11개의 상위 범주로 정리되었다. 개방 코딩을 통해 축 코딩을 이용한 패러다임 모형을 제시하였고 선택 코딩을 거쳐 사용 행태 유형을 구분하였다. 그 결과, 능동적 IPA의 소극적 사용자와 적극적 사용자 유형을 도출하였으며, 유형별 해당 기기의 사용자 경험을 분석하였다. 유형별 다른 사용 행태의 패러다임을 보였으나 결론적으로 소극적 사용자와 적극적 사용자는 모두 해당 기기의 능동적 IPA로부터 긍정적인 사용 경험을 유발하지 못하였다. 본 연구는 앞으로 출시될 능동적 IPA가 탑재된 기기 및 서비스의 사용자 경험 설계를 위한 기초 자료를 제시하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.50-57
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• 1992

Neural networks have become more popular recently and are now being applied to numerous fiedls. One of the major applications of neural networks is image recognition. Various image recognition system have been proposed so far, but there is no definite solution yet. In this paper, we propose a design of Fuzzy Neural Network Image Recognizer(FNNIR). Our model uses a fuzzy neural network model, named SONN[KIM90]. This model returns the information of the number of clusters and cluster and cluster center values for a given image data ste. Unlike the well-kinwn backpropagation technique, we do not need retraining for new data. Our newly designed image recongitionsystem FNNIR that uses fuzzy merger is proposed and experimented for a sample color image.