• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
• /
• pp.289-290
• /
• 2022

본 연구에서는 선박의 중요부품인 메인엔진에서 수집되는 센서 데이터를 사용하여 선박 메인엔진의 이상치를 탐지하는 시스템을 소개한다. 본 시스템의 특장점은 이상치 탐지 뿐만 아니라, 이상치의 센서별 기여도를 정량화 함으로써, 이상치 발생을 유형화 하고 추가적인 분석을 가능하게 해준다. 또한 웹 인터페이스 형태의 편리한 UI를 개발하여 사용자들이 보다 편리하게 이상치

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제29권9호
• /
• pp.49-59
• /
• 2024

본 연구에서는 EU AI 법안에서 정의한 AI 시스템의 위험 수준에 따라 XAI 설명이 사용자 만족도와 인지 부하에 미치는 영향을 살펴보았다. XAI는 복잡한 블랙박스 모델의 내부 처리 과정을 인간이 이해하기 쉽도록 설명하는 기술로, 학계와 산업계에서 널리 활용되고 있다. 그러나 AI 시스템의 리스크 수준에 따라 필요한 설명 수준을 결정하는 연구는 미흡하였다. 이에 본 연구는 120명의 참가자를 8개의 집단으로 나누어, 금융 AI 시스템의 리스크 수준에 따른 인지 부하와 사용자 만족도를 설문을 통해 조사하였다. 사용자의 응답 결과는 요인 분석과 판별 타당성 검토 등을 포함한 정량적 통계 기법을 통해 분석되었으며, 그 결과 위험 수준에 따라 설명의 정보량이 인지 부하와 사용자 만족도에 미치는 영향이 통계적으로 유의미하게 다름을 확인하였다. 또한, 설명 수준이 사용자 만족도에 미치는 영향은 정보의 이해를 돕는 디자인에 의해 매개된다는 사실을 발견하였다. 본 연구는 AI 시스템의 리스크 수준에 따른 필요한 설명 수준을 결정하는 지침을 제공함으로써 실무적, 제도적, 학문적 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
• /
• 제62권3호
• /
• pp.435-455
• /
• 2023

본 연구는 수학 교육 분야에서 중요한 영향을 미치는 논문을 판별하고 분석하기 위한 설명가능한 인공지능(XAI) 모델을 개발하였다. 29개 국내외 수학교육 학술지의 논문 메타정보를 활용하여 수학교육 학술연구 네트워크를 구축하였다. 구축된 네트워크는 '논문과 다른 논문의 인용 네트워크', '논문과 저자 네트워크', '논문과 학술지 네트워크', '공동 저자 네트워크', '저자와 소속기관 네트워크' 등 총 5개의 세부 네트워크로 구성되었다. 랜덤포레스트 기계학습 모델을 사용하여 네트워크 내의 개별 논문의 영향력을 평가하였으며, SHAP을 이용해 영향력 있는 논문의 판별 기준을 분석하였다. '논문 네트워크 PageRank', '논문당 인용횟수의 변화량', '총 인용횟수', '저자의 h-index 변화량', '학술지의 논문당 인용횟수' 등이 중요한 판별 요인으로 나타났다. 국내와 국외 수학교육 연구의 판별 패턴을 비교 분석한 결과, 국내 연구에서는 '공동 저자 네트워크 PageRank'의 중요성이 도드라졌다. 본 연구의 XAI 모델은 논문의 영향력 판별 도구로써 연구자에게 논문 작성 시 전략적인 방향성을 제공할 수 있게 해준다. 논문 네트워크 확장, 학술대회 발표, 공동 저술 활동을 통한 저자 네트워크 활성화 등이 논문의 영향력 증진에 크게 기여한다는 결과를 얻었다. 이를 통해 연구자는 학계에서 자신의 연구가 어떠한 평가 기준에 따라 어떻게 인식되고 있는지, 그리고 그 평가에 기여하는 주요 요인이 무엇인지를 명확히 파악할 수 있을 것이다. 본 연구는 설명가능한 인공지능을 활용하여 전통적으로 많은 시간과 비용이 필요하던 수학교육 논문의 영향력 평가 방식을 혁신하였다. 이 방법은 수학교육 연구 뿐만 아니라 다른 학문 분야에서도 활용될 수 있으며, 연구활동의 효율성과 효과성을 향상시킬 것으로 기대된다.

• 디지털산업정보학회논문지
• /
• 제20권1호
• /
• pp.31-45
• /
• 2024

The purpose of this study is to explain employment factors in the software field. For it, the Graduates Occupational Mobility Survey by the Korea employment information service is used. This paper proposes employment models in the software field using machine learning. Then, it explains employment factors of the models using explainable artificial intelligence. The models focus on both university graduates and vocational college graduates. Our works explain and interpret both black box model and glass box model. The SHAP and EBM explanation are used to interpret black box model and glass box model, respectively. The results describes that positive employment impact factors are major, vocational education and training, employment preparation setting semester, and intern experience in the employment models. This study provides a job preparation guide to universitiy and vocational college students that want to work in software field.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.590-591
• /
• 2023

최근 사람들의 건강에 대한 관심이 많아지고 다양한 운동 컨텐츠가 확산되면서 실내에서 운동을 할 수 있는 기회가 많아졌다. 하지만, 전문가의 도움없이 정확하지 않은 동작을 수행하다 큰 부상을 입을 위험성이 높다. 본 연구는 CNN 기반 요가 자세 분류 모델을 생성하고 설명가능 인공지능 기술을 적용하여 예측 결과에 대한 해석을 제시한다. 사용자에게 설명성과 신뢰성 있는 모델을 제공하여 자신에게 맞게 올바른 자세를 결정할 수 있고, 무리한 동작으로 부상을 입을 확률 또한 낮출 수 있을 것으로 보인다.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제24권5호
• /
• pp.495-509
• /
• 2020

본 연구는 인공지능(이하 AI)이 모든 영역에 전일적으로 확산되는 시점을 맞아 비전공자들도 AI를 효과적으로 학습하는 방안을 탐색하기 위한 하나의 시론적 연구이다. AI 교육을 수학, 통계, 컴퓨터공학 전공 학생들뿐만 아니라 인문·사회과학 등 다른 전공자들도 쉽게 접근할 수 있도록 하기 위한 학습법을 탐색하고자 하였다. 마침 '설명 가능한 AI(XAI: eXplainable AI)'의 필요성과 MIT AI 연구소의 Patrick Winston의 '지각 있는 기계(AI)를 위한 스토리텔링의 중요성[33]'이 두드러진 상황에서 AI 스토리텔링 학습모델 연구의 의의를 찾을 수 있겠다. 이를 위해 본 연구는 우선 대구 소재 A 대학교의 학생들을 대상으로 그 가능성을 테스트하였다. 먼저 AI 스토리텔링(AI+ST) 학습법[30]의 교육목표, AI 교육내용의 체계와 학습방법론, 새로운 AI 도구의 소개 및 활용에 대해 살펴보고, 1) AI+ST 학습법이 알고리즘 중심의 학습법을 보완할 수 있는지, 2) AI+ST 학습법이 학생들에게도 효과가 있는지, 그리하여 AI 이해력, 흥미도, 응용력 배양에 도움이 되었는지에 관한 연구 질문을 중심으로 학습자들의 결과물을 비교 분석하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
• /
• pp.387-390
• /
• 2021

최근 전자 상거래 시장이 급격한 성장을 이루면서 고객들의 급변하는 니즈를 파악하는 것이 기업들의 수익에 직결되는 요소로 인식되고 있다. 이에 기업들은 고객들의 니즈를 신속하고 정확하게 파악하기 위해, 기축적된 고객 관련 각종 데이터를 활용하려는 시도를 강화하고 있다. 기존 시도들은 주로 구매 행동 예측에 중점을 두었으나 고객 행동의 전후 과정을 해석하는데 있어 어려움이 존재했다. 본 연구에서는 고객이 구매한 상품을 확정 또는 환불하는 행동을 취할 때 해당 행동이 발생하는데 있어 어떤 요소들이 작용하였는지를 파악하고, 어떤 고객이 환불할 지를 예측하는 예측 모형을 새롭게 제시한다. 예측 모형 구현에는 트리 기반 앙상블 방법을 사용해 예측력을 높인 XGBoost 기법을 적용하였으며, 고객 의도에 영향을 미치는 요소들을 파악하기 위하여 대표적인 설명가능한 인공지능(XAI) 기법 중 하나인 SHAP 기법을 적용하였다. 이를 통해 특정 고객 행동에 대한 각 요인들의 전반적인 영향 뿐만 아니라, 각 개별 고객에 대해서도 어떤 요소가 환불결정에 영향을 미쳤는지 파악할 수 있었다. 이를 통해 기업은 고객 개개인의 의사 결정에 영향을 미치는 요소를 파악하여 개인화 마케팅에 사용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제12권8호
• /
• pp.333-340
• /
• 2023

기업 부도의 효율적인 예측은 금융기관의 적절한 대출 결정과 여신 부실률 감소 측면에서 중요한 부분이다. 많은 연구에서 인공지능 기술을 활용한 분류모델 연구를 진행하였다. 금융 산업 특성상 새로운 예측 모델의 성능이 우수하더라도 어떤 근거로 결과를 출력했는지 직관적인 설명이 수반되어야 한다. 최근 미국, EU, 한국 등 에서는 공통적으로 알고리즘의 설명요구권을 제시하고 있어 금융권 AI 활용에 투명성을 확보하여야 한다. 본 논문에서는 외부에 오픈된 기업부도 데이터를 활용하여 인공지능 기반의 해석 가능한 분류 예측 모델을 제안하였다. 먼저 데이터 전처리 작업, 5겹 교차검증 등을 수행하고 로지스틱 회귀, SVM, XGBoost, LightGBM 등 10가지 지도학습 분류모델 최적화를 통해 분류 성능을 비교하였다. 그 결과 LightGBM이 가장 우수한 모델로 확인되었고, 설명 가능한 인공지능 기법인 SHAP을 적용하여 부도예측 과정에 대한 사후 설명을 제공하였다.

• Korean Chemical Engineering Research
• /
• 제61권4호
• /
• pp.523-541
• /
• 2023

3D 프린터의 활용이 높아짐에 따라 발생하는 화학물질에 대한 노출 빈도가 증가하고 있다. 그러나 3D 프린팅 발생 화학물질의 독성 및 유해성에 대한 연구는 미비하며, 분자 구조 데이터의 결측치로 인해 in silico 기법을 사용한 독성예측 연구는 저조한 실정이다. 본 연구에서는 화학물질의 분자구조 정보를 나타내는 주요 분자표현자의 결측치를 보간하여 3D 프린팅의 독성 및 유해성을 예측한 Data-centric QSAR 모델을 개발하였다. 먼저 MissForest 알고리즘을 사용해 3D 프린팅으로 발생되는 유해물질의 분자표현자 결측치를 보완하였으며, 서로 다른 4가지 기계학습 모델(결정트리, 랜덤포레스트, XGBoost, SVM)을 기반으로 Data-centric QSAR 모델을 개발하여 생물 농축 계수(Log BCF)와 옥탄올-공기분배계수(Log Koa), 분배계수(Log P)를 예측하였다. 또한, 설명 가능한 인공지능(XAI) 방법론 중 TreeSHAP (SHapley Additive exPlanations) 기법을 활용하여 Data-centric QSAR 모델의 신뢰성을 입증하였다. MissForest 알고리즘 기반 결측지 보간 기법은, 기존 분자구조 데이터에 비하여 약 2.5배 많은 분자구조 데이터를 확보할 수 있었다. 이를 바탕으로 개발된 Data-centric QSAR 모델의 성능은 Log BCF, Log Koa와 Log P를 각각 73%, 76%, 92% 의 예측 성능으로 예측할 수 있었다. 마지막으로 Tree-SHAP 분석결과 개발된 Data-centric QSAR 모델은 각 독성치와 물리적으로 상관성이 높은 분자표현자를 통하여 선택함을 설명할 수 있었고 독성 정보에 대한 높은 예측 성능을 확보할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 방법론은 다른 프린팅 소재나 화학공정, 그리고 반도체/디스플레이 공정에서 발생 가능한 오염물질의 독성 및 인체 위해성 평가에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국빅데이터학회지
• /
• 제7권2호
• /
• pp.195-204
• /
• 2022

관광산업은 최근 코로나19 유행으로 인해 위기에 봉착해 있으며, 이를 극복하기 위해 무엇보다 수익성 개선이 매우 중요한 상황이다. 이 때 여행 수요 자체가 축소된 코로나19와 같은 상황에서는 수익 증대를 위해 객실 점유율을 높이기 위한 공격적인 영업전략보다 어려운 여건 속에서도 찾아온 고객에게 객실 외 추가상품을 판매하여 객단가를 높이는 방향이 더 효율적일 것이다. 국내 관광 연구 분야에서 머신러닝 기법은 수요예측을 중심으로 연구된 바 있으나 교차판매 예측에 대해서는 연구된 바가 거의 없다. 또한 넓은 의미로는 호텔과 같은 숙박업종 이지만 회원제 중심으로 운영하며 숙박과 취사에 적합한 시설을 갖추고 있는 리조트 업종에 특화된 연구는 더욱이 전무한 실정이다. 이에 본 연구에서는 실제 리조트 회사의 투숙 데이터로 다양한 머신러닝 기법을 활용하여 교차판매 예측 모형을 제안하고자 한다. 또한 설명가능한 인공지능(eXplainable AI) 기법을 적용해 교차판매에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 해석하고 어떻게 영향을 미치는지 실증 분석을 통해 확인해 보고자 한다.