• 디지털융복합연구
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• 제15권6호
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• pp.51-59
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• 2017

국가는 전통적으로 국토를 방위하고 국민의 생명과 재산을 보호하는 사명을 가지고 있으며, 이러한 방위의 범위는 지상, 공중, 바다, 우주에 이어 제5의 영역인 사이버 영역을 포함한다. 사이버 영역으로 국가 방위의 범위가 확대 되었지만, 사이버 영역에 있어서는 국가보다는 민간이 더 많은 사이버 관련 출처와 수집수단을 보유하는 정보역전 현상 때문에 정부 주도의 사이버 영역 방위에 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 먼저 사이버위협정보를 정의하고 그 특성을 분석하였다. 다음으로 정보역전 현상을 극복하기 위한 각국의 노력과 우리나라의 현 주소를 조사하였고, 그 결과를 바탕으로 정부 주도의 사이버 방위를 위한 국가정보기관의 역할과 사이버위협정보의 민간 공유 모델을 제안하였다. 제안된 모델을 국가정보기관에서 활용한다면 사이버위기에 보다 효과적으로 대응할 수 있는 기반 체계가 마련될 것을 기대해 볼 수 있다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제45권2호
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• pp.12-19
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• 2022

Artificial intelligence is driving the Fourth Industrial Revolution and is in the spotlight as a general-purpose technology. As the data collection from the battlefield increases rapidly, the need to us artificial intelligence is increasing in the military, but it is still in its early stages. In order to identify maritime targets, Republic of Korea navy acquires images by ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) of maritime patrol aircraft, and humans make out them. The radar image is displayed by synthesizing signals reflected from the target after radiating radar waves. In addition, day/night and all-weather observations are possible. In this study, an artificial intelligence is used to identify maritime targets based on radar images. Data of radar images of 24 maritime targets in Republic of Korea and North Korea acquired by ISAR were pre-processed, and an artificial intelligence algorithm(ResNet-50) was applied. The accuracy of maritime targets identification showed about 99%. Out of the 81 warship types, 75 types took less than 5 seconds, and 6 types took 15 to 163 seconds.

• 지능정보연구
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• 제9권1호
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• pp.195-209
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• 2003

데이터마이닝의 목적은 알려지지 않은 유용한 정보를 얻어 경영에 활용하려는 것이다. 데이터마이닝의 한 기법인 연관규칙도 마찬가지의 목적을 가지고 있다. 하지만 연관규칙 기법으로 생성된 결과는 모두 같기 때문에 타겟 마케팅에 적용 시 그 마케팅 전략은 같을 수밖에 없다. 본 논문에서는 연관규칙을 이용하여 타겟 마케팅에 적용 시에 데이터마이닝의 목적에 부합하는 새로운 규칙을 제안한다. 새로운 규칙이란 연관규칙과 같이 고객이 구매한 항목에 대해 관심을 가져 구매 항목간의 규칙을 생성하는 것뿐만 아니라 구매하지 않은 항목에 대해서도 관심을 가짐으로써 구매하지 않은 항목간의 규칙을 생성하여 타겟 마케팅에 필요한 정보를 생성하는 것을 말한다. 이러한 정보를 이용하면 타겟 항목을 바로 마케팅 하는 전략뿐만 아니라 타겟 항목을 판매하기 위하여 다른 항목을 마케팅 하는 전략도 가능하게 된다. 그 이유는 새로운 규칙 에 의해 생성된 다른 항목의 마케팅이 타겟 항목의 판매를 촉진시키기 때문이다. 본 논문에서는 타겟 마케팅에 적용하기 위한 새로운 규칙과 전략을 설명하고 예제를 통하여 실제 데이터베이스에서 기존 전략 외에 새로운 전략을 생성시키는 과정을 설명한다.

• 한국생산제조학회지
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• 제25권6호
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• pp.504-510
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• 2016

Robots are widely utilized in many fields, and various demands need customized robots. This study proposes an optimal design method based on swarm intelligence for selecting the kinematic parameter of a manipulator according to the task space trajectory desired by the user. The optimal design method is dealt with herein as an optimization problem. This study is based on swarm intelligence-based optimization algorithms (i.e., ant colony optimization (ACO) and particle swarm optimization algorithms) to determine the optimal kinematic parameters of the manipulator. The former is used to select the optimal kinematic parameter values, whereas the latter is utilized to solve the inverse kinematic problem when the ACO determines the parameter values. This study solves a design problem with the PUMA 560 when the desired task space trajectory is given and discusses its results in the simulation part to verify the performance of the proposed design.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.211-217
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• 2014

스마트폰이 주도하는 스마트 혁명은 우리의 일상생활 전반의 패러다임을 변화시키고 있다. 이러한 스마트 혁명은 우리에게 많은 편리성을 제공하고 있지만 반면에 역기능도 나타나고 있다. 특히 미래의 주인공인 청소년들의 과도한 스마트 기기 사용으로 인한 부작용의 우려가 커지고 있다. 본 연구에서는 청소년의 스마트 기기 사용 시간과 스포츠 활동 시간 등이 청소년의 감성지능에 어떠한 영향을 주는지에 대해 실증적으로 분석하였다. 회귀분석 결과 스마트 기기 사용 시간이 감성 지능에 부(-)의 관계로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며 스포츠 활동 시간도 감성 지능에 정(+)의 관계로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 추가적인 분석으로 독서량도 감성 지능에 정(+)의 관계로 유의한 영향을 미친다는 결론을 얻었다. 이 연구를 통해 전통적인 활동, 즉 스포츠 활동이나 독서는 청소년의 감성 지능 발전에 도움이 되는 반면, 스마트 기기의 사용은 청소년의 감성 지능 발전에 저해 요인이 된다는 결론을 얻었다.

• ETRI Journal
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• 제40권4호
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• pp.511-521
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• 2018

The ability to realize human-motion imitation using robots is closely related to developments in the field of artificial intelligence. However, it is not easy to imitate human motions entirely owing to the physical differences between the human body and robots. In this paper, we propose a work chain-based inverse kinematics to enable a robot to imitate the human motion of upper limbs in real time. Two work chains are built on each arm to ensure that there is motion similarity, such as the end effector trajectory and the joint-angle configuration. In addition, a two-phase filter is used to remove the interference and noise, together with a self-collision avoidance scheme to maintain the stability of the robot during the imitation. Experimental results verify the effectiveness of our solution on the humanoid robot Nao-H25 in terms of accuracy and real-time performance.

• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제17권4호
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• pp.528-537
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• 2003

This paper proposes a 3-PPR planar parallel manipulator, which consists of three active prismatic Joints, three passive prismatic joints, and three passive rotational joints. The analysis of the kinematics and the optimal design of the manipulator are also discussed. The proposed manipulator has the advantages of the closed type of direct kinematics and a void-free workspace with a convex type of borderline. For the kinematic analysis of the proposed manipulator, the direct kinematics, the inverse kinematics, and the inverse Jacobian of the manipulator are derived. After the rotational limits and the workspaces of the manipulator are investigated, the workspace of the manipulator is simulated. In addition, for the optimal design of the manipulator, the performance indices of the manipulator are investigated, and then an optimal design procedure Is carried out using Min-Max theory. Finally. one example using the optimal design is presented.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제28권2호
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• pp.153-166
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• 2008

This paper suggests the use of wavelet multiresolution analysis (WMRA) and neural network for generation of artificial earthquake accelerograms from target spectrum. This procedure uses the learning capabilities of radial basis function (RBF) neural network to expand the knowledge of the inverse mapping from response spectrum to earthquake accelerogram. In the first step, WMRA is used to decompose earthquake accelerograms to several levels that each level covers a special range of frequencies, and then for every level a RBF neural network is trained to learn to relate the response spectrum to wavelet coefficients. Finally the generated accelerogram using inverse discrete wavelet transform is obtained. An example is presented to demonstrate the effectiveness of the method.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권10호
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• pp.3482-3497
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• 2021

Artificial intelligence has emerged as the core of the 4th industrial revolution, and large amounts of data processing, such as big data technology and rapid data analysis, are inevitable. The most fundamental and universal data interpretation technique is an analysis of information through regression, which is also the basis of machine learning. Ridge regression is a technique of regression that decreases sensitivity to unique or outlier information. The time-consuming calculation portion of the matrix computation, however, basically includes the introduction of an inverse matrix. As the size of the matrix expands, the matrix solution method becomes a major challenge. In this paper, a new algorithm is introduced to enhance the speed of ridge regression estimator calculation through series expansion and computation recycle without adopting an inverse matrix in the calculation process or other factorization methods. In addition, the performances of the proposed algorithm and the existing algorithm were compared according to the matrix size. Overall, excellent speed-up of the proposed algorithm with good accuracy was demonstrated.

• 전자통신동향분석
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• 제34권6호
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• pp.100-107
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• 2019

Recently, reinforcement learning (RL) has expanded from the research phase of the virtual simulation environment to a wide range of applications, such as autonomous driving, natural language processing, recommendation systems, and disease diagnosis. However, RL is less likely to be used in these complex real-world environments. In contrast, inverse reinforcement learning (IRL) can obtain optimal policies in various situations; furthermore, it can use expert demonstration data to achieve its target task. In particular, IRL is expected to be a key technology for artificial general intelligence research that can successfully perform human intellectual tasks. In this report, we briefly summarize various IRL techniques and research directions.