• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.1065-1070
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• 2018

최근에는 딥러닝 기술 등을 활용한 영상기반 기술들이 많이 연구되고 있다. 또한 영상기반 기술을 철도역사 시스템에 적용한 지능형 운영 및 관리 시스템 개발을 위한 많은 연구들이 있다. 따라서 본 논문에서는 철도역사 승객 및 시설 감시, 철도승강장 감시, 철도역사 화재 감시, 그리고 철도역사 운용 및 설계를 더욱 효율적으로 할 수 있는 스마트 철도역사시스템 구축을 위하여 영상기반 기술을 활용한 국내외 연구들을 분석한다. 그리고 앞으로 새로운 영상기반 기술을 적용하여 스마트 철도역사시스템 구축에 필요한 시스템을 개발하는 연구의 방향을 제시한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.43-50
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• 2021

최근 인공지능을 사용한 연구나 기업의 프로젝트가 활발하게 이루어지고 다양한 서비스나 시스템이 인공지능 기술과 접목되어 점점 더 지능화되고 있다. 이에 따라 인공지능의 기법 중 하나인 딥러닝에 대한 관심과 이를 학습하려는 사람들이 증가했다. 딥러닝을 학습하기 위해서는 딥러닝 이론 이외에도 컴퓨터 프로그래밍, 수식 등 많은 지식들이 요구된다. 이는 초심자에게 높은 진입장벽으로 작용한다. 따라서 본 연구에서는 초심자가 프로그래밍 및 수식 등을 고려하지 않고 DNN, CNN 등과 같은 딥러닝의 기본적인 모델을 구현할 수 있는 DeepBlock이라는 웹 기반 교육용 딥러닝 플랫폼을 설계 및 구현하였다. 제안한 DeepBlock을 이용하여 딥러닝에 관심을 가진 학생들이나 초심자들의 교육에 활용이 가능하다.

• Journal of Platform Technology
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• 제10권1호
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• pp.20-28
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• 2022

인공지능기반의 건강 데이터 검증은 임상 연구에 도움을 줄 뿐만 아니라, 새로운 치료법을 개발하는데 필수 요소가 되었다. 미국 식품의약 관리국이 의학진단 분야 중 인공지능을 이용하여 성인 당뇨병 환자의 경증 이상 당뇨병성 망막증을 감지하는 의료기기 마케팅을 승인한 이래, 인공지능을 이용한 테스트가 증가하고 있다. 본 연구에서는 구글에서 지원하는 Teachable Machine 을 이용하여 이미지 분류 기반의 인공지능모델을 생성하고, 학습을 통한 예측 모델을 완성하였다. 이는 현재 만성질환의 환자들 중 발생하는 안구 질환 중 백내장의 조기 발견하는데 용이하게 할 뿐만 아니라, 눈 건강을 위해 헬스케어 프로그램으로 안 질환 예방을 위한 디지털 개인건강 헬스케어 앱을 개발하기 위한 기초 연구로 진행되었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권5호
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• pp.157-171
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• 2021

스마트폰 보급과 ICT 기술을 발전에 따라 택시영업의 형태는 배회영업에서 플랫폼 기반 영업으로 변화해왔다. 이는 이용자의 이동성 및 접근성을 향상시키는 장점을 갖고 있지만 반대로 단거리 및 첨두수요 시간대의 간접 승차거부 등의 문제를 지속적으로 발생시키고 있다. 간접승차거부는 호출이 발생했을 때 이를 무시하고 수락하지 않는 경우를 의미하며 이를 개선할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 택시 운행 데이터를 통해 강화 학습 기반 호출 간 기대수익 조정 시뮬레이션을 수행하여 택시 수급의 불일치 완화 방안을 도출하고자 한다. 분석 결과 운행 완료율에 따라 인센티브 지급을 할 경우 평균 운행 완료율이 50.29%에서 54.24% 수준까지 증가함을 확인하였으며 5,000원 미만 단거리 구간에서 5.86%의 개선 효과를 도출하였다. 운행 완료율의 개선으로 운전자에게는 수익성 개선, 승객에게는 대기시간 감소의 편익을 줄 수 있을 것으로 기대되며, 택시 서비스 전반의 만족도 향상이 나타날 것으로 사료된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.329-330
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• 2020

본 논문에서는 Azure 클라우드 플랫폼의 가상서버 호스팅을 이용해 데이터 수집 환경을 구축하고, Azure에서 제공하는 자동화된 기계학습(Automated Machine Learning, AutoML)을 기반으로 데이터 분석 방법에 관한 연구를 수행했다. 가상 서버 호스팅 환경에 LAMP(Linux, Apache, MySQL, PHP)를 설치하여 데이터 수집환경을 구축했으며, 수집된 데이터를 Azure AutoML에 적용하여 자동화된 기계학습을 수행했다. Azure AutoML은 소모적이고 반복적인 기계학습 모델 개발을 자동화하는 프로세스로써 기계학습 솔루션 구현하는데 시간과 자원(Resource)를 절약할 수 있다. 특히, AutoML은 수집된 데이터를 분류와 회귀 및 예측하는데 있어서 학습점수(Training Score)를 기반으로 보유한 데이터에 가장 적합한 기계학습 모델의 순위를 제공한다. 이는 데이터 분석에 필요한 기계학습 모델을 개발하는데 있어서 개발 초기 단계부터 코드를 설계하지 않아도 되며, 전체 기계학습 시스템을 개발 및 구현하기 전에 모델의 구성과 시스템을 설계해볼 수 있기 때문에 매우 효율적으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 NPU(Neural Processing Unit) 학습에 필요한 데이터 수집 환경에 관한 연구를 수행했으며, Azure AutoML을 기반으로 데이터 분류와 회귀 등 가장 효율적인 알고리즘 선정에 관한 연구를 수행했다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제29권2호
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• pp.131-147
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• 2020

Purpose The purpose of this study is to develop intelligent vehicle parking distribution system based on LoRa network at the circumstance of traffic congestion during cultural festival in a local city. This paper proposes a parking dispatch and distribution system using a Q-learning algorithm to rapidly disperse traffics that increases suddenly because of in-bound traffics from the outside of a city in the real-time base as well as to increase parking probability in a parking lot which is widely located in a city. Design/methodology/approach The system get information on realtime-base from the sensor network of IoT (LoRa network). It will contribute to solve the sudden increase in traffic and parking bottlenecks during local cultural festival. We applied the simulation system with Queuing model to the Yudeung Festival in Jinju, Korea. We proposed a Q-learning algorithm that could change the learning policy by setting the acceptability value of each parking lot as a threshold from the Jinju highway IC (Interchange) to the 7 parking lots. LoRa Network platform supports to browse parking resource information to each vehicle in realtime. The system updates Q-table periodically using Q-learning algorithm as soon as get information from parking lots. The Queuing Theory with Poisson arrival distribution is used to get probability distribution function. The Dijkstra algorithm is used to find the shortest distance. Findings This paper suggest a simulation test to verify the efficiency of Q-learning algorithm at the circumstance of high traffic jam in a city during local festival. As a result of the simulation, the proposed algorithm performed well even when each parking lot was somewhat saturated. When an intelligent learning system such as an O-learning algorithm is applied, it is possible to more effectively distribute the vehicle to a lot with a high parking probability when the vehicle inflow from the outside rapidly increases at a specific time, such as a local city cultural festival.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.285-301
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• 2023

비대면 교육의 중요성 및 필요에 따른 수요가 증가함에 따라 국내외 온라인 교육 오픈 플랫폼이 활성화되고 있다. 본 플랫폼은 대학 등 교육 전문기관과 달리 학습자의 자율성이 높은 특징을 가지며 이에 따라 개인화된 학습 도구를 지원하기 위한 학습 행동 데이터의 분석 연구가 중요시 되고 있다. 실제적인 학습 행동을 이해하고 패턴을 도출하기 위하여 프로세스 마이닝이 다수 활용되었지만 온라인 교육 플랫폼과 같이 자기 관리형(Self-regulated) 환경에서의 학습 로그를 기반한 사례는 부족하다. 또한, 대부분 프로세스 모델 도출 등의 모델 관점에서의 접근이며 분석 결과의 실제적인 적용을 위한 개별 패턴 및 인스턴스 관점에서의 방법 제시는 미흡하다. 본 연구에서는 온라인 교육 오픈 플랫폼 내 학습 패턴을 파악하기 위하여 프로세스 마이닝을 활용한 분석 방법을 제시한다. 학습 패턴을 다각도로 분석하기 위하여 모델, 패턴, 인스턴스 관점에서의 분석 방법을 제시하며, 프로세스 모델 발견, 적합도 검사, 군집화 기법, 예측 알고리즘 등 다양한 기법을 활용한다. 본 방법은 국내 오픈 교육 플랫폼 내 기계학습 관련 강좌의 학습 로그를 추출하여 분석하였다. 분석 결과 온라인 강의의 특성에 맞게 비구조화된 프로세스 모델을 도출할 수 있었으며 구체적으로 한 개의 표준 학습 패턴과 세 개의 이상 학습 패턴으로 세분화할 수 있었다. 또한, 인스턴스별 패턴 분류 예측 모델을 도출한 결과 전체 흐름 중 초기 30%의 흐름을 바탕으로 예측하였을 때 0.86의 분류 정확도를 보였다. 본 연구는 프로세스 마이닝을 활용하여 학습자의 패턴을 체계적으로 분석한다는 점에서 기여점을 가진다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.355-357
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• 2019

고령화 사회로 진입하고 있는 지금, 시니어 세대에게는 새로운 디바이스나 IoT기술에 대한 사용자 접점은 매우 불편하다. 이를 개선하기 위하여 우리는 AI 기술 기반 지능형 시니어 도우미 음성인식 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 Cloud platform기반 API를 구현하여 머신러닝 처리 활용을 위한 데이터를 축적하며, 치매진단, 치매예방활동을 위한 콘텐츠를 제공하며,시니어 세대를 위한 챗봇 콘텐츠를 제공한다. 우리가 제안한 개념모델을 이용한 서비스를 API로 제공함으로서 시니어 세대에 대한 IoT기반 등 새로운 디바이스의 접근성 및 편리성을 증대하는 계기가 될 것으로 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.249-254
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• 2019

인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터 등 4차 산업혁명에 따른 지능 정보기술의 발전과 함께 교육 분야도 이러닝(e-Learning)을 중심으로 빠르게 재편되며 '에듀테크' 개념이 확산되고 있다. 현재 선행업체들이 온라인 교육 서비스를 실시하고 있으나 실시간으로 이루어지는 양방향 커뮤니케이션이 어렵다. 또한, 오프라인 수업의 경우 학생의 수가 많고, 시간이 한정되어 있을 뿐 만 아니라 질문할 기회를 갖지 못하는 경우가 많다. 본 논문은 이러한 문제들을 해결하기 위해 오프라인이 가지는 즉문즉답의 효율성과 온라인에서의 개방성이라는 장점을 접목하여 온라인과 오프라인상에서의 질문을 자유롭게 할 수 있는 실시간 양방향 학습 질문 및 답변 운영 시스템을 개발한다. 개발된 시스템은 실시간 개인별 맞춤형 교육 시스템으로서 답변자가 질문자의 상황을 실시간으로 확인하고 질문자의 요청에 맞는 맞춤형 답변을 제공함으로써 한 번의 연결로 질문을 해결할 수 있다. 또한 시스템의 이용 시간을 초단위로 측정하여 관리함으로써 질문자와 답변자가 효율적으로 시스템을 활용하게 할 수 있다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제9권1호
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• pp.33-42
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• 2022

In this paper, we have recently created self-driving cars and self-parking systems in human-friendly cars that can provide high safety and high convenience functions by recognizing the internal and external situations of automobiles in real time by incorporating next-generation electronics, information communication, and function control technologies. And with the development of connected cars, the ITS (Intelligent Transportation Systems) market is expected to grow rapidly. Intelligent Transportation System (ITS) is an intelligent transportation system that incorporates technologies such as electronics, information, communication, and control into the transportation system, and aims to implement a next-generation transportation system suitable for the information society. By combining the technologies of connected cars and Internet of Things with software features and operating systems, future cars will serve as a service platform to connect the surrounding infrastructure on their own. This study creates a research methodology based on the Enhanced Security Model in Self-Driving Cars model. As for the types of attacks, Availability Attack, Man in the Middle Attack, Imperial Password Use, and Use Inclusive Access Control attack defense methodology are used. Along with the commercialization of 5G, various service models using advanced technologies such as autonomous vehicles, traffic information sharing systems using IoT, and AI-based mobility services are also appearing, and the growth of smart transportation is accelerating. Therefore, research was conducted to defend against hacking based on vulnerabilities of smart cars based on artificial intelligence blockchain.