• Clinical and Experimental Reproductive Medicine
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• 제51권1호
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• pp.1-12
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• 2024

This review article discusses the integration of artificial intelligence (AI) in assisted reproductive technology and provides key concepts to consider when introducing AI systems into reproductive medicine practices. The article highlights the various applications of AI in reproductive medicine and discusses whether to use commercial or in-house AI systems. This review also provides criteria for implementing new AI systems in the laboratory and discusses the factors that should be considered when introducing AI in the laboratory, including the user interface, scalability, training, support, follow-up, cost, ethics, and data quality. The article emphasises the importance of ethical considerations, data quality, and continuous algorithm updates to ensure the accuracy and safety of AI systems.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제1권1호
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• pp.14-21
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• 2005

Even though mainly statistical methods have been used in anomaly network intrusion detection, to detect various attack types, machine learning based anomaly detection was introduced. Machine learning based anomaly detection started from research applying traditional learning algorithms of artificial intelligence to intrusion detection. However, detection rates of these methods are not satisfactory. Especially, high false positive and repeated alarms about the same attack are problems. The main reason for this is that one packet is used as a basic learning unit. Most attacks consist of more than one packet. In addition, an attack does not lead to a consecutive packet stream. Therefore, with grouping of related packets, a new approach of group-based learning and detection is needed. This type of approach is similar to that of multiple-instance problems in the artificial intelligence community, which cannot clearly classify one instance, but classification of a group is possible. We suggest group generation algorithm grouping related packets, and a learning algorithm based on a unit of such group. To verify the usefulness of the suggested algorithm, 1998 DARPA data was used and the results show that our approach is quite useful.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.52-60
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• 2022

Few-shot learning is a sub-area of machine learning problems, which aims to classify target images that only contain a few labeled samples for training. As a representative few-shot learning method, the Prototypical network has been received much attention due to its simplicity and promising results. However, the Prototypical network uses the sample mean of samples from the same class as the prototypes of that class, which easily results in learning uncharacteristic features in the low-data scenery. In this study, we propose to use local descriptors (i.e., patches along the channel within feature maps) from the same class to explicitly obtain more representative prototypes for Prototypical Network so that significant intra-class feature information can be maintained and thus improving the classification performance on few-shot learning tasks. Experimental results on various benchmark datasets including mini-ImageNet, CUB-200-2011, and tiered-ImageNet show that the proposed method can learn more discriminative intra-class features by the local descriptors and obtain more generic prototype representations under the few-shot setting.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권7호
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• pp.751-762
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• 2016

본고에서는 양자역학 기반의 기계학습인 양자 기계학습의 현황과 전망을 조망하고자 한다. 양자역학 기반의 양자컴퓨팅이 보여준 혁신적인 계산속도 개선에 힘입어 기계학습 분야에 양자컴퓨팅 알고리즘을 적용하는 연구는 빅데이터 시대의 도래에 따라 최근 집중적인 관심을 받고 있다. 고전적인 기계학습 알고리즘들에 양자컴퓨팅을 접목하여 획기적인 속도개선을 가능하게 하는 알고리즘 연구들과 최초의 상용 양자컴퓨터로 화제가 되고 있는 양자 담금질 알고리즘 등을 중심으로 양자 기계학습의 최신동향과 가능성을 살펴보고자 한다.

• 한국건축시공학회지
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• 제22권3호
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• pp.317-326
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• 2022

건설 분야에서 머신러닝(Machine learning)에 필요한 방대한 공사비 자료를 확보하는 데 어려움이 있어, 아직은 실용적으로 활용되지는 못하고 있다. 본 연구에서는 이러한 공사비 예측을 위하여 최신의 인공신경망(ANN) 방법을 사용하여, 공사비 예측성능을 향상 시키기 위한 방법을 제시하고자 한다. 특히 타겟변수를 로그 변환하는 방식, 피처스케일링 방식을 적용하고자 하였으며, 이들의 공사비 예측성능을 비교 분석하고자 한다. 이는 향후 다양한 조건을 갖는 공사비 예측과 적정 공사비 검증에 도움을 줄 수 있을 것으로 예측된다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.673-681
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• 2021

본 연구는 교육대학원에서의 인공지능 교육 과목의 운영사례이다. 교육 과정은 머신러닝의 이해와 실습, 데이터 분석, 엔트리를 이용한 인공지능의 실제, 인공지능과 피지컬 컴퓨팅 등으로 구성되었다. 교육효과에 대한 설문 조사 결과, 수강생들은 초등학교 현장으로의 적용 용이성과 수업 우선순위로 엔트리 인공지능 블록의 활용, 피지컬 컴퓨팅 도구로써 대장장이 보드의 활용을 선호하였다. 데이터 분석 영역은 수학교과의 데이터와 그래프 교육과의 연계 등에서 그 효과성이 있으며. 피지컬 컴퓨팅 도구로 허스키 렌즈는 고유의 이미지 처리 기능을 활용하면 자율주행차 메이커 교육에 유용한 것으로 나타났다. 바람직한 인공지능교육으로는 수준별 교육과정, 데이터 수집 및 분석 교육의 강화 등이 요구되었다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.401-409
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• 2021

본 연구는 교육 대학원의 인공 지능 교육 과목의 운영사례이다. 주요 교육내용은 머신러닝의 이해와 실습, 데이터 분석, 엔트리를 이용한 인공지능의 실제, 인공지능과 피지컬 컴퓨팅 등으로 구성되었다. 교육과정 적용후 교육효과에 대한 설문 조사 결과, 수강생들은 초등교육 현장에 적용 용이성 등을 고려하여 우선순위로 엔트리 인공지능 블록의 활용, 피지컬 컴퓨팅 도구로써 대장장이 보드의 활용 등을 선호함을 알 수 있었다. 데이터 분석 영역은 수학교과의 데이터와 그래프 교육과의 연계 등에서 그 효과성이 있으며. 피지컬 컴퓨팅 도구로 허스키 렌즈는 고유의 이미지 처리 기능을 활용하면 자율주행차 메이커 교육에 유용하다고 하였다. 그 외의 바람직한 인공지능교육으로 수준별 교육과정, 데이터 수집 및 분석 교육의 강화 등의 필요성이 대두되었다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제13권1호
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• pp.212-220
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• 2024

When a typhoon or natural disaster occurs, a significant number of orchard fruits fall. This has a great impact on the income of farmers. In this paper, we introduce an AI-based method to enhance low-quality raw images. Specifically, we focus on apple images, which are being used as AI training data. In this paper, we utilize both a basic program and an artificial intelligence model to conduct a general image process that determines the number of apples in an apple tree image. Our objective is to evaluate high and low performance based on the close proximity of the result to the actual number. The artificial intelligence models utilized in this study include the Convolutional Neural Network (CNN), VGG16, and RandomForest models, as well as a model utilizing traditional image processing techniques. The study found that 49 red apple fruits out of a total of 87 were identified in the apple tree image, resulting in a 62% hit rate after the general image process. The VGG16 model identified 61, corresponding to 88%, while the RandomForest model identified 32, corresponding to 83%. The CNN model identified 54, resulting in a 95% confirmation rate. Therefore, we aim to select an artificial intelligence model with outstanding performance and use a real-time object separation method employing artificial function and image processing techniques to identify orchard fruits. This application can notably enhance the income and convenience of orchard farmers.

• Design & Manufacturing
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• 제17권1호
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• pp.27-32
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• 2023

In this paper, we intend to predict the mass of the spiral using CAE and machine learning. First, We generated 125 data for the experiment through a complete factor design of 3 factors and 5 levels. Next, the data were derived by performing a molding analysis through CAE, and the machine learning process was performed using a machine learning tool. To select the optimal model among the models learned using the learning data, accuracy was evaluated using RMSE. The evaluation results confirmed that the Support Vector Machine had a good predictive performance. To evaluate the predictive performance of the predictive model, We randomly generated 10 non-overlapping data within the existing injection molding condition level. We compared the CAE and support vector machine results by applying random data. As a result, good performance was confirmed with a MAPE value of 0.48%.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.367-375
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• 2021

본 연구는 초등학생의 컴퓨팅 사고력 신장을 위한 교육 방법으로 인공지능 교육 프로그램을 개발하여 적용한 후 그 효과를 검증하였다. 교육 프로그램은 ADDIE(Analysis-Design-Development-Implementation-Evaluation) 모형에 따라 사전에 초등학교 교사 100명을 대상으로 구글 설문을 이용하여 실시한 요구 분석 결과를 바탕으로 그 목표와 방향을 설계하였다. 머신러닝 포 키즈 중 블록 기반의 프로그래밍을 위해 스크래치를 사용하였고 숫자 데이터를 활용하여 인공지능의 원리를 학습하고 직접 문제를 해결하는 프로그래밍 과정에서 컴퓨팅 사고력을 향상할 수 있도록 교재를 개발하고 적용하였다. 비버챌린지를 활용하여 사전·사후 검사 결과를 통해 컴퓨팅 사고력의 변화 정도를 분석하였으며, 분석 결과 본 연구는 초등학생의 컴퓨팅 사고력 향상에 긍정적인 영향을 미친 것으로 나타났다.