• 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.

• 디지털융복합연구
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• 제19권11호
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• pp.359-364
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• 2021

최근 인공지능의 딥러닝과 머신러닝을 이용한 예측시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 인공지능의 발전으로 인해 투자관리자의 역할을 인공지능을 대신하고 있으며, 투자관리자보다 높은 수익률로 인해 점차 인공지능으로 거래를 하는 알고리즘 거래가 보편화하고 있다. 알고리즘 매매는 인간의 감정을 배제하고 조건에 따라 기계적으로 매매를 진행하기 때문에 장기적으로 접근했을 때 인간의 매매 수익률보다 높게 나온다. 인공지능의 딥러닝 기법은 과거의 시계열 데이터를 학습하고 미래를 예측하여 인간처럼 학습하게 되고, 변화하는 전략에 대응할 수 있어 활용도가 증가하고 있다. 특히 LSTM기법은 과거의 데이터 일부를 기억하거나 잊어버리는 형태로 최근의 데이터의 비중으로 높여 미래 예측에 사용하고 있다. 최근 facebook에서 개발한 인공지능 알고리즘인 fbprophet은 높은 예측 정확도를 자랑하며 주가나 암호화폐 시세 예측에 사용되고 있다. 따라서 본 연구는 fbprophet을 활용하여 실제 값과 차이를 분석하고 정확한 예측을 위한 조건들을 제시하여 암호화폐 자동매매를 하기 위한 새로운 알고리즘을 제공하여 건전한 투자 문화를 정착시키는 데 이바지하고자 한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.141-147
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• 2022

디지털 헬스케어의 정의는 광의로는 헬스케어 산업과 ICT가 융합되어 개인건강과 질환을 관리하는 산업영역을 의미하고, 협의로는 환자의 건강을 향상시키기 위해 의료 서비스를 관리하는데 다양한 의료 기술을 사용하는 것을 포함한다. 본 논문은 디지털 헬스케어 분야에 적용되고 있는 인공지능과 기계학습 기법들의 활용사례 소개를 통해 다양한 디지털 헬스케어 분야에 인공지능 기술이 안정적이고 효율적으로 적용할 수 있도록 설계 지침을 제공하는 데 목적이 있다. 이를 위해 본 논문에서는 의료분야와 일상생활 분야로 나누어서 살펴보았다. 두 영역은 다른 데이터 특성을 갖는다. 두 개의 영역을 보다 세분화하여 데이터 특성 및 문제 정의 및 특징에 따른 인공지능 알고리즘 활용사례를 살펴보았다. 이를 통해 디지털 헬스케어 분야에서 활용되는 인공지능 기술들에 대한 이해도를 높이고 다양한 인공지능 기술의 활용에 대한 가능성을 검토하여 인공지능 기술이 헬스케어 산업과 개인의 건강한 삶에 기여할 수 있는 근본적인 가치에 대해 고찰한다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제37권2호
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• pp.126-146
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• 2018

The current study explores students' views about artificial intelligence (AI) through analyses of their drawings and perceptions. The data were gathered from a total of 177 elementary school students. The constant comparative analysis was used as the data analysis method. Based on the result, the current study found that students' views about artificial intelligence were constructed into two distinct dimensions: form and relationship. The form dimension, students' views about artificial intelligence were categorized into human, household goods, machine, smart computer, electronic chip/algorithm, or the hybridized form related to the game of go such as AlphaGo. On the relationship dimension, students' views about artificial intelligence were categorized into servants, friends or enemy. Given the combination of two dimensions, the current study found two noted patterns. The first, students who viewed artificial intelligence as human form perceived artificial intelligence as a friend or an enemy. However, those who viewed artificial intelligence as non-human form perceived artificial intelligence as a servant or an enemy. Based on these results, educational implications related to the preparation of artificial intelligence era for elementary science education are discussed.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제8권4호
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• pp.113-120
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• 2019

Recently, the artificial intelligence(AI) is used in various environments in life, and research on this is being actively conducted in education. In this paper, we designed a Design-Based Research(DBR)-based AI programming education program and analyzed the application of the program for the improvement of understanding of AI in elementary school. In the artificial intelligence education program in elementary school, we should considerthat itshould be used in conjunction with software education through programming activities, rather than creating interest through simple AI experiences. The designed education program reflects the collaborative problem-solving procedures following the DBR process of analysis - design - execution - redesign, allowing the real-world problem-solving activities using AI experiences and block-type programming language. This paper also examined the examples of education programs to improve understanding of AI by using Machine Learning for Kids and to draw implications for developing and operating such a program.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권1호
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• pp.178-190
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• 2021

Alzheimer's disease (AD) is an insidious and degenerative neurological disease. It is a new topic for AD patients to use magnetic resonance imaging (MRI) and computer technology and is gradually explored at present. Preprocessing and correlation analysis on MRI data are firstly made in this paper. Then kernel principal component analysis (KPCA) is used to extract features of brain gray matter images. Finally supervised classification schemes such as AdaBoost algorithm and support vector machine algorithm are used to classify the above features. Experimental results by means of AD program Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) database which contains brain structural MRI (sMRI) of 116 AD patients, 116 patients with mild cognitive impairment, and 117 normal controls show that the proposed method can effectively assist the diagnosis and analysis of AD. Compared with principal component analysis (PCA) method, all classification results on KPCA are improved by 2%-6% among which the best result can reach 84%. It indicates that KPCA algorithm for feature extraction is more abundant and complete than PCA.

• 동의생리병리학회지
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• 제35권5호
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• pp.132-138
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• 2021

Artificial intelligence technology sheds light on new ways of innovating acupuncture research. As acupoint selection is specific to target diseases, each acupoint is generally believed to have a specific indication. However, the specificity of acupoint selection may be not always same with the specificity of acupoint indication. In this review, we propose that the specificity of acupoint indication can be inferred from clinical data using reverse inference. Using forward inference, the prescribed acupoints for each disease can be quantified for the specificity of acupoint selection. Using reverse inference, targeted diseases for each acupoint can be quantified for the specificity of acupoint indication. It is noteworthy that the selection of an acupoint for a particular disease does not imply the acupoint has specific indications for that disease. Electronic medical record includes various symptoms and chosen acupoint combinations. Data mining approach can be useful to reveal the complex relationships between diseases and acupoints from clinical data. Combining the clinical information and the bodily sensation map, the spatial patterns of acupoint indication can be further estimated. Interoperable medical data should be collected for medical knowledge discovery and clinical decision support system. In the era of artificial intelligence, machine learning can reveal the associations between diseases and prescribed acupoints from large scale clinical data warehouse.

• 한국인공지능학회지
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• 제9권1호
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• pp.15-20
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• 2021

This paper was conducted to prevent and respond to crimes by predicting crimes based on artificial intelligence. While the quality of life is improving with the recent development of science and technology, various problems such as poverty, unemployment, and crime occur. Among them, in the case of crime problems, the importance of crime prediction increases as they become more intelligent, advanced, and diversified. For all crimes, it is more critical to predict and prevent crimes in advance than to deal with them well after they occur. Therefore, in this paper, we predicted crime types and crime tools using the Multiclass Logistic Regression algorithm and Multiclass Neural Network algorithm of machine learning. Multiclass Logistic Regression algorithm showed higher accuracy, precision, and recall for analysis and prediction than Multiclass Neural Network algorithm. Through these analysis results, it is expected to contribute to a more pleasant and safe life by implementing a crime prediction system that predicts and prevents various crimes. Through further research, this researcher plans to create a model that predicts the probability of a criminal committing a crime again according to the type of offense and deploy it to a web service.

• 스마트미디어저널
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• 제13권3호
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• pp.45-52
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• 2024

오늘날 점점 증가하는 위협 환경에서는 보안 이벤트에 대한 신속하고 효과적인 탐지 및 대응이 필수적이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 기업과 조직에서는 다양한 보안관제시스템을 도입하여 보안 위협에 대응하고 있다. 그러나 기존 보안관제시스템은 보안 이벤트의 복잡성과 다양한 특성으로 인해 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 인공지능 기반의 자동화된 통합보안관제시스템 모델을 제안하였다. 인공지능 기술인 딥러닝을 기반으로 하여 다양한 보안 이벤트에 대해 효과적인 탐지와 이를 처리하는 기능들을 제공한다. 이를 위해 모델은 기존의 보안관제시스템 한계를 극복하기 위하여 다양한 인공지능 알고리즘과 머신러닝 방법을 적용한다. 제안된 모델은 운영자의 업무량을 줄이고 효율적인 운영을 보장하며 보안 위협에 대한 신속한 대응을 지원하게 될 것이다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.127-146
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• 2017

상품자산(Commodity Asset)은 주식, 채권과 같은 전통자산의 포트폴리오의 안정성을 높이기 위한 대체투자자산으로 자산배분의 형태로 투자되고 있지만 주식이나 채권 자산에 비해 자산배분에 대한 모델이나 투자전략에 대한 연구가 부족한 실정이다. 최근 발전한 기계학습(Machine Learning) 연구는 증권시장의 투자부분에서 적극적으로 활용되고 있는데, 기존 투자모델의 한계점을 개선하는 좋은 성과를 나타내고 있다. 본 연구는 이러한 기계학습의 한 기법인 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 상품자산에 투자하는 모델을 제안하고자 한다. 기계학습을 활용한 상품자산에 관한 기존 연구는 주로 상품가격의 예측을 목적으로 수행되었고 상품을 투자자산으로 자산배분에 관한 연구는 찾기 힘들었다. SVM을 통한 예측대상은 투자 가능한 대표적인 4개의 상품지수(Commodity Index)인 골드만삭스 상품지수, 다우존스 UBS 상품지수, 톰슨로이터 CRB상품지수, 로저스 인터내셔날 상품지수와 대표적인 상품선물(Commodity Futures)로 구성된 포트폴리오 그리고 개별 상품선물이다. 개별상품은 에너지, 농산물, 금속 상품에서 대표적인 상품인 원유와 천연가스, 옥수수와 밀, 금과 은을 이용하였다. 상품자산은 전반적인 경제활동 영역에 영향을 받기 때문에 거시경제지표를 통하여 투자모델을 설정하였다. 주가지수, 무역지표, 고용지표, 경기선행지표 등 19가지의 경제지표를 이용하여 상품지수와 상품선물의 등락을 예측하여 투자성과를 예측하는 연구를 수행한 결과, 투자모델을 활용하여 상품선물을 리밸런싱(Rebalancing)하는 포트폴리오가 가장 우수한 성과를 나타냈다. 또한, 기존의 대표적인 상품지수에 투자하는 것 보다 상품선물로 구성된 포트폴리오에 투자하는 것이 우수한 성과를 얻었으며 상품선물 중에서도 에너지 섹터의 선물을 제외한 포트폴리오의 성과가 더 향상된 성과를 나타남을 증명하였다. 본 연구에서는 포트폴리오 성과 향상을 위해 기존에 널리 알려진 전통적 주식, 채권, 현금 포트폴리오에 상품자산을 배분하고자 할 때 투자대상은 상품지수에 투자하는 것이 아닌 개별 상품선물을 선정하여 자체적 상품선물 포트폴리오를 구성하고 그 방법으로는 기간마다 강세가 예측되는 개별 선물만을 골라서 포트폴리오를 재구성하는 것이 효과적인 투자모델이라는 것을 제안한다.