• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제6권4호
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• pp.262-265
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• 2018

Deep learning, a sub-field of machine learning changing the prospects of artificial intelligence (AI) because of its recent advancements and application in various field. Deep learning deals with algorithms inspired by the structure and function of the brain called artificial neural networks. This works reviews basic architecture and recent advancement of deep structured learning. It also describes contemporary applications of deep structured learning and its advantages over the treditional learning in artificial interlligence. This study is useful for the general readers and students who are in the early stage of deep learning studies.

• 문화기술의 융합
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• 제4권2호
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• pp.197-204
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• 2018

현재 우리가 사는 21세기에서 가장 핫한 이슈중 하나는 AI이다. 농경사회에서 산업혁명을 통해 육체노동의 자동화를 이루었듯이 정보사회에서 SW혁명을 통해 지능정보사회가 도래햇다. Google '알파고'의 등장으로 인해 컴퓨터가 스스로 학습하고 예측하는 machine learning (머신러닝) 사례를 보면서 이제 바둑의 세계 까지 인간이 컴퓨터를 이길 수 없는, 다시 말하면 컴퓨터가 인간을 뛰어넘는 시대가 왔다. 기계학습ML(machine learning)은 인공 지능 분야로, 인공지능 컴퓨터가 인간을 뛰어넘는 시대가 도래했다. 기계학습ML(machine learning)은 인공지능의 분야로, 인공지능 컴퓨터가 혼자 학습 하도록 알고리즘 기술 개발을 하는 뜻을 의미하는데, 많은 기업들이 머신러닝을 바둑의 세계까지 인간이 컴퓨터를 이길 수 없는, 다시 말하면 컴퓨터가 인간을 뛰어넘는 시대가 왔다. 많은 기업들이 머신러닝을 용하는데 그 예로는 Facebook에서 이미지를 계속 학습하여 나중에 그 이미지가 누구인지 알려주는 것도 머신러닝의 한 사례이다. 또한 구글의 데이터 센터 최적화를 위해서 효율적인 에너지 사용 모델 구축을 위해 neural network(신경망)을 활용하였다. 또 다른 사례로 마이크로소프트의 실시간 통역 모델은 번역 학습을 통해 언어관련 인풋 데이터가 증가할수록 더 정교한 번역을 해주는 모델이다. 이처럼 많은 분야에 머신러닝이 점차 쓰이면서 이제 우리 21세기 사회에서 앞으로 나아가려면 AI산업으로 뛰어들어야 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.57-65
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• 2021

산업 전 분야에 4차 산업혁명의 신기술인 IoT(Internet of Things), AI(Artificial Intelligence), Bigdata 등이 융합되어 새로운 가치를 창출하는 초연결 지능정보사회가 도래되고 있다. 모든 것이 네트워크에 연결되어 데이터가 폭발적으로 증가하고, 인공지능이 스스로 학습하여 지적 판단 기능까지도 가능하다. 특히 사물인터넷은 언제 어디서나 어느 것과도 연결될 수 있는 새로운 통신환경을 제공함에 따라 모든 것들이 연결되는 초 연결을 가능케 하고 있다. 인공지능 기술은 인간이 가진 지각, 학습, 추론, 자연어처리 등의 능력을 컴퓨터가 실행할 수 있도록 구현되고 있다. 인공지능은 기계학습, 딥러닝(Deep leearning), 자연어처리, 음성인식, 시각인식 등 첨단기술을 개발하는 방향으로 발전되고 있으며, 안전, 의료, 국방, 금융, 복지 등의 다양한 응용 분야에 특화된 소프트웨어와 머신러닝(Machine learning), 클라우드(Cloud) 기술을 포함하고 있다. 이를 통해 인간의 편의와 새로운 가치를 제공하기 위해 산업 전반의 다양한 분야에 활용된다. 하지만, 이와는 반대로 지능적이고 정교해진 사이버 위협들이 증가하고 신기술의 기술적 안전성 확보와 같은 잠재적 역기능들을 동반함에 따라 이에 대한 대응이 필요한 시점이다. 본 논문에서는 이러한 역기능을 해결하기 위한 하나의 방안으로 인공지능기술을 활용하여 IoT 통합보안관제 가능하도록 새로운 데이터모델링(Data modelling) 방안을 제안하였다.

• 지능정보연구
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• 제10권1호
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• pp.65-75
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• 2004

네트워크로 연결된 환경에서 PIN 번호를 이용해 사용자의 신분을 증명하고 인증하는 방식이 일반적으로 활용되고 있다. 그러나, 아이디나 비밀번호가 해킹을 통해 유출되면 금전적인 피해뿐만 아니라 개인의 사생활까지도 침해받게 된다. 본 논문에서는 아이디나 비밀번호가 유출될 염려가 없는 안전한 인증방식으로 얼굴인식을 채택하였다. 또한, 2-Tier 간의 인증방식이 아닌 점점 분산화 되어 가는 네트워크 시스템을 고려해 3-Tier이상의 분산된 환경에서 원격으로 신분을 증명하고 인증할 수 있는 시스템을 제안하였다. 본 인증시스템의 얼굴인식 알고리즘으로는 최근 분류(Classification)와 특징추출(Feature Extraction)에서 빠른 속도와 정확성을 보이는 SVM(Support Vector Machine)과 PCA를 이용해 얼굴 특징을 분석하고, 분산된 환경에서 인공지능 기법을 활용해 인식속도 및 정확성을 높일 수 있는 분산형 인공지능 얼굴인증 모듈을 구현하였다.

• 한국인공지능학회지
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• 제11권3호
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• pp.29-34
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• 2023

Recently, the rapid development of artificial intelligence technology, many studies are being conducted to predict the risk of heart disease in order to lower the mortality rate of cardiovascular diseases worldwide. This study presents exercise or dietary improvement contents in the form of a software app or web to patients with cardiovascular disease, and cardiovascular disease through digital devices such as mobile phones and PCs. LR, LDA, SVM, XGBoost for the purpose of developing "Life style Improvement Contents (Digital Therapy)" for cardiovascular disease care to help with management or treatment We compared and analyzed cardiovascular disease prediction models using machine learning algorithms. Research Results XGBoost. The algorithm model showed the best predictive model performance with overall accuracy of 80% before and after. Overall, accuracy was 80.0%, F1 Score was 0.77~0.79, and ROC-AUC was 80%~84%, resulting in predictive model performance. Therefore, it was found that the algorithm used in this study can be used as a reference model necessary to verify the validity and accuracy of cardiovascular disease prediction. A cardiovascular disease prediction analysis algorithm that can enter accurate biometric data collected in future clinical trials, add lifestyle management (exercise, eating habits, etc.) elements, and verify the effect and efficacy on cardiovascular-related bio-signals and disease risk. development, ultimately suggesting that it is possible to develop lifestyle improvement contents (Digital Therapy).

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권7호
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• pp.143-147
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• 2024

Image noise classification is a classical problem in the field of image processing, machine learning, deep learning and computer vision. In this paper, image noise classification is performed using deep learning. Keras deep learning library of TensorFlow is used for this purpose. 6900 images images are selected from the Kaggle database for the classification purpose. Dataset for labeled noisy images of multiple type was generated with the help of Matlab from a dataset of non-noisy images. Labeled dataset comprised of Salt & Pepper, Gaussian and Sinusoidal noise. Different training and tests sets were partitioned to train and test the model for image classification. In deep neural networks CNN (Convolutional Neural Network) is used due to its in-depth and hidden patterns and features learning in the images to be classified. This deep learning of features and patterns in images make CNN outperform the other classical methods in many classification problems.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.199-208
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• 2021

본 논문에서는 머신러닝 플랫폼을 활용하여 STEAM 교육을 하는 인공지능 융합교육 프로그램이 초등학생의 융합인재소양과 학습몰입에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 동질집단인 초등학교 6학년 44명을 실험집단과 통제집단으로 나누고 통제집단에는 일반 교과 융합 수업 10차시를, 실험집단에는 머신러닝 포 키즈(Machine learning for Kids)를 활용한 STEAM 기반 인공지능 융합 수업 10차시를 적용하였다. 인공지능 융합교육 프로그램은 2015 개정 교육과정의 목표, 성취기준 및 내용 요소를 분석하여 융합교육 프로그램 설계를 위한 교과목 및 수업 내용을 선정하였고, 소프트웨어 수업 모델, 다양한 교수·학습 전략 등을 활용한 교수·학습 과정안 및 학습지를 개발하였다. 융합인재소양 검사와 학습몰입 검사 결과, 실험집단과 통제집단 간에 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 특히 인공지능 기능을 확장시킨 코딩 환경이 학습자들의 몰입과 융합인재소양에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었다. 융합인재소양의 하위 요소 중 융합, 창의 영역과 같은 개인적인 역량을 발휘하는 부분에서 유의미한 차이가 나타났으며, 학습몰입의 하위 요소 중 도전과 능력의 조화, 명확한 목표, 과제에 대한 집중, 자기 목적적 경험 영역에서 유의미한 차이가 나타났다. 추후 더욱 확장된 연구가 이루어진다면, 미래를 대비하는 더욱 효과적인 교육을 위한 기초 연구가 될 수 있을 것이다.

• 상하수도학회지
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• 제36권4호
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• pp.239-248
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• 2022

The prediction of algal bloom is an important field of study in algal bloom management, and chlorophyll-a concentration(Chl-a) is commonly used to represent the status of algal bloom. In, recent years advanced machine learning algorithms are increasingly used for the prediction of algal bloom. In this study, XGBoost(XGB), an ensemble machine learning algorithm, was used to develop a model to predict Chl-a in a reservoir. The daily observation of water quality data and climate data was used for the training and testing of the model. In the first step of the study, the input variables were clustered into two groups(low and high value groups) based on the observed value of water temperature(TEMP), total organic carbon concentration(TOC), total nitrogen concentration(TN) and total phosphorus concentration(TP). For each of the four water quality items, two XGB models were developed using only the data in each clustered group(Model 1). The results were compared to the prediction of an XGB model developed by using the entire data before clustering(Model 2). The model performance was evaluated using three indices including root mean squared error-observation standard deviation ratio(RSR). The model performance was improved using Model 1 for TEMP, TN, TP as the RSR of each model was 0.503, 0.477 and 0.493, respectively, while the RSR of Model 2 was 0.521. On the other hand, Model 2 shows better performance than Model 1 for TOC, where the RSR was 0.532. Explainable artificial intelligence(XAI) is an ongoing field of research in machine learning study. Shapley value analysis, a novel XAI algorithm, was also used for the quantitative interpretation of the XGB model performance developed in this study.

• 의학교육논단
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• 제18권2호
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• pp.47-50
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• 2016

Development of artificial intelligence is expected to revolutionize today's medicine. In fact, medicine was one of the areas to which advances in artificial intelligence technology were first applied. Recently, state-of-the-art artificial intelligence, especially deep learning technology, has been actively utilized to treat cancer patients and analyze medical image data. Application of artificial intelligence has the potential to fundamentally change various aspects of medicine, including the role of human doctors, the clinical decision-making process, and even overall healthcare systems. Facing such fundamental changes is unavoidable, and we need to prepare to effectively integrate artificial intelligence into our medical system. We should re-define the role of human doctors, and accordingly, medical education should also be altered. In this article, we will discuss the current status of artificial intelligence in medicine and how we can prepare for such changes.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권2호
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• pp.576-590
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• 2023

Machine learning is widely used in various academic fields, and recently it has been actively applied in the medical research. In the medical field, machine learning is used in a variety of ways, such as speeding up diagnosis, discovering new biomarkers, or discovering latent traits of a disease. In the respiratory field, a relative regional air volume change (RRAVC) map based on quantitative inspiratory and expiratory computed tomography (CT) imaging can be used as a useful functional imaging biomarker for characterizing regional ventilation. In this study, we seek to predict RRAVC using various regular machine learning models such as extreme gradient boosting (XGBoost), light gradient boosting machine (LightGBM), and multi-layer perceptron (MLP). We experimentally show that MLP performs best, followed by XGBoost. We also propose several relative coordinate systems to minimize intersubjective variability. We confirm a significant experimental performance improvement when we apply a subject's relative proportion coordinates over conventional absolute coordinates.