• 미래기술융합논문지
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• 제1권2호
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• pp.01-09
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• 2022

최근 기업과 공공기관에서 안전 이슈는 더는 미룰 수 있는 상황이 아니며, 대형 안전사고가 발생했을 때 직접적인 금전적 손실뿐 아니라 해당 기업 및 공공기관에 대한 사회적 신뢰가 함께 떨어지는 간접적인 손실도 매우 커진다. 특히 사망 사고의 경우는 더욱 피해가 심각하다. 이에 따라 기업 및 공공기관은 산업 안전 교육과 예방에 대한 투자를 확대함에 따라, 고위험 상황이 존재하는 산업현장에서 사용자 행동반경에 영향을 받지 않고 안전관리 서비스가 가능한 개방형 AI 학습모델 생성 기술, 에지단말간 AI협업 기술, 클라우드-에지단말 연동 기술, 멀티모달 위험상황 판단기술, AI 모델 학습 지원 기술을 이용한 시스템 개발이 이루어지고 있다. 특히 인공지능 기술의 발전과 확산으로 안전 이슈에도 해당 기술을 적용하기 위한 연구가 활발해지고 있다. 따라서 본 논문에서는 고위험 현장 안전관리를 위해 AI 모델 학습 지원이 가능한 개방형 클라우드 플랫폼 설계 방안을 제시하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권6호
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• pp.245-251
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• 2021

This work aims to focus on the current features and characteristics of Human Element and Artificial intelligence (AI), ask some questions about future information security, and whether we can avoid human errors by improving machine learning and AI or invest in human knowledge more and work them both together in the best way possible? This work represents several related research results on human behavior towards information security, specified with elements and factors like knowledge and attitude, and how much are they invested for ISA (information security awareness), then presenting some of the latest studies on AI and their contributions to further improvements, making the field more securely advanced, we aim to open a new type of thinking in the cybersecurity field and we wish our suggestions of utilizing each point of strengths in both human attributions in software security and the existence of a well-built AI are going to make better future software security.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.82-87
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• 2022

대화 모델은 대표적으로 검색 모델 또는 생성 모델을 기반으로 구현된다. 최근에는 두 모델의 장점은 융합하고 단점은 보완하기 위해 검색 기법과 생성 기법을 결합하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 생성 모델이 검색된 응답을 전혀 반영하지 않고 응답을 생성하여 검색 모델을 간과하는 문제 또는 검색된 응답을 그대로 복사해 생성하여 검색 모델에 과의존하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 완화하며 검색 모델과 생성 모델을 모두 조화롭게 활용할 수 있는 대화 모델을 제안한다. 생성 모델이 검색 모델을 간과하는 문제를 완화하기 위해 학습 시 골드 응답을 검색된 응답과 함께 사용한다. 또한, 검색 모델에 과의존하는 문제를 완화하기 위해 검색된 응답들의 내용어 일부를 마스킹하고 순서를 무작위로 섞어 노이징한다. 검색된 응답은 대화 컨텍스트와의 관련성이 높은 것만을 선별하여 생성에 활용한다. 정량 평가 및 정성 평가를 통해 제안한 방법의 성능 향상 효과를 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.281-282
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• 2024

본 논문에서는 사용자들의 운동 능력과 영어 학습 능력 향상을 위한 앱을 개발한다. 지정한 시간에 알람을 울리고, 운동 및 학습을 완료하는 경우에만 알람이 종료한다. 알람이 활성화되면 사용자가 강제적으로 종료할 수 없는 기능을 선택할 수 있다. TTS 기능을 적용하여 알람이 활성화되었을 때, 안내 음성이 나오도록 설계하였다. 학습 기능에 STT를 적용하여 영어 단어와 문장을 마이크에 인식하는 방식의 영어 문제를 제시하였다. 또한, OpenAI를 활용하여 매일 자정 새로운 영어 문제를 생성하고 서버에 저장한다. 이러한 기능들은 사용자의 선택권을 보장하며 건강 증진 및 자기 주도적인 학습에 도움을 줄 것이다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권11호
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• pp.40-48
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• 2022

본 논문에서는 인공지능교육의 어려움을 해결하기 위하여 인공지능 교육에 활용이 가능한 교육용 키트를 개발하였다. 이를 통하여 이론 중심에서 실무 위주의 경험을 학습하기 위한 CNN과 OpenCV를 이용하여 컴퓨터 비전 기술을 이용한 사람 인식(Object Detection and Person Detection in Computer Vision)과 특정 오브젝트를 학습시키고 인식시키는 사용자 이미지인식(Your Own Image Recognition), 사용자 객체 분류(Segmentation) 및 세분화(Classification Datasets), 학습된 타켓을 공격하는 IoT하드웨어 제어와 인공지능보드인 Jetson Nano GPIO를 제어함으로써 효과적인 인공지능 학습에 도움이 되는 교재를 개발하여 활용할 수 있도록 하였다.

• 4차산업연구
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• 제2권1호
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• pp.19-32
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• 2022

Purpose - As new technologies that have led the 4th industrial revolution spread after the COVID-19 pandemic, the business crisis of existing financial institutions and the threat of employee jobs are growing, especially in the financial sector. The purpose of this study is to propose a human-technology convergence curriculum for creating high value-added in financial institutions and upskilling financial manpower. Research design, data, and methodology - In this study, a curriculum was designed to strengthen job competency for Private Bankers, high-quality employees of a bank dealing with high-net-worth owners. The focus of the design is that learners acquire skills to use robo-advisors as a tool and supplement artificial intelligence ethics. Result - The curriculum is organized into a total of 16 classes, and the main contents are changes in the financial environment and financial consumers, the core technology of robo-advisors and AI ethics, and establishment and evaluation of hyper-personalized asset management strategies using robo-advisors. To achieve the educational goal, two evaluations are performed to derive individual tasks and team project results. Conclusion - Human-centered upskilling convergence education will contribute to improving employee value and expanding corporate high value-added business areas by utilizing new technologies as tools. It is expected that the development and application of convergence curriculum in various fields will continue to be advanced in the future.

• 트랜스-
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• 제13권
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• pp.117-140
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• 2022

최근 인공지능 기술은 산업전반에 걸쳐서 활용되고 있다. 현재 예술 창작도구는 NFT 산업에서 사용되고 있으며, 이를 활용한 작품이 전시, 판매되기도 하였다. 미술 분야의 창작도구는 Gerated Photos, Google Deep Dream, Skech-RNN, Auto draw가 있으며, 음악분야의 인공지능 창작도구는 Beat Blender, Google Doodle Bach, AIVA, Duet, Neural Synth 등이 있다. 인공지능 예술 창작도구의 특징은 다음과 같다. 첫째, 예술분야 인공지능 창작도구는 기존의 작품 데이터를 바탕으로 새로운 작품을 창작하는 데에 활용되고 있다. 둘째, 창작 결과물을 빠르고 신속하게 도출하여 창작자에게 아이디어를 제공하거나, 창작 재료를 다양하게 구현해 볼 수 있다. 향후 인공지능 창작물은 인공지능 기술이 미술, 영상, 문학, 음악 등 콘텐츠 기획 및 제작에 많은 영향을 끼칠 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.1049-1058
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• 2022

HAR(Human Action Recognition) such as anomaly and object detection has become a trend in research field(s) that focus on utilizing Artificial Intelligence (AI) methods to analyze patterns of human action in crime-ridden area(s), media services, and industrial facilities. Especially, in real-time system(s) using video streaming data, HAR has become a more important AI-based research field in application development and many different research fields using HAR have currently been developed and improved. In this paper, we propose and analyze a deep-learning-based HAR that provides more efficient scheme(s) using an intelligent AI models, such system can be applied to media services using RGB video streaming data usage without feature extraction pre-processing. For the method, we adopt Slowfast based on the Deep Neural Network(DNN) model under an open dataset(HMDB-51 or UCF101) for improvement in prediction accuracy.

• Korean Journal of Radiology
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• 제25권3호
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• pp.224-242
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• 2024

The emergence of Chat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT), a chatbot developed by OpenAI, has garnered interest in the application of generative artificial intelligence (AI) models in the medical field. This review summarizes different generative AI models and their potential applications in the field of medicine and explores the evolving landscape of Generative Adversarial Networks and diffusion models since the introduction of generative AI models. These models have made valuable contributions to the field of radiology. Furthermore, this review also explores the significance of synthetic data in addressing privacy concerns and augmenting data diversity and quality within the medical domain, in addition to emphasizing the role of inversion in the investigation of generative models and outlining an approach to replicate this process. We provide an overview of Large Language Models, such as GPTs and bidirectional encoder representations (BERTs), that focus on prominent representatives and discuss recent initiatives involving language-vision models in radiology, including innovative large language and vision assistant for biomedicine (LLaVa-Med), to illustrate their practical application. This comprehensive review offers insights into the wide-ranging applications of generative AI models in clinical research and emphasizes their transformative potential.

• 벤처창업연구
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• 제18권4호
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• pp.65-76
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• 2023

기술 창업 및 스타트업 분야에서는 인공지능(AI)의 발전이 사업 모델 혁신의 핵심 주제로 부상하였다. 이를 통해 벤처기업들은 경쟁력 확보를 위해 AI를 중심으로 다양한 노력을 기울이고 있다. 본 연구는 GenAI 기술의 발전과 스타트업 생태계 간의 관계를 국내 뉴스 기사를 분석하여, 기술 창업 분야의 동향을 파악하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구는 빅카인즈(BIG Kinds)를 활용하여 1990년부터 2023년 8월 10일까지의 국내 뉴스 기사에서 ChatGPT의 등장 전후를 중심으로 GenAI 관련 뉴스 기사, 주요 이슈 및 트렌드의 변화를 조사하였으며, 네트워크 분석 및 키워드 시각화를 통해 관련성을 시각화하였다. 연구결과, 2017년부터 2023년까지 GenAI에 대한 언급이 기사 내에서 점차 증가하였다. 특히, OpenAI의 GPT-3.5를 기반으로 한 ChatGPT 서비스가 주요 이슈로 부각 되었는데, 이 서비스는 OpenAI의 DALL-E, Google의 MusicLM, VoyagerX의 Vrew 등과 같은 언어 모델 기반 GenAI 기술의 대중화를 시사하였다. 이로써 생성형 인공지능은 다양한 분야에서의 유용성을 입증하며, ChatGPT 출시 이후 국내 기업들의 한국어 언어 모델 개발 활동이 활발히 이루어지고 있는 것으로 확인되었다. 리튼 테크놀로지스와 같은 스타트업들도 GenAI를 활용하여 기술 창업 분야에서의 영역을 확장하고 있다. 본 연구에서는 GenAI 기술과 스타트업 창업 활동 간의 연관성을 확인하였으며, 이는 혁신적인 비즈니스 전략의 구축 지원을 시사하며 GenAI 기술의 발전과 스타트업 생태계의 성장을 지속해서 형성할 것으로 전망된다. 더 나아가 국제적 동향 및 다양한 분석 방법의 활용, 실제 현장에서의 GenAI 응용 가능성을 모색하는 연구가 요구 된다. 이러한 노력은 GenAI 기술의 발전과 스타트업 생태계의 성장 발전에 이바지할 것으로 기대된다.