• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제50권11호
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• pp.522-531
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• 2001

Recently conventional artificial intelligence(AI) approaches have been employed to build action selectors for the autonomous mobile robot(AMR). However, in these approaches, the decision making process to choose an action from multiple competence modules is still an open question. Many researches have been focused on the reactive planning systems such as the biological immune system. In this paper, we attempt to construct an action selector for an AMR based on the artificial immune network and internet. The information from vision sensors is used for antibody. We propose a learning method for artificial immune network using evolutionary algorithm to produce antibody automatically. The internet environment for an AMR action selector shows the usefulness of the proposed learning artificial immune network application.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.735-740
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• 2022

건설업은 사망자 수가 가장 많이 발생하는 산업이며, 다양한 제도 개선에도 사망자는 크게 줄어들지 않고 있다. 이에 따라, CCTV 영상에 인공지능(AI)을 적용한 실시간 안전관리가 부각되고 있다. 건설현장의 영상에 대한 AI를 적용한 근로자 탐지연구가 진행되고 있지만, 건설업의 특성상 복잡한 배경 등의 문제로 인해 성능 발현에 제한이 있다. 본 연구에서는 근로자의 탐지 및 자세 추정에 대한 성능 향상을 위해 YOLO 모델과 OpenPose 모델을 융합하여, 복잡 다양한 조건에서의 근로자에 대한 탐지 성능을 향상시켰다. 이는 향후 근로자의 불안전안 행동 및 건강관리 측면에서 활용도가 높을 것으로 예상된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.1122-1125
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• 2020

AI의 결과를 이해하기 위해서 XAI(eXplainable Artificial Intelligence)의 연구는 매우 중요하다. 세계적으로 XAI 개발 연구는 많이 진행되고 있지만 개발된 XAI를 평가하는 연구는 매우 적다. 본 논문은 사용성 측면에서 XAI를 평가하기 위해 AI 사용성 요소, 과학적 설명의 요소, 휴리스틱 평가 요소를 분류하고 의사결정 나무를 시각화여 심미도를 평가한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.237-239
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• 2021

본 논문에서는 YOLO 시스템을 사용하여 보조 보행 기구를 인식 한 후 자동문 속도 조절에 대한 방법을 제안한다. Visual studio, OpenCV, CUDA를 활용하여 보조 보행 기구를 인식이 가능하게 신경망 훈련 및 학습 한 데이터를 기반으로 Raspberry Pi, 카메라 모듈을 활용하여 실시간 모니터링을 통해 보조 보행 기구를 인식하여 자동문의 속도를 조절을 구현했다. 이로써 거동이 불편한 장애인은 원활하게 건물 출입이 가능하다.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제53권3호
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• pp.199-207
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• 2023

Purpose: The objective of this study was to evaluate the accuracy and effectiveness of an artificial intelligence (AI) program in identifying dental conditions using panoramic radiographs(PRs), as well as to assess the appropriateness of its treatment recommendations. Materials and Methods: PRs from 100 patients(representing 4497 teeth) with known clinical examination findings were randomly selected from a university database. Three dentomaxillofacial radiologists and the Diagnocat AI software evaluated these PRs. The evaluations were focused on various dental conditions and treatments, including canal filling, caries, cast post and core, dental calculus, fillings, furcation lesions, implants, lack of interproximal tooth contact, open margins, overhangs, periapical lesions, periodontal bone loss, short fillings, voids in root fillings, overfillings, pontics, root fragments, impacted teeth, artificial crowns, missing teeth, and healthy teeth. Results: The AI demonstrated almost perfect agreement (exceeding 0.81) in most of the assessments when compared to the ground truth. The sensitivity was very high (above 0.8) for the evaluation of healthy teeth, artificial crowns, dental calculus, missing teeth, fillings, lack of interproximal contact, periodontal bone loss, and implants. However, the sensitivity was low for the assessment of caries, periapical lesions, pontic voids in the root canal, and overhangs. Conclusion: Despite the limitations of this study, the synthesized data suggest that AI-based decision support systems can serve as a valuable tool in detecting dental conditions, when used with PR for clinical dental applications.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.813-824
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• 2021

A사이버교육시스템 성인학습자의 자기조절학습 관련 학습 추이를 분석하여 교육 성과를 높이기 위해 인공지능을 활용한 알고리즘 모델을 다양하게 설계하고, 그것을 실제 데이터에 적용함으로써 성능을 평가하였다. 이를 위해 A사이버교육시스템에서 115명의 성인학습자의 로그 데이터를 분석하였다. A사이버교육시스템 성인학습자들은 대부분 권장 학습 시간 이상을 학습하였으나, 학기 말에는 권장 학습 시간 대비 실제 학습 시간이 현저하게 감소하였다. VOD 참여율이나 형성평가 참여율, 학습 활동 참여율에서도 학습 후반부에 접어들수록 학습 참여율이 떨어졌다. 따라서 교육 성과를 높이려면 학습 시간이 후반에도 지속될 수 있도록 지원해야 한다 판단하여 후반부에 학습 시간이 떨어지는 학습자를 찾아내기 위해 Tensorflow를 활용한 인공지능 모델을 개발하여 수강 시작 날짜별 학습 시간을 예측하였다. 그 결과, CNN 모델을 활용하여 단일 출력 또는 다중 출력을 예측할 경우 다른 모델에 비해 평균 절대 오차가 가장 낮게 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.1-19
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• 2019

제4차 산업혁명을 이끄는 주요 원동력 중 하나인 인공지능 기술은 이미지와 음성 인식 등 여러 분야에서 사람과 유사하거나 더 뛰어난 능력을 보이며, 사회 전반에 미치게 될 다양한 영향력으로 인하여 높은 주목을 받고 있다. 특히, 인공지능 기술은 의료, 금융, 제조, 서비스, 교육 등 광범위한 분야에서 활용이 가능하기 때문에, 현재의 기술 동향을 파악하고 발전 방향을 분석하기 위한 노력들 또한 활발히 이루어지고 있다. 한편, 이러한 인공지능 기술의 급속한 발전 배경에는 학습, 추론, 인식 등의 복잡한 인공지능 알고리즘을 개발할 수 있는 주요 플랫폼들이 오픈 소스로 공개되면서, 이를 활용한 기술과 서비스들의 개발이 비약적으로 증가하고 있는 것이 주요 요인 중 하나로 확인된다. 또한, 주요 글로벌 기업들이 개발한 자연어 인식, 음성 인식, 이미지 인식 기능 등의 인공지능 소프트웨어들이 오픈 소스 소프트웨어(OSS: Open Sources Software)로 무료로 공개되면서 기술확산에 크게 기여하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 온라인상에서 다수의 협업을 통하여 개발이 이루어지고 있는 인공지능과 관련된 주요 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트들을 분석하여, 인공지능 기술 개발 현황에 대한 보다 실질적인 동향을 파악하고자 한다. 이를 위하여 깃허브(Github) 상에서 2000년부터 2018년 7월까지 생성된 인공지능과 관련된 주요 프로젝트들의 목록을 검색 및 수집하였으며, 수집 된 프로젝트들의 특징과 기술 분야를 의미하는 토픽 정보들을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 기술들의 개발 동향을 연도별로 상세하게 확인하였다. 분석 결과, 인공지능과 관련된 오픈 소스 소프트웨어들은 2016년을 기준으로 급격하게 증가하는 추세이며, 토픽들의 관계 분석을 통하여 주요 기술 동향이 '알고리즘', '프로그래밍 언어', '응용분야', '개발 도구'의 범주로 구분하는 것이 가능함을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로, 향후 다양한 분야에서의 활용을 위해 개발되고 있는 인공지능 관련 기술들을 보다 상세하게 구분하여 확인하는 것이 가능할 것이며, 효과적인 발전 방향 모색과 변화 추이 분석에 활용이 가능할 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권1호
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• pp.71-86
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• 2022

본 연구의 목적은 인공지능 기술 또는 서비스를 수용하는 사용자의 윤리성 인식을 측정하기 위한 척도 개발 및 타당화에 있다. 이를 위해 인공지능 윤리성 관련 문헌 분석을 통해 구성개념 및 속성을 확인하였다. 전국의 10대-70대 남녀 133명(개방형 설문:1차 문항), 273명(예비조사:2차 문항), 500명(본조사:최종 문항)을 대상으로 실시한 온라인 설문조사 결과를 확인적 요인분석에 의해 정제하여 최종적으로 인공지능기술 윤리성 척도를 개발하였다. 인공지능기술 윤리성 인식 척도는 총 4개 요인(투명성, 안전성, 공정성, 책임성) 16개 문항으로 개발하여 일반적인 인공지능기술 관련 윤리성 인식을 세부 요인별로 측정할 수 있도록 하였다. 개발된 척도를 활용하여 다양한 분야의 측정 변인들과의 관련성을 밝힐 수 있을 것이며, 인공지능기술 발전의 초기 단계에서 윤리성 인식을 높이기 위한 기초 데이터를 제공하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대한다.

• 4차산업연구
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• 제3권1호
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• pp.1-12
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• 2023

Purpose - In Korea, where 64% of the land is forested, mountaineering is a leisure activity enjoyed by the majority of the people. As new technologies named the 4th industrial revolution spread more after the Covid-19 pandemic, we propose a human and technology convergence curriculum for mountaineering and trekking education to enjoy safety in the field of mountaineering and trekking using cutting-edge technology. Research design, data, and methodology - After examining the current state of the mountaineering industry and preceding studies on mountaineering and camping, and learning about BAC the 100 famous mountains, mountaineering gamification, and Gamification We designed an AI convergence curriculum using. Result - Understanding the topography and characteristics of mountains in Korea, acquiring mountaineering information through AI convergence, selecting mountaineering equipment suitable for the season, terrain, and weather, setting educational goals to safely climb, and deriving term project results. A total of 15 A curricula for teaching was proposed. Conclusion - Artificial intelligence technology is applied to the field of mountaineering and trekking and used as a tool, and it is expected that the base of mountaineering will be expanded through safe, efficient, fun, and sustainable education. Through this study, it is expected that the AI convergence education curriculum for mountaineering and trekking will be developed and advanced through several studies.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제11권3호
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• pp.253-259
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• 2023

The increasing incorporation of AI in video storyboard creation has been observed recently. Traditionally, the production of storyboards requires significant time, cost, and specialized expertise. However, the integration of AI can amplify the efficiency of storyboard creation and enhance storytelling. In Korea, AiSAC stands at the forefront of AI-driven storyboard platforms, boasting the capability to generate realistic images built on open datasets foundations. Yet, a notable limitation is the difficulty in intricately conveying a director's vision within the storyboard. To address this challenge, we proposed the application of image generation features from ChatGPT and Midjourney to AiSAC. Through this research, we aimed to enhance the efficiency of storyboard production and refined the intricacy of expression, thereby facilitating advancements in the video production process.