• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.273-275
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• 2021

본 논문에서는 기존 스마트주차관제 시스템의 한계로 인해 주차 관제의 사각지대에 있는 다세대 주택 주차 문제를 해결하는 솔루션을 제안한다. 기존 스마트 주차관제는 센서 기반의 고비용의 장비 및 시공비가 소요되며, 이러한 특성으로 인해 다세대 주택에 적용이 어렵다. 해당 문제를 해결하기 위해 본 논문은 기존 설비인 CCTV를 활용한 스마트 주차 관제 시스템을 제안하며, 해당 솔루션은 텐서플로 cnn중 알씨엔엔 RPN을 적용하여 차량 객체 인식 및 주차 공간 객체 인식을 구현하였으며, 다세대 주택 주변 CCTV 영상을 OpenCV를 활용하여 능동적이며 저비용의 스마트 주차 관제 방식을 구현하였으며 CCTV의 특성상 외곡되는 이미지를 OpenCV 이미지 변형을 통해 외곡 이미지를 복원하여 인식률을 높였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.450-450
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• 2023

인공지능 기법의 급격한 발달에 따라 다양한 분야에서 인공지능 기법을 활용하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 재난은 발생하기 전에 다양한 전조 현상을 나타내나 수많은 정보 속에서 전조 증상을 정확히 인지하는 것은 매우 어렵다. 따라서 인공지능은 방대한 사전 정보의 해석을 통해 재난 발생의 전조를 신속 정확하게 감지하는데 최적의 기술이다. 최근 OpenAI의 딥러닝 기반의 언어모델인 GPT(Generative Pre-trained Transformer)의 성능이 기대 이상을 나타내면서 많은 분야에서 GPT에 대한 관심과 실험이 시작되고 있다. 본 실험에서는 GPT를 이용하여 재난 검색 및 해석의 특징을 검토하여 보았다. 정확한 재난 기록은 정확한 재난 예측을 위해 반드시 필요한 자료이나 부정확한 재난 기록은 그 기록이 비록 방대하더라도 오히려 예측의 신뢰도를 크게 떨어뜨린 수 있다. 따라서 비지도학습 기반의 대화형 인공지능을 재난 검색에 활용하기 위해서는 인공지능 기법의 인지 특성을 반드시 가늠해 봐야 한다. 향후 보다 많은 연구자가 이에 관심을 가진다면 보다 정확한 인공지능 기반의 재난 탐지 기술의 개발이 가능할 것으로 기대된다.

• 융합정보논문지
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• 제11권3호
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• pp.229-235
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• 2021

기술의 발전과 사회적 요구의 변화에 따라 인공지능 기술이 전 영역에 걸쳐 영향력을 미치고 있다. 이에 국내 대학에서는 전공뿐 아니라 교양 교육에서도 인공지능의 중요성을 강조하며 관련 수업을 활발하게 진행하고 있다. 그러나 인공지능 교양 교육이 초창기이기 때문에 교육 방법과 교육 프로그램 개발에 관한 연구가 부족한 실정이다. 따라서 더 효과적인 AI 교육이 될 수 있는 SSI를 적용한 교과목 방향을 설계하고자 한다. SSI는 과학과 관련된 사회적, 윤리적 문제를 창의적, 합리적으로 해결책을 제시할 수 있는 열린 문제에 적용할 수 있는 교육이다. 본 연구에서는 다음과 같은 세 가지 목적을 가지고 SSI를 적용한 인공지능 교양 교과목을 개발하였다. 첫째, 교육 대상의 지능정보 사회의 행위 주체로서 특징을 고려하여 접근할 수 있도록 설계한다. 둘째, 인공지능 프로그램을 직접 경험해보고 실생활의 다양한 사례를 중심으로 과학 기술과 사회 관련성을 심도 있게 다룰 수 있도록 접근하고 설계한다. 셋째, 공동의 문제해결을 목적으로 참여해 협력할 수 있도록 하여 협력적 문제해결 능력을 기를 수 있도록 접근하고 설계한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권8호
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• pp.333-340
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• 2023

기업 부도의 효율적인 예측은 금융기관의 적절한 대출 결정과 여신 부실률 감소 측면에서 중요한 부분이다. 많은 연구에서 인공지능 기술을 활용한 분류모델 연구를 진행하였다. 금융 산업 특성상 새로운 예측 모델의 성능이 우수하더라도 어떤 근거로 결과를 출력했는지 직관적인 설명이 수반되어야 한다. 최근 미국, EU, 한국 등 에서는 공통적으로 알고리즘의 설명요구권을 제시하고 있어 금융권 AI 활용에 투명성을 확보하여야 한다. 본 논문에서는 외부에 오픈된 기업부도 데이터를 활용하여 인공지능 기반의 해석 가능한 분류 예측 모델을 제안하였다. 먼저 데이터 전처리 작업, 5겹 교차검증 등을 수행하고 로지스틱 회귀, SVM, XGBoost, LightGBM 등 10가지 지도학습 분류모델 최적화를 통해 분류 성능을 비교하였다. 그 결과 LightGBM이 가장 우수한 모델로 확인되었고, 설명 가능한 인공지능 기법인 SHAP을 적용하여 부도예측 과정에 대한 사후 설명을 제공하였다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제15권4호
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• pp.166-171
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• 2023

With significant advancements in the field of artificial intelligence, many novel algorithms and technologies have emerged. Currently, AI painting can generate high-quality images based on textual descriptions. However, it is often challenging to control details when generating images, even with complex textual inputs. Therefore, there is a need to implement additional control mechanisms beyond textual descriptions. Based on ControlNet, this passage describes a combined utilization of various local controls (such as edge maps and depth maps) and global control within a single model. It provides a comprehensive exposition of the fundamental concepts of ControlNet, elucidating its theoretical foundation and relevant technological features. Furthermore, combining methods and applications, understanding the technical characteristics involves analyzing distinct advantages and image differences. This further explores insights into the development of image generation patterns.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.21-41
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• 2024

본 연구는 OpenAI가 개발한 고급 언어 모델인 ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer)와 사용자의 애착 유형 간의 관계를 탐구한다. 인공지능(AI)이 점차 일상생활에 통합되면서, 다양한 애착 유형을 가진 개인들이 AI 챗봇과 상호 작용하는 방식을 이해하는 것은 특정 사용자 요구를 충족하고 사용자와 가장 이상적인 방식으로 상호 작용하는 더 나은 사용자 경험을 구축하기 위해 중요하다. 심리학의 애착 이론을 기반으로 한 이 연구에서는 애착 유형이 ChatGPT와 상호 작용에 미치는 영향을 탐구하여 인간과 AI 간의 상호 작용에 대한 이해에서 중요한 공백을 메우고 있다. 예상과는 달리, 애착 유형은 ChatGPT 사용에 유의미한 영향을 미치지 않았다. 애착 유형에 관계없이 중요한 정보를 전달하는 ChatGPT를 완전히 신뢰하는 것을 주저했으며, AI 시스템의 신뢰 문제를 해결해야 할 필요성을 강조한다. 단, 본 연구는 사용자와 ChatGPT 간 독특한 상호 작용에 중점을 두어, 애착 유형이 이러한 상호 작용에 미치는 영향을 해명하여 AI 챗봇의 개인화된 사용자 경험을 개발하는 데에 도움이 되고자 한다. 또, 본 연구는 Perceived Partner Responsiveness Scale의 도입은 사용자가 ChatGPT의 역할에 대한 인식을 평가하는 유용한 도구로 기능하며, AI의 인격화에 대한 관점을 제시한다. 본 연구는 인간과 AI 간의 관계에 대한 넓은 토론에 기여하며, 사용자 중심의 미래를 위해 AI 시스템에 감정 지능을 통합하는 중요성을 강조한다.

• 한국의류학회지
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• 제47권6호
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• pp.1137-1156
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• 2023

With the advent of artificial intelligence (AI) during the Fourth Industrial Revolution, the fashion industry has simplified the production process and overcome the technical difficulties of design. This study anticipates likely changes in the digital age and develops a model that will allow consumers to design textile patterns using AI technology. Previous studies and industrial examples of AI technology's use in the textile design industry were investigated, and a textile pattern was developed using an AI algorithm. A new textile design model was then proposed based on its application to both virtual and physical clothing. Inspired by traditional Korean masks and props, AI technology was used to input color data from open application programming interface images. By inserting these into various repeating structures, a textile design was developed and simulated as garments for both virtual and real garments. We expect that this study will establish a new textile design development method for Generation Z, who favor customized designs. This study can inform the use of personalization in generative textile design as well as the systemization of technology-driven methods for customized and participatory textile design.

• 수완나부미
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• 제10권2호
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• pp.181-213
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• 2018

How to study Southeast Asia (SEA)? The need to explore and identify methodologies for studying SEA are inherent in its multifaceted subject matter. At a minimum, the region's rich cultural diversity inhibits both the articulation of decisive defining characteristics and the training of scholars who can write with confidence beyond their specialisms. Consequently, the challenges of understanding the region remain and a consensus regarding the most effective approaches to studying its history, identity and future seem quite unlikely. Furthermore, "Area Studies" more generally, has proved to be a less attractive frame of reference for burgeoning scholarly trends. This paper will propose a new tool to help address these challenges. Even though the science of artificial intelligence (AI) is in its infancy, it has already yielded new approaches to many commercial, scientific and humanistic questions. At this point, AI has been used to produce news, generate better smart phones, deliver more entertainment choices, analyze earthquakes and write fiction. The time has come to explore the possibility that AI can be put at the service of the study of SEA. The paper intends to lay out what would be required to develop SEABOT. This instrument might exist as a robot on the web which might be called upon to make the study of SEA both broader and more comprehensive. The discussion will explore the financial resources, ownership and timeline needed to make SEABOT go from an idea to a reality. SEABOT would draw upon artificial neural networks (ANNs) to mine the region's "Big Data", while synthesizing the information to form new and useful perspectives on SEA. Overcoming significant language issues, applying multidisciplinary methods and drawing upon new yields of information should produce new questions and ways to conceptualize SEA. SEABOT could lead to findings which might not otherwise be achieved. SEABOT's work might well produce outcomes which could open up solutions to immediate regional problems, provide ASEAN planners with new resources and make it possible to eventually define and capitalize on SEA's "soft power". That is, new findings should provide the basis for ASEAN diplomats and policy-makers to develop new modalities of cultural diplomacy and improved governance. Last, SEABOT might also open up avenues to tell the SEA story in new distinctive ways. SEABOT is seen as a heuristic device to explore the results which this instrument might yield. More important the discussion will also raise the possibility that an AI-driven perspective on SEA may prove to be even more problematic than it is beneficial.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.173-178
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• 2022

최근 인공지능, 빅데이터, IoT 등의 다양한 컴퓨팅 기술이 발달하고 있다. 특히 콘텐츠 및 의료 산업 등 여러 분야에서 인공지능 기반의 딥페이크(Deepfake) 기술이 다양하게 활용되고 있다. 딥페이크 기술이란 딥러닝과 fake의 합성어로, AI의 핵심기술인 딥러닝을 통해 사람의 얼굴이나 신체를 합성하여 억양, 목소리 등을 따라 하게 만드는 기술이다. 본 논문은 딥페이크 기술을 활용하여 애니메이션 모델과 실제 인물사진의 합성을 통한 가상 캐릭터생성을 연구한다. 이를 통해 애니메이션 제작과정에서 일어나는 여러 가지 비용 손실을 최소화하고 작가들의 작업을 지원할 수 있다. 또한, 딥페이크 오픈소스가 인터넷에 퍼짐에 따라 많은 문제들이 나타나면서 딥페이크 기술을 악용한 범죄가 성행하고 있다. 본 연구를 통해서 딥페이크 기술을 성인물이 아닌 아동물에 적용하여 이 기술에 대한 새로운 관점을 제시한다.

• Journal of Platform Technology
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• 제8권4호
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• pp.20-28
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• 2020

본 논문에서는 시각장애인의 라이프 사이클을 사전에 학습하여 시각장애인의 자립생활을 돕는 적정기술로 음성인식 기반 스마트 웨어러블 디바이스, 스마트 기기 및 웹 AI서버를 포함하는 음성, 사물 및 문자 인식 플랫폼을 제안하였다. 시각장애인용 웨어러블 기기는 착용편의성과 사물인식기능 효율을 높이기 위해 리버스 넥밴드 구조로 설계하여 제작하였으며, 웨어러블 기기에 부착된 고감도 소형 마이크와 스피커는 웨어러블 기기와 연동된 스마트기기의 앱으로 구성된 음성인식 인터페이스 기능을 지원하도록 구성하였다. 음성, 사물 및 광학문자 인식 서비스는 웹 AI 서버에서 오픈소스 및 구글 API를 활용하였고, 서비스 플랫폼의 음성, 사물 및 광학문자 인식 정밀도는 실험을 통하여 평균 90%이상 달성하였음을 확인하였다.