• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.765-776
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• 2018

인공지능 기술은 최근 컴퓨팅 기술의 발달과 함께 급성장하고 있는 기술로, 차세대 핵심기술로 꼽히고 있다. 챗봇은 미리 정해놓은 규칙에 따라 사용자 입력에 대해 응답할 수 있도록 만들어진 시스템으로, 상담, 주문 등 단순 반복 업무를 비롯해 사용자 대화 패턴 분석을 통한 서비스 제공까지 점차 그 범위가 확대되며 생활 밀착형 서비스로 자리 잡을 전망이다. 이에 따라 본 연구에서는 인공지능 기술을 활용한 셀럽봇 모델을 제시하고자 한다. 셀럽봇이란, 셀러브리티(Celebrity)의 약자 셀럽(Celeb)과 챗봇(Chatbot)의 합성어로 셀러브리티와 대화할 수 있는 챗봇 서비스를 말한다. 셀럽은 '애착 관계'를 형성할 수 있는 가장 좋은 대상이며, 누구나 접근하기 쉽다는 장점이 있다. 이와 함께 인공지능 기술은 '제품' 이지만 '제품'이 아닌 사람처럼 여기게 할 수 있는 기술이다. 이를 미루어 볼 때 '셀럽'이라는 특성과 인공지능 기술 기반의 챗봇이 결합하였을 때 가장 큰 시너지를 발생시킬 수 있을 것으로 보며 이를 활용한 다양한 파생상품이 발생할 것으로 보며 이에 따라 셀럽봇 모델을 제시한다.

• 지능정보연구
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• 제8권2호
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• pp.205-227
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• 2002

이 연구는 웹 기반 협동작업 시스템에서 지능적인 에이전트들을 이용하여 원격 회의의 소집을 자동화함으로써 여러 참여자들에게 보다 편리한 형태의 협동작업 환경을 지원해 주는 시스템에 대한 것이다 회의 일정을 잡는 작업을 자동화하는 것은 각 개인의 공적인 일정 뿐만 아니라 개인의 사정과 선호도 등에 대한 세심한 배려를 요구한다. 그러므로, 회의 소집 자동화는 신뢰성과 병렬성을 높이기 위해서 각 개인의 일정을 병렬적으로 별도 관리하는 작업을 지원하는 분산 처리 작업이 요구된다. 이 논문에서는 회의 소집에 들이는 시간과 노력을 최소로 줄여주는 다중 에이전트 시스템의 설계와 구현에 대하여 자세하게 소개한다. 이 시스템은 서버-를라이언트 모델에 기반하며, 서버 측에서는 스케줄 에이전트, 협상 에이전트, 개인정보 관리 에이전트, 그룹 정보 관리 에이전트, 세션관리 에이전트와 조정 에이전트가 활동한다. 클라이언트 측에서는 인터페이스 에이전트, 미디어 에이전트와 협동 에이전트가 활동한다. 이들 에이전트들은 통신은 표준화된 지식 표현 언어를 이용하여 통신하므로 분산 협동 처리를 위한 에이전트들 간의 통신에 있어 가장 큰 문제점인 이형질성을 극복할 수 있도록 해준다. 본 시스템의 회의소집 지원 에이전트들은 전진연결 알고리즘으로 추론하고 역전파 네트워크 알고리즘으로 학습하여 가장 많은 사람이 참여할 수 있는 날짜를 제안해줌으로써 회의 소집자가 회의 소집에 들이는 노력을 최소로 줄일 수 있게 해 준다.

• 한국지역지리학회지
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• 제4권2호
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• pp.79-94
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• 1998

90년대에 들어서 국내에서는 많은 지리정보 사업이 실행되고 있다. 바로 이 시점이 지리정보 사업의 여러 가지 기술개발과 적용, 지리정보 사업의 공공 정책적 접근방법 및 연구가 필요한 시점이라고 본다. 본 연구는 공공기관에서 시행되는 지리정보 사업에 대한 정책적 중요성을 검토하고 정책 분석적 측면에서 사업은 어떻게 평가되어야 하며, 어떤 내용들이 어떠한 절차와 단계를 거쳐 검토되어야 하는가를 연구한 것이다. 이러한 정가와 분석을 위해서 '비용편익 분석'을 하나의 분석방법으로 제시하면서, 이 방법이 지리정보 사업을 평가하는데 어떠한 장정과 단점을 갖는지를 연구했다. 주요 이점은 자료 분석의 용이, 지도 출력 및 수정 변경의 비용 절감 등이 유형의 이점으로 볼 수 있는 반면, 저리정보의 질적 향상과 보다 정확한 지리정보의 관리 및 운영, 의사결정지원 등이 무형의 이점으로 나타났다. 그러나 이러한 이점들은 지리정보 사업 시행 이전의 비용편익 분석에서 효과적으로 분석될 수 있는 부문이 있는 반면, 무형의 이점들은 여전히 비용 편익 개념에서 제대로 파악될 수 없는 경우가 있다. 이러한 문제점들은 향후 연구 과제로써 일반적인 계량적 평가 방법과 아울러 질적인 무형의 이점까지도 평가할 수 있는 다양한 분석 방법 및 평가 수단의 계속적인 연구가 필요하다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.39-47
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• 2021

효과적인 분절을 통한 양질의 입력 자질 구성은 언어모델의 문장 이해력을 향상하기 위한 필수적인 단계이다. 입력 자질의 품질 제고는 세부 태스크의 성능과 직결된다. 본 논문은 단어와 문장 분류 관점에서 한국어의 언어적 특징을 효과적으로 반영하는 분절 전략을 비교 연구한다. 분절 유형은 언어학적 단위에 따라 어절, 형태소, 음절, 자모 네 가지로 분류하며, RoBERTa 모델 구조를 활용하여 사전학습을 진행한다. 각 세부 태스크를 분류 단위에 따라 문장 분류 그룹과 단어 분류 그룹으로 구분 지어 실험함으로써, 그룹 내 경향성 및 그룹 간 차이에 대한 분석을 진행한다. 실험 결과에 따르면, 문장 분류에서는 단위의 언어학적 분절 전략을 적용한 모델이 타 분절 전략 대비 최대 NSMC: +0.62%, KorNLI: +2.38%, KorSTS: +2.41% 높은 성능을, 단어 분류에서는 음절 단위의 분절 전략이 최대 NER: +0.7%, SRL: +0.61% 높은 성능을 보임으로써, 각 분류 그룹에서의 효과성을 보여준다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.21-27
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• 2019

RNA 시퀀싱 데이터 (RNA-seq)에서 수집된 많은 양의 데이터에 변별력이 확실한 특징 패턴 선택이 유용하며, 차별성 있는 특징을 정의하는 것이 쉽지 않다. 이러한 이유는 빅데이터 자체의 특징으로써, 많은 양의 데이터에 중복이 포함되어 있기 때문이다. 해당이슈 때문에, 컴퓨터를 사용하여 처리하는 분야에서 특징 선택은 랜덤 포레스트, K-Nearest, 및 서포트-벡터-머신 (SVM)과 같은 다양한 머신러닝 기법을 도입하여 해결하려고 노력한다. 해당 분야에서도 SVM-기반 제약을 사용하는 서포트-벡터-머신-재귀-특징-제거(SVM-RFE) 알고리즘은 많은 연구자들에 의해 꾸준히 연구 되어 왔다. 본 논문의 제안 방법은 RNA 시퀀싱 데이터에서 빅-데이터처리를 위해 SVM-RFE에 강화학습의 Q-learning을 접목하여, 중요도가 추가되는 벡터를 세밀하게 추출함으로써, 변별력이 확실한 특징선택 방법을 제안한다. NCBI-GEO와 같은 빅-데이터에서 공개된 일부의 리보솜 단백질 클러스터 데이터에 본 논문에서 제안된 알고리즘을 적용하고, 해당 알고리즘에 의해 나온 결과와 이전 공개된 SVM의 Welch' T를 적용한 알고리즘의 결과를 비교 평가하였다. 해당결과의 비교가 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 좀 더 나은 성능을 보여줌을 알 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.451-458
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• 2019

무기체계 개발 및 운용과정에서의 신뢰도는 시스템이나 구성요소가 지정된 기간 동안 지정된 조건에서 필요한 기능을 수행하는 능력의 핵심 척도이며 임무달성의 평가를 위한 임무신뢰도는 전투의 승패를 좌우하는 중요한 지표이다. 임무신뢰도는 특정 기간 동안 주어진 임무가 이벤트나 환경상황에서 성공과 실패할 확률을 나타내며, 신뢰도 산출시 장비의 동작여부만을 고려하는 것이 아니라 시스템의 임무를 물리적 및 기능적으로 구분하여 임무의 수행 신뢰도를 산출하게 된다. 기존의 임무신뢰도는 임무에 따른 물리적인 연결만을 가지고 신뢰도 블록선도를 작성한 후 신뢰도를 산출하였다. 하지만, 현대 무기체계들은 발전하여 고도화되면서 장비 구조가 복잡해져 기능적 또는 물리적 연결에 따른 임무 구분이 필요한 경우 임무 연관성 표현이 불가하다. 이에 본 연구에서는 설계구조행렬과 인터페이스 매트릭스 기법을 사용하여 물리적 구조와 기능적 구조의 연관성을 표현하여 함정 전투체계 시스템 중 한 부분인 함포통제 시스템에 대하여 임무신뢰도를 산출하였다. 본 연구결과를 바탕으로 임무신뢰도 검증자료로 활용되기를 기대한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.7-18
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• 2021

최근 한국에서는 클라우드 컴퓨팅, CPS, 빅데이터, 5G, IIoT, VR/AR, 복화 운송 AI 알고리즘 등의 신기술을 활용한 다양한 CIPs(Connected Industrial Parks) 아키텍쳐가 제안되고 있다. 한국의 중소기업들은 미국, 유럽, 일본 등의 해외 선진국 기업들 보다 기술 경쟁력에서 앞서 있지 않은 면들이 많다. 이러한 이유로 한국의 중소기업들은 기술연구 개발에 많은 비용을 투자해야 하는 필요성이 있다. 후발 주자로서 한국의 중소기업들이 지속 가능한 성장을 위해서 수익성을 개선할 필요가 있다. 재무적으로 한국의 중소기업들이 수익성을 증대시키기 위해서는 비용을 절감하는 것이 매출을 증대시키는 것 보다 레버리지 효과성이 높다. 본 논문은 한국 CIPs에 위치한 중소기업들의 비용 절감을 통한 수익성 개선을 주요 과제로 하였다. 한국 CIPs에 위치한 중소기업들의 비용 절감을 위한 방안으로서 VJP(Vehicle Junction Problem)를 주목하였다. 한국형 CIPs 결제 시스템을 통한 중소기업의 최소 물류 비용 달성 방법을 분석하였다. 새로운 한국형 CIPs결제 시스템의 세부 항목을 크게 4가지 "업무(Business)", "데이터(Data)", "기술(Technology)", "자금(Finance)"로 구분하여 정리한다. CIPs 결제 시스템의 성과 분석 방법으로 CBA(Cost Benefit Analysis)을 사용한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.77-86
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• 2022

본 연구의 궁극적인 목표인 지능형 해안 경계 체계 구축을 위해, 본 논문에서는 먼저 해안경계 지능화를 위한 AI 학습 모델의 구축 방안을 제시하였다. 우리는 3면이 바다로 이루어져있고 남과 북이 대치하는 상황으로 인해 해안 경계가 중요한 국가적 과업인 나라이다. 국방개혁 2.0에 의해 해안경계를 담당하고 있는 R/D (Radar) 운용인력이 감소하고 복무 기간이 단축되고 있다. 특히, 레이더와 같이 고도의 장비를 다루는 데에는 휴먼 에러가 발생할 개연성은 늘 상존하는 것이다. 해안 경계와 인공지능의 접목은 정부의 인공지능 국가전략의 구현과 확대라는 목표에도 필요 충분한 시점에 와 있다. 지능형 해안 경계 체계 구축을 위한 AI학습 모델 개발의 기능별 방안을 제시하였다. R/D신호 분석 AI모델 개발, 책임해역 분석 AI모델 개발, 표적 관리 자동화 기능으로 구분하였다. 이를 실현하기 위한 3단계 추진 전략을 살펴보았다. 1단계는 AI 학습모델 구축의 통상적인 단계로써, 데이터 수집, 데이터 저장, 데이터 여과, 데이터 정제, 데이터 변환 등이 이루어진다. 2단계에서는 R/D 특성에 기초해 신호분석을 실시하고, 실상과 허상을 분류하는 AI 학습모델 개발을 진행하고, 책임해역을 분석하고, 취약지역/시간 분석을 실시한다. 최종 단계에서는 AI 학습모델의 검증, 가시화 및 시연 등이 이루어진다. 군 무기체계에 AI 기술이 접목돼 지능화된 무기체계로 바뀌는 최초의 성과가 달성된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권6호
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• pp.1-20
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• 2022

도로교통망과 대중교통망에서 요금을 부과하는 기본방식은 진입-진출요금체계이다. 진입-진출요금체계는 HI-PASS 및 대중교통카드를 이용하는 단말기를 통과하는 방식으로 적용된다. 한편 진입-진출요금을 고려해서 경로를 탐색하는 문제는 경로의 열거를 포함하는 비가산성문제를 포함하고 있다. 이는 모든 경로를 열거해서 최적해를 도출하는 NP-완전문제로 알려져 있다. 지금까지 진입-진출요금에 대한 해법은 도로망을 대상으로 네트워크를 변형하는 기법이 제안되었으며 교통카드가 일반화된 대중교통망과 같이 환승, 다수단, 복수단말기와 같이 네트워크확장이 요구되는 상황에서는 검토되지 않았다. 본 연구는 교통카드단말기로 구성된 대중교통망에 대하여 링크표지를 도입해서 네트워크확장을 우회하면서 One-to-One K-경로탐색을 통해 경로를 열거함으로서 최적해를 선정하는 방안을 마련하였다. 본 연구에서 제안하는 방법은 비교적 적은 경로집합을 구성하기 때문에 컴퓨팅 파워의 부담없이 최적해를 도출하는 것이 가능하며, 경로간 민감도를 비교하기 용이한 측면에서 보다 일반화된 최적경로해법으로 활용이 가능하다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권6호
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• pp.381-389
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• 2023

BIM에서 가장 중요한 요소 중의 하나가 디지털 데이터이다. 체계적인 디지털 데이터 관리를 위해 최근까지 연구를 통해 객체분류체계(OBS)와 속성분류체계(Pset)가 제시되어 왔다. 특히 공정 및 기성 관리에 사용되는 디지털 데이터는 WBS와 CBS로 나뉘고 이를 BIM 객체와 매핑하려면 CBS의 수량 분개가 필요한데 CBS는 양이 매우 방대하고 공종이나 규격, 명칭 및 CBS 코드가 발주처마다 상이하여 WBS나 BIM 모델에 맞는 수량 분개 작업을 엑셀 등을 이용해서 수작업으로 한다는 것은 사실상 어렵다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 BIM 모델에 의해 산출하기 힘든 수량 중에서 대부분을 차지하는 연장에 근거한 수량의 전체분을 분개하는 방안, 축적된 WBS-CBS 이력으로부터 최적 CBS를 도출하는 방안과 합리적인 CBS 데이터베이스 구축을 위해 필수적인 CBS 코드 통합 표준화 방안을 제시하였다.