• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.77-84
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• 2021

오늘날 문화재 복원은, 기존 자료와 전문가에 의존하는 것과 더불어 최신 IT 기술을 적용하여 복원하고 있다. 하지만 새로운 자료가 나와서 기존 복원이 틀리게 되는 경우, 복원하는데 너무 오랜 시간이 걸릴 때도 있다. 그리고 예상과 다른 결과가 나올 가능성도 있다. 이에 우리는 중요 문화재의 복원을 인공지능을 이용하여 빠르게 복원을 해 보고자 한다. 최근에 Generative Adversarial Networks(GANs) 알고리즘에서 DcGAN[2] 알고리즘이 나오면서 이미지 생성, 복원 분야가 지속해서 발전하고 있다. 이에 본 연구에서는 다양한 GAN 알고리즘을 문화재 복원에 GAN 알고리즘을 적용해 보았다. DcGAN과 StyleGAN을 적용하였으며, 유의미한 결과를 얻었다. GAN 알고리즘 중 DCGAN과 Style GAN 알고리즘을 실험한 결과 DCGAN 알고리즘은 학습이 진행되었으며, 낮은 해상도로 탑 이미지가 생성되는 것을 확인했다. 그리고 Style GAN 알고리즘에서도 역시 학습이 진행 되었으며, 탑 이미지가 생성되었다. 결론적으로 GAN 알고리즘을 사용하여 높은 해상도의 탑 이미지를 구할 수 있게 되었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.333-335
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• 2022

본 논문에서는 기존에 두 가지 모델이 필요했던 작업을 하나의 모델로 처리할 수 있는 자연어 처리 아키텍처를 제안한다. 단일 모델로 알츠하이머 환자의 언어패턴과 대화맥락을 분석하고 두 가지 결과인 환자분류와 챗봇의 대답을 도출한다. 일상생활에서 챗봇으로 환자의 언어특징을 파악한다면 의사는 조기진단을 위해 더 정밀한 진단과 치료를 계획할 수 있다. 제안된 모델은 전문가가 필요했던 질문지법을 대체하는 챗봇 개발에 활용된다. 모델이 수행하는 자연어 처리 작업은 두 가지이다. 첫 번째는 환자가 병을 가졌는지 여부를 확률로 표시하는 '자연어 분류'이고 두 번째는 환자의 대답에 대한 챗봇의 다음 '대답을 생성'하는 것이다. 전반부에서는 셀프어탠션 신경망을 통해 환자 발화 특징인 맥락벡터(context vector)를 추출한다. 이 맥락벡터와 챗봇(전문가, 진행자)의 질문을 함께 인코더에 입력해 질문자와 환자 사이 상호작용 특징을 담은 행렬을 얻는다. 벡터화된 행렬은 환자분류를 위한 확률값이 된다. 행렬을 챗봇(진행자)의 다음 대답과 함께 디코더에 입력해 다음 발화를 생성한다. 이 구조를 DementiaBank의 쿠키도둑묘사 말뭉치로 학습한 결과 인코더와 디코더의 손실함수 값이 유의미하게 줄어들며 수렴하는 양상을 확인할 수 있었다. 이는 알츠하이머병 환자의 발화 언어패턴을 포착하는 것이 향후 해당 병의 조기진단과 종단연구에 기여할 수 있음을 보여준다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.31-39
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• 2023

최근 자연어 처리(NLP) 기술, 특히 ChatGPT를 비롯한 거대 언어 모델(LLM)의 발전으로 특정 전문지식에 대한 질의응답(QA) 시스템의 연구개발이 활발하다. 본 논문에서는 거대언어모델과 문서검색 알고리즘을 활용하여 한국원자력연구원(KAERI)의 규정 등 다양한 문서를 이해하고 사용자의 질문에 답변하는 시스템의 동작 원리에 대해서 설명한다. 먼저, 다수의 문서를 검색과 분석이 용이하도록 전처리하고, 문서의 내용을 언어모델에서 처리할 수 있는 길이의 단락으로 나눈다. 각 단락의 내용을 임베딩 모델을 활용하여 벡터로 변환하여 데이터베이스에 저장하고, 사용자의 질문에서 추출한 벡터와 비교하여 질문의 내용과 가장 관련이 있는 내용들을 추출한다. 추출된 단락과 질문을 언어 생성 모델의 입력으로 사용하여 답변을 생성한다. 본 시스템을 내부 규정과 관련된 다양한 질문으로 테스트해본 결과 복잡한 규정에 대하여 질문의 의도를 이해하고, 사용자에게 빠르고 정확하게 답변을 제공할 수 있음을 확인하였다.

• 융합보안논문지
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• 제23권5호
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• pp.57-64
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• 2023

딥뉴럴네트워크 모델의 취약점으로 모델 탈취 방법이 있다. 이 방법은 대상 모델에 대하여 여러번의 반복된 쿼리를 통해서 유사 모델을 생성하여 대상 모델의 예측값과 동일하게 내는 유사 모델을 생성하는 것이다. 본 연구에서, 학습 데이터가 없이 대상 모델을 탈취하는 방법에 대해서 분석을 하였다. 생성 모델을 이용하여 입력 데이터를 생성하고 대상 모델과 유사 모델의 예측값이 서로 가까워지도록 손실함수를 정의하여 유사 모델을 생성한다. 이 방법에서 대상 모델의 입력 데이터에 대한 각 클래스의 logit(로직) 값을 이용하여 경사하강법으로 유사 모델이 그것과 유사하도록 학습하는 과정을 갖는다. 실험 환경으로 pytorch 머신러닝 라이브러리를 이용하였으며, 데이터셋으로 CIFAR10과 SVHN을 사용하였다. 대상 모델로 ResNet 모델을 이용하였다. 실험 결과로써, 모델 탈취 방법은 CIFAR10에 대해서 86.18%이고 SVHN에 대해서 96.02% 정확도로 대상 모델과 유사한 예측값을 내는 유사 모델을 생성하는 것을 볼 수가 있었다. 추가적으로 모델 탈취 방법에 대한 고려사항와 한계점에 대한 고찰도 분석하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.447-452
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• 2024

생성형 인공지능 기술의 놀라운 성과가 점차 가시화됨에 따라, 기계의 인간 지배 가능성 등 잠재적인 실존 위협이 제기되는 현시점에서 인공지능에 대한 '통제 가능성'이 첨예한 글로벌 키워드로 주목받고 있다. 이에 따라 이 연구는 인공지능 기술을 중심으로 펼쳐질 미래 사회의 혁신적 변화에 대응하기 위하여 인공지능에 대한 통제 개념과 현주소, 글로벌 현황을 면밀하게 탐색함으로써 사회적 공론장 형성의 토대를 마련하고자 하는 데 목적이 있다. 이를 통해 인공지능 기술 진화에 따라 야기될 사회문제와 예측 불가능한 변수에 대해 대응책을 마련하기 위한 시사점을 모색하고, 정부 규제 수립에 대한 가이드라인과 전략적 통찰력을 제시하는 한편, 사회적 공개 담론 형성을 위한 함의를 찾아 보고자 한다.

• 융합보안논문지
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• 제23권4호
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• pp.61-70
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• 2023

클러스터링은 데이터의 정답값(실제값)이 없는 데이터를 기반으로 데이터의 특징벡터의 거리 기반 등으로 군집화를 하는 비지도학습 방법이다. 이 방법은 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 데이터에 대해서 라벨링이 없이 적용할 수 있다는 장점이 있다. 기존 클러스터링을 하기 위해 차원축소 기법을 적용하거나 특정 특징만을 추출하여 군집화하는 방법이 적용되었다. 하지만 딥러닝 기반 모델이 발전하면서 입력 데이터를 잠재 벡터로 표현하는 오토인코더, 생성 적대적 네트워크 등을 통해서 딥 클러스터링의 기술이 연구가 되고 있다. 본 연구에서, 딥러닝 기반의 딥 클러스터링 기법을 제안하였다. 이 방법에서 오토인코더를 이용하여 입력 데이터를 잠재 벡터로 변환하고 이 잠재 벡터를 클러스터 구조에 맞게 벡터 공간을 구성 및 k-평균 클러스터링을 하였다. 실험 환경으로 pytorch 머신러닝 라이브러리를 이용하여 데이터셋으로 MNIST와 Fashion-MNIST을 적용하였다. 모델로는 컨볼루션 신경망 기반인 오토인코더 모델을 사용하였다. 실험결과로 k가 10일 때, MNIST에 대해서 89.42% 정확도를 가졌으며 Fashion-MNIST에 대해서 56.64% 정확도를 가진다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권4호
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• pp.789-795
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• 2020

전 세계적으로 유행하는 코로나19로 인해 많은 사망자가 보고되고 있다. 코로나19의 추가 확산을 막기 위해서는 의심 환자에 대해 신속하고 정확한 영상판독을 한 후, 적절한 조치를 취해야 한다. 이를 위해 본 논문은 환자의 감염 여부를 의료진에게 제공해 영상판독을 보조할 수 있는 딥 러닝 기반 코로나19 흉부 X선 판독 기법을 소개한다. 우선 판독모델을 학습하기 위해서는 충분한 데이터셋이 확보되어야 하는데, 현재 제공하는 코로나19 오픈 데이터셋은 학습의 정확도를 보장하기에 그 영상 데이터 수가 충분하지 않다. 따라서 누적 적대적 생성 신경망(StackGAN++)을 사용해 인공지능 학습 성능을 저하하는 영상 데이터 수적 불균형 문제를 해결하였다. 다음으로 판독모델 개발을 위해 증강된 데이터셋을 사용하여 DenseNet 기반 분류모델 학습을 진행하였다. 해당 분류모델은 정상 흉부 X선과 코로나 19 흉부 X선 영상을 이진 분류하는 모델로, 실제 영상 데이터 일부를 테스트데이터로 사용하여 모델의 성능을 평가하였다. 마지막으로 설명 가능한 인공지능(eXplainable AI, XAI) 중 하나인 Grad-CAM을 사용해 입력 영상의 질환유무를 판단하는 근거를 제시하여 모델의 신뢰성을 확보하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.360-366
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• 2022

본 논문은 흑백 사진으로만 남아 있는 한국의 전통 고궁 사진을 적대적 생성 신경망 기법의 하나인 Pix2Pix를 활용하여 컬러 사진으로 복원하기 위한 학습 모델 구조를 제시한다. Pix2Pix는 합성 이미지를 생성기와 합성 여부를 판정하는 판별기의 학습 모델 조합으로 구성된다. 본 논문은 판별기의 수용 영역을 조절하여 인공지능 모델을 학습하고 그 결과를 고궁 사진이 가지는 특성을 고려하여 분석하는 내용을 다룬다. 기존에 흑백 사진 복원에 사용하는 Pix2Pix의 수용 영역은 주로 고정된 크기로 사용하였으나 이미지의 변화가 다양한 고궁 사진을 복원함에 있어서는 고정된 수용 영역을 일률적으로 적용하기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 고궁의 특성을 반영할 수 있는 판별기의 수용 영역을 확인하기 위해 기존의 고정된 수용 영역의 크기를 변화시켜 나타나는 결과를 관찰하였다. 실험은 사전에 준비한 고궁 사진을 기반으로 판별기의 수용 영역을 조정하고 모델의 학습을 진행하였다. 판별기의 수용 영역 변화에 따른 모델의 손실을 측정하고 최종 학습한 학습 모델을 복원 대상 흑백 사진에 대입하여 복원 결과를 확인한다.

• 산업진흥연구
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• 제8권2호
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• pp.21-27
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• 2023

본 연구는 인공지능에 대한 정부와 금융권의 정책 및 활용 사례를 연구하고, 금융권의 향후 정책 과제를 도출 하고자 한다. Gartner에 따르면 2022년 금융업을 이끌어가는 주목할 기술로 '생성형 AI', '자율시스템', '프라이버스 강화 컴퓨테이션(PEC)'을 선정하였다. 금융권은 인공지능, 빅데이터, 블록체인 등 신기술의 발전으로 금융 부분의 혁신을 촉진하고 있다. 코로나 팬데믹 이후 재택근무의 확산 등으로 인한 데이터의 공유, 개인정보 보호 등의 관심이 높아지면서 디지털 신기술에 대한 기업의 변화가 기대된다. 글로벌 금융권 회사들도 디지털 신기술을 활용하여 상품 개발이나 기존 업무의 관리 및 운영에 대한 프로세스 혁신을 도모하고자 IT 비용에 대한 지출을 확대하고 있다. 금융권은 디지털 신기술을 활용하여 자금세탁 방지, 업무 효율성 제고, 개인정보 보호 강화 등의 업무에 적용하고 있다. 산업 간 경계가 사라지는 빅블러의 시대에 새로운 진입자들의 도전에서 경쟁 우위를 선점하기 위해서는 금융권들이 신기술을 업무에 적극 활용해야 한다.

• 벤처창업연구
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• 제19권3호
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• pp.173-186
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• 2024

본 논문은 대학에서 결합형 개방형 혁신을 통해 교원 창업을 성공적으로 진행한 사례를 핵심역량이론관점에서 분석해 보았다. 먼저 교원창업의 현 실태를 조망하고, 생성형 AI 기술을 활용한 초실감 3D 가상인간 스타트업인 '오모션(주)'의 사례를 중심으로 서로 다른 전공의 결합형 개방형 혁신의 효과를 탐구하였다. 연구 방법으로는 오모션(주)의 공동창업자들과 기술사업화 담당자, 해당 분야의 전문가들을 대상으로 심층 인터뷰를 실시하였고 근거이론에 따라 이를 분석하였다. 분석에 있어, 본 논문은 핵심역량 이론에 적용하여, 다양한 학문 분야의 전문 지식과 기술이 융합되는 과정을 분석하였다. 이를 통해 본 논문에서는 기존의 단일 기술 중심의 연구 분야로 국한된 교원 창업의 한계를 넘어, 융복합을 통한 고도화와 부가가치 창출의 가능성을 탐색하고, 대학 창업 생태계에 실질적 시사점을 제공하여 교육 및 연구라는 대학의 기존 역할을 넘어서는 경제적 가치 창출 역할을 제시하고자 하였다. 두 교원의 연구를 결합하여 새로운 기술과 비즈니스 모델을 창출하였고, 교원창업으로서 성공적인 결합형 개방형 혁신이 되기 위해서 창업기업은 핵심역량이론 관점에서 (1)기업가적 역량 (2)기술역량 (3)네트워킹 역량을 보유해야 한다는 것을 확인하였다. 본 연구의 시사점은 오모션(주) 사례를 통해 교원 창업의 결합형 오픈이노베이션을 핵심역량이론 관점에서 긍정적인 영향을 미친다는 결과를 도출하였고, 대학에서 창업을 준비하는 구성원을 대상으로 창업의 방향을 제시하였다는 점에 의미를 두고자 한다.