• 지능정보연구
• /
• 제17권2호
• /
• pp.23-38
• /
• 2011

에너지 관리는 센서, 컴퓨터나 가전기기와 같은 원천들의 에너지 소비를 최적화함으로써 재정적 생태적 성공을 달성하는 것이 목적이다. 따라서 각 원천들로부터 에너지 측정과 관련된 자료들을 획득하는 것이 에너지 관리의 출발점이다. 최근 상황인식 컴퓨팅을 아우르는 다른 인식컴퓨팅이라는 분야가 정보기술 영역에서 새롭게 부각되고 있다. 인식이란 생물체들의 생존을 위한 가장 기본적인 능력임과 동시에 인공지능의 도움으로 정보 시스템을 지능화하는 시발점이 될 수 있다. 이렇게 에너지 관리와 인식 컴퓨팅 연구가 상호 호혜적인 이익을 획득할 것임에도 불구하고 인식 컴퓨팅이 어떻게 에너지 관련 전략에 기여할 것인지에 대한 연구는 거의 존재하지 않는다. 따라서 본 논문의 목적은 에너지 관리 개선을 위한 인식 컴퓨팅 연구 이슈에 대해서 소개하는 것이다. 특히 인식 컴퓨팅이 에너지 절감과 사용자의 효용간의 균형을 실현하는 역할에 대해 집중하였다.

• 한국HCI학회논문지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.65-73
• /
• 2018

게임플레이어는 게임에서 수많은 적들을 만나고 싸우게 되는데, 이 때 너무나 손쉽게 이기거나 진다면 게임의 재미는 반감될 것이다. 그 반대로 너무 어렵게 이긴다거나 지는 것도 게임을 지루하게 만드는 요인으로 작용한다. 따라서 상대방과의 전투나 경쟁에서 아슬아슬하게 승리하는 긴장감을 주기 위해서는 게임의 밸런스가 잘 맞아야 한다. 그만큼 게임 밸런싱 작업은 게임의 재미와 가장 직접적으로 영향을 미치는 요소로 작용한다. 그리고 게임 밸런스만큼 중요한 것이 있는데, 그것은 플레이어에게 적절한 난이도의 상대를 계속 만나게 하는 것이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하려는 방법으로써 게임 밸런스에 딥러닝을 적용하여 지능 캐릭터가 플레이어를 통해 학습하고 스스로 플레이어의 난이도에 따라 자신의 난이도를 조절할 수 있도록 고안하였다. 이것이 활성화되면 게임 기획자나 개발자에게는 그만큼의 비용을 절약하는 동시에 플레이어에게는 항상 흥미로운 상대를 제공할 수 있는 획기적인 방법이 될 것이다.

• 한국IT서비스학회지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.111-122
• /
• 2023

Since the organization of civil servants has been divided and stratified according to the characteristics of the bureaucracy, it is inevitable that the organization and personnel will increase when new tasks arise. Even in the process of informatization, only the processing method was brought online while leaving the existing business processing procedures as they were, so there was no reduction in manpower through informatization. In order to maintain or upgrade the current administrative services while reducing the number of civil servants, it is inevitable to use AI technology. By using data and AI to integrate the 'powers and responsibilities assigned to the officials in charge', manpower can be reduced, and the reduced costs can be reinvested in the collection, analysis, and utilization of on-site data to further promote intelligent informatization. In this study, as a way for the government's success in intelligent informatization innovation, we proposed a 'Civil Servants-AI Collaboration Platform'. This Platform based on the civil servant proposal system as a reward system and the characteristics of intelligent informatization that are different from the informatization. By establishing a 'Civil Servants-AI Collaboration Platform', the performance evaluation system of the short-term evaluation method by superiors can be improved to a data-driven always-on evaluation method, thereby alleviating the rigid hierarchy of government organizations. In addition, through the operation of Collaboration Platform, it will become common to define and solve problems using data and AI, and the intelligence informatization of government organizations will be activated.

• 지능정보연구
• /
• 제24권4호
• /
• pp.33-49
• /
• 2018

TV 드라마는 타 장르에 비해 시청률과 채널 홍보 효과가 매우 크며, 한류를 통해 산업적 효과와 문화적 영향력을 확인시켜줬다. 따라서, 이와 같은 드라마의 흥행 여부를 예측하는 일은 방송 관련 산업에서 매우 중요한 부분임은 주지의 사실이다. 이를 위해서 본 연구에서는 2003년부터 2012년까지 10년간, 지상파 채널을 통해 방송된, 총 280개의 TV 미니시리즈 드라마를 분석하였다. 이들 드라마 중 평균 시청률 상위 45개, 하위 시청률 45개를 선정하여 흥행 드라마의 시청시간 분포 (5%~100%, 11-Step) 모형을 만들었다. 이들 기준 모형과 신규 드라마의 시청시간 분포와의 이격 거리를 Euclidean/Correlation으로 측정한 유사도(Similarity)를 통해, 시청자의 초기(1~5회) 시청시간 분포로 신규 드라마의 성패 여부를 예측하는 모델을 만들었다. 또한 총 방송 시간 중 70% 이상 시청한 시청자를 열혈 시청층(이하 열혈층) 으로 분류하고, 상위/하위 드라마의 평균값과 비교하여, 신규 드라마의 흥행여부를 판별할 수 있도록 설계하였다. 연구 결과 드라마의 초반 시청자 충성도(시청시간)는 드라마의 대흥행 여부를 예측하는데 중요한 요소임을 밝혔으며, 최대 75.47%의 확률로 대흥행 드라마의 탄생을 예측할 수 있었다.

• 지능정보연구
• /
• 제25권1호
• /
• pp.63-83
• /
• 2019

투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으로 방대한 차트 데이터를 분석하여 주가 예측력이 높은 패턴을 발굴하는 것이 예전보다 쉬워졌다. 지금까지의 성과로 볼 때 가격의 단기 예측력은 높아졌지만, 장기 예측력은 한계가 있어서 장기 투자보다 단타 매매에서 활용되는 수준이다. 이외에 과거 기술력으로 인식하지 못했던 패턴을 기계적으로 정확하게 찾아내는 데 초점을 맞춘 연구도 있지만 찾아진 패턴이 매매에 적합한지 아닌지는 별개의 문제이기 때문에 실용적인 부분에서 취약할 수 있다. 본 연구는 주가 예측력이 있는 패턴을 찾으려는 기존 연구 방법과 달리 패턴들을 먼저 정의해 놓고 확률기반으로 선택해서 매매하는 방법을 제안한다. 5개의 전환점으로 정의한 Merrill(1980)의 M&W 파동 패턴은 32가지의 패턴으로 시장 국면 대부분을 설명할 수 있다. 전환점만으로 패턴을 분류하기 때문에 패턴 인식의 정확도를 높이기 위해 드는 비용을 줄일 수 있다. 32개 패턴으로 만들 수 있는 조합의 수는 전수 테스트가 불가능한 수준이다. 그래서 최적화 문제와 관련한 연구들에서 가장 많이 사용되고 있는 인공지능 알고리즘(algorithm) 중 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하였다. 그리고 미래의 주가가 과거를 반영한다 해도 같게 움직이지 않기 때문에 전진 분석(walk-forward analysis, WFA)방법을 적용하여 과최적화(overfitting)의 실수를 줄이도록 하였다. 20종목씩 6개의 포트폴리오(portfolio)를 구성하여 테스트해 본 결과에 따르면 패턴 매매에서 가격 변동성이 어느 정도 수반되어야 하며 패턴이 진행 중일 때보다 패턴이 완성된 후에 진입, 청산하는 것이 효과적임을 확인하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제14권2호
• /
• pp.179-192
• /
• 2008

본 논문은 금융기관을 이용한 자금세탁 및 불법적인 외화유출 방지를 목적으로 자금세탁 관련 혐의거래보고 등 금융정보를 수집하여 심사하는 금융정보분석원에 지식기반시스템을 도입한 사례연구이다. 한정된 심사인력으로 기하급수적으로 증가하는 협의거래보고에 효과적으로 대응하기 위하여 지식기반시스템의 도입은 필수적이라고 할 수 있다. 이렇게 구축된 지식기반시스템은 보고된 혐의거래를 여과(filtering)하여 자금세탁혐의가 인정된 정보만을 수사기관에 제공하는 심사 및 분석 업무의 효과성과 효율성을 극대화시킨다. 특히, 금융정보분석원은 여러 금융기관들로부터 보고된 혐의거래정보와 심사분석과정에서 유관기관으로부터 수집된 여러 종류의 정보가 집중되기 때문에 축적된 정보를 체계적으로 관리 및 활용할 수 있는 지식 베이스의 구축이 더욱 필요하다. 금융정보분석원은 많은 정보가 집중되는 만큼 축적된 데이터를 활용하여 자금세탁 관련 지식을 창출하는 업무를 수행해야만 하는 의무도 가지고 있기 때문이다. 이를 위하여 금융정보분석원의 심사분석시스템이 자금세탁방지를 위한 지식의 창출과 지식의 관리 측면까지 고려된 전체적인 프레임워크 하에서 지식기반시스템으로써의 토대를 마련하였다는 점에서 의의가 크다고 할 수 있다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
• /
• 제9권8호
• /
• pp.783-790
• /
• 2019

인공 신경망의 성공을 토대로 인지과학에서 인간 지능을 설명하려는 시도가 연결주의이다. 딥러닝 등 신경망 컴퓨터의 성과는 연결주의에 대한 전망도 낙관적일 것으로 보여준다. 그러나 고전적 계산주의, 또는 기호주의를 옹호하는 학자들(포더, 필리신, 맥래플린)은 인간의 언어와 사고의 관계를 토대로 연결주의는 성공할 수 없다고 주장하여 왔다. 연결주의에 대한 비판의 핵심은, 인공 신경망에는 체계성이 없기 때문에 신경망의 결과물은 우연적인 연합이나 조합에 불과하다는 것이다. 저자는 이 연구에서 연결주의에 대한 고전적 계산주의의 비판을 검토하고 연결주의가 인공 지능의 이론뿐 아니라 인간 지능의 이론으로서 여전히 확장될 수 있는 가능성을 제시한다. 이 연구의 구조는 다음과 같다. 첫째, 인공 신경망의 구조와 함께 연결주의에 대한 이해를 제시한다. 둘째, 고전적 계산주의자가 연결주의에 제기한 체계성 문제가 무엇인지를 소개한다. 셋째, 그 문제에 대한 연결주의의 대응으로 스몰렌스키의 벡터곱 이론을 소개한다. 넷째, 계산주의와 연결주의의 논쟁을 검토하여 체계성 문제가 어떤 방향으로 갈 때 연결주의와 고전적 계산주의 모두에게 발전적인 논의가 될 수 있는지를 모색한다.

• 복식
• /
• 제55권6호
• /
• pp.15-23
• /
• 2005

The purpose of this study was to interpret consistently a phenomenon in Korean Women's ideal body with analyzing the change of the body of winners in beauty contests such as Miss Korea and Super Model. The method of this study was to investigate the objective data of body size of winners in beauty contests. The meanings in the change of Korean Women's ideal body are as follows. First, the body have got the commercial value with the start of Miss Korea contest and maximized its commercial purpose with the introduction of Super Model contest. While Miss Korea contestants are evaluated by their body, character, intelligence altogether, Super Model contestants are evaluated by body itself than other factors. So the body of Super Model is accepted as the highly value added commodity. Second, a tall height as a natural gift anions characteristic of the ideal body have become the significant factor of the myth of social and commercial success.

• 전자통신동향분석
• /
• 제35권3호
• /
• pp.34-44
• /
• 2020

This paper examines the trends of recently developed human-care robots and social interaction technologies. As one of the solutions to the problems of an aging society, human-care robots have gained considerable attention from the public and the market. However, commercialized human-care robots do not meet user expectations for the role as companions. Current robot services based on short-term interaction and fragmentary pieces of intelligence have encountered difficulty in eliciting natural communication with humans. This results in the failure of human-robot social bonding. Social interaction is being actively investigated as a technique for improving robots' natural communication skills. Robots can form a natural bond with humans through social interaction, which consequently increases their effectiveness. In this paper, we introduce recent human-care robot-related issues and subsequently describe technical challenges and implications for the success of human-care robots. In addition, we review recent trends on social interaction technologies and the datasets required.

• 경영과학
• /
• 제17권3호
• /
• pp.19-30
• /
• 2000

Customization and personalization services are considered as a critical success factor to be a successful Internet store or web service provider. As a representative personalization technique, personalized recommendation techniques are studied and commercialized to suggest products or services to a customer of Internet storefronts based on demographics of the customer or based on an analysis of the past purchasing behavior of the customer. The underlining theories of recommendation techniques are statistics, data mining, artificial intelligence, and/or rule-based matching. In the rule-based approach for personalized recommendation, marketing rules for personalization are usually collected from marketing experts and are used to inference with customers data. however, it is difficult to extract marketing rules from marketing experts, and also difficult to validate and to maintain the constructed knowledge base. In this paper, we proposed a marketing rule extraction technique for personalized recommendation on Internet storefronts using market basket analysis technique, a well-known data mining technique. Using marketing basket analysis technique, marketing rules for cross sales are extracted, and are used to provide personalized advertisement selection when a customer visits in an Internet store. An experiment has been performed to evaluate the effectiveness of proposed approach comparing with preference scoring approach and random selection.