국내 인공지능 교육에 대한 연구 현황 분석

박민규,한규정,신수범,Park, Mingyu,Han, Kyujung,Sin, Subeom 한국정보교육학회 2021 정보교육학회논문지 Vol.25 No.5

본 연구는 인공지능 교육에 대한 연구 동향을 파악하는 것을 목적으로 2016년 이후 최근까지 발간된 '인공지능 교육'과 관련한 국내학술지논문 164건을 분석하였다. 논문 분석을 위한 준거는 연도별 논문수, 학술지명, 연구 주제, 연구 유형, 자료수집 방법, 연구 대상, 교과로 하였으며 주요 연구 분야와 추후 연구가 필요한 분야를 살펴보고자 하였다. 연구의 방법은 선정한 논문에 대해 주제와 요약을 중심으로 분석하되 불분명한 경우 본문을 확인하였다. 연구의 결과 '인공지능 교육'에 대한 연구는 2017년 이후 본격적으로 시작되었으며 최근 들어 급격하게 증가하는 경향을 보이고 있다. 분석결과 연구 주제에서는 인공지능 교육 프로그램과 콘텐츠 개발, 인공지능의 인식과 이미지에 대한 연구가 많은 편이었다. 연구의 유형에서는 양적연구가 많았고 자료수집 방법으로는 개발 연구 방식이 많이 사용되었다. 연구 대상에서는 초등학교가 비중이 높았으며 교과목에서는 인공지능 내용을 다루는 실과/기술 교과가 많은 것으로 나타났다. The purpose of this study is to identify research trends on artificial intelligence education. We analyzed 164 domestic journal papers related to AI education published since 2016. The criteria for papers analysis are number of publications by year, journal name, research topic, research type, data collection method, research subject, and subject. The main research areas and areas that require further research are reviewed. The method of the study was analyzed based on the topic and summary of the selected papers, but the text was checked if it was unclear. As a result of the study, research on 'artificial intelligence education' started in earnest after 2017, and has been rapidly increasing in recent years. As a result of the analysis, there were many studies on artificial intelligence education programs and content development, and artificial intelligence perception and image. As for the type of research, there were many quantitative studies, and the development research method was used a lot as a data collection method. In the study subjects, elementary school had a high proportion, and in subject, it was found that there were many practicial subject(technology) dealing with artificial intelligence contents.

Battery Hardware In the Loop Simulation (BHILS)를 이용한 12V 리튬(LFP) 배터리 충전 상태(SOC) 예측 알고리즘 개발

박민규(Mingyu Park),전지환(Jeehwan Jeon),오현종(Hyeonjong Oh),강승원(Seungwon Kang),박성진(Sungjin Park) 한국자동차공학회 2017 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회 Vol.2017 No.11

모노 카메라 영상과 딥 러닝을 이용한 차량 검출 및 거리 등급 분류에 관한 연구

박민규(Mingyu Park),김현석(Hyeonseok Kim),최혁두(Hyukdoo Choi),박성근(Seongkeun Park) 한국지능시스템학회 2019 한국지능시스템학회논문지 Vol.29 No.2

본 연구에서는 차량에 부착된 모노 카메라와 딥 러닝을 이용하여 객체 검출 및 검출된 객체에 대한 거리정보를 바탕으로 하는 위험도 분류 시스템을 제안한다. 다양한 상황에서 기존 컴퓨터 비전 기법들보다 변화에 강인하며 검출 능력이 뛰어난 딥 러닝을 이용하여 주행 영상을 통해 주행환경 상에 있는 객체들을 검출한다. 이때 객체 검출기로는 합성 곱 신경망 네트워크를 기반으로 만들어진 YOLO v2(You Only Look Once v2)알고리즘을 이용하며, 해당 알고리즘은 사전에 ImageNet 1000 Class 데이터로 학습 된 Pre-trained model에 KITTI 데이터 셋 및 웹 포털 사이트에서 크롤링을 통해 획득한 12K개의 이미지를 이용하여 전이학습 하였다. 그리고 DB 구축 Tool을 이용하여 KITTI 데이터 셋에서 취득한 이미지와 캘리브레이션된 LiDAR 센서 데이터를 통해 검출된 객체와의 거리 정보를 취득하였다. 객체 검출기의 결과로는 Bounding Box의 이미지 내 좌표인 x,y와 Bounding Box의 이미지 내 크기인 width, height 정보가 나온다. 객체와의 거리정보를 특정 구간 단위로 분류하여 Class화 하였고, 해당 Class(거리 등급)와 객체 검출 정보인 Bounding box 정보들을 Multi-layer Perceptron을 이용하여 분류한다. In this study, we propose a risk classification system based on distance information of object detected and objects detection using mono camera based on deep learning. It detects the objects in the driving environment through driving images by using deep learning which is robust against change and has superior detection ability than existing computer vision techniques in various situations. In this case, we use YOLO v2 (You Only Look Once v2) algorithm, which is based on a convolution neural network as an object detector. The algorithm uses a KITTI data set and a web portal The site was trained using 12K images acquired through crawling. Using the DB construction tool, we obtained the distance information between the image obtained from the KITTI dataset and the detected object through the calibrated LiDAR sensor data. The result of the object detector is x, y coordinates in the image of the bounding box, and width and height information in the image of the bounding box. Classification is made by classifying the distance information with objects in a specific section, and classification of the class (distance class) and object detection information, Bounding box information, using Multi-layer Perceptron.

합성곱 회귀네트워크 기반의 End-to-End 자율주행

박민규(Mingyu Park),김현석(Hyeonseok Kim),박성근(Seongkeun Park) 한국지능시스템학회 2019 한국지능시스템학회논문지 Vol.29 No.4

자율주행에 관한연구는 다양하게 진행되고 있으며, 특히 센서 모델링 등을 통한 rule based 기법의 자율주행이 활발하게 연구되고 있다. 이러한 규칙기반 자율주행 방법의 경우 정형화된 환경에서는 안전한 주행이 가능하나, 실제 도로환경과 같이 변수가 많은 환경에서는 오탐지, 미탐지 등으로 인한 사고가 발생 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 비정형화된 환경에서도 안전한 자율주행이 가능 하도록 카메라와 LiDAR 센서의 Raw Data를 이용하고, 이를 토대로 합성곱 회귀네트워크에 입력하여 차량의 종, 횡방향 제어값을 예측하는 연구를 진행한다. A vehicle that runs on its own without the driver’s intervention to the destination is called an autonomous vehicle. In particular, autonomous driving of rule - based techniques through sensor modeling is actively researched. This rule-based autonomous driving method can be safely run in a formal environment, but it can cause an accident due to false detection or undetected in a variable environment like actual road environment. In this study, we use Raw data of LiDAR sensor and image to enable safe autonomous driving in an informal environment, and then input to the CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network)based on this data to predict the longitudinal and lateral control values of the vehicle.

대규모 분자 동역학을 이용한 단결정 실리콘 내부의 셔플군 나선 전위의 Peierls 응력 계산

박민규(Mingyu Park),이아림(Arim Lee),박재신(Jaeshin Park),한지훈(Jihoon Han),손동우(Dongwoo Sohn),임세영(Seyoung Im) 대한기계학회 2011 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2011 No.10

Large scale molecular dynamics is performed for the study of Peierls stress and behavior of screw dislocation located on a shuffle set of (111) in a single crystal silicon. Methodologies employed include the molecular mechanics and molecular dynamics simulation with environmental dependent interatomic potentials. We first impose displacement to the perfect silicon and obtain quadrupolar dislocations through the molecular mechanics simulation. With this initial model, we perform the molecular dynamics simulation and obtain the Peierls stress. The resulting Peierls stress is found to be comparable to the value obtained from other studies which employed first principle method. We also observe dislocation propagation with double kink mechanism and obtain velocity of dislocation which is similar to velocity of sound.

Zn and HA Deposition on the Ti-40Nb-xHf alloy by Magnetron-Sputtering after Nanotube Formation

Mingyu Park(박민규),Youngmin Seo(서영민),Han-Cheol Choe(최한철) 한국표면공학회 2022 한국표면공학회 학술발표회 초록집 Vol.2022 No.6

Bioactive Element Coatings by Plasma Eel ctrolytic Oxidation for Biomaterials

Mingyu Park(박민규),Youngmin Seo(서영민),Hancheol Choe(최한철) 한국표면공학회 2022 한국표면공학회 학술발표회 초록집 Vol.2022 No.11

12V 듀얼 배터리 시스템 아키텍처에 따른 마이크로 하이브리드 차량의 연비 및 전기 에너지 비교

박민규(Mingyu Park),전지환(Jeehwan Jeon),오현종(Hyunjong Oh),박성진(Sungjin Park) 한국자동차공학회 2018 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2018 No.6

최근 연비 향상을 위해 12V 마이크로 하이브리드 차량에 충전 수입성이 좋은 리튬 이온 배터리 사용이 증가하고 있다. 하지만 기존 납산 배터리 대비 리튬 이온 배터리의 가격이 비싸기 때문에 가격 상승 대비 연비 향상을 실현하기 위해 많은 자동차 업체들은 납산 배터리와 리튬 이온 배터리를 동시에 사용하는 듀얼 배터리 시스템을 개발하고 있다. 듀얼 배터리 시스템은 기존의 납산 배터리와 함께 작은 용량의 리튬 이온배터리를 같이 사용함으로써 비교적 적은 비용으로 납산 배터리와 리튬 이온 배터리의 장점을 모두 살릴 수 있는 시스템이다. 이러한 듀얼 배터리 시스템은 단순히 두 배터리를 병렬 연결하여 충방전 성능을 높이기도 하지만, 두 배터리 사이에 스위치나 DC/DC 컨버터를 사용해 충전과 방전을 제어하는 다양한 아키텍처가 개발되고 있다. 본 연구에서는 납산 배터리와 리튬 이온 배터리 사이에 스위치가 없는 Passive 듀얼 배터리 시스템과 스위치가 있는 Active 듀얼 배터리 시스템의 비교를 위해 실차시험으로 검증된 파워트레인 모델을 사용하여 Passive/Active 듀얼 배터리 시스템 차량 모델을 개발하였다. 또한 이 두 가지 아키텍처의 듀얼 배터리 시스템 차량 모델과 실제 12V 배터리를 이용하여 HILS(Hardware In the Simulation)를 통한 사이클 시뮬레이션을 수행하였고, 연비모드에서의 연비 특성과 전기에너지를 비교하였다.

용어 확장을 통한 핀테크 기술 적용가능 산업의 탐색 : 네트워크 분석 및 토픽 모델링 접근

박민규(Mingyu Park),전병민(Byeongmin Jeon),김종우(Jongwoo Kim),금영정(Youngjung Geum) 한국전자거래학회 2021 한국전자거래학회지 Vol.26 No.1

핀테크는 기술주도형 금융혁신을 위한 중요한 사업 영역으로 논의되어 왔다. 핀테크라는 용어는 금융과 기술의 합성어로, 현재 모든 금융 분야와 연계된 ICT 기술을 의미한다. 핀테크 산업에 관한 관심은 시간이 지날수록 크게 높아져 수많은 스타트업에 대한 전폭적인 투자와 지원이 이루어지고 있다. 이에 따라 학문적, 실무적 시점에서 핀테크 동향을 연구하려는 시도가 있어 왔다. 그러나 시장의 높은 관심에도 불구하고 기존 연구는 핀테크 기술에 대한 명확하고 체계적인 정의 및 확장 절차가 부족하였다. 이러한 이유로 핀테크 기술을 바탕으로 적절한 응용 분야를 파악하는 것 역시 한계가 존재하였다. 이에 본 연구는 세 가지 방식을 결합하여 핀테크 관련 용어를 확장하고, 네트워크 분석과 토픽 모델링을 활용해 핀테크 분야 동향을 분석하는 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해 새로운 핀테크 용어목록을 생성하고, USPTO로부터 10년간 총 1만 8341건의 특허를 수집하였다. 수집된 특허를 바탕으로 Co-classification 분석과 네트워크 분석을 통해 핀테크 특허의 기술 동향을 파악하였고, 핀테크 도메인을 분석하기 위해 핀테크 트렌드를 파악하는 토픽 모델링을 실시하였다. 이번 연구는 기술주도형 금융 서비스에 참여하고자 하는 경영자와 투자자가 핀테크 기술의 정의와 범위를 정확히 이해하고, 이를 바탕으로 핀테크 기술의 트렌드를 다각적으로 분석함으로써 새로운 핀테크 기술 기회를 포착하는 데 도움이 될 것으로 기대된다. FinTech has been discussed as an important business area towards technology-driven financial innovation. The term fintech is a combination of finance and technology, which means ICT technology currently associated with all finance areas. The popularity of the fintech industry has significantly increased over time, with full investment and support for numerous startups. Therefore, both academia and practice tried to analyze the trend of the fintech area. Despite the fact, however, previous research has limitations in terms of collecting relevant databases for fintech and identifying proper application areas. In response, this study proposed a new method for analyzing the trend of Fintech fields by expanding Fintech’s terminology and using network analysis and topic modeling. A new Fintech terminology list was created and a total of 18,341 patents were collected from USPTO for 10 years. The co-classification analysis and network analysis was conducted to identify the technological trends of patent classification. In addition, topic modeling was conducted to identify the trends of fintech in order to analyze the contents of fintech. This study is expected to help both managers and investors who want to be involved in technology-driven financial services seize new FinTech technology opportunities.

Computational Cost Reduction Method for HQP-based Hierarchical Controller for Articulated Robot

Mingyu Park(박민규),Dongwhan Kim(김동환),Yonghwan Oh(오용환),Yisoo Lee(이이수) 한국로봇학회(논문지) 2022 로봇학회 논문지 Vol.17 No.1