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VANAS: 신경망 구조 탐색을 위한 시각적 분석 시스템
최지원(Jiwon Choi),홍권(Gwon Hong),조재민(Jaemin Jo) 한국HCI학회 2022 한국HCI학회 학술대회 Vol.2022 No.2
본 논문에서는 신경망 구조 탐색(Neural Architecture Search, NAS) 알고리즘의 탐색 결과를 분석하고 시각화하는 시스템인 VANAS를 제안한다. 방대한 탐색 결과를 효율적으로 전달하기 위해 간선의 중요도 및 기여도를 정량화하는 알고리즘을 고안하고 이를 기반으로 사용자에게 구조를 추천하는 알고리즘을 구현하였다. 이를 기반으로 탐색 공간에 대한 전반적인 특징을 확인할 수 있는 오버뷰와 심층 신경망 구조를 설계하고 분석할 수 있는 사용자 인터페이스를 디자인하였다. VANAS 를 통하여 NAS 분야의 표준 벤치마크 데이터 중 하나인 NAS-Bench-101을 분석한 결과, 신경망을 구성하는 정점 및 간선의 중요도를 확인하고, 시스템이 제안하는 간선을 추가하여 정확도를 점진적으로 개선할 수 있음을 확인하였다.
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이동호,장인동,김우식,박한준 한국항공우주학회 2014 한국항공우주학회 학술발표회 논문집 Vol.2014 No.4
모사 연구와 사례연구의 제약사항을 극복하고 사격통제시스템(FCS: Fire Control System)을 효율적으로 개발하기 위해 실장비로 구성된 사격통제시스템 시제(FCSP: Fire Control System Prototype)를 개발하였다. 시제는 헬멧 장착 시현기(HMD, Helmet Mounted Display), 지능형 다기능 시현기(SMFD: Smart Multifunction Display), 무장관리컴퓨터(SMC: Store Management Computer), 표적획득지시장비(TADS: Target Acquisition and Designation System)와 디지털 전자지도(Digital Map)로 구성된다. 본 논문에서 제안한 시스템은 HMD 의 움직임에 따라 TADS 와 무장이 동작하므로 실제 전장 상황에서 신속하게 표적을 추적하여 무장을 발사할 수 있다. The fire control system prototype (FCSP) composed of real sub-equipments was developed to effectively develop FCS and overcome restrictions of simulation method and case study applied to the development of FCS. The Prototype of FCS is consisted of HMD (Helmet Mounted Display), SMFD (Smart Multifunction Display), SMC (Store Management Computer), TADS (Target Acquisition and Designation System) and Digital Map. The proposed FCS can rapidly track a target and fire weapons because TADS and weapons operate in subordination to a movement of HMD.
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이현숙(Hyun-Sook Rhee) 한국컴퓨터정보학회 2014 한국컴퓨터정보학회논문지 Vol.19 No.12
In this paper, we design an intelligent agent system with the data mining module and information fusion module as the core components of the system and investigate the possibility for the medical expert system. In the data mining module, fuzzy neural network, OFUN-NET analyzes multi-view data and produces fuzzy cluster knowledge base. In the information fusion module and application module, they serve the diagnosis result with possibility degree and useful information for diagnosis, such as uncertainty decision status or detection of asymmetry. We also present the experiment results on the BI-RADS-based feature data set selected form DDSM benchmark database. They show higher classification accuracy than conventional methods and the feasibility of the system as a computer aided diagnosis system.
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스마트 도로 환경을 위한 AI 기반 제설차량용 자동 분사 시스템 연구
임호령(Ho-Lyung Lim),임용순(Yong-Soon Im) 국제인공지능학회 2026 지능정보논문지 Vol.26 No.1
현대 사회에서 도로 교통망은 경제 및 산업 활동의 핵심 인프라이다. 그러나 동절기 폭설과 결빙은 교통마비와 사고를 유발하여 막대한 사회적, 경제적 손실을 초래한다. 기존의 제설 작업은 주로 인력과 수동 조작 기반의 대형 제설 차량에 의존하고 있어, 노동력 소모가 크고 국지적인 기상 변화에 즉각적으로 대응하기 어렵다는 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 제설 작업의 무인화 및 자동화를 달성하기 위해 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT) 기술을 융합한 '지능형 제설제 분사 시스템'을 제안한다. 제안하는 시스템은 기계학습의 지도학습(Supervised Learning) 모델을 활용하여 노면의 적설 및 결빙 상태를 높은 정확도로 실시간 탐지한다. 노면 상태가 파악되면 IoT 통신망을 통해 제어 신호를 전송하고, 즉각적으로 염화칼슘이나 모래 등 상황에 맞는 제설제를 자동 분사한다. 본 지능형 분사 모듈을 기존 제설 차량에 도입할 경우, 제설 작업의 효율성을 극대화하는 동시에 투입 인력을 최소화하여 겨울철 도로의 안전성과 생산성을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다. In modern society, the road transportation network is a critical infrastructure for economic and industrial activities. However, heavy snowfall and road icing during winter cause traffic paralysis and accidents, resulting in massive social and economic losses. Traditional snow removal heavily relies on manpower and manual snowplows, which demands significant labor and limits immediate response to sudden weather changes. To address these issues and achieve automated snow removal, this paper proposes an 'Intelligent Snow-Melting Agent Spraying System' that converges Artificial Intelligence (AI) and the Internet of Things (IoT). The proposed system utilizes a supervised learning model to detect snow accumulation and icing conditions on the road surface in real-time with high accuracy. Upon detecting hazardous conditions, control signals are transmitted via the IoT network to automatically spray appropriate agents, such as calcium chloride or sand. Applying this intelligent spraying module to existing snowplows is expected to maximize the efficiency of snow removal operations, minimize required labor, and significantly enhance the safety and productivity of winter roads.
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인공지능시대 알고크라시(Algocracy)에서의 민주적 정당화의 문제
김중권 법조협회 2020 법조 Vol.69 No.5
Künstliche Intelligenz(KI, artificial Intelligence:AI) gilt als Kerntechnologie des 21. Jahrhunderts. Im Verhältnis zu den hohen Hoffnungen und Erwartungen sind die Ängste und Sorgen nicht geringer. Die Verdichtung dieser Angst und Sorge ist die Bedrohung durch die Algokratie. Die Algokratie ist keine andere als digitale Herrschaft. Sie bedroht die Legitimität öffentlicher Entscheidungsprozesse(legitimacy of public decision-making processes) Das Individuum als freies Subjekt ist die a priori Existenz des modernen Verfassungsstaates und das letzte Subjekt der Legitimationszurechnung. Daher ist es natürlich, dass Algocrasi eine sehr Bedrohung darstellt. Das Algokratiesproblem im öffentlichen Recht ist letztendlich die Frage der Legitimation. Der Output des Computersystems muss dem Legitimationssubjekt im Legitimationszusammenhang in dem Sinne zugeordnet werden, dass es durch Entscheidung hinreichend bestimmt wird. Die derzeitige Ausübung staatlicher Herrschaft erfolgte in der Struktur der Legitimation auf der Grundlage der analogen Organisationsmethode der Bürokratie. In Systemen mit künstlicher Intelligenz treffen Computersysteme Entscheidungen und handeln im Namen von Menschen, wobei der Prozess der menschlichen Anerkennung weggelassen wird. Dies steht eindeutig im Widerspruch zu dieser traditionellen Legitimationsstruktur. 인공지능이 21세기의 핵심기술로 여겨진다. 희망과 기대가 높은 것에 비례해서 불안과 우려 역시 그에 못지않다. 이런 불안과 우려가 응축된 개념이 바로 알고리즘의 지배(Algocracy; Algokratie)의 위협이다. 알고리즘의 지배(Herrschaft der Algorithmen) 즉, 알고크라시는 다름 아닌 디지털지배(digitale Herrschaft)이다. 알고크라시는 공공의 의사결정과정의 정당성(legitimacy of public decision-making processes)을 위협한다. 자유로운 주체로서의 개인은 현대 헌법국가의 선험적인 존재이고, 모든 정당성의 최후의 주체이기에, 알고크라시는 매우 위협으로 다가오는 것은 자연스럽다. 공법에서 알고크라시의 문제는 궁극적으로 정당화(Legitimation)의 물음이다. 국가적 맥락에서 도입된 컴퓨터시스템의 아웃풋은 정당화의 주체가 결정을 통해 충분히 정해져 있다는 의미에서 정당화의 주체에 귀속될 수밖에 없다. 현재의 국가권력의 행사는 관료제의 아날로그 조직방식에 기반한 정당화의 구조에서 이루어져 왔는데, 컴퓨터시스템이 사람의 인식과정이 생략된 채 사람을 대신하여 어떤 결정을 내리고 행위를 하는 인공지능시스템은 분명 이런 전통적인 정당화의 구조와는 충돌한다. 따라서 인공지능시스템을 공공부문에 도입하는 데 있어서는 먼저 다소간 자율적인 컴퓨터시스템을 고권주체가 도입하는 것이 이런 범주에서 정당화될 수 있는지 여부와 아니면 디지털지배의 시대를 위한 새로운 정당화구상을 필요로 하지 않는지 여부의 물음이 검토되어야 한다.
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