I. 인공지능을 이용한 컴퓨터 시스템, 인지컴퓨팅의 개념
| 개념도 | 개념 |
|---|---|
| – 사람의 인지기능인 지각, 행동, 언어 등을 모방하여 인식과 행동, 기억, 학습, 의사결정 등을 수행하는 기술 |
– 인지서비스는 ICT 융합기술을 이용하여 상황에 따른 문제 해결 위해 해결방안을 제시하는 서비스
II. 인지컴퓨팅의 적용 분야
| 적용 분야 | 적용 기술 | 설명 |
|---|---|---|
| 생물학적 기능 모방 기술 분야 | – CNN, RNN – 컴퓨터 비전 | – 수학적 모델링을 기반으로 기능을 모사하는 기술 |
| 환경 지능 및 지능 에이전트 | – AI 에이전트 | – 스스로 환경 변화를 인지하고 대응하는 행동 수행 |
| 인공보조장치 | – 인공망막 – 인공와우 | – 인간의 신체를 보조하고 기능을 제공하는 기술 |
| Brain Imaging 기술 분야 | – 뇌 영상 – 상황인지 | – 직/간접적으로 뇌의 구조, 기능, 약리학 구조 영상화 |
- 인지컴퓨팅의 핵심기술 요소인 지능화는 여러 산업 기기에 적용되며, 시리, 구글글래스 등 적용
- 인공지능 개발 가속화를 통해 IoT환경에서의 인지특성 활용이 확산되므로 AI가 시대의 기반 기술로 정착
III. 인지컴퓨팅 구현 기술
| 인지 절차 | 구현 기술 | 상세 기술 |
|---|---|---|
| 감각 인식 Phase | – 에지검출기반 영상 인식 | – 컴퓨터 비전기반 영상처리 – 영교차이론, 캐니에지 |
| – HMM기반 음성 인식 | – 마르코프 은닉상태 관측 – 파이벡터, Attention 알고리즘 | |
| 전처리 Phase | – 민시프트기반 영상 분할 | – 임의영상 분할, Bounding box – 데이터 분포 군집화, RCNN |
| – Gaussian Filter – NLU | – PCM기반 Noise 제거 – 형태소 분석, 무형대용어복원 | |
| 패턴기반 판단 Phase | – 패턴분석기반 상황인식 | – 특징 추출, 모델링, 인식 – 베이지안 분류, 회귀, 군집화 |
| – 강화학습기반 에이전트 | – 상황 기반 활동 및 보상학습 – Q-learning, 유전알고리즘 | |
| 인터랙션 및 피드백 Phase | – NLG 기반 TTS 및 PCM | – G.711 기반 가청 주파수송출 – F0=Fs/2 펄스 복호화, 여파화 |
| – CPS 기반 디바이스제어 | – 감응센서활용 Actuator 제어 – WPAN, BLE, Zigbee, Z-wave |