| 연구목표 |
지능형 판독학습 프로그램 개발을 위한 인공지능(AI) 알고리즘 구성요소 개발○ AI 생성모델을 통한 다양한 불법물품이 포함된 X-ray 수하물 영상 생성. 이를 통해 총기류, 도검류, 마약류 등 6종 이상 합성용 X-Ray 영상 생성하며 유기물+무기물, 유기물+유기물,ㅜ무기물+무기등의 결합 조건에서도 실제 영상대비 80%이상의 일치율을 가지는 영상 합성 기... |
| 연구내용 |
기존의 불법물품 판독직원 훈련용 컴퓨터 기반 판독학습 프로그램(CBT) 은 불법물품 영상의 예시가 다양하지 않으며 학습자의 수준을 고려하지 않아 학습효과가 떨어지는 문제점이 있었음. KAIST의 AI 알고리즘 개발 역량을 통해 기존 CBT의 문제를 해결하고 향상된 학습프로그램을 개발하고자 함. 구체적으로, 1)AI 영상 합성 모델을 통해 기존에 획득하기 어... |
| 기대효과 |
제안하는 AI 기반 시스템은 실제 판독 환경과 학습자를 고려한 학습을 통해 판독직원의 효율적인 능력향상에 기여하여 직원 훈련에 소모되는 시간과 재원을 줄이고 이를 통해 늘어나는 세관의 불법물품 관련 업무의 효율성 및 정확성을 제고할 수 있음. 또한 제안한 AI 보안시스템은 국가안보 측면에서 기여를 할 수 있을 것으로 기대됨. 더 나아가 해당 AI 원천기술은... |
| 키워드 |
인공지능,생성 모델,학습 프로그램,불법물품,판독학습,강화학습,우회 공격,맞춤형 |