As the aging population grows, the incidence of cancer is increasing. Skin cancer appears externally, but people often don't notice it or simply overlook it. As a result, if the early detection period is missed, the survival rate in the case of late stage cancer is only 7.5-11%. However, the disadvantage of diagnosing, serious skin cancer is that it requires a lot of time and money, such as a detailed examination and cell tests, rather than simple visual diagnosis. To overcome these challenges, we propose an Attention-based CNN model skin cancer classification system. If skin cancer can be detected early, it can be treated quickly, and the proposed system can greatly help the work of a specialist. To mitigate the problem of image data imbalance according to skin cancer type, this skin cancer classification model applies the Over Sampling, technique to data with a high distribution ratio, and adds a pre-learning model without an Attention layer. This model is then compared to the model without the Attention layer. We also plan to solve the data imbalance problem by strengthening data augmentation techniques for specific classes.
This paper examines the security threats to enterprise Generative Artificial Intelligence systems and proposes countermeasures. As AI systems handle vast amounts of data to gain a competitive edge, security threats targeting AI systems are rapidly increasing. Since AI security threats have distinct characteristics compared to traditional human-oriented cybersecurity threats, establishing an AI-specific response system is urgent. This study analyzes the importance of AI system security, identifies key threat factors, and suggests technical and managerial countermeasures. Firstly, it proposes strengthening the security of IT infrastructure where AI systems operate and enhancing AI model robustness by utilizing defensive techniques such as adversarial learning and model quantization. Additionally, it presents an AI security system design that detects anomalies in AI query-response processes to identify insider threats. Furthermore, it emphasizes the establishment of change control and audit frameworks to prevent AI model leakage by adopting the cyber kill chain concept. As AI technology evolves rapidly, by focusing on AI model and data security, insider threat detection, and professional workforce development, companies can improve their digital competitiveness through secure and reliable AI utilization.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.24
no.1
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pp.1-8
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2024
On-device AI technology, which can operate AI models at the edge devices to support real-time processing and privacy enhancement, is attracting attention. As intelligent IoT is applied to various industries, services utilizing the on-device AI technology are increasing significantly. However, general deep learning models require a lot of computational resources for inference and learning. Therefore, various lightweighting methods such as quantization and pruning have been suggested to operate deep learning models in embedded edge devices. Among the lightweighting methods, we analyze how to lightweight and apply deep learning models to edge computing devices, focusing on pruning technology in this paper. In particular, we utilize dynamic and static pruning techniques to evaluate the inference speed, accuracy, and memory usage of a lightweight AI vision model. The content analyzed in this paper can be used for intelligent video control systems or video security systems in autonomous vehicles, where real-time processing are highly required. In addition, it is expected that the content can be used more effectively in various IoT services and industries.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.19
no.3
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pp.539-544
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2024
This paper examines the necessity and direction of digital literacy education as university education in the AI era. Digital literacy can be considered universal education about everyday culture in a digital environment, and its scope is expanding to cultivate the competencies necessary for citizens of a digital society, rather than simply the ability to use digital devices. In this paper, the university liberal arts curriculum has strengthened the information literacy area to reflect the changes of the times, but it is presented as a problem that it is still focused on the technical aspects of learning how to use digital devices and specific programs. It was suggested that the direction of digital literacy education in universities should not be limited to the technical and instrumental aspects of using digital devices, but that it would be desirable to focus on digital ethics considering the social impacts that may arise from the use of digital devices.
This paper proposes a neural network that can reduce the number of parameters while reducing matching errors in occluded regions to increase the accuracy of depth maps in stereo matching. Stereo matching-based object recognition is utilized in many fields to more accurately recognize situations using images. When there are many objects in a complex image, an occluded area is generated due to overlap between objects and occlusion by background, thereby lowering the accuracy of the depth map. To solve this problem, existing research methods that create context information and combine it with the cost volume or RoIselect in the occluded area increase the complexity of neural networks, making it difficult to learn and expensive to implement. In this paper, we create a depthwise seperable neural network that enhances regional feature extraction before cost volume generation, reducing the number of parameters and proposing a neural network that is robust to occlusion errors. Compared to PSMNet, the proposed neural network reduced the number of parameters by 30%, improving 5.3% in color error and 3.6% in test loss.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.10
no.1
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pp.211-216
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2024
The purpose of this study is to examine the functional aspects linked to the productivity innovation of ChatGPT, which emerged as a result of the rapid development of AI technology, and to identify ways to apply it in the jewelry industry. By analyzing the definition of ChatGPT and its features that improve productivity, I identify the scope of its application in the jewelry production process and derive meaningful implications. ChatGPT has the characteristics of 'learning', 'communication', and 'generative'. It enhances productivity by applying it to the jewelry industry. Social issues arise from the paradigm shift in the creation methods of generative AI. The version of ChatGPT is continuously upgraded along with the expansion of parameters. Accordingly, we would like to discuss ways to strengthen the competitiveness of the jewelry industry by conducting continuous research.
The study attempted to examine the effects of hybrid simulation practice program on critical thinking disposition, self-efficacy, communication competency, and clinical competency of nursing students. The study was one group pre-test and post-test design. Data were collected between April 24 to May 5, 2023 from 35 nursing students. The collected data was analyzed using the SPSS 25.0 program, frequency analysis, mean, standard deviation, and paired t-test. Research results showed that nursing students' critical thinking disposition(t=7.01, p<.001), self-efficacy(t=2.17, p=.037), communication competency(t=2.70, p=.011), and clinical competency(t=6.60, p<.001) were improved after the simulation program. The hybrid simulation practice program is significant in that it applies various learning tools, including high-fidelity-low-fidelity-role play to strengthen the connection between nursing students' theory and practice.
Korea faces challenges in securing technical talent due to low birth rates and an aging population. To bridge labor market gaps, tailored education programs through universities are crucial. Although Program for Industrial needs-Matched Education (PRIME) encouraged developing industrial-university education courses, a few universities have the opportunities and the courses development is often depending on capability of a professor. Furthermore, administrative issues hinder progress. This study proposes streamlining administrative processes and leveraging technology to meet industry demands. Active collaboration between academia and industry can enhance education and benefit both employees and students.
The purposes of this study are to derive suggestions and implications to improve the continuity of Korean Science & Practical Arts (Technology Home Economics) curricula through international comparative analysis with focus on the science curricula or standards in five countries (Canada, New Zealand, Singapore, the United States, Korea). Original documents of the national curriculums or standards of each country collected from NCIC comparatively analyzed the big concepts of the 'system' and 'energy' based on features of related components of curriculum contents, vertical, and lateral connectivity. The results indicated that the big concepts of systems and energy were used internationally to consider the curriculum continuity. In most countries, the big concept of system was used as a framework to integrate science with technology or other contents. In particular, it was also utilized to strengthen vertical and lateral connectivity in earth science and space science contents area. In the comparison of countries for the system as the big concept, New Zealand focused interrelationship between system and human activities, systems' interaction, levels and features of system concept for the linkage between grades and subjects on the basis of level. In the case of Canada and Singapore, science and technology are combined to strengthen contents' connection. However, the revised 2015 curriculum has a lack of continuity and sequence because the concepts of system and energy were concentrated on a specific grade and contents' area. The curriculum was not developed systematically for multiple grades according to their levels. In conclusion, Korean science curriculum requires sufficient understanding of students' learning and research on learning progressions and curriculum continuity. In addition, it is very important to constitute the curriculum based on the vertical and lateral connectivity in order to improve science education and to foster students' key competencies and abilities.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.14
no.5
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pp.61-78
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2019
This study is about the effect of the founder's self-efficacy on the sales of the founding company by focusing on the factors that are currently emphasized in the founding education. In particular, this paper starts from the consciousness of the problem that the education that is being implemented to achieve the purpose of successful start-up among various government-based start-up support projects is failing to produce many start-up failures. Entrepreneurs cannot be assessed by objective financial data, but there is a high degree of uncertainty that should be determined based on their personal and learning abilities. In addition, many previous studies, which are likely to be successful when there is a high self-efficacy in a specific field due to the influence of factors such as personal experience or learning, will answer the direction of support for start-up companies. This study focuses on the impact of the founder's self-efficacy on the sales of the founding firms, especially the sales that are the key to the survival of the founding firms. This study has six major studies. First, to analyze whether the self-efficacy of entrepreneurs with respect to entrepreneurship affects the sales of entrepreneurs. Second, to analyze whether the self-efficacy of entrepreneurs with respect to market orientation affects the sales of entrepreneurs. Analysis of whether the founder's self-efficacy affects the sales of the founding firms. Fourth, analysis of whether the founder's self-efficiency affects the sales of the founding firms' understanding of management environment changes. An analysis of whether efficacy affects the sales of a start-up company, and sixth, an analysis of whether the founder's self-efficacy of business model building ability affects the sales of a start-up company. As a result of the empirical analysis, this study found that the self-efficacy of entrepreneurs on product differentiation capability and business model building capacity had a positive influence on the sales of entrepreneurs. The self-efficacy had a positive effect on self-efficacy, and the customer orientation had a positive effect on self-efficacy on business model building capacity. Also, it was confirmed that a path exists between the components of self-efficacy and that self-efficacy through the path has a positive effect on the sales of the start-up company. Therefore, the results of this study suggest the implications of establishing such a path and strengthening self-efficacy to create the survival and start-up performance of a start-up company if the goal of the start-up company is to survive when implementing various support projects for the start-up company.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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