Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.9
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pp.458-465
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2020
Technological advances in artificial intelligence are affecting many industries, such as telecommunications, logistics, security, and healthcare, and research and development related to economic, efficiency, linkage with commercial technologies are the current focus. Predicting the changes in the future battlefield environment and ways of conducting war from a strategic point of view, as well as designing/planning the direction of military development for a leading response is not only a basic element to prepare for comprehensive future threats but also an indispensable factor that can produce an optimal effect over a limited budget/time. From this perspective, this study was conducted as part of a technology-driven plan to discover potential future technologies with high potential for use in the defense field and apply them to R&D. In this study, based on research data collected in a defense future technology investigation, the future new technology that requires further research was predicted by considering the redundancy with existing defense research projects and the feasibility of technology. In addition, an empirical study was conducted to verify the significance between the future new defense technology and the evaluation indicators in the AI field.
Journal of The Korean Institute of Defense Technology
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v.5
no.1
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pp.7-18
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2023
The military leader makes an operation plan to accomplish combat missions. The current doctrine for an operation planning requires the use of simple and clear procedures and methods that can be carried out with human effort under adverse conditions in the field. The work in the process of an operation planning can be said to be a series of decision-making, and the criteria for decision-making generally apply mission variables. However, detailed standards are not fixed as doctrine, but are creatively established and applied. However, for AI-based decision-making, it is necessary to formalize the criteria and the format used. This paper first aims to standardize various criteria and forms to present a method that can be used in a semi-automated assist system, and to seek a plan to artificialize it. To this end, mathematical models and decision-making methods established in the field of operations research were applied to improve efficiency.
The objective of this study is to prepare bead-type and pellet-type Pt (1 wt%)/Kieselguhr catalysts as hydrogenation catalysts for the polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) included in pyrolysis fuel oil (PFO). The optimal reaction temperature to maximize the yield of saturated cyclic hydrocarbons during the PFO-cut hydrogenation reaction in a trickle bed reactor was determined to be 250 ℃. A hydrogen/PFO-cut flow rate ratio of 1800 was found to maximize 1-ring saturated cyclic compounds. The yield of saturated cyclic compound increased as the space velocity (LHSV) of PFO-cut decreased. The difference in hydrogenation reaction performance between the pellet catalyst and the bead catalyst was negligible. However, the catalyst impregnated by Pt after molding the Kieselguhr support (AI catalyst) showed higher hydrogenation activity than the catalyst molded after Pt impregnation on the Kieselguhr powder (BI catalyst), which was a common phenomenon in both the pellet catalysts and bead catalysts. This may be due to a higher number of active sites over the AI catalyst compared to the BI catalyst. It was confirmed that the pellet catalyst prepared by the AI method had the best reaction activity of the prepared catalysts in this study. The majority of the PFO-cut hydrogenation products were cyclic hydrocarbons ranging from C8 to C15, and C11 cyclic hydrocarbons had the highest distribution. It was confirmed that both a cracking reaction and hydrogenation occurred, which shifted the carbon number distribution towards light hydrocarbons.
The core technologies of the 4th Industrial Revolution, such as artificial intelligence, the Internet of Things, the cloud, big data, and mobile networks, are inspiring major changes and innovations in the defense sector worldwide. The United States, China, and Russia are pursuing defense research and development strategies that seek to maintain their leadership on the battlefield in the future through the overwhelming superiority of defense science technology. Defense science and technology concentrate on the development of challenging new disruptive technologies to efficiently respond to future battlefield environments, where the immediate process of determining the outcome of a war will lead to combat power. In this paper, we first look at the development strategies of the 4th Industrial Revolution in major countries and describe the latest trends in defense science and technology accordingly.
최근 들어 로봇 기술은 팔과 다리가 달린 인간형 로봇 휴머노이드(Humanoid)와 같이 겉모습뿐만 아니라 히노애락(喜怒哀樂)과 같은 인간의 감정을 흉내 내는 지능형 감성로봇(Emotional robot)으로 진화하고 있으며, 사물인터넷(Internet of things, IoT), 빅데이터(Big data) 및 인공지능(Artificial intelligence, AI) 기술까지 융합하는 연구가 진행되고 있다. 이러한 기술 발전을 기반으로 로봇산업은 전통적인 제조업뿐만 아니라 의료, 실버, 국방, 건설, 생활가전, 물류, 드론 등 다양한 분야에서 활용이 가능하며, 또한 교육, 문화, 예술에도 접목을 할 수 있어 넓은 분야에서 발전 가능성이 매우 큰 산업이다. 본 논문에서는 인간과 교감하는 감성로봇의 개념과 주요 기술을 소개한다. 아울러, 최근까지 연구 개발되었거나 제품으로 출시되었던 감성로봇 사례를 소개하고 향후 전망에 대해서 논의한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.10a
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pp.901-903
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2019
인공지능 기술의 발전에 따라 산업, 교육, 게임, 의료, 국방, 교통 등에서 여러 가지 방면으로 활용되어가고 있다. 하지만 인공지능을 게임에 접목해 게임 내에서 사람보다 월등한 성적을 낼 수 있다는 것이다. 과거에는 메모리 변조, 패킷 변조 등의 공정한 플레이 규정을 파괴하는 프로그램을 사용하였다면 현재에는 딥러닝을 통해 학습된 게임 알고리즘은 이제까지의 프로그램과는 다르므로 게임 인공지능 산업의 개선방안을 제안하고자 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.05a
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pp.564-566
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2021
최근 가상 휴먼은 국방, 의료, 교육, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 널리 활용되고 있다. 가상 휴먼을 이용한 상호작용은 사용자가 현실 세계의 실제 친구와 대화하는 것처럼 자연스럽게 소통하는 방식으로 운용이 되고, 이를 위해서는 사용자의 음성, 동작, 감정 등 다양한 입력을 기반으로 반응하는 가상 휴먼 출력 등 상호작용 매핑 관계를 제작하여야 한다. 하지만, 기존 가상 휴먼 상호작용 방법은 미리 정해진 패턴을 수작업인 프로그래밍을 통해 제작하여 개발 기간이 오래 걸리고, 수정이 용이하지 못한 단점이 있다. 본 논문에서는 가상 휴먼 상호작용을 위해 음성, 동작, 감정 등 사용자의 멀티모달 입력과 가상 휴먼 반응에 대한 저작을 수행하는 툴킷을 제시한다. 본 논문에서 제시한 저작도구를 통해 쉽고 빠르게 사용자와 가상 휴먼 상호작용 표현을 생성할 수 있다.
Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2023.11a
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pp.321-322
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2023
현재 우리 군은 다가오는 인구절벽에 대비하기 위해 인공지능(AI) 기반의 과학기술강군 육성을 목표 국방혁신 4.0을 추진중에 있다. 특히 북한의 도발위협이 높아지는 현시점에 우리 군은 첨단기술을 활용한 과학화경계시스템 도입을 통해 병력절감을 도모하고 있다. 하지만 우리 군의 통합 전투능력을 보장하기 위한 핵심 기반통신체계인 전술정보통신체계(TICN)의 경우 전송 대역폭이 좁아 영상정보 송수신이 원활하지 않을뿐더러 보안 및 난청지역 발생 등의 이유로 평시 과학화경계시스템의 기반 네트워크로 활용하기에는 제한적이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 2017년부터 국내에서 무료로 활용할 수 있게 된 TVWS 기반의 무선네트워크 구축 기술을 활용해 TVWS 기반 과학화경계시스템 구축방안을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 TVWS 기반 과학화경계시스템의 경우 기존의 유선네트워크 기반의 과학화경계시스템과 비교해 작전공백 최소화, 구축비용 절감, 설치 및 운용의 탄력성 측면에서 다양한 장점을 가진다.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.6
no.4
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pp.493-498
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2020
The fourth industrial revolution is the first topic thrown by Klaus Schwab at the Davos World Economic Forum in January 2016, meaning the next industrial revolution led by the Internet of Things (IOT), artificial intelligence (AI), robot technology and life sciences. In addition, in our lives, humans, computers and machines are connected organically, and organic relationships are evolving and developing at a furious rate in all areas of life. Since the 1953 armistice agreement, South Korea has remained in a state of confrontation with North Korea, and there have been continued fighting by the North, including naval skirmishes in the West Sea, artillery attacks on Yeonpyeong Island, the sinking of the Cheonan warship, and unmanned aerial vehicles and ankle mines. To prepare for such a local initiative, our military is constantly preparing and will have to strengthen its combat capabilities by developing and introducing advanced military equipment. After all, the military drone industry linked to the Fourth Industrial Revolution following the development of new war should continue its research on military drones in line with accurate diagnosis and the rapid development of future science and technology and IT technologies.
There is a critical need for AI assistance in guard operations of Army base perimeters, which is exacerbated by changes in the national defense and security environment such as force reduction. In addition, the possibility for human error inherent to perimeter guard operations attests to the need for an innovative revamp of current systems. The purpose of this study is to propose a real-time object detection AI tailored to military CCTV surveillance with three unique characteristics. First, training data suitable for situations in which relatively small objects must be recognized is used due to the characteristics of military CCTV. Second, we utilize a data augmentation algorithm suited for military context applied in the data preparation step. Third, a noise reduction algorithm is applied to account for military-specific situations, such as camouflaged targets and unfavorable weather conditions. The proposed system has been field-tested in a real-world setting, and its performance has been verified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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