The data rate for transmission through fiber-optic cables has increased to 400 Gbps in single-wavelength channels. However, speeds up to 1 Tbps are required now to meet the ever-increasing bandwidth demand driven by the diverse requirements of contemporary applications for high-quality on-demand video streaming, cloud services, various social media, and emerging 5G-enabled applications. Because the data rates of the per-channel optical interfaces depend strongly on the operational speed of the optoelectronic devices used in optical transceivers, ultrahigh-speed photonic devices and components, and eventually, chip-level transmitter and receiver technologies, are essentially required to realize futuristic optical transceivers with data rates of 1 Tbps and beyond. In this paper, we review the recent progress achieved in high-speed optoelectronic devices, such as laser diodes, optical modulators, photodiodes, and the transmitter-receiver optical subassembly for optical transceivers in data centers and in metro/long-haul transmission.
Super-realistic content technology has recently attracted attention as a core of the "new normal" that can overcome the spatial constraints caused by pandemics. It is moreover the core that allows users in remote locations to meet and engage in various social, cultural, and economic activities based on a network. Content technology is rapidly spreading beyond the existing entertainment area to various industries as an innovative tool that can be used to overcome space-time constraints and improve the productivity of industrial sites, because reality and virtual reality are now super-connected with ultra-low latency. However, existing services such as teleconferencing and tele-collaboration do not provide a level of realism that replaces face-to-face services, and various technical requirements have been proposed to overcome this. The trends in core technologies such as XR twins, hyper-realistic reproduction, sensory interaction, and emotional recognition technology, which are necessary for interactive realistic content that leads to feelings, from reproduction to experience and emotion, are explained. In this article, our aim is to present the future of realistic content that enables human care and can even overcome psychological difficulties such as the "Corona blues".
Since the technical realization of self-aligned planar complementary metal-oxide-semiconductor field-effect transistors in 1960s, semiconductor manufacturing has aggressively pursued scaling that fruitfully resulted in tremendous advancement in device performances and realization of features sizes smaller than 10 nm. Due to many intrinsic material and technical obstacles, continuing the scaling progress of semiconductor devices has become increasingly arduous. As an effort to circumvent the areal limit, stacking devices in a three-dimensional fashion has been suggested. This approach is commonly called monolithic three-dimensional (M3D) integration. In this work, we examined technical issues that need to be addressed and overcome to fully realize energy efficiency, short latency and cost competency. Full-fledged M3D technologies are expected to contribute to various new fields of artificial intelligence, autonomous gadgets and unknowns, which are to be discovered.
As the society is superaging, the number of patients with movement disabilities due to musculoskeletal or nervous system illness is rapidly increasing. To improve public health and reduce medical expenses, it is essential to develop rehabilitation systems that allow patients to resume their daily-life activities. However, the existing musculoskeletal illness diagnosis and rehabilitation method is limited in terms of precision and efficiency because it is based on an empirical diagnosis and prescription without regard for individual characteristics. To overcome these limits, it is critical to design a novel concept of routine rehabilitation therapy device that is capable of inducing musculoskeletal balance by the precise analysis of musculoskeletal usage patterns via the motion and the muscle activity tracking of linked muscles. This study introduces the trend of on-skin sensor device technology for routine musculoskeletal monitoring and therapy. For on-skin rehabilitation systems, skin-adhesive and stretchable motion/posture, electromyography, pressure sensors, small-size and low-power wireless sensor interfaces, and user-friendly rehabilitation contents based on new algorithms are combined.
With the rapid growth in media service platforms providing broadcast programs or content services, content production has become more important and competitive. As a strategy to meet the diverse needs of global consumers for a variety of content and to retain them as long-term repeat customers, global over-the-top service providers are increasing not only the number of content productions but also their production efficiency. Moreover, a considerable amount of scene composition in the flow of content production work appears to be combined with rendering technology from a game engine and converted to object-based computer programming, thereby enhancing the creativity, diversity, quality, and efficiency of content production. This study examines the latest technology trends in content production such as virtual studio technology, which has emerged as the center of content production, the use cases in various fields of artificial intelligence, and the metadata standards for content search or scene composition. This study also examines the possibility of using object-based computer programming as one of the future candidate technologies for content production.
We evaluated the problems of the current disaster psychological recovery support system of the Ministry of Interior and Safety for periodic infectious disease disasters, including COVID-19 (coronavirus disease 2019). The current disaster psychological recovery support systems are challenging to preemptively respond to infectious disease disasters over a wide range and for a long period. These result from the workforce shortage according to the face-to-face consultation method and the limited real-time application of consultation contents. Additionally, due to the workforce shortage, it is difficult to track those who have experienced disasters in the long term. Furthermore, most disaster psychology evaluation tools are for adults, and there are few evaluation tools for children and adolescents. This paper presents an advanced disaster psychological recovery support platform technology that can actively assist people in psychological recovery from disasters while mitigating these issues.
As a part of the era of human centric applications people started to care about their well being utilizing any possible mean. This paper proposes a framework for real time on-body sensor health-care system, addresses the current issues in such systems, and utilizes an enhanced online divisive agglomerative clustering algorithm (EODAC); an algorithm that builds a top-down tree-like structure of clusters that evolves with streaming data to rationally cluster on-body sensor data and give accurate diagnoses remotely, guaranteeing high performance, and scalability. Furthermore it does not depend on the number of data points.
트리기반 빈발 항목 집합 알고리즘들은 전체적으로 밀집 빈발 항목 집합에는 효율적이고 빠르게 빈발 항목 집합을 탐색하나 희소 빈발 항목 집합에는 효율적이지 않고 빈발 항목 집합을 빠르게 탐색하지 못한다. 반면에 배열기반 빈발 항목 집합 알고리즘은 희소 빈발 항목 집합에 효율적이고 빠르게 빈발 항목 집합을 탐색하나 밀집 빈발 항목 집합에는 효율적이지 않고 빈발 항목 집합을 빠르게 탐색하지 못한다. 밀집 및 희소 빈발 항목 집합 모두 효율적으로 빈발 항목 집합을 탐색 하고자 하는 시도가 있었으나 두 가지 종류의 알고리즘을 동시에 사용하므로 각각의 알고리즘을 사용할 정확한 기준 제시가 어렵고, 두 가지 알고리즘의 단점을 내포한다. 따라서 본 논문에서는 단일 알고리즘을 사용하여 밀집 빈발 항목 집합 및 희소 빈발 항목 집합 모두에 대해 작은 메모리 공간을 사용하면서도 효율적이고 빠르게 빈발 항목 집합을 탐색할 수 있는 CPFP-Tree라는 새로운 자료구조와 탐색 방법을 제안한다.
본 연구는 대부분의 언어 모델이 사용하고 있는 서브워드 토큰화 과정을 거치지 않고, 바이트 단위의 인코딩을 그대로 다룰 수 있는 토큰-프리 사전학습 언어모델에 대한 것이다. 토큰-프리 언어모델은 명시적인 미등록어 토큰이 존재하지 않고, 전 처리 과정이 단순하며 다양한 언어 및 표현 체계에 대응할 수 있는 장점이 있다. 하지만 관련 연구가 미흡, 서브워드 모델에 대비해 학습이 어렵고 낮은 성능이 보고되어 왔다. 본 연구에서는 한국어를 중심으로 토큰-프리 언어 이해-생성 모델을 사전 학습 후, 서브워드 기반 모델과 비교하여 가능성을 살펴본다. 또한, 토큰 프리 언어모델에서 지적되는 과도한 연산량을 감소시킬 수 있는 그래디언트 기반 서브워드 토크나이저를 적용, 처리 속도를 학습 2.7배, 추론 1.46배 개선하였다.
With the recent rapid development of artificial intelligence (AI) technology, its use is gradually expanding to include creative areas and building new content using generative AI solutions, reaching beyond existing data analysis and reasoning applications. Content creation using generative AI faces challenges owing to technical limitations and other aspects such as copyright compliance. Nevertheless, generative AI may increase the productivity of experts and overcome barriers to creative work by allowing users to easily express their ideas as digital content. Thus, various types of applications will continue to emerge. As images and videos can be created using text input on a prompt, generative AI allows to create and edit digital assets quickly. We present trends in generative AI technology for images, videos, three-dimensional (3D) assets and scenes, digital humans, interactive content, and interfaces. In addition, the prospects for future technological development in this field are discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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