• Title/Summary/Keyword: 인공지능플랫폼

Search Result 348, Processing Time 0.028 seconds

Development of Autonomous Transport Tram Based on Safe Artificial Intelligence (안전한 인공지능기반의 무인자율 이송트램 개발)

  • Joo, Yunna;Kim, Dabin;Kim, Sebin;Kim, Heeyeop
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
    • /
    • 2022.11a
    • /
    • pp.1059-1061
    • /
    • 2022
  • 본 논문은 최근 울산항만에 물류 차량과 사람이 충돌하는 위험이 수반되어 특별 안전대책에 따라 사각지대 없는 안전관리 체계의 일원으로 차별화된 울산항만과 선박 사이의 스마트 안전 정류장 구축과 이를 연계한 인공지능 기반의 무인 자율 이송 트램을 구현하는 프로젝트이다. 플랫폼 기반의 하드웨어로 각종 사물에 센서와 통신 기능을 내장하여 인터넷에 연결하는 사물인터넷(IoT)와 안드로이드 기반의 앱으로 사물인터넷에서 측정된 정보를 제공하거나 스마트 정류장과 연계하여 안전하게 이동할 수 있도록 서비스를 제공하며 이를 위해서 사물인터넷(IoT)을 분석한 데이터 정보는 인공지능 기반의 무인 자율 이송 트램의 사고를 방지하기 위해 꼭 필요하다.

Convergence Study on Model of Job Design Support Platform Using Big data and AI (빅데이터와 인공지능을 활용한 직업설계 지원 플랫폼 모형에 관한 융합 연구)

  • Noh, Kyoo-Sung;Lee, Joo-Yeoun
    • Journal of Digital Convergence
    • /
    • v.14 no.7
    • /
    • pp.167-174
    • /
    • 2016
  • The university and college turn into the field of job readiness to get a good job and students build a lot of job specification than others and are constantly studying for employment. Then since employment, some people are fortunate to keep the job for lifetime, but for many people work in the workplace did not meet his aptitude with patience and some people move for work several times without perseverance. One of the reasons for job dissatisfaction is that the job does not fit his aptitude. Meantime many organizations conducted the aptitude(Psychology) test. There are limits, however, to find a suitable job. This study was presented as a model of a platform that is a rational and scientific alternative to search course and job. This model is to better understand the individual characteristics using Big data and artificial intelligence, offers several jobs to meet the characteristics among the various professions selectively and supports to select and design an appropriate job based on the field experience, consulting and mentoring.

Hyper-connected Intelligent Platform Technology (초연결 지능 플랫폼 기술)

  • Kwon, D.S.;Hwang, S.K.
    • Electronics and Telecommunications Trends
    • /
    • v.32 no.1
    • /
    • pp.1-12
    • /
    • 2017
  • 본고에서는 최근 이슈화된 인공지능, 산업 간 경계를 허물어 새로운 산업을 유발하는 제4차 산업혁명, 모든 사물을 연결시키는 초연결 사물인터넷 등을 실현하기 위한 미래 네트워크의 연구개발 동향과 전망을 소개하였다. 모든 사물과 사람들이 디지털 정보화되고, 그 초 대규모 연결 주체간 초 연결성과 그 연결로 생성되는 무한대의 지식정보 서비스가 중심이 되는 초연결 지식정보화 사회 실현을 위한 기술적 특징을 소개하였다. 미래의 초연결 지능정보사회에서 예상되는 초 대규모의 연결성, 정보의 홍수, 초연결에 따른 상호복잡도의 증가, 초연결로 인한 정보화 역기능 문제점과 기술 방향성을 정리하였다. 이 문제점을 해결하기 위한 새로운 초연결 지능 플랫폼의 개념, 참조 모델, 그리고 세부적인 기술적 문제점과 도전방향에 대해 설명하였다.

  • PDF

Study on the development of automatic translation service system for Korean astronomical classics by artificial intelligence - Focused on system analysis and design step (천문 고문헌 특화 인공지능 자동번역 서비스 시스템 개발 연구 - 시스템 요구사항 분석 및 설계 위주)

  • Seo, Yoon Kyung;Kim, Sang Hyuk;Ahn, Young Sook;Choi, Go-Eun;Choi, Young Sil;Baik, Hangi;Sun, Bo Min;Kim, Hyun Jin;Lee, Sahng Woon
    • The Bulletin of The Korean Astronomical Society
    • /
    • v.44 no.2
    • /
    • pp.62.2-62.2
    • /
    • 2019
  • 한국의 고천문 자료는 삼국시대 이후 근대 조선까지 다수가 존재하여 세계적으로 드문 기록 문화를 보유하고 있으나, 한문 번역이 많이 이루어지지 않아 학술적 활용이 활발하지 못한 상태이다. 고문헌의 한문 문장 번역은 전문인력의 수작업에 의존하는 만큼 소요 시간이 길기에 투자대비 효율성이 떨어지는 편이다. 이에 최근 여러 분야에서 응용되는 인공지능의 적용을 대안으로 삼을 수 있으며, 초벌 번역 수준일지라도 자동번역기의 개발은 유용한 학술도구가 될 수 있다. 한국천문연구원은 한국정보화진흥원이 주관하는 2019년도 Information and Communication Technology 기반 공공서비스 촉진사업에 한국고전번역원과 공동 참여하여 인공신경망 기계학습이 적용된 고문헌 자동번역모델을 개발하고자 한다. 이 연구는 고천문 도메인에 특화된 인공지능 기계학습 기법으로 자동번역모델을 개발하여 이를 서비스하는 것을 목적으로 한다. 연구 방법은 크게 4가지 개발을 진행하는 것으로 나누어 볼 수 있다. 첫째, 인공지능의 학습 데이터에 해당되는 '코퍼스'를 구축하는 것이다. 이는 고문헌의 한자 원문과 한글 번역문이 쌍을 이루도록 만들어 줌으로써 학습에 최적화한 데이터를 최소 6만 개 이상 추출하는 것이다. 둘째, 추출된 학습 데이터 코퍼스를 다양한 인공지능 기계학습 기법에 적용하여 천문 분야 특수고전 도메인에 특화된 자동번역 모델을 생성하는 것이다. 셋째, 클라우드 기반에서 참여 기관별로 소장한 고문헌을 자동 번역 모델에 기반하여 도메인 특화된 모델로 도출 및 활용할 수 있는 대기관 서비스 플랫폼 구축이다. 넷째, 개발된 자동 번역기의 대국민 개방을 위해 웹과 모바일 메신저를 통해 자동 번역 서비스를 클라우드 기반으로 구축하는 것이다. 이 연구는 시스템 요구사항 분석과 정의를 바탕으로 설계가 진행 또는 일부 완료되어 구현 중에 있다. 추후 이 연구의 성능 평가는 자동번역모델 평가와 응용시스템 시험으로 나누어 진행된다. 자동번역모델은 평가용 테스트셋에 의한 자동 평가와 전문가에 의한 휴먼 평가에 따라 모델의 품질을 수치로 측정할 수 있다. 또한 응용시스템 시험은 소프트웨어 방법론의 개발 단계별 테스트를 적용한다. 이 연구를 통해 고천문 분야가 인공지능 자동번역 확산 플랫폼 시범의 첫 케이스라는 점에서 의의가 있다. 즉, 클라우드 기반으로 시스템을 구축함으로써 상대적으로 적은 초기 비용을 투자하여 활용성이 높은 한문 문장 자동 번역기라는 연구 인프라를 확보하는 첫 적용 학문 분야이다. 향후 이를 활용한 고천문 분야 학술 활동이 더욱 활발해질 것을 기대해 볼 수 있다.

  • PDF

A Study on Performance Improvement of Recurrent Neural Networks Algorithm using Word Group Expansion Technique (단어그룹 확장 기법을 활용한 순환신경망 알고리즘 성능개선 연구)

  • Park, Dae Seung;Sung, Yeol Woo;Kim, Cheong Ghil
    • Journal of Industrial Convergence
    • /
    • v.20 no.4
    • /
    • pp.23-30
    • /
    • 2022
  • Recently, with the development of artificial intelligence (AI) and deep learning, the importance of conversational artificial intelligence chatbots is being highlighted. In addition, chatbot research is being conducted in various fields. To build a chatbot, it is developed using an open source platform or a commercial platform for ease of development. These chatbot platforms mainly use RNN and application algorithms. The RNN algorithm has the advantages of fast learning speed, ease of monitoring and verification, and good inference performance. In this paper, a method for improving the inference performance of RNNs and applied algorithms was studied. The proposed method used the word group expansion learning technique of key words for each sentence when RNN and applied algorithm were applied. As a result of this study, the RNN, GRU, and LSTM three algorithms with a cyclic structure achieved a minimum of 0.37% and a maximum of 1.25% inference performance improvement. The research results obtained through this study can accelerate the adoption of artificial intelligence chatbots in related industries. In addition, it can contribute to utilizing various RNN application algorithms. In future research, it will be necessary to study the effect of various activation functions on the performance improvement of artificial neural network algorithms.

Development of a Game Content Based on Metaverse Providing Decision Tree Algorithm Education for Middle School Students (중학생을 위한 의사결정나무 알고리즘 교육을 제공하는 메타버스 기반 게임 콘텐츠 개발)

  • Hyun, Subin;Kim, Yujin;Park, Chan Jung
    • The Journal of the Korea Contents Association
    • /
    • v.22 no.4
    • /
    • pp.106-117
    • /
    • 2022
  • In 2021, AI basics were introduced in the high school curriculum. There are many worries that the problem of utilization-oriented education will be repeated with the introduction of artificial intelligence education rather than the principles that occurred when ICT was applied to education in the past. Most of the existing AI education platforms focus only on the use of AI. For artificial intelligence education of middle school students, there are difficulties in learning about the process by which artificial intelligence derives results and learning the principles of artificial intelligence algorithms. Recently, as the educational application of metaverse has become a hot topic, research has been started to improve learning achievement by arousing students' immersion and interest. This research developed educational game contents about decision tree algorithm using metaverse as educational contents that can be used in middle school AI education. By applying games to education, it was intended to increase students' interest and immersion in artificial intelligence, and to increase educational effectiveness. In this paper, the educational effectiveness, difficulty, and level of interest were analyzed for pre-service teachers regarding the developed game content. Based on this, a future principle-oriented artificial intelligence education method was suggested.

Classification of Clothing Using Googlenet Deep Learning and IoT based on Artificial Intelligence (인공지능 기반 구글넷 딥러닝과 IoT를 이용한 의류 분류)

  • Noh, Sun-Kuk
    • Smart Media Journal
    • /
    • v.9 no.3
    • /
    • pp.41-45
    • /
    • 2020
  • Recently, artificial intelligence (AI) and the Internet of things (IoT), which are represented by machine learning and deep learning among IT technologies related to the Fourth Industrial Revolution, are applied to our real life in various fields through various researches. In this paper, IoT and AI using object recognition technology are applied to classify clothing. For this purpose, the image dataset was taken using webcam and raspberry pi, and GoogLeNet, a convolutional neural network artificial intelligence network, was applied to transfer the photographed image data. The clothing image dataset was classified into two categories (shirtwaist, trousers): 900 clean images, 900 loss images, and total 1800 images. The classification measurement results showed that the accuracy of the clean clothing image was about 97.78%. In conclusion, the study confirmed the applicability of other objects using artificial intelligence networks on the Internet of Things based platform through the measurement results and the supplementation of more image data in the future.

A study on improvement of policy of artificial intelligence for national defense considering the US third offset strategy (미국의 제3차 상쇄전략을 고려한 국방 인공지능 정책 발전방안)

  • Se Hoon Lee;Seunghoon Lee
    • Industry Promotion Research
    • /
    • v.8 no.1
    • /
    • pp.35-45
    • /
    • 2023
  • This paper addressed the analysis of the trend and direction of the US defense strategy based on their third offset strategy and presented the practical policy implication of ensuring the security of South Korea appropriately in the future national defense environment. The countermeasures for the development ability of advanced weapon systems and secure core technologies for Korea were presented in consideration of the US third offset strategy for the future national defense environment. First, to carry out the innovation of national defense in Korea based on artificial intelligence(AI), the long-term basis strategy for the operation of the unmanned robot and autonomous weapon system should be suggested. Second, the platform for AI has to be developed to obtain the development of algorithms and computing abilities for securing the collection/storage/management of national defense data. Lastly, advanced components and core technologies are identified, which the Korean government can join to develop with the US on a basis of the Korea-US alliance, and the technical cooperation with the US should be stronger.

Review on Artificial Intelligence Education for K-12 Students and Teachers (K-12 학생 및 교사를 위한 인공지능 교육에 대한 고찰)

  • Kim, Soohwan;Kim, Seonghun;Lee, Minjeong;Kim, Hyeoncheol
    • The Journal of Korean Association of Computer Education
    • /
    • v.23 no.4
    • /
    • pp.1-11
    • /
    • 2020
  • The purpose of this study is to propose the direction of AI education in K-12 education through investigating and analyzing aspects of the purpose, content, and methods of AI education as the curriculum and teacher training factors. We collected and analyzed 9 papers as the primary literature and 11 domestic and foreign policy reports as the secondary literature. The collected literatures were analyzed by applying a descriptive reviews, and the implications were derived by analyzing the curriculum components and TPACK elements for multi-dimensional analysis. As a result of this study, AI education targets were divided into three steps: AI users, utilizer, and developers. In K-12 education, the user and utilizer stages are appropriate, and artificial intelligence literacy must be included for user education. Based on the current computing thinking ability and coding ability for utilizer education, the implication was derived that it is necessary to target the ability to create creative output by applying the functions of artificial intelligence. In addition to the pedagogical knowledge and the ability to use the platform, The teacher training is necessary because teachers need content knowledge such as problem-solving, reasoning, learning, perception, and some applied mathematics, cognitive / psychological / ethical of AI.

Performance comparison of ONNX Runtime on embedded device and possibility of new runtime (임베디드 기기에서 ONNX Runtime 성능 비교와 새로운 Runtime 의 가능성)

  • Kim, Sungmin;Bum, Junghyun;Choo, Hyunseung
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
    • /
    • 2020.11a
    • /
    • pp.886-888
    • /
    • 2020
  • ONNX 은 인공신경망 모델 교환을 위한 표준 중 하나이다. 인공신경망 모델을 구현하는 연구자 입장에선 ONNX 형태로 모델을 배포함으로써 이질적인 플랫폼 간의 호환성을 보장받을 수 있다. 서로 다른 플랫폼에서 ONNX 표준에선 ONNX 모델을 실행하는 엔진을 ONNX Runtime 이라고 하는데, ONNX Runtime 은 순수 S/W 형태이거나, 다양한 H/W 가속 기술과 결합된 형태가 있다. 본 논문에선 ONNX Backend Scoreboard 에 등록 되어있는 3 종류의 엔진과 본 논문에서 새롭게 제안하는 C-ONNX 의 성능을 웍스테이션과 임베디드 기기에서 비교해보고 임베디드 기기에 특화된 C-ONNX 의 가능성에 대해 알아본다.