본 논문에서는 인공지능, 사물인터넷 등 4차 산업혁명 기술을 기반으로 생산 업체와 공급 업체 간의 공급망의 가시성, 안전성, 효율성 향상을 위한 물류 표준을 준수하며 고도화 및 지능화된 스마트 SCM 솔루션을 제시하고자 한다. 이를 위해 사물 인터넷, 인공지능 기술을 기반으로 공급망의 가시성, 안전성, 효율성 향상을 위한 물류 표준을 준수하며 고도화되고 지능화된 효율적인 자동 발주 솔루션을 제시한다. 자동 발수 솔루션은 협력업체와의 생산계획정보, 발주정보, 납품정보, 품질판정정보, 재고현황 등의 제품 데이터를 실시간 공유하는 웹 기반 솔루션이다.
비전 기반의 재활용-PET 선별공정에서, PET 외 물체와의 식별 성능은 물론 PET 용기 내 포함된 이물질 및 라벨, 뚜껑의 존재 여부, 색상에 대한 검출 성능은 재활용 소재 품질에 중요한 영향을 미친다. 본 연구에서는 비전 인공지능 기반의 재활용-PET 자동 선별 시스템을 제안하고, 인공지능 모델의 제작에서 감독학습의 학습 효과를 최적화하기 위한 데이터 레이블링 기법을 제안한다. 재활용대상 PET 와 이물질 파트가 포함된 용기의 컨베이어벨트 선별공정 혼입을 재현한 실험을 통해서, 재활용 소재화 물량과 순도를 최대화하기 위한 인공지능 모델 생성 방법에 대해 고찰한다.
인공지능과 같은 스마트 기술의 도입은 다양한 산업 분야에 막대한 영향을 미치고 있다. 일부 전문가들은 스마트 기술이 새로운 영역의 등장, 생산성 향상을 일으키며 사람들의 일상과 업무처리 방식을 완전히 바꿀 것이라고 전망한다. 반면 부정적인 시선과 우려 또한 존재한다. 일자리 뺏김, 실업률의 상승 등 고용에 대한 많은 사회적 논쟁이 일어남에도 불구하고 인공지능시스템과 고용 간의 갈등에 대한 근본적인 해결책을 제공해주는 종업원 경험 기반의 연구는 미비하다. 따라서 본 연구는 중국 호텔업을 중심으로 인공지능 컨시어지로봇이 호텔 종업원에게 미치는 영향과 관련 요인을 찾아내며 이에 대한 인식이 사용자 저항과 이직의도에 미치는 영향을 연구하고자 한다. 이를 위하여 인공지능 컨시어지로봇 서비스가 도입된 중국 내 호텔에서 근무하는 종업원 322명을 대상으로 설문조사 및 분석을 실시하였다. 분석결과 호텔 종업원들의 인공지능과 로봇에 대한 인식이 사용자 저항 및 이직 의도에 유의한 영향을 미치는 것을 확인하였으며, 이러한 영향은 종업원의 자기효능감, 조직적 지원, 인공지능 서비스의 품질과 새로운 업무처리 방식의 전환비용에 의해 결정된다는 것을 발견하였다. 더불어 인공지능 서비스의 품질이 직간접적으로 사용자 저항과 이직의도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 이러한 연구 결과를 토대로 학술적, 실무적 시사점을 제안하였다.
본 논문에서는 인공지능이 생성하는 일상 대화의 품질 향상을 위해 상식 추론을 정의하고 설문을 통해 정량적, 정성적 분석을 진행하였다. 정량적 평가에서는 주어진 문장이 에게 학습시키기에 적합한가'라는 수용성 판단을 요청한 질문에서 40대 이상의 연령이 20, 30대와 유의미한 차이를 보였다. 정성적 평가에서는 '보편적 사실 여부'를 AI 발화 기준의 주요한 지표로 보았다. 이어서 '챗봇' 대화의 품질에 대한 설문을 실시했다. 이를 통해 일상 대화를 사용한 챗봇의 대화 품질을 높이기 위해서는 먼저, 질문의 요구에 적절한 정보와 공감을 제공해야 하고 두 번째로 공감의 정도가 챗봇의 특성에 맞는 응답이어야 하며 세 번째로 대화의 차례에 따라 담화의 규칙을 지키면서 대화가 진행되어야 한다는 결론을 얻을 수 있었다. 이 세 가지 요건이 통합적으로 적용된 담화 설계를 통해 완전히 인공지능스러운 대화가 가능할 것으로 여겨진다.
본 연구는 영상의학 분야에서 인공지능(AI) 기술 기반의 판독 보조 시스템의 'Time Behavior(시간반응성)' 속성을 측정하여 '성능 효율성'을 분석하였다. 의료 영상의 증가와 영상의학 전문의 수의 한계로 인해 인공지능(AI) 기술 기반의 솔루션이 증가하고 있으며, 관련된 연구가 많이 수행되고 있다. 하지만 대부분의 선행 연구가 인공지능의 진단 정확도에 초점을 맞췄다면, 본 연구는 Time Behavior의 중요성을 강조하여 수행하였다. 50개의 흉부 엑스레이 PA 이미지를 사용하여 측정한 결과, 평균 15.24초 만에 영상을 처리하여 높은 일관성과 안정성을 보여주었고, 이 처리 속도는 유명 글로벌 AI 플랫폼과 동등한 수준으로 영상의학과 워크플로우 효율성 부분에 크게 개선될 수 있는 가능성을 제시하였다. 앞으로 인공지능 기술이 영상의학 분야에서 큰 역할을 담당하여, 전반적인 의료 품질 향상과 효율성을 개선하는 데 도움이 될 것으로 기대한다.
감정 분류는 사람의 사고방식이나 행동양식을 구분하기 위한 중요한 열쇠로, 지난 수십 년간 감정 분석과 관련된 다양한 연구가 진행되었다. 감정 분류의 품질과 정확도를 높이기 위한 방법 중 하나로 단일 레이블링 대신 다중 레이블링된 데이터 세트를 감정 분석에 활용하는 연구가 제안되었고, 본 논문에서는 T5 모델을 한국어와 영어 코퍼스로 학습한 KE-T5 모델을 기반으로 한국어 발화 데이터를 단일 레이블링한 경우와 다중 레이블링한 경우의 감정 분류 성능을 비교한 결과 다중 레이블 데이터 세트가 단일 레이블 데이터 세트보다 23.3% 더 높은 정확도를 보임을 확인했다.
인공지능(AI)이 4차 산업혁명 중에서도 미래유망기술로 부각됨에 따라 도서관을 포함한 사회 전 분야에 걸쳐 인공지능기술을 적용하고 확대하고자 노력하고 있다. 이 연구는 인공지능이 대학도서관 서비스에 미치고 있는 영향과 이슈, 그리고 시사점에 대해 조사하였다. 연구방법은 북미지역 대학도서관 IT전문가들과의 심층인터뷰를 수행하였으며, 인터뷰결과와 국내외 관련 문헌들을 통해 결론과 논의점을 도출하였다. 본 연구는 연구결과로 북미지역 대학도서관들은 인공지능 시스템을 기반으로 정보 접근과 검색을 효율화하는 인프라구축에 노력하고, 대학내 인공지능 연구소들과도 협업하여 새로운 서비스 제공을 시도하고 있음을 밝혔다. 또한 향후 도서관과 사서의 역할 변화, 프라이버시, 그리고 데이터품질에 대한 이슈들을 제기하였다. 논의를 통해 대학의 사서들이 지식을 보급하는 역할을 수행하는 소프트웨어 엔지니어가 되기 위한 사서 재교육의 필요성과 대학 도서관의 정보시스템 구축을 위한 투자와 도서관에 인공지능 연구소를 세우는 방안을 제시하였다. 연구환경 변화에 따른 연구의 제한점과 향후 연구에 대한 제안도 논의되었다.
조선업계에서 전문 인력 수급난으로 난항을 겪고 있다. 이는 선박의 검사에 차질을 빚었고 해양 오염과 선박사고와 같은 문제가 발생하고 있다. 이에 안전 검진 수행에 AI 이미지 인식 기반 진단 모델을 적용하여, 애플리케이션을 통해 비전문가도 품질 진단을 수행할 수 있도록 한다.
컴퓨터 비전은 카메라를 이용하여 측정대상의 영상을 획득하고, 추출하고자 하는 특징 값, 벡터, 영역 등을 알고리즘과 라이브러리 함수를 응용하여 검출한다. 검출된 데이터는 사용하는 목적에 따라 다양한 형태로 계산되고 분석한다. 컴퓨터 비전은 다양한 곳에 활용되고 있으며, 특히 자동차의 부품을 자동으로 인식하거나 품질을 측정하는 분야에 많이 활용된다. 컴퓨터 비전을 산업분야에서 머신비전이라는 용어로 활용되고 있으며, 인공지능과 연결되어 제품의 품질을 판정하거나 결과를 예측하기도 한다. 본 연구에서는 자동차 부품의 품질을 판정하기 위한 비전시스템을 구축하고, 생산된 데이터에 5개의 머신러닝 분류 모델을 적용하여 그 결과를 비교하였다.
최근 CCTV (Closed Circuit TeleVision)나 드론영상을 활용하여 인공지능 기반 예측 모델을 통해 차량을 분류하는 객체인식이나 교통량 분석을 하는 많은 연구들이 수행되고 있다. 정확한 교통량 추정을 위한 객체인식 딥러닝 모델을 개발하기 위해서는 체계적인 데이터 구축이 요구되는데 이와 관련된 표준화된 가이드라인은 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 드론영상을 활용한 인공지능 기반 교통량 추정 학습데이터 구축 가이드라인 도출을 위하여 선행연구를 분석하고 사업보고서나 기존 인공지능 학습용 데이터 구축 및 품질관리 가이드라인을 참고하였다. 데이터 구축 가이드라인은 크게 데이터 획득, 가공, 검증으로 분류되며, 항목 별 유의사항 및 평가지표 가이드라인을 제시하였다. 본 연구의 결과물인 데이터 구축 가이드라인은 드론 영상 인공지능 기반 도로교통량 추정 분석을 하는데 강건하고 일반화된 인공지능 모델 개발에 도움을 제공하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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