최근 세계보건기구(WHO)의 Coronavirus Disease-19(COVID-19)에 대한 팬데믹 선언으로 COVID-19는 세계적인 관심사이며 많은 사망자가 속출하고 있다. 이를 극복하기 위하여 국가 간 정보 교환과 COVID-19 관련 대응 방안 등의 공유에 대한 필요성이 증대되고 있다. 하지만 언어적 경계로 인해 원활한 정보 교환 및 공유가 이루어지지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 논문은 COVID-19 도메인에 특화 된 인공신경망 기반 기계번역(Neural Machine Translation(NMT)) 모델을 제안한다. 제안한 모델은 영어를 중심으로 프랑스어, 스페인어, 독일어, 이탈리아어, 러시아어, 중국어 지원이 가능한 Transformer 기반 양방향 모델이다. 실험결과 BLEU 점수를 기준으로 상용화 시스템과 비교하여 모든 언어 쌍에서 유의미한 높은 성능을 보였다.
사람들이 인공 지능 분야를 계속 연구하고 제안 한다. 그 때문에 상대적으로 성숙한 인공지능 기술이 일상생활에 더 많이 활용된다. 평소 어디서나 볼 수 있는 생활용품들이 지능화되기 시작하고 있다. 그러나 미러는 생활용품에서 가장 많이 쓰이는 용품 이다. 그 인공 지능 기술을 미러에 적용하는 데 가장 적합 하다. 이 논문의 연구 결과는 라즈베리 pi를 기반으로 설계된 스마트 미러가 날씨, 온도, 인사를 표시하고, 인간-미러 상호작용 기능을 가지고 있다. 본 논문 연구방법은 라즈베리 pi 3B +를 핵심 컨트롤러로 사용하고 Google 어시스턴트를 지능형 제어로 사용한다. 라즈베리 pi의 자체 WiFi를 통해 네트워크에 연결하면 미러가 자동으로 시간, 날씨 및 뉴스 정보 기능을 표시하고 업데이트 할 수 있다. 키워드를 사용하여 Google 어시스턴트를 깨운 다음 미러를 제어하여 음악을 재생하고 시간을 상기시키는 등의 작업을 할 수 있다. 스마트 미러 음성 상호 작용의 기능을 실현한다. 또한 이 연구에 사용 된 하드웨어는 모두 모듈식 어셈블리이고, 나중에 사용자가 직접 조립하는 것이 편리 하며. 저렴한 가격으로 시장 진흥에 적합하다.
로티퍼는 해산어와 담수어뿐만 아니라 식용어와 관상어에 이르기까지 모든 어류의 인공 종묘 생산 과정에서 초기 먹이생물로 이용되고 있는 중요한 동물 플랑크톤이다. 그리고 로티퍼를 초기 자어의 첫 먹이로 사용하는 것을 시작으로 알테미아, 코페포다 또는 초미립자 사료 등을 사용하는 어류 인공종묘 생산 과정에서의 먹이계열이 확립되어 있다. 그러나, 사육하고자 하는 어종에 따라 초기 자어기에서 로티퍼를 섭이하는 시기와 사육 일령별 자어의 로티퍼 포식수를 알 수 있는 정확한 방법이 없다는 이유로 지금까지는 자어의 로티퍼 최초 포식 일령 및 로티퍼 포식수를 개개의 연구자들 나름대로의 방법으로 관찰하여 왔다. 일반적으로 자어가 로티퍼를 포식하였는지의 여부 및 포식수는 자어 소화기내에 존재하는 소화가 진행되기 전의 로티퍼 몸체의 수를 계수하는 방법으로 이루어졌다. 로티퍼의 체내에는 섬모환으로 모은 수중의 먹이 현탁액을 소화기계로 이동시키기 전에 먹이를 잘게 다지고 부수는 기능을 하는 저작기 (trophi)가 존재한다. 그리고 이 저작기는 로티퍼의 종에 따라서 다른 형태를 하고 있는 것으로 알려져 있다. 이 연구에서는 자어가 섭이한 로티퍼는 어류의 소화기내에서 소화가 진행되는 과정에서 로티퍼의 체 구조 중 저작기가 쉽게 소화되기 어렵고 소화기관의 연동 운동에 의해서도 쉽게 그 모양이 손상되지 않는다는 것을 발견하고 이 저작기의 수를 계수하므로서 로티퍼의 최초 섭이 일령 및 일령별 로티퍼 포식수를 계수할 수 있는 방법을 검토하였다. 그 결과, 소화기내의 잔존 로티퍼 몸체만으로 계수 관찰하던 기존 방법에 비교하여 로티퍼의 저작기를 계수하는 방법을 이용할 경우 보다 신뢰도가 높은 결과를 도출할 수 있음을 확인하였다. 경제적 가치의 우수성 때문만은 아니다. 미국은 자국의 대두 생산자들이 생산해 낸 대두를 판매하면서 조성한 자조금을 모아 대두의 생산성을 향상시키기 위한 연구 개발과 국내외 시장을 확대하기 위한 마케팅 활동에 쓰고 있다. 이런 자조 노력은 비단 미국의 대두 농민들에게만 국한된 것이 아니다. 가깝게는 일본의 수산업과 해산어 양식산업의 발전은 중앙 및 지방 정부, 수협과 같은 어민 조합 및 연근해 수산업 종사자들이 출연한 기금을 통해 이루어지고 있음을 지난 8월 북해도의 양식산업을 시찰했을 때 확인할 수 있었던 사실이다. 이제 우리나라도 국민소득 1만불 시대를 넘어 2만불 시대를 열기 위한 청사진을 그릴 만큼 모든 경제의 규모가 확대되었을 뿐 아니라 질적으로 고도화되었다. 우리에게 필요한 것은 성숙된 산업사회에 걸맞는 각 산업 주체들의 의식이다. 한국의 양식산업도 자조 정신을 갖추어 생산성 향상에 초점을 맞춘 양식기술의 개발, 환경 보전을 고려한 양식장 관리 및 소비를 확대하기 위한 유통시스템의 선진화에 스스로 투자를 해야 할 시기에 와 있다.치가 완전히 익은 15일 후에는 무첨가 김치, 0.1%, 0.2% 및 0.3% 고분자 키토산 김치의 젖산균 수는 5.4X107 cfu/g, 3.3X107 cfu/g, 8.6X106 cfu/g 및 2.6X106 cfu/g로 나타났다. 5. 발효가 진행 중에 대장균 군 수가 시간과 더불어 대장균군 수가 모든 구에 있어서 6일까지는 서서히 증가하다가 그 후부터는 대장균 군 수가 감소하였다. 즉, 발효초기에는 모든 구가 2.0X104∼4.0X105 cfu/g이었고, 6일 경에는 8.9X104∼4.5X105 cfu/g로 약간 증가하였으며 15일후에는 키토산 무첨가 김치가 2.0X
본 논문은 한국어에 대해서 구묶음을 수행한 후에 의존구조를 분석하는 방법을 제안한다. 의존구조 분석은 단어의 지배어를 결정하는 과정이다. 지배어를 정할 때, 문법적인 지배어를 정할 것인지 의미적인 지배어를 정할 것인지가 고질적인 문제이다. 일반적으로는 문법적인 지배어를 정하고 있다. 예를 들면 문장 "밥을 먹고 싶다"에서 어절 "먹고"의 지배어로 "싶다"를 정한다. 그러나 "싶다"는 보조용언으로 의미적으로 지배어가 될 수 없다. 이와 같은 방법으로 구문을 분석하면 의미분석을 위해서 또 다른 변환이 있어야 한다. 본 논문에서는 이런 문제를 다소 완화하기 위해서 구묶음을 수행한 후에 구문을 분석하는 방법을 제안한다. 구묶음은 문장을 구성성분 단위로 분할하는 과정이며 구성성분은 내용어 말덩이와 기능어 말덩이로 구성된다. 구묶음을 수행하면 구문 분석의 입력이 되는 문장 성분의 수가 줄어들므로 구문 분석 속도가 개선될 수 있으며, 문장에서 중심어를 중심으로 하나의 말덩이로 묶이므로 말덩이에 대해서만 그 의존 관계를 파악할 수 있어 구문 분석의 효율성을 높일 수 있다. 본 논문은 세종의존말뭉치를 사용해서 성능을 분석했으며 UAS와 LAS가 각각 86.48%와 84.56%였으며 입력의 노드 수도 약 22% 정도 줄일 수 있었다.
본 연구는 국내의 인공지능과 관련된 기사들을 LDA 알고리즘에 기반한 토픽모델링 기법으로 분석하여 인공지능 관련 주요 이슈들을 도출하고 세부적으로 분석함으로써 인공지능 기술이 전(全) 산업 분야와 융합을 통해 창출할 수 있는 새로운 가치를 통찰하고, 인공지능 기술을 지식 경영에 적용할 수 있는 분야를 도출하는데 유용한 정보를 생산하고자 하였다. 본 연구에서는 '인공지능'을 검색어로 하여 추출된 11개의 중앙지와 8개의 경제지, 주요 방송사의 2016년부터 2019년까지 3,889건의 기사를 대상으로 오픈 소프트웨어인 R을 활용한 토픽모델링 기법을 사용하여 토픽 별 키워드들을 추출하였다. 각 토픽의 키워드 간 연관성을 나타내는 PMI(Pointwise Mutual Information) 측도를 높이도록 relevance 파라미터 λ를 최적화하여 토픽 별 키워드를 추출하였으며, 키워드들로부터 타당한 근거를 바탕으로 토픽명을 추론하였다. 추출된 토픽들은 인공지능 기술의 응용 분야와 사회, 경제, 산업, 문화 전반에서 일어나고 있는 변화 및 정부의 지원 정책과 비전을 폭 넓게 나타냈다.
본 연구는 인공호흡기 적용 환자들의 구강간호에 있어 클로르헥시딘의 적용에 대한 효과성을 분석하고, 이를 토대로 임상에서 실질적으로 구강간호 시행에 있어 명확한 근거를 제시 하고자 시도 되었다. 주요 검색어는 Ventilator associated pneumonia AND (Oral care OR Dental care OR Chlorhexidine*)으로 검색원으로는 국내 RISS, Koreamed, KISS와 국외 MEDLINE, Cochrane Central, CINAHL, Pub Med를 활용하여 2017년 5월까지의 문헌을 대상으로 검색하였다. 총 19편의 연구가 최종 선정되었고, Revman 5.3 프로그램으로 분석 하였으며, RoB (The Cochrane's Risk of Bias)도구를 이용해 문헌의 질을 평가하였다. 연구결과 중환자의 인공호흡기 관련 폐렴 예방에 있어 클로르헥시딘의 적용은 통계적으로 유의한 효과가 있었음이 나타났다.
사주 풀이란 주어진 사주에 대해서 그에 맞는 해석 글을 생성해주는 작업을 의미한다. 전통적으로 사주 풀이는 온전한 사람의 영역으로 인식되어왔으나, 우리는 본 연구를 통해 사주 풀이 영역도 인공지능으로 대체할 수 있을 것이라는 가능성을 탐구한다. 본 연구에서 우리는 최근 연구되고 있는 자연어 생성분야의 연구들에서 영감을 받아, 사주 유형과 사주 풀이 내에 포함할 명사 키워드를 기반으로 풀이글을 생성하는 인공지능 모델 SaJuTeller를 설계한다. 특히 이전 문맥을 고려하여 풀이글을 생성하는 모델과 단순 사주 유형 및 명사 키워드를 기반으로 풀이글을 생성하는 두가지 모델을 제안하며, 이들 각각의 성능을 분석함으로써 각 모델의 구체적인 활용 방안을 제안한다. 본 연구는 우리가 아는 한 최초의 인공지능 기반 사주풀이 연구이며, 우리는 이를 통해 사주풀이에 요구되는 전문인력의 노력을 경감시킴과 동시에, 다양한 표현을 가진 사주 풀이 글을 생성할 수 있음을 제안한다.
본 연구는 인공지능의 한 응용분야인 전문가 시스팀중, 그의 핵심 영역인 지식베이스와 추론기제를 문헌정보검색을 위하여 개발하였다. 이는 어느 특정주제를 검색하고자 하는 이용자는 일반적으로 그 주제분야에 대한 선행지식이 부족할 것이다는 가정하에 선행지식이 부족한 이용자의 질의어를 시스팀에서 지적으로 처리하도록 지식베이스를 설계하어 결과적으로 정보검색의 효율을 향상시킴을 목적으로 한다. 또한 우리말 문헌정보의 주제어에서 주가 되는 복합명사의 특성을 구조적으로 분석하여 지식베이스에 포함시켰다.
통계적 정보 혹은 벡터 모델을 이용하는 자동 색인은 색인어와 문서간에 관계성을 간접적으로 혹은 상대적으로 계산하기 때문에 검색의 정확도를 높이는데 한계가 있다. 이 보다는 적극적인 방법으로 언어학적 정보와 인공 지능의 기술을 이용하여 색인어의 관계성 을 계산하는 방법론을 소개한다. 동사의 격틀을 이용하여 개발된 시스템으로부터 언어적 분 석 방법의 가능성을 찾아볼 수 있다. 미래의 정보 검색은 사용자 중심으로 구성이 되어 사 용자에 대한 연구가 깊게 반영이 되어야 할 것이다.
본 연구는 정보검색시스템에서 중요한 역할을 하는 이용자 인터페이스의 효용성을 높이기 위해서 시도된 다양한 기술 및 기법을 다각적으로 조사하였다. 특히 질의어처리 인터페이스, 탐색전략 인터페이스, 적합성 피드백 인터페이스를 중점으로 탐색관련 인터페이스 기능과 문헌 브라우즈 인터페이스, 탐색결과 브라우즈 인터페이스와 같은 브라우즈 관련 인터페이스 기능에 대하여 중점적으로 살펴보았다. 앞으로의 이용자 인터페이스 기능은 시각적 검색 기법, 인공지능 기법, 멀티모드 커뮤니케이션 기법 등이 많이 사용될 것으로 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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