• 제목/요약/키워드: 지능폭발

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모듈러 데이터센터 인프라를 위한 스마트 모니터링 관리 시스템 구조 설계 (A Smart Monitoring Management System Architecture Design for Modular Data Center Infra)

  • 이우승;김현우;김영환
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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    • pp.26-29
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    • 2013
  • 클라우드 컴퓨팅 및 빅데이터 환경에서 최근 데이터의 유동량은 폭발적으로 증가하였다. 그에 따라 대규모 IT자원 및 서비스 제공을 위한 핵심 인프라 역할을 맡고 있는 데이터센터의 수요가 급증하고 있는 추세이다. 하지만, 데이터센터의 빠른 확장 속도에 비하여 데이터센터를 통합적, 효율적으로 관리하고 모니터링 할 수 있는 시스템의 부재로 데이터센터의 빠른 유지보수, 효율적 자원관리와 고신뢰 시스템 구축이 어려운 실정이다. 또한 국내 여건상 외국의 사례와 같이 넓은 부지를 사용하여 데이터센터를 구축할 수가 없기 때문에 모듈 형태의 데이터센터 구축 연구가 절실한 상황이다. 본 논문에서는 이러한 폭발적 데이터 환경과 국내 여건을 고려한 효율적인 인프라 지원을 위한 모듈러 데이터 센터의 스마트 모니터링 관리 시스템 구조를 설계한다.

지능형 미디어 콘텐츠 편집 기술 개발 현황

  • 추연승;김현식
    • 방송과미디어
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    • 제28권2호
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    • pp.60-74
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    • 2023
  • 미디어 콘텐츠 편집 기술은 콘텐츠 제작 과정에 필수적으로 요구되는 기술로, 비디오 특성 기반 장르 분류 기술, 자동 장면 분할 기술, 객체 인식 기술 등으로 구분될 수 있다. 코로나19 이후 미디어 콘텐츠 시장은 폭발적으로 성장하였으며, 인공지능을 활용하여 콘텐츠를 보다 쉽게 제작하려는 요구가 증가하면서 인공지능 기반의 미디어 콘텐츠 제작 및 편집 기술에 대한 연구 개발이 활발히 진행되고 있다. 본고에서는 미디어 콘텐츠 제작 과정에 적용 가능한 인공지능 기반의 미디어 편집 기술에 대한 개발현황에 대하여 살펴본다.

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자연 지능 제어에 의한 제주도의 화산 폭발 속도와 튜물러스 (The Volcanic Eruption Velocity and Tumulus of Jeju Island Controlled by the Natural Intelligence)

  • 이성국;이문호;김정수
    • 문화기술의 융합
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    • 제8권3호
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    • pp.493-499
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    • 2022
  • 본 논문은 제주도의 화산이 폭발 시에 얼마만한 속도로 폭발했으며, 폭발 후에 생기는 튜물러스와 한라산 중턱에서 폭발된 현무암이 바다까지 밀려온 결과를 보고한다. 현무암 지하 마그마가 약 절대온도 1000K로 지상의 중성대를 뚫고 1950m 상공에서 절대온도 1200K로 폭발하면서 나올 때의 속도에 대해 분석했다. 부력(浮力)에 의한 화염 기둥의 열기류인 Plume 화산 폭발로 인한 주변의 공기보다 연소가스의 밀도가 작아져 부력이 발생하고 상승 기류가 형성된다. 화염 기둥은 연속, 간헐, 부력 화염 영역으로 분류된다. 한라산(1950m) 화염 기둥의 속도는 상승한 최고점에서 낙하함으로 위치에너지가 운동에너지로 변환되어 유체흐름에 의해 이 두 식을 같게 놓아 풀면 화산 폭발 속도87.5m/s를 얻었다. 이때 마그마의 밀도는 온도에 반비례한다. 거문오름(456m)은 폭발 속도는 42.6m/s로 계산했다.

동시출현 핵심단어 분석을 활용한 폭발사고 연구 동향 분석 (Analysis of Research Trends of Explosion Accidents Using Co-Occurrence Keyword Analysis)

  • 이영우;김민주;이지원;안우성;권상기
    • 화약ㆍ발파
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    • 제42권2호
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    • pp.12-28
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    • 2024
  • 급속한 에너지 확산을 수반하는 폭발 현상은 인명 및 경제적인 피해를 미치고 있다. 산업의 고도화로 인하여 다양하고 광범위한 폭발사고가 전 세계적으로 발생하고 있으며, 이러한 폭발사고의 예방을 위해서는 정확한 원인 분석이 밑바탕이 되어야 한다. 국내외 폭발사고 관련 연구 분석은 일부 사건들에 대해서 제한적인 범위에서 수행되고 있었다. 본 논문에서는 국제학술지에 게재된 전체 논문들을 대상으로 동시출현 핵심단어 분석을 실시하여 시기별 전체적인 연구 경향과 향후 연구자들이 관심을 가질 수 있는 최신 분야를 도출하고자 하였다. 시기별 핵심단어 분석 결과, 2005년~2014년에는 대체로 논문의 수가 적고 전체적인 핵심단어의 수도 적었지만, 2015년 이후 컴퓨터 시뮬레이션과 인공지능분야가 폭발사고사례 분석에 활용되었으며, 폭발사고의 종류 또한 현재 최신 연구분야인 리튬이온 배터리, 혼합가스 등의 다양한 연구가 활발하게 진행되고 있음을 알 수 있었다.

스마트폰 상에서의 사용자 행위추론/예측기반 지능형 합성 캐릭터 (An Intelligent Synthetic Character Based on User Behavior Inference/Prediction for Smartphone)

  • 이두호;한상준;조성배
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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    • pp.475-477
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    • 2004
  • 이동전화 가입자 수의 폭발적 증가와 전송속도 향상으로 고성능 이동전화인 스마트폰이 주목을 받고 있으며, 스마트폰상에서 작동하는 지능형 서비스의 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 스마트폰에서 지능형 서비스를 구현하는 방법으로 지능형 캐릭터를 제안한다. 캐릭터는 사용자가 친숙하게 느낄 수 있어 지능형 서비스의 좋은 인터페이스가 될 수 있다. 제안하는 캐릭터는 베이지안 네트워크를 이용하여 추론된 사용자의 감정 상태, 바쁨의 정보 등의 정보와 스마트폰에서 수집된 디바이스 상태에 기반하여 행동 선택을 행동 선택을 하여 디바이스와 사용자의 상태를 반영한다. 실제 작동 예를 통해 제안하는 캐릭터의 유용성을 보인다.

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실시간 영상의 이동 객체 데이터 변화율을 이용한 에러 필터링 기술 (Error filtering technology using change rate of moving object data in real-time video)

  • 윤경호;김단희;이원석
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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    • pp.155-158
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    • 2019
  • 최근 지능형 CCTV 관제 시스템에 대한 수요가 증가하고 있다. CCTV 영상 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있어 이를 분석하기 위한 기술의 발전이 필요한 실정이다. 대부분의 지능형 CCTV 관제 시스템은 영상 속 객체를 찾고 이 객체의 메타데이터를 통해 지능형 관제 시스템을 수행한다. 하지만 영상 속 객체의 로그가 항상 정확하지 않다. 현재의 객체 인식 기술로는 CCTV 영상의 밝기, 해상도 조건에 따라 성능의 차이가 심하고, 영상의 프레임 대비 빠르게 움직인 CCTV 영상 속 모든 객체를 사람이 인식하는 정도로 인식하기 어렵다. 이러한 이동 객체의 크기, 위치를 분석한 메타데이터에는 에러가 포함되기 쉽다. 본 논문에서는 지능형 CCTV 관제 시스템에서 분석한 영상 속 객체의 프레임 메타데이터 에러를 학습기반 실시간 에러 필터링 알고리즘을 통해 개선하여 에러가 필터링된 데이터를 사용하는 지능형 관제 시스템의 정확도 향상에 기여 할 것을 기대한다.

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SMS Callback URL Push를 통한 예약 손실 극복 방안

  • 김용환;양정진
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
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    • pp.457-465
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    • 2002
  • 휴대폰 사용 인구가 폭발적으로 늘어나 대다수 사람을 네트워크화 할 수 있는 기반 환경이 조성되었다. 이에 따라 모바일 단말을 통한 여러 응용 서비스가 가능해 졌다. 따라서 본 논문에서는 휴대폰의 SMS(Short Message Service) 기능을 이용한 Callback URL을 적용하여 구축한 예약 확인 시스템을 통해 예약이 필요한 기업 및 기관에서 예약 손실을 줄이고 예약 데이터를 이용하여 eCRM과 연계, 고객 특성을 관리하고 마케팅 활동에 활용할 수 있는 방안을 다루고자 한다.

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퍼지 적분 기반 기계 지능 측정법을 이용한 로봇 지능의 측정에 관한 연구 (A Study on Measuring RIQ (Robot Intelligence Quotient) using Fuzzy Integrral-based MIQ (Machine Intelligence Quotient))

  • 정진우;한정수;김대진;도준형;이형욱;변증남
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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    • pp.41-44
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    • 2006
  • 산업용 로봇으로부터 시작된 로봇에 관한 연구는 서비스 로봇에 대한 개념이 확산되면서 최근 폭발적으로 그 영역을 넓혀가고 있다. 또한, 인간과 함께 생활하는 서비스 로봇의 경우 로봇 스스로가 인간 및 환경을 이해하고 조작할 수 있어야 하므로 매우 높은 수준의 지능이 요구되고 있다. 이에 본 논문에서는 로봇의 지능이란 무엇인가라는 근본적인 문제에 대해 공학적인 측면에서 다루고자 한다. 구체적으로 기존의 개발된 로봇들을 통해 로봇의 지능을 구성하는 요소들을 분석해내고 이를 활용해 특정 로봇의 지능 수준을 측정하거나 또는 서로 다른 두 로봇 간의 지능들을 비교할 수 있는 척도에 대해 제시하고자 한다. 기존의 퍼지 적분 기반 기계 지능 측정법에서의 방법, 즉 Choquet 퍼지 적분과 Sugeno 퍼지 적분을 함께 사용함으로써 정량적/정성적인 판단을 동시에 진행하는 방법을 응용함으로써 인간의 IQ에 해당되는 로봇의 IQ 수치를 얻어낼 수 있게 된다.

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유무선 통신 네트워크에서의 오브젝트 이미지 기반의 지능형 경보/모니터렁 시스템 (Object Image-based Intelligent Alarming/Monitoring System over theWired and Wireless Communication Network)

  • 강영상;김창화
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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    • pp.148-150
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    • 2002
  • 침입자. 화재. 폭발이나 기계 이상과 같은 인적, 물적 재산에 피해를 입힐 수 있는 대부분의 응급 상황은 시각적으로 인식 가능하다. 따라서 사고가 발생하기 이전에 사고의 발생 가능성을 관계자에게 신속히 전달하여 인적, 물적 피해를 입지 않게 또는 최소화할 수 있게 대처하는 것이 필요하다. 이미지 기반의 지능형 경보/모니터링 시스템을 개발하여 자동적으로 비정상 상태를 인식하고 이를 관계된 사람들에게 인터넷과 전화, PCS, PDA로 신속하게 전달하는 유무선 통신 네트워크에서의 오브젝트 이미지 기반의 지능형 경보/모니터링 시스템을 구현하였다. 이 논문에서는 이미지 기반의 지능형 경보/모니터링 시스템의 구성에 대하여 설명하고 각 구성 요소의 기능에 대해서 설명한다

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영상인식 및 분류용 인공지능 가속기의 최신 성능평가: MLPerf를 중심으로

  • 서영호;박성호;박장호
    • 방송과미디어
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    • 제25권1호
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    • pp.28-41
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    • 2020
  • 인공지능의 고속화를 위한 인공지능용 혹은 딥러닝용 하드웨어 및 소프트웨어 시스템에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있다. 또한 딥러닝 모델에 따라 다양한 추론 시스템이 끊임없이 연구되고 소개되고 있다. 최근에는 전세계에서 100개가 넘는 회사들에서 인공지능용 추론 칩을 개발하고 있고, 임베디드 시스템에서 데이터센터 솔루션에 이르기까지 다양한 분야를 위한 것들이 존재한다. 이러한 하드웨어의 개발을 위해서 12개 이상의 소프트웨어 프레임 워크 및 라이브러리가 활용되고 있다. 하드웨어와 소프트웨어가 다양한 만큼 이들을 중립적으로 평가하기가 매우 어려운 실정이다. 따라서 업계 표준의 인공지능을 위한 벤치마킹 및 평가기준이 필요한데, 이러한 요구로 인해 MLPerf 추론이 만들어졌다. MLPerf는 30개 이상의 기업과 200개 이상의 머신러닝 연구자 및 실무자들에 의해 운영되고, 전혀 다른 구조를 갖는 시스템을 비교할 수 있는 일관성 있는 규칙과 방법을 제시한다. MLPerf에 의해 제시된 규칙에 의해 2019년도에 처음으로 다양한 인공지능용 추론 하드웨어가 벤치마킹을 수행했다. 여기에는 14개의 회사에서 600개 이상의 추론 결과를 측정하였으며, 30개가 넘는 시스템이 이러한 추론에 사용되었다. 본 원고에서는 MLPerf의 학습과 추론을 중심으로 하여 최근에 개발된 다양한 회사들의 인공지능용 하드웨어, 즉 가속기 들의 성능을 살펴보고자 한다.