A hyper-connected intelligence information society is emerging that creates new value by converging IoT, AI, and Bigdata, which are new technologies of the fourth industrial revolution, in all industrial fields. Everything is connected to the network and data is exploding, and artificial intelligence can learn on its own and even intellectual judgment functions are possible. In particular, the Internet of Things provides a new communication environment that can be connected to anything, anytime, anywhere, enabling super-connections where everything is connected. Artificial intelligence technology is implemented so that computers can execute human perceptions, learning, reasoning, and natural language processing. Artificial intelligence is developing advanced technologies such as machine learning, deep learning, natural language processing, voice recognition, and visual recognition, and includes software, machine learning, and cloud technologies specialized in various applications such as safety, medical, defense, finance, and welfare. Through this, it is utilized in various fields throughout the industry to provide human convenience and new values. However, on the contrary, it is time to respond as intelligent and sophisticated cyber threats are increasing and accompanied by potential adverse functions such as securing the technical safety of new technologies. In this paper, we propose a new data modeling method to enable IoT integrated security control by utilizing artificial intelligence technology as a way to solve these adverse functions.
Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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2007.11a
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pp.197-204
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2007
Nowadays, the construction industry is suffering from the decrease of labor productivity caused by the lack of skilled workers and the aging labor forces. The hazardous work conditions and safety problems still exist at the construction sites. The earthwork operation is not the exception. The number of skilled earthwork equipment operators has been rapidly reduced and the equipment needs to be operated in dangerous / hazardous work sites. Thus, through the development of intelligent excavating system, Intelligent Excavating System(I.E.S) research team tries to enhance the safety of work environment, productivity, quality, and payability of the earthwork operation. It is also expected that this research contributes to the development of fundamental construction automation technologies and to the creation a new market sector.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.6
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pp.703-708
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2023
The current study investigates VPA usage (i.e.,continuance intention of use, WOM intention) of by Theory of Planned Behavior (i.e.,attitude toward to VPA, subjective norm, perceived behavioral control) and perceived value/risk. The results show that (1) attitude toward to VPA, subjective norm, perceived behavioral control, and perceived value positively predicted the continuance intention of VPA use. Regarding WOM of intention, there were positively significant effects of the attitude toward to VPA, subjective norm, perceived behavioral control, and perceived value. The results of this study are expected to provide a variety of practical and theoretical implications in promising artificial intelligence market by the impact of TPB (i.e.,attitude toward to VPA, subjective norm, perceived behavioral control) and perceived values of VPA.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.10
no.5
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pp.715-723
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2024
The purpose of this study was to identify research trends related to future education through keyword network analysis. To this end, 308 academic papers and master's and doctoral dissertations published from 2000 to 2023 in Korea, and 146 keywords were selected for analysis, divided into 5 periods, and used and analyzed with the Microsoft Excel 365 program and NetMiner 4 program. The results of the study are as follows. First, the publication of future education research has steadily increased since 2000, but has increased significantly since the second half of the 2010s, and the number has exploded in 2021. Second, the number of new keywords that emerged in future education research has increased in recent times, but the frequency of 'future society' keywords appearing in all periods has been high. Third, in future education research results, the number of keywords that simultaneously appear among keywords has increased as time passes, and the contents of keywords that simultaneously have changed in various ways. This study is meaningful in that it suggested the direction of future education by analyzing the past and present of future education with artificial intelligence more than 20 years later.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10c
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pp.63-65
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1998
사회 전 분야에서 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 데이터를 이해하고 분석하는 새로운 자동적이고 지능적인 데이터 분석 도구와 기술이 필요하게 되었다. KDD(Knowledge Discovery in Databases)는 이러한 필요로부터 데이터에서 유용하고 이해 가능한 지식을 추출하는 연구이다. 데이터 마이닝(Data Mining)은 KDD에서 가장 중요한 단계로 데이터로부터 지식을 추출하는 단계이다. 데이터 마이닝에서 생성된 지식은 좋은 분류율을 가져야하고 이해하기 쉬워야한다. 본 논문에서는 퍼지 결정트리(FDT : Fuzzy Decision Tree)에 기반한 효율적인 데이터 마이닝 알고리즘을 제안한다. FDT의 각 링크는 속성(attribute) 값을 갖는 퍼지 집합이며, EDT의 각 경로는 퍼지 규칙을 생성한다. 제안된 알고리즘은 ID3의 이해성과 퍼지이론의 추론과 표현력을 결합한 방법으로 히스토그램에 이루어진다. 마지막으로 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해 표준적인 패턴 분류 벤치마크 데이터에 대한 실험 결과를 보인다.
이동 망 및 인터넷의 폭발적인 확장과 망 통합의 가속화에 따라 다양한 서비스 기능 및 데이터의 결합이 필수적인 서비스가 요구되고 있으나, 기존의 지능 망 기반 구조로는 이러한 서비스에 대한 대처하기가 현실적으로 불가능하다 이에 대한 해결책으로써 국제 표준화 포럼인 Parlay 를 중심으로 개방형 기술 기반의 서비스 API(Application Programming interface)를 개발해 오고 있다. 본 논문에서는 개방형 서비스 API 의 표준 규격인 Parlay/OSA API 구조에 대해서 살펴본다. IP 기반의 통합 망에서의 본 API 적용을 위한 망 구조를 제시하고, 실제 서비스 예를 대상으로 망 내각 노드 간의 처리 흐름 및 Parlay/OSA API와 망 내 신호 방식간 연동방법 등을 제안하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2014.07a
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pp.317-318
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2014
유전자 알고리즘은 문제 크기가 커짐에 따라 해집합이 폭발적으로 늘어나 최적해를 찾기 힘든 최적화 문제에 주로 적용되는 알고리즘으로, 최근에는 게임에서의 경로찾기, 인공지능 및 레벨디자인 문제에 많이 적용되고 있다. 본 논문에서는 퍼즐게임에서의 레벨디자인 문제의 해법으로 유전자 알고리즘의 적용 방법을 제안한다. 본 논문에서 적용한 퍼즐게임은 주어진 그림에 도형 조각을 가능한 빠른 시간 내에 맞추는 게임으로, 스테이지가 진행됨에 따라 높은 난이도의 퍼즐이 나타나도록 하는 것이 중요하다. 제안된 알고리즘을 통해 퍼즐게임의 유의미한 레벨 조절이 가능함을 확인할 수 있었다.
최근 소셜 네트워크 서비스 사용자의 폭발적인 증가 추세와 더불어 사용자 기반의 정보 공유 패러다임이 확산됨에 따라 효과적인 정보 공유를 위한 검색 방법 및 정보 분류의 필요성이 대두되고 있다. 소셜 네트워크 서비스는 관계도 탐색, 유사한 관심사의 사람들과 정보 공유, 추천시스템 등의 주요 서비스를 사용자 기반으로 구축하는 방향으로 연구가 진행되고 있으나 낮은 정보의 신뢰성으로 인해 지능적인 검색 및 정보 분류에 한계가 있었다. 본 논문에서는 대표적인 소셜 네트워크 서비스인 Facebook 을 기반으로, 낮은 정보의 신뢰성을 높이고 사용자의 소셜 검색 만족도를 높일 수 있는 사용자 그룹 분류 기법을 제안한다. 이를 위해 Facebook 사용자의 메타데이터를 수집하고 관계로 맺어진 사용자들간의 친밀도를 메타데이터 기반으로 계산하며 유사한 관심 정보에 따라 분류하고 효과적으로 사용자들을 그룹화한다. 마지막으로 실험을 통해 관계로 이루어진 사용자 친밀도와 그룹 분류가 효과적으로 수행되었음을 보인다.
인간과 사물, 서비스 세 가지 분산된 환경 요소에 대해 인간의 명시적 개입 없이 상호 협력적으로 센싱, 네트워킹, 정보 처리 등 지능적 관계를 형성하는 사물 공간 연결망인 IoT(Internet of Things)에서 센싱된 정보를 처리하고 서비스하기 위한 환경을 적시적소에 배치(Depolyment) 하기 위하여 클라우드 서비스와의 연동방법에 대해 본 논문에서 연구하였다. Public Cloud환경에서 Hadoop Cluster를 구성하여 IoT 서비스에 적용할 수 있는 통합 환경을 구축하면 폭발적으로 증가하는 IoT 데이터를 저장하고 빠른 시간안에 이를 효과적으로 처리 및 분석하기 위한 시스템 구축이 가능하며 분산 저장소에 저장된 데이터를 분석하고 의미있는 지식을 발견하여 새로운 비즈니스 모델 창출에 기여할 수 있다. 본 논문에서 Public Cloud 환경에서 Hadoop Clouster를 구성하여 IoT에서 생성되는 데이터를 효과적으로 처리하고 분석할 수 있는 방법을 제안한다.
인터넷 이용자의 폭발적인 증가와 기술의 발전으로 홈 네트워크 기술은 급속한 성장을 이루고 있는 추세이다. 본 연구팀이 기존에 연구한 스마트 홈 서버 아키텍처에서는 사용자에게 제공하기 위한 가전 서비스 예측을 위하여 감독형 패턴분석기와 규칙기반 패턴분석기 그리고 사용자감정 분석기를 사용하였다. 그러나 효율적인 홈 서비스를 위해 사용자, 가전기기, 센서장비 등의 데이터베이스를 관리하는 방안에 대해서는 충분한 제시를 하지 않았다. 본 논문에서는 세부 모듈로써 홈 네트워크 시스템 사용자에게 개인화된 서비스를 제공하는 사용자 프로파일 관리 컴포넌트를 설계하며 개선점을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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