선진각국에서는 여러분야에서 지능화 로봇이 연구되고 있다. 이동 로봇분야에서는 청소용 로봇, 경비용 로봇, 안내용 로봇 등을 개발하여 실용화 및 기업의 이미지 홍보를 위하여 사용하고 있으며 보다 지능화된 로봇을 구현하기 위해 Mapping 기술과 같은 요소기술에도 많은 연구가 이루어지고 있다. 더우기 작업조건이 어렵거나 특수한 환경, 예로서 고층빌딩, 건설현장 및 고온, 다습, 유독유해한 환경에서도 인간을 대신하여 작업을 수행할 수 있는 지능화 로봇의 연구도 활발히 진행되고 있다. 여기서는 이상에서 ICMR에 대하여 설명한다.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2004.05a
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pp.230-230
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2004
지능 기계 개발을 위한 센서의 지능화는 주변 환경에 대한 인식, 새로운 지식의 창조 및 다른 기계와 지식의 교환 등의 기능을 갖는 것으로 접근된다. 센서의 지능화를 위해서는 센서에 대한 정보의 모델링과 행동의 모델링이 필요하다. 특히 행동의 모델링은 센서가 제공하는 서비스 기반의 접근에 대한 확장이다. 에이전트 입장에서 센서의 지능화는 에이전트의 특징인 자동화, 사회성, 환경 인식성 및 목표 지향성의 실현이다.(중략)
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2002.11a
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pp.370-376
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2002
인터넷 환경에서 발생되는 수많은 데이터를 지능적으로 처리할 수 있는 자동화된 분석 시스템의 필요성이 제기된다. 이러한 시스템의 데이터 분석은 크게 지도 학습과 자율 학습으로 나된다. 본 논문에서는 특히 자율학습 군집화에 대한 자동화된 시스템으로서 지능화된 데이터 마이닝 에이전트를 제안한다. 군집화 과정에서는 데이터를 분석하는 분석가가 군집화의 방법과 결과 해석에 실시간으로 관여하기 어렵기 때문에 이러한 작업을 담당하는 지능화된 에이전트가 자동화된 군집화를 담당하면 효과적인 군집화 전략이 될 수 있다. 본 논문의 자동 군집화를 위한 지능화된 데이터 마이닝 에이전트 시스템은 군집화 수행 에이전트와 군집화 성능 평가 에이전트로 구성된 다중 에이전트로서 두 개의 에이전트가 서로 정보를 교환하면서 최적의 군집화를 수행한다. UCI Machine Repository 데이터를 이용한 실험을 통해 제안 시스템의 성능 평가를 수행하였다.
Data imputation is a crucial issue in data analysis because quality data are highly correlated with the performance of AI models. Particularly, it is difficult to collect quality time-series data for uncertain situations (for example, electricity blackout, delays for network conditions). Thus, it is necessary to research effective methods of time-series data imputation. Many studies on time-series data imputation can be divided into 5 parts, including statistical based, matrix-based, regression-based, deep learning (RNN and GAN) based methodologies. This study reviews and organizes these methodologies. Recently, deep learning-based imputation methods are developed and show excellent performance. However, it is associated to some computational problems that make it difficult to use in real-time system. Thus, the direction of future work is to develop low computational but high-performance imputation methods for application in the real field.
Governments intend to use the public warning system to deliver timely and accurate information using accessible communication technologies for protecting the population and reducing damage to life and property. In particular, many countries implement system interworking with smartphones to notify of disasters or emergencies. In Korea, since 2020, due to the influence of the coronavirus disease, frequent emergency text messages led people to turn off related notifications, and complaints for receiving irrelevant messages from nearby warning areas have increased. Therefore, technical improvements for issuing more accurate disaster information to a specific region should be devised through a geography-based emergency disaster message transmission service. We analyze development trends of public warning systems and service cases of geography-based emergency text transmission services in various countries.
With the increasing demand for seafood and technological advancement in aquaculture, the industry has continuously grown. On the other hand, digital twins have been actively applied to various industries. Aquaculture deals with live aquatic animals that are sensitive to growth environment management. Hence, applying a digital twin to smart aquaculture may lead to a substantial economic benefit because it enables the optimization of different variables. We analyze the status of digital twin development in agriculture. The services of the aquafarm digital twin are divided into 1) data management, 2) optimization, and 3) intelligence. Standardization related to the aquafarm digital twin is also discussed. Based on the analyses, the development stage of aquafarm digital twin is defined, and directions of technology development are suggested.
Hong, Sang Gi;Im, Seon-Hwa;Kim, Su-Cheol;Lee, Gang-Bok
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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fall
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pp.15-17
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2021
사물인터넷 등, ICT 기술을 활용하여 현실의 공간으로부터 수집된 정보를 초정밀 가상 공간정보 기술과 융복합하여 제공하는 디지털 트윈 기술이 대두되고 있다. 이러한 디지털 트윈 기술은 제조, 교통, 에너지, 환경, 의료 등 다양한 현실 세계의 문제를 분석하고 해결하기 위한 기술로 확장되고 있다. 본 논문은 재난 안전, 특히 화재 안전분야에서 디지털 트윈 시스템 적용방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 화재 안전과 관련하여 다양한 센서의 수집 및 융복합처리와 디지털 트윈을 위한 표준중개 변환 방법을 제안하였다. 또한, 센서객체 및 공간 객체 모델링을 통하여 디지털 트윈 공간을 구성하고 수집된 다양한 화재안전정보와 맵핑 및 분석을 수행하는 디지털 트윈 화재 안전시스템을 제안하고, 프로토타입을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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