• Title/Summary/Keyword: AI 융합

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Data Security Guidelines for AI Chatbot Services (AI 챗봇 서비스를 위한 데이터 보안 가이드라인)

  • Hyun-Che Song;Hye-In Lee;Il-Gu Lee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2024.05a
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    • pp.371-373
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    • 2024
  • 디지털 헬스케어 기술이 고도화되면서 디지털 치료제와 원격 의료 서비스가 의료 산업과 일상생활에 널리 활용되고 있다. 그러나 빅데이터 기반의 AI 서비스가 보편화될 수 있도록 데이터 수집, 가공, 활용 과정에서 개인정보가 남용되거나 유출되는 보안 위협도 증가하고 있다. 본 논문에서는 AI 챗봇을 활용한 정신건강 서비스를 위한 보안 위협 대응책을 마련하고 개인정보보호 가이드라인을 수립하여 사용자들에게 안전한 서비스를 제공하고 개인정보보호를 강화하는 AI 챗봇 서비스를 위한 데이터 보안 가이드라인을 제안한다.

A Study on the AI Model for Prediction of Demand for Cold Chain Distribution of Drugs (의약품 콜드체인 유통 수요 예측을 위한 AI 모델에 관한 연구)

  • Hee-young Kim;Gi-hwan Ryu;Jin Cai ;Hyeon-kon Son
    • The Journal of the Convergence on Culture Technology
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    • v.9 no.3
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    • pp.763-768
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    • 2023
  • In this paper, the existing statistical method (ARIMA) and machine learning method (Informer) were developed and compared to predict the distribution volume of pharmaceuticals. It was found that a machine learning-based model is advantageous for daily data prediction, and it is effective to use ARIMA for monthly prediction and switch to Informer as the data increases. The prediction error rate (RMSE) was reduced by 26.6% compared to the previous method, and the prediction accuracy was improved by 13%, resulting in a result of 86.2%. Through this thesis, we find that there is an advantage of obtaining the best results by ensembleing statistical methods and machine learning methods. In addition, machine learning-based AI models can derive the best results through deep learning operations even in irregular situations, and after commercialization, performance is expected to improve as the amount of data increases.

Construction of Web-Based Medical Imgage Standard Dataset Conversion and Management System (웹기반 의료영상 표준 데이터셋 변환 및 관리 시스템 구축)

  • Kim, Ji-Eon;Lim, Dong Wook;Yu, Yeong Ju;Noh, Si-Hyeong;Lee, ChungSub;Kim, Tae-Hoon;Jeong, Chang-Won
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2021.05a
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    • pp.282-284
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    • 2021
  • 최근 4차 산업혁명으로 의료빅데이터 기반으로 한 AI 기술이 급속도로 발전하고 있다. 특히, 의료영상을 기반으로 병변을 탐색, 분활 및 정량화 그리고 자동진단 및 예측 관련된 기술이 AI 제품으로 출시되고 있다. AI 기술개발은 많은 학습데이터가 요구되며, 임상검증에 단일기관에서 2개 이상 기관의 검증이 요구되고 있다. 그러나 아직까지도 단일기관에서 학습용 데이터와 테스트, 검증용 데이터를 달리하여 기술개발에 활용하고 있다. 본 논문은 AI 기술개발에 필요한 영상데이터에 대한 표준화된 데이터셋 변환 및 관리를 위한 시스템에 대해 기술한다. 다기관 데이터를 수집하기 위해서는 각 기관의 의료영상 데이터 수집 및 저장하는 기준이 명확하지 않아 표준화 작업이 필요하다. 제안한 시스템은 기관 또는 다기관 연구 그룹의 의료영상데이터를 표준화하여 저장할 수 있을 뿐만 아니라 의료영상 뷰어 및 의료영상 리스트를 통해 연구자가 원하는 의료영상 데이터 셋을 검색하여 다양한 데이터셋으로 제공할 수 있기 때문에 수집 및 변환 그리고 관리까지 지원할 수 있는 시스템으로 영상기반의 머신러닝 연구에 활력을 불어넣을 수 있을 것으로 기대하고 있다.

Customized AI Exercise Recommendation Service for the Balanced Physical Activity (균형적인 신체활동을 위한 맞춤형 AI 운동 추천 서비스)

  • Chang-Min Kim;Woo-Beom Lee
    • Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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    • v.23 no.4
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    • pp.234-240
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    • 2022
  • This paper proposes a customized AI exercise recommendation service for balancing the relative amount of exercise according to the working environment by each occupation. WISDM database is collected by using acceleration and gyro sensors, and is a dataset that classifies physical activities into 18 categories. Our system recommends a adaptive exercise using the analyzed activity type after classifying 18 physical activities into 3 physical activities types such as whole body, upper body and lower body. 1 Dimensional convolutional neural network is used for classifying a physical activity in this paper. Proposed model is composed of a convolution blocks in which 1D convolution layers with a various sized kernel are connected in parallel. Convolution blocks can extract a detailed local features of input pattern effectively that can be extracted from deep neural network models, as applying multi 1D convolution layers to input pattern. To evaluate performance of the proposed neural network model, as a result of comparing the previous recurrent neural network, our method showed a remarkable 98.4% accuracy.

Cybersecurity Audit of 5G Communication-based IoT, AI, and Cloud Applied Information Systems (5G 통신기반 IoT, AI, Cloud 적용 정보시스템의 사이버 보안 감리 연구)

  • Im, Hyeong-Do;Park, Dea-Woo
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.24 no.3
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    • pp.428-434
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    • 2020
  • Recently, due to the development of ICT technology, changes to the convergence service platform of information systems are accelerating. Convergence services expanded to cyber systems with 5G communication, IoT, AI, and cloud are being reflected in the real world. However, the field of cybersecurity audit for responding to cyber attacks and security threats and strengthening security technology is insufficient. In this paper, we analyze the international standard analysis of information security management system, security audit analysis and security of related systems according to the expansion of 5G communication, IoT, AI, Cloud based information system security. In addition, we design and study cybersecurity audit checklists and contents for expanding security according to cyber attack and security threat of information system. This study will be used as the basic data for audit methods and audit contents for coping with cyber attacks and security threats by expanding convergence services of 5G, IoT, AI, and Cloud based systems.

Development of Artificial Intelligence Convergence Education Program for Elementary Education Using Decision Tree (의사 결정 나무를 활용한 초등 인공지능 융합 교육 프로그램 개발)

  • Hyunwoo Moon;Youngjun Lee
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2023.01a
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    • pp.227-228
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    • 2023
  • 정부의 인공지능 국가전략을 통해 인공지능 교육은 초등학교에서도 필수교육으로 대두되고 있다. 또한 인공지능 소양을 습득하기 위해 타 교과와 융합한 인공지능 융합 교육의 필요성이 증가하고 있고, 인공지능 발달에 대한 수학의 역할을 고려하여 수학 교과를 통해 인공지능의 이해를 기르는 것이 강조되고 있다. 따라서 본 연구에서는 수학 교과와 인공지능 교과가 융합한 인공지능 융합 교육 프로그램을 개발하기 위해 초등학교 3~4학년 수학 교과의 도형 분류를 의사 결정 나무 모델을 활용하여 가르치는 인공지능 융합 교육 프로그램을 개발하였다. 본 연구를 통해 개발된 프로그램은 초등학생의 인공지능 개념학습을 통한 인공지능 기초소양 함양뿐만 아니라 수학 교과의 이해 및 성취도 향상에 도움이 될 것으로 기대된다.

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Manufacturing Innovation Trends for Flagship Industries Intellectualization (주력산업 지능화를 위한 제조 혁신 기술 동향)

  • H.K. Kim;J.M. Kim;D.K. Shon;Y.S. Hwang;T.H. Yoon;H.K. Choi;D.S. Yoo
    • Electronics and Telecommunications Trends
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    • v.38 no.6
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    • pp.75-83
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    • 2023
  • Smart manufacturing in Industry 4.0 is developing toward autonomous manufacturing as a last-mile technology. We investigate development trends in manufacturing innovation technologies, review major industrial intelligence projects currently carried out at ETRI, and infer directions of future technology developments.

A Study on The Need for AI Literacy According to The Development of Artificial Intelligence Chatbot (인공지능 챗봇 발전에 따른 AI 리터러시 필요성 연구)

  • Cheol-Seung Lee;Hye-Jin Baek
    • The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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    • v.18 no.3
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    • pp.421-426
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    • 2023
  • Among artificial intelligence convergence technologies, Chatbot is an artificial intelligence-based interactive system and refers to a system that can provide interaction with humans. Chatbots are being re-examined as chatbots develop into NLP, NLU, and NLG. However, artificial intelligence chatbots can provide biased information based on learned data and cause serious damage such as privacy infringement and cybersecurity concerns, and it is essential to understand artificial intelligence technology and foster AI literacy. With the continued evolution and universalization of artificial intelligence, AI Literacy will also expand its scope and include new areas. This study is meaningful in raising awareness of artificial intelligence technology and proposing the use of human respect technology that is not buried in technology by cultivating human AI literacy capabilities.