In the era of artificial intelligence, the use of 'artificial intelligence-based services' has been diversified by combining various smart devices, big data, and voice recognition technology with artificial intelligence. From the perspective of IT services, these services are important technology that cause a paradigm shift from display-centered to voice-centered, and from passive to active IT-based services. This study seeks to find a solution to the current situation where AI assistant service is still in its beginning stage, despite having been ten years since its release and having a growing number of consumer touch points. Accordingly, we categorized the functions of AI assistant services and identified the degree of importance and satisfaction of services recognized by actual users. In order to define the 'ideal' services of AI assistant, seven experts from AI assistant-related industry have participated in the interview. Based on this result, we investigated the importance and satisfaction of services perceived by actual users of AI assistant services. As a result of IPA (Importance Performance Analysis). we find out which services are potentially 'keep', 'concentrate', 'low priority', or 'overkill' and provide various implications from the findings.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권1호
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pp.9-16
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2024
AI or Artificial Intelligence has been a significant tool used in the organisational backgrounds for an effective improvement in the management methods. The processing of the information and the analysis of the data for the further achievement of heightened efficiency can be performed by AI through its data analytics measures. In the medical field, AI has been integrated for an improvement within the management of the medical services and to note a rise in the levels of customer satisfaction. With the benefits of reasoning and problem solving, AI has been able to initiate a range of benefits for both the consumers and the medical personnel. The main benefits which have been noted in the integration of AI would be integrated into the study. The issues which are noted with the integrated AI usage for the medical sector would also be identified in the study. Medical Image Processing has been seen to integrate 3D image datasets with the medical industry, in terms of Computed Tomography (CT) or Magnetic Resonance Imaging (MRI). The usage of such medical devices have occurred in the diagnosis of the patients, the development of guidance towards medical intervention and an overall increase in the medical efficiency. The study would focus on such different tools, adhered with AI for increased medical improvement.
의료정보는 의료기기뿐만 아니라 카메라 등의 기기로부터 다양하게 생성된다. 최근 의료빅데이터 수집 및 관리에서부터 환자의 상태분석을 위한 의료인공지능 제품 및 관련 융합기술들이 급격히 증가하고 있지만, 실용화까지의 절차들이 산재되어 있어 실적용에 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 의료인공지능 기술 연구, 개발 및 실용화 절차를 간소화하고, 관련 산업 발전 가속화를 위한 지능형 병원정보시스템 모델을 제안한다. 제안한 모델은 의료기관에서 (1)다양한 기기로부터 환자 데이터의 실시간 관리, (2)의료인공지능 기술 개발에 특화된 데이터 정제 및 관리, (3)개발된 의료인공지능 기술의 실시간 적용을 통합 지원한다. 이를 이용하여 환자모니터링기기로부터 실시간 생체데이터 수집 및 의료인공지능 특화 데이터 생성 사례와 기 개발된 카메라 기반 환자 보행분석 및 뇌MRA 기반 뇌혈관질환분석 기술의 구체적 적용사례를 소개한다. 제안한 모델을 기반으로 인공지능 개발에 필요한 데이터의 보안성 증대 및 일관된 인터페이스의 플랫폼화를 통한 실용화 증대로 병원정보시스템 개선에 활용되기를 기대한다.
AI speakers which are wireless speakers with smart features have released from many manufacturers and adopted by many customers. Though smart features including voice recognition, controlling connected devices and providing information are embedded in many mobile phones, AI speakers are sitting in home and has a role of the central en-tertainment and information provider. Many surveys have investigated the important factors to adopt AI speakers and influ-encing factors on satisfaction. Though most surveys on AI speakers are cross sectional, we can track customer attitude toward AI speakers longitudinally by analyzing customer reviews on AI speakers. However, there is not much research on the change of customer attitude toward AI speaker. Therefore, in this study, we try to grasp how the attitude of AI speaker changes with time by applying text mining-based analysis. We collected the customer reviews on Amazon Echo which has the highest share of AI speakers in the global market from Amazon.com. Since Amazon Echo already have two generations, we can analyze the characteristics of reviews and compare the attitude ac-cording to the adoption time. We identified all sub topics of customer reviews and specified the topics for smart features. And we analyzed how the share of topics varied with time and analyzed diverse meta data for comparisons. The proportions of the topics for general satisfaction and satisfaction on music were increasing while the proportions of the topics for music quality, speakers and wireless speakers were decreasing over time. Though the proportions of topics for smart fea-tures were similar according to time, the share of the topics in positive reviews and importance metrics were reduced in the 2nd generation of Amazon Echo. Even though smart features were mentioned similarly in the reviews, the influential effect on satisfac-tion were reduced over time and especially in the 2nd generation of Amazon Echo.
IoT is used not only as a technical terminology but also as a paradigm representation. As the number of IoT devices spread tremendously throughout the world, they are able to be located anywhere,recognize their environment, and achieve adaptable reactions. All market investigation agencies expect the number of IoT devices to reach tens to hundreds of billions in number. They also expect various technical problems owing to the huge number of connected things and data that will emerge during the AI era. The decentralization of centralized computing for AI is the one of the technical solutions to such problems, and the computing roles for AI will be soon distributed into the things, which can be located anywhere. In this article, the traditional distributed intelligence and its current research activities are introduced, and the next distributed intelligence target for the IoT 2.0 era is briefly touched upon using the keyword Socio-Things.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권4호
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pp.121-131
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2022
We look at the initial stage of Meta (previous Facebook)'s new metaverse platform and investigate its platform design in pre-launch and ignition life stage. From the Rocket Model (RM)'s theoretical logic, the results reveal that Meta firstly focuses on investing in key content developers by acquiring virtual reality (VR), video, music content firms and offering production support platform of the augmented reality (AR) content, 'Spark AR' last three years (2019~2021) for attracting high-potential developers and users. In terms of three matching criteria, Meta develops an Artificial Intelligence (AI) powered translation software, partners with Microsoft (MS) for cloud computing and AI, and develops an AI platform for realistic avatar, MyoSuite. In 'connect' function, Meta curates the game concept submitted by game developers, welcomes other game and SNS based metaverse apps, and expands Horizon Worlds (HW) on VR devices to PCs and mobile devices. In 'transact' function, Meta offers 'HW Creator Funding' program for metaverse, launches the first commercialized Meta Avatar Store on Meta's conventional SNS and Messaging apps by inviting all fashion creators to design and sell clothing in this store. Mata also launches an initial test of non-fungible token (NFT) display on Instagram and expands it to Facebook in the US. Lastly, regarding optimization, especially in the face of recent data privacy issues that have adversely affected corporate key performance indicators (KPIs), Meta assures not to collect any new data and to make its privacy policy easier to understand and update its terms of service more user friendly.
기술의 발전으로 인해 스마트 가전제품이 늘어나며 스마트 홈 기술이 주목을 받고 있다. 그러나 이러한 기술은 설정과정의 복잡성으로 사용자들이 쉽게 접근하기 어렵다. 특히 디지털 기기 사용에 익숙하지 않은 사용자들을 스마트 홈 기술로부터 소외시키는 결과를 낳고 있다. 본 논문에서는 사용자 친화적인 스마트 홈 시스템을 제안한다. 사용자의 시선 방향을 추적하여 디바이스를 선택하고 간단한 인터페이스의 컨트롤러로 디바이스를 손쉽게 조작할 수 있도록 한다. 또한, 생성형 인공지능과 RAG 를 결합하여 사용자가 가전제품과 자연스럽게 대화하며 정보를 얻을 수 있는 인터페이스를 제공한다.
본 논문에서는 인공지능 블록을 구동할 수 있도록 Edge Device와 서버를 분리하는 영상 딥러닝용 모듈 교체형 인공지능 서버의 설계와 데이터 송수신 방법을 제시한다. 영상 딥러닝용 모듈 교체형 인공지능 서버를 통해 소셜 로봇과 로봇의 플랫폼이 구동될 Edge Device 간의 종속성을 줄여 구동 안정성을 향상할 수 있다. 사용자가 소셜 로봇과의 상호작용을 위해서 인공지능 서버에 기능을 요청하면 모듈화된 기능들을 이용해 결과만을 반환받을 수 있다. 인공지능 서버에서 모듈화되어있는 기능들은 서버 관리자에 의해 모듈별로 유지 보수 및 변경이 쉽게 가능하다. 기존 서버 시스템과 비교했을 때 모듈 교체형 인공지능 서버는 수행되는 프로그램의 규모 차이와 서버 유지 보수 면에서 더 효율적인 성능을 낸다. 이를 통해 사람-로봇 간의 상호작용이 가능한 로봇 시나리오에 더 다양한 영상 딥러닝을 포함 시킬 수 있으며, 로봇 플랫폼 외에 영상 딥러닝을 위한 인공지능 서버에 적용할 때 더 효율적인 성능을 낼 수 있다.
전자소자의 축소화에 따라 박막배선에서의 electromigration은 점차 극소전자 디바이스의 주요 결함원인으로 부각되고 있다. 본 실험에서는 현재 박막 배선 재료로 가장 널리 사용되고 있는 AI-1%Si 금속박막배선의 electromigration에 대한 온도 및 배선길이의 의존성에 관하여 연구하였다. PSG($8000AA$)/SiO2(1000$\AA$)/AI-1%Si(7000$\AA$)/SiO2(5000$\AA$)/p-Si(100)의 보호막처리되지 않은 시편 등을 standard photolithography 공정을 이용하여 각각 제작하였다. 선폭 3$\mu$m, 길이 100, 400, 800, $\1600mu$m등의 AI-1%Si 배막배선구조를 사용하였다. 가속화실험을 위해 인가된 d.c.전류밀도는 4.5X106A/$ extrm{cm}^2$이었고 실온에서 $100^{\circ}C$까지의 분위기 온도에서 electromigration test를 진행하였다. 박막배선의 길에에 따른 MTF(Mean-Time-to-Failure)는 임계길이 이상에서 포화되는 경향을 보이며 이는 보호막층의 유무에 관계없이 나타난다. 선폭 $3\mu$m인 AI-1%Si 박막배선에서 임계길이는, 보호막처리된 시편은 $800\mu$m, 보호막처리되지 않은 시편은 $400\mu$m 배선길이에서 나타난다. 이러한 포화의 경향은 낮은 온도에서 더욱 명확해지는 특성을 보인다. 각 시편에서 electromigration에 대한 활성화에너지도 MTF의 특성과 유사하게 임계길이 이상에서 포화되는 특성을 보인다.
본 논문에서는 차세대 태양전지로 대표되는 유기, 염료 감응형, 페로브스카이트 태양전지의 최신 연구 동향과 건축, 조형예술, 의류패션 등 분야를 막론한 다양한 산업의 소재로의 과제와 활용 가능성을 분석하였다. 더불어, 웨어러블 IoT 장치와 결합하여 자연 및 인공광과 우리 몸의 움직임에 따라 생성되는 크고 작은 진동 에너지를 전기에너지로 공급하는 역할을 하게 될 '스마트 텍스타일 하이브리드 에너지 하베스팅 소자'의 새로운 미래전망과 그 가능성을 제시하였다. 차세대 태양전지와 마찰·압전소자를 융합한 '하이브리드 텍스타일 에너지 하베스팅 디바이스'는 4차 산업혁명 시대의 웨어러블 IoT 기기에 소재 자체로 결합하여 새로운 '융합 일체형 스마트 의류'로 발전할 것이다. 이 연구가 제안한 차세대 나노기술과 소자가 에너지 하베스팅 기능을 갖는 스마트 섬유 소재 분야에 적용되고, 미래 의류 산업에 융합되어 의료, 헬스케어 등 다양한 분야에 AI 서비스 제공하는 창의적인 제품으로 진화하는 패러다임의 전환점이 되길 바란다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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