정보보안에서 AI 기술은 알려지지 않은 악성코드를 탐지하기 위해 사용한다. AI 기술은 높은 정확도를 보장하지만, 오탐을 필연적으로 수반하므로 AI가 예측한 결과를 해석하기 위해 XAI 도입을 고려하고 있다. 그러나, XAI는 단순한 해석결과만 제공할 뿐 그 해석을 평가하거나 검증하는 XAI 평가 연구는 부족하다. XAI 평가는 어떤 기술이 더 정확한지 안전성 확보를 위해 필수적이다. 본 논문에서는 악성코드 분야에서 AI 예측에 크게 기여한 feature로 AI 결과를 해석하고, 이러한 AI 결과해석에 대한 평가방안을 제시한다. 약 94%의 정확도를 보이는 tree 기반의 AI 모델에 두 가지 XAI 기술을 사용하여 결과해석을 진행하고, 기술 정확도 및 희소성을 분석하여 AI 결과해석을 평가한다. 실험 결과 AI 결과해석이 적절하게 산출되었음을 확인하였다. 향후, XAI 평가로 인해 XAI 도입 및 활용은 점차 증가하고, AI 신뢰성 및 투명성이 크게 향상될 것으로 예상한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권2호
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pp.676-691
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2022
An increasing number of companies in the fashion industry are using AI curation services. The purpose of this study is to investigate perceptions of and intentions to use AI fashion curation services among customers by using text mining. To accomplish this goal, we collected a total of 34,190 online posts from two Korean portals, Naver and Daum. We conducted frequency analysis to identify the most frequently mentioned keywords using Textom. The analysis extracted "various," "good," "many," "right," and "new" at the highest frequency, indicating that consumers had positive perceptions of AI fashion curation services. In addition, we conducted a semantic network analysis with the top-50 most frequently used keywords, classifying customers' perceptions of AI fashion curation services into three groups: shopping, platform, and business profit. We also identified the factors that boost continuous use intentions: usability, usefulness, reliability, enjoyment, and personalization. We conclude this paper by discussing the theoretical and practical implications of these findings.
Purpose: With the advent of the era of the 4th industrial revolution, called a new technological revolution, the necessity of fostering future talents equipped with AI utilization capabilities is emerging. However, there is a lack of research on AI education design and competency-based education curriculum as education for business major. The purpose of this study is to design AI education to cultivate competency-oriented AI literacy for business major in universities. Research design, data and methodology: For the design of AI basic education in business major, three expert Delphi surveys were conducted, and a demand analysis and specialization strategy were established, and the reliability of the derived design contents was verified by reflecting the results. Results: As a result, the main competencies for cultivating AI literacy were data literacy, AI understanding and utilization, and the main detailed areas derived from this were data structure understanding and processing, visualization, web scraping, web crawling, public data utilization, and concept of machine learning and application. Conclusions: The educational design content derived through this study is expected to help establish the direction of competency-centered AI education in the future and increase the necessity and value of AI education by utilizing it based on the major field.
Merve Nur Uygun;Yeong-geol Bae;Yejin Choi;Dae-Sung Park
Physical Therapy Rehabilitation Science
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제12권3호
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pp.251-258
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2023
Objective: The practice of breathing exercises involves altering the depth and frequency of respiration. Strengthening respiratory muscles plays a crucial role in maintaining overall health and well-being. The efficiency of the respiratory system affects not only physical activity but also various physiological processes including cardiovascular health, lung function, and cognitive abilities. The study evaluated the reliability of the developed device for inspiratory/expiratory training using pressure sensors and Bluetooth connectivity with a smartphone application. Design: Design & development research Methods: The research methodology involved connecting a custom-made respiratory sensor to an IMT-PEP BIC Breath device. Various pressure conditions were measured, and statistical analyses were performed to assess reliability and consistency. Results showed high Intraclass Coefficient Correlation (ICC) values for both inspiratory and expiratory pressures, indicating strong test-retest reliability. The device was designed for ease of use and wireless monitoring through a smartphone app. Results: This study conducted at expiratory pressure confirmed the proper operation of the IMT/PEP breathing trainer at the specified pressure setting in the product. The pressure sensor demonstrated high test-retest reliability with an ICC value of 0.999 for both expiratory and inspiratory pressure measurements. Conclusions: The developed respiratory training device measured and monitored inspiratory and expiratory pressures, demonstrating its reliability for respiratory training. The system could be utilized to record training frequency and intensity, providing potential benefits for patients requiring respiratory interventions. Further research is needed to assess the full potential of the device in diverse populations and applications.
4차 산업혁명 시대가 도래함에 따라 다양한 산업 분야에서 AI 활용역량이 강조되고 있다. 그러나 현재 보편적 교육으로서의 AI 교육 설계 연구 및 역량 중심교육 커리큘럼 연구가 부족하다. 본 연구에서는 대학에서의 비전공자를 위한 역량 중심 AI 리터러시 함양을 위한 보편적 AI 교육을 설계하는 데 목적을 둔다. 인문계열 AI 기초교육 설계를 위해 3차에 걸쳐 전문가 대상으로 설문을 진행하였고, 그 결과를 반영하여 도출된 설계 내용의 신뢰도를 검증하였다. 그 결과, AI 리터러시 함양을 위한 주요역량은 데이터 리터러시, AI 이해 및 활용능력이었으며, 이를 토대로 도출된 주요 세부 영역으로는 데이터 구조 이해 및 가공, 시각화, 워드클라우드, 공공데이터 활용, 머신러닝 개념 이해 및 활용이었다. 본 연구를 통해 도출된 교육 설계 내용은 향후 역량 중심의 AI 보편적 교육의 필요성과 가치를 높일 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문은 자율 주행차량의 운행과 더불어 기존 차량 사고 방지를 위한 차량 간 통신 기술, 자율주행 기술, 브레이크 자동 제어 기술, 인공지능 기술 등이 널리 개발되고 있다. 차량 사고 발생이 일어나더라도 사망이나 부상을 최소화하기 위한 각종 기술들의 안전성의 상용화에 있다. 본 논문의 경우 자율주행 차량시, 안전성 확보연구이다. 이는 일반적인 저전력 근거리 무선 통신용 칩 신호나 초소형 도로 AI 장착 등의 공간적 요소에 따라 판별한다. 반면 본 논문은 상기 전자 칩의 신호를 읽는 데에서 생체 전자 칩까지의 "감지영역 내 체류 시간인식, 민감도"까지 체크하여 승차한 안전의 신뢰성을 높인다. 실제 세계 각국의 신뢰성을 실증한 결과로서, 안전성면에서 탑승객 전원의 안전 자율 시스템을 유도한다. 무인 자율차량 탑승과 상용화는 가까운 미래에 도로위 IoT의 AI 시스템과 생체 칩(Verification emotion + Chip)으로의 연계성면에서 그 진보성의 실증결과, 세계 각국의 안전 기술신뢰성은 더욱 부각된다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권2호
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pp.212-218
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2022
In this paper, the necessity of AI video interview arises when conducting an interview for acquisition of excellent talent in a non-face-to-face situation due to similar situations such as Covid-19. As a matter to be supplemented in general AI interviews, it is difficult to evaluate the reliability and qualitative factors. In addition, the AI interview is conducted not in a two-way Q&A, rather in a one-sided Q&A process. This paper intends to fuse the advantages of existing AI interviews and video interviews. When conducting an interview using AI image analysis technology, it supplements subjective information that evaluates interview management and provides quantitative analysis data and HR expert data. In this paper, image-based multi-modal AI image analysis technology, bioanalysis-based HR analysis technology, and web RTC-based P2P image communication technology are applied. The goal of applying this technology is to propose a method in which biological analysis results (gaze, posture, voice, gesture, landmark) and HR information (opinions or features based on user propensity) can be processed on a single screen to select the right person for the hire.
최근 이상기후로 인한 급경사지 붕괴 위험이 증가되고 있으며, 급경사지 붕괴 위험의 사전 예측 및 경보 전파가 이루어지지 않아 인명과 재산 피해가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 급경사지의 상태를 평가하기 위해 IoT 센서와 AI 기반 카메라를 융합한 급경사지 분석 시스템을 개발하였다. 시스템을 개발하기 위하여 급경사지 지반조건을 고려한 계측센서 하드웨어 및 펌웨어 설계, AI 기반 영상 분석 알고리즘 설계, 그리고 예·경보 솔루션 및 시스템 제작을 수행하였다. IoT 센서의 데이터와 AI 카메라 영상 분석을 통해 센서 데이터의 오차를 최소화하고, 데이터의 신뢰성을 향상시키고자 하였다. 또한 실제 급경사지에 적용하여 정확도(신뢰도)를 평가하였다. 그 결과, 센서 계측 오류는 0.1° 이내로 유지되었으며 계측 데이터의 전송률은 95%이상이었다. AI 기반의 영상 분석 시스템은 야간에도 부분 인식률 99%의 높은 성능을 나타내었다. 본 연구결과는 다양한 사회간접자본(SOC) 시설의 급경사지 상태 분석 및 스마트 유지관리 분야에도 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 중소기업의 AI 도입 확대를 위한 수용요인을 분석하고 실무적, 정책적 시사점을 도출하는 것이다. 이를 위해 전국에 소재한 제조, 서비스, 정보통신 분야 등 다양한 업종의 중소기업 315명을 대상으로 AI 수용요인을 실증 분석하였다. UTAUT를 기반으로 의사결정 신뢰성, 지각된 인식, 정책지원, 교육훈련, 인지된 비용, 지각된 위험성, 시스템 복잡성의 영향력을 검증한 결과, 의사결정 신뢰성은 성과기대와 사회적 영향에 긍정적인 영향을, 지각된 인식은 성과기대와 노력기대에 긍정적인 영향을, 정책지원은 사회적 영향과 촉진조건에 긍정적 영향을 교육훈련은 노력기대 및 촉진조건에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 인지된 비용은 사회적 영향과 촉진조건에 부정적 영향을 미치며 지각된 위험성은 성과기대와 사회적 영향에 부정적인 영향을 미쳤다. 시스템 복잡성은 노력기대에 부정적인 영향을 미쳤으나 촉진조건에는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 산업계의 AI 확산을 위한 기초 연구로 폭넓게 활용되고, 중소기업의 AI 도입을 촉진할 수 있도록 실무적, 정책적 시사점을 제공하기를 기대한다.
고성능 전자제품의 수요가 증가함에 따라 이를 구현하기 위한 고성능 반도체의 수요도 증가하고 있다. 그러나 성능이 높아지고 운용환경이 다양해질수록 전자패키지의 신뢰성이 회로 전체의 성능과 신뢰성에 병목이 되고 있는 상황이다. 이에 전자패키지에 대한 결함검출 및 진단 기술이 주목받고 있는데, IEEE 이종집적화 로드맵에서는 신뢰성 물리 및 인공지능 기술을 융합한 디지털트윈 전략을 제시하고 있다. 따라서 본 논문에서는 시그널 기반의 전자패키지 결함검출 및 진단 기술을 리뷰하고, 인공지능을 접목한 연구사례를 분석하고자 한다. 더불어 이러한 인공지능 응용 연구의 동향과 전망을 함께 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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