미래형 전투체계를 구현하기 위해 전력화가 진행중인 육군 Army TIGER체계는 기동화, 네트워크화, 지능화 등 육군의 전투방식과 전투수행능력에 혁신적인 변화가 예상된다. 이를 위해 육군은 드론, 로봇, 무인차량, 인공지능 등이 적용된 다양한 무기체계를 도입하여 전투에 활용할 것이며, 다양한 무인체와 인공지능의 활용은 신기술이 적용된 장비의 육군 내 도입과 다양한 종류의 전송정보, 즉 데이터 증가가 예상된다. 하지만 현재 육군에서는 기능별 Army TIGER 전력화체계를 활용한 전투수행방안 중심의 연구 및 전투실험에 집중하고 있는 반면, Army TIGER 부대별로 증가되는 무인체와 무인체에서 생산, 전송되는 데이터에 따른 사이버위협 및 신규체계 전력화에 따라 구축되는 클라우드 센터, AI지휘통제실 등에 대한 정보체계를 대상으로한 사이버보안 대응방안 연구는 추진하지 못하는 실정이다. 이에 본 논문에서는 육군 Army TIGER 전력화체계의 구조 및 특성을 분석하여 장차 사이버위협에 대응 가능한 『Army TIGER 사이버 방호체계』구축 필요성 및 적용 가능한 사이버보안 기술에 대한 제언을 하고자 한다.
최근 들어 로봇 기술은 팔과 다리가 달린 인간형 로봇 휴머노이드(Humanoid)와 같이 겉모습뿐만 아니라 히노애락(喜怒哀樂)과 같은 인간의 감정을 흉내 내는 지능형 감성로봇(Emotional robot)으로 진화하고 있으며, 사물인터넷(Internet of things, IoT), 빅데이터(Big data) 및 인공지능(Artificial intelligence, AI) 기술까지 융합하는 연구가 진행되고 있다. 이러한 기술 발전을 기반으로 로봇산업은 전통적인 제조업뿐만 아니라 의료, 실버, 국방, 건설, 생활가전, 물류, 드론 등 다양한 분야에서 활용이 가능하며, 또한 교육, 문화, 예술에도 접목을 할 수 있어 넓은 분야에서 발전 가능성이 매우 큰 산업이다. 본 논문에서는 인간과 교감하는 감성로봇의 개념과 주요 기술을 소개한다. 아울러, 최근까지 연구 개발되었거나 제품으로 출시되었던 감성로봇 사례를 소개하고 향후 전망에 대해서 논의한다.
International journal of advanced smart convergence
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제11권1호
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pp.1-10
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2022
Single-view reconstruction (SVR) is a fundamental method in computer vision. Often used for reconstructing human-made environments, the Manhattan world assumption presumes that planes in the real world exist in mutually orthogonal directions. Accordingly, this paper addresses an automatic SVR algorithm for Manhattan worlds. A method for estimating the directions of planes using graph-cut optimization is proposed. After segmenting an image from extracted line segments, the data cost function and smoothness cost function for graph-cut optimization are defined by considering the directions of the line segments and neighborhood segments. Furthermore, segments with the same depths are grouped during a depth-estimation step using a minimum spanning tree algorithm with the proposed weights. Experimental results demonstrate that, unlike previous methods, the proposed method can identify complex Manhattan structures of indoor and outdoor scenes and provide the exact boundaries and intersections of planes.
쇼핑카트 부착 모듈형 로봇 'Cart-Rider'는 어드미턴스 제어를 통한 사용자의 힘 보조 기능, 딥러닝을 활용한 네비게이션 기능, GPS 를 활용한 도난 방지 기능을 제공하는 로봇으로 대형 마트에서 발생하는 안전사고 및 쇼핑카트 도난을 예방하는 동시에 사용자에게 편의성을 제공하는 로봇이다. 또한 여러 대를 겹쳐서 보관하는 기존의 카트 시스템을 유지하고 탈부착이 용이하도록 하드웨어를 제작하여 환경에 영향을 주지 않고 유지 및 보수가 용이하도록 제작했다.
본 논문에서는 다양한 인공지능을 모듈화하고 모듈들을 서로 결합하여 서비스를 제공할 수 있는 지능형 서비스 로봇에서, 인공지능 모듈들을 라이브러리 간의 의존성을 해소하기 위한 방법 중 하나인 가상 머신의 일종인 도커(Docker)를 활용하여 컨테이너화하여 사용할 때, 인공지능 모듈 내부에서 사용하는 신경망 데이터에 해당하는 지능 모델에 대해 버전 관리를 수행하면서 클라우드 등 외부 서버를 이용하여 증강시킨 지능 모델을 공유하는 기술 개발에 대해 설명한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권3호
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pp.211-223
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2024
Chatbots have become very popular in our times and are used in several fields. The emergence of chatbots has created a new way of communicating between human and computer interaction. A Chatbot also called a "Chatter Robot," or conversational agent CA is a software application that mimics human conversations in its natural format, which contains textual material and oral communication with artificial intelligence AI techniques. Generally, there are two types of chatbots rule-based and smart machine-based. Over the years, several chatbots designed in many languages for serving various fields such as medicine, entertainment, and education. Unfortunately, in the Arabic chatbots area, little work has been done. In this paper, we developed a beneficial tool (chatBot) in the Arabic language which contributes to educating people about the Prophet's biography providing them with useful information by using Natural Language Processing.
본 논문에서는 의사결심 지원체계인 전장관리체계의 지능화를 위해 의사결심 조건에 기초한 데이터 모델링 방안을 제시하였다. 인간처럼 보고 식별도 하고, 자유롭게 움직임을 통해 원하는 위치에 도달하는 모습은 쉽게 이해되거나 실생활에서 체감하고 있는데 비해, 원하는 위치에 도달한 이후 인간 인지 행위 중 가장 중요한 하나인 의사 결심 판단을 구현했다거나 혹은 그러한 예제를 아직은 찾아 볼 수 없는 실정이다. 도착을 원했던 회의실에 인간을 대신해 에이전트가 오기는 했지만 판단을 도와주거나 대신 해주어야 할 임무인 예컨대, 가격 정책을 올릴 것인지 내릴 것인지, 지휘관이 심사숙고하고 있는 예컨대, 역습을 하는 것이 현명한지 아닌지에 대한 판단을 지원해 주지 못하고 있다. 군 지휘 통제의 현상과 현안을 고찰하였고, 각 상황에 대한 판단을 내릴 때 기계참모의 조언이 가능하게하기 위한 많은 양의 데이터 확보가 가능하도록, 현 지휘통제 체계를 변경시킬 방안으로 의사결심 조건에 기초한 데이터 모델링 방안을 제시하였다. 또한 제시한 방안에 대해 기계가 하는 의사결정의 한 예시로써 의사결정 트리 방법론을 적용하였다. 이를 통해 향후 AI 상황 판단 참모가 어떠한 모습으로 우리에게 다가올지에 대한 혜안을 제공하고자 하였다.
4차 산업혁명이란 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 로봇기술, 드론, 자율주행과 가상현실(VR) 등 정보통신 기술이 주도하는 차세대 산업혁명을 말하는 것으로, 광고 산업 발전에도 큰 영향을 미쳤다. 그러나 지금 전세계는 코로나 확산 방지를 위하여, 비접촉, 비대면 생활환경으로 급속도로 빠르게 변화하고 있다. 이에 따라 4차 산업혁명과 광고의 역할도 변화하고 있다. 따라서 본 연구에서는 코로나 19 이전과 이후의 4차산업 혁명과 광고의 변화를 살펴보기 위해 빅카인즈를 활용해서 텍스트 분석을 하였다. 코로나 19 이전인 2019년과 코로나 19 이후인 2020년을 비교하였다. LDA토픽 모형 분석과 딥러닝 기법인 Word2vec을 통해 주요 토픽과 문서분류를 하였다. 연구결과 코로나19 이전에는 정책, 콘텐츠, AI 등이 나타났으나, 코로나 이후에는 데이터를 활용한 금융, 광고, 배달 등으로 점차 영역이 확장되며, 더불어 인재양성 교육이 중요한 이슈로 나타난 것을 알 수 있었다. 또한, 코로나 19 이전에는 4차 산업혁명 기술과 관련된 광고를 활용하는 것이 주류를 이루었다면, 코로나 19 이후에는 참여, 협력, 일상 필요 등 좀 더 적극적으로 첨단기술 자체에 대한 교육과 인재양성 등에 대한 키워드가 두드러지게 나타나고 있다. 따라서 이러한 연구결과는 코로나 19 이후에 4차 산업혁명에서 광고의 나아갈 방향을 제시하면서, 이에 필요한 이론적, 실무적으로 적용할 수 있는 다각적인 전략을 제시하는 데 의의가 있다.
How to study Southeast Asia (SEA)? The need to explore and identify methodologies for studying SEA are inherent in its multifaceted subject matter. At a minimum, the region's rich cultural diversity inhibits both the articulation of decisive defining characteristics and the training of scholars who can write with confidence beyond their specialisms. Consequently, the challenges of understanding the region remain and a consensus regarding the most effective approaches to studying its history, identity and future seem quite unlikely. Furthermore, "Area Studies" more generally, has proved to be a less attractive frame of reference for burgeoning scholarly trends. This paper will propose a new tool to help address these challenges. Even though the science of artificial intelligence (AI) is in its infancy, it has already yielded new approaches to many commercial, scientific and humanistic questions. At this point, AI has been used to produce news, generate better smart phones, deliver more entertainment choices, analyze earthquakes and write fiction. The time has come to explore the possibility that AI can be put at the service of the study of SEA. The paper intends to lay out what would be required to develop SEABOT. This instrument might exist as a robot on the web which might be called upon to make the study of SEA both broader and more comprehensive. The discussion will explore the financial resources, ownership and timeline needed to make SEABOT go from an idea to a reality. SEABOT would draw upon artificial neural networks (ANNs) to mine the region's "Big Data", while synthesizing the information to form new and useful perspectives on SEA. Overcoming significant language issues, applying multidisciplinary methods and drawing upon new yields of information should produce new questions and ways to conceptualize SEA. SEABOT could lead to findings which might not otherwise be achieved. SEABOT's work might well produce outcomes which could open up solutions to immediate regional problems, provide ASEAN planners with new resources and make it possible to eventually define and capitalize on SEA's "soft power". That is, new findings should provide the basis for ASEAN diplomats and policy-makers to develop new modalities of cultural diplomacy and improved governance. Last, SEABOT might also open up avenues to tell the SEA story in new distinctive ways. SEABOT is seen as a heuristic device to explore the results which this instrument might yield. More important the discussion will also raise the possibility that an AI-driven perspective on SEA may prove to be even more problematic than it is beneficial.
최근에는 협동 로봇의 데이터를 활용한 다양한 결함진단 연구가 수행되고 있다. 협동 로봇의 결함진단을 수행하는 기존 연구들은 기존 연구의 학습 데이터는 미리 정의된 기기의 동작을 가정하고 수집한 정적 데이터를 사용한다. 따라서 결함진단 모델은 학습한 데이터 패턴에 대한 의존성이 높아지는 한계가 있다. 또한 단일 모터를 사용한 실험으로 다관절이 동작하는 협동 로봇의 특성을 반영한 진단이 이루어지지 못했다는 한계가 있다. 본 논문에서는 앞서 언급한 두 가지 한계점을 해결할 수 있는 LSTM 진단 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 단일 축 및 다중 축 작업 환경에서의 진동 및 전류 데이터의 상관분석을 사용하여 정상 대표 패턴을 선정하고, 정상 대표 패턴과의 차이를 통해 잔차 패턴을 생성한다. 생성된 잔차 패턴을 입력으로 축별 기어 마모 진단을 수행할 수 있는 LSTM 모델을 생성한다. 해당 결함진단 모델은 동작별 대표 패턴을 통해 모델의 학습 데이터 패턴에 대한 의존성을 낮출 수 있을 뿐 아니라 다중 축 동작 수행 시 발생하는 결함을 진단할 수 있다. 마지막으로, 내부 및 외부 데이터의 특성을 모두 반영하여 결함진단 성능을 개선한 결과 98.57%의 높은 진단 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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