본 프로젝트는 AWS 에서 제공되는 AI/ML 플랫폼과 LLM 모델을 기반으로 문서 및 텍스트와 ppt 를 자동 변환하는 서비스로, 실생활 및 업무에서 활용이 가능하며 별도 사용자 조작 없이 사용가능한 발표자료 및 대본 제작 도구를 통해 일의 효율성을 향상시키고자 한다.
International journal of advanced smart convergence
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제13권2호
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pp.69-79
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2024
AI technology is a central focus of the 4th Industrial Revolution. However, compared to some existing non-artificial intelligence technologies, new AI adversarial attacks have become possible in learning data management, input data management, and other areas. These attacks, which exploit weaknesses in AI encryption technology, are not only emerging as social issues but are also expected to have a significant negative impact on existing IT and convergence industries. This paper examines various cases of AI adversarial attacks developed recently, categorizes them into five groups, and provides a foundational document for developing security guidelines to verify their safety. The findings of this study confirm AI adversarial attacks that can be applied to various types of cryptographic modules (such as hardware cryptographic modules, software cryptographic modules, firmware cryptographic modules, hybrid software cryptographic modules, hybrid firmware cryptographic modules, etc.) incorporating AI technology. The aim is to offer a foundational document for the development of standardized protocols, believed to play a crucial role in rejuvenating the information security industry in the future.
코로나-19로 인해 비접촉 서비스의 중요성이 더욱 대두되고 있다. 키보드나 마우스와 같은 기존 입력 장치를 대체하기 위해 사람들은 디지털 기기에서 손을 사용하여 자연스럽고 간단한 입력을 할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 미디어파이프(MediaPipe)와 LSTM(Long Short-Term Memory) 딥러닝을 활용하여 손 제스처를 학습하고 비접촉 입력 장치로 구현하는 방법을 제시한다. 이러한 기술은 가상현실(VR; Virtual Reality), 증강현실(AR; Augmented Reality), 메타버스, 키오스크 등에서 활용 가능성이 크다.
교통사고는 차량 운전자의 부주의 및 보행자의 안전 불감증 등 여러 가지 이유로 다양한 형태의 교차로에서 사고가 발생한다. 이것을 개선하고자 본 논문에서는 보행자 위험 알림 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 YOLO v4 tiny 알고리즘 사용해 약 8,000장의 보행자와 차량의 사진을 학습시켜 객체 인식의 정확도를 높이고 웹캠과 스피커를 사용하여 보행자에게 위험을 알릴 뿐만 아니라, 사고 발생 등의 경우에 대해서 블랙박스 역할을 할 수 있도록 구현하였다.
최근 AI 기술은 컴퓨터, 애플리케이션 등의 시스템만이 아닌 미술, 음악, 소설 등 창작의 영역에서도 많은 확장을 시도하고 있다. 본 논문에서는 EEG(Electroencephalogram, 뇌전도)를 이용하여 신체에 제약이 있는 사람들도 작곡을 할 수 있게 해주는 게임 개발에 대해 기술한다. 이를 위하여 파이썬(Python)을 이용하여 작곡 게임을 구현하였으며, EEG를 이용하여 상, 하, 좌, 우 4가지 움직임을 저장하고 학습하였다. 본 게임을 통해 신체에 제약이 있는 사람들도 창작 활동을 할 수 있으며 뇌신경운동에도 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
4차 산업혁명시대에 걸맞는 창의융합형 인재 양성은 세계적으로 중요하게 여겨지고 있으며, 국내에서도 2019년부터 초등학생을 대상으로 본격적인 SW 교육이 시작되었다. 본 논문에서 다루는 지역적 소외계층은 열악한 교육 환경에 놓여 있어 4차 산업혁명시대의 핵심 역량 교육으로 간주되고 있는 SW 교육 사각지대에서 생활하고 있으며, 현재 코로나19 상황으로 대면 수업이 어려워진 농어촌 학생들이 일반 학생들에 비해 SW 교육의 수혜를 받지 못하는 경우가 더 많이 나타나고 있다. 이러한 격차를 극복하기 위해 AI 사고력 코딩 교육 프로그램을 개발하여 경기 남·북부 지역 6개 초등학교 학생들에게 적용하였으며, 수업 전·후 설문조사를 실시하여 교육 프로그램의 주제인 AI 사고력 코딩에 대한 인식을 조사하였다. 연구 결과 농어촌 학생들의 자신감, 흥미, 태도가 유의미하게 증가하였으며, 모든 AI 사고력 코딩 프로그램을 적용한 후 학생들의 SW성향이 긍정적으로 변화하였다.
본 논문에서는 대전 격투 게임에서의 AI 개발을 위한 강화학습 사용 방법을 제안한다. 이 방법은 학습 모델에 상대방의 다양한 패턴을 학습시켜 적은 코드로 효율적인 AI 개발을 할 수 있어 개발 시간을 최소화 할 수 있다. 또한, 이 방법은 복잡한 코드를 추가 또는 제거할 필요 없이 보상과 액션을 조정하여 다양한 종류의 AI를 원하는 만큼 생성할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 Unity 사에서 제공하는 머신러닝 툴인 ML-Agents를 활용하여 강화학습을 통한 대전 격투 게임 AI의 가능성을 보인다.
전통 소프트웨어 프로젝트 개발과 AI 관련된 소프트웨어 프로젝트 개발에 큰 차이가 있어서 AI 관련된 소프트웨어 프로젝트 개발 환경을 이해하려는 많은 노력이 있었지만 AI 관련 소프트웨어 프로젝트 개발에서 어떤 API들이 자주 사용되는지에 대해서 아직 충분히 조사되지 않았다. 본 논문에서는 "AI 관련 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트에서 어떤 파이썬 API들이 자주 사용되는가?"에 대한 연구 질문의 해답을 알아보는 경험 연구를 소개한다. 이 경험 연구의 결과로 AI 관련 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트에서 파이썬 표준 라이브러리와 관려된 API들이 가장 자주 사용된다는 것을 확인했다. 또한 기계 학습을 포함해서 데이터 처리, 이미지 처리, 테스팅, 웹 서비스와 관련된 라이브러리들에 있는 API들도 AI 관련 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트들에 자주 사용된다는 것을 알아냈다.
The employment rate of university graduates has been decreasing significantly recently. With the advent of the Fourth Industrial Revolution, the demand for software employment has increased. It is necessary to analyze the factors for software employment of university graduates. This paper proposes explainable software employment model of university graduates using machine learning and explainable AI. The Graduates Occupational Mobility Survey(GOMS) provided by the Korea Employment Information Service is used. The employment model uses boosting machine learning. Then, performance evaluation is performed with four algorithms of boosting model. Moreover, it explains the factors affecting the employment using SHAP. The results indicates that the top 3 factors are major, employment goal setting semester, and vocational education and training.
층간 소음으로 인한 갈등, 직장에서 발생하는 소음으로 인한 청력 감소 등 소음으로 인한 많은 문제들이 최근 들어 많이 대두되고 있다. 소음을 없애기 위해서는 물리적인 방법도 있지만 ANC 기술을 이용하여 소음을 없애는 방법도 있다. ANC 란 기존 소음과 반대 위상인 파장을 출력해 상쇄간섭을 일으켜 소음을 줄여주는 기술이다. AI_ANC 기술은 기존에 ANC 기술의 한계점(Feedback, Time Gap)을 극복하기 위해 Feed forward 방식과 AI 를 접목시켜 능동적으로 소음을 감소시킨다. 이기술은 층간 소음, 공장 소음 더 나아가 다양한 이동수단까지 범용적으로 활용성이 뛰어나다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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