본 논문에서는 VVC의 LMCS에서 휘도 신호 매핑 방법의 부호화 효율을 향상시키기 위한 휘도 신호 매핑 함수 생성 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존 LMCS에서 지역적 특징을 반영하기 위하여 사용하는 지역적 공간 분산에 합성 곱 신경망의 어텐션 맵을 곱하여 인지 지각적 특징을 추가적으로 반영한다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위하여 AI (All Intra) 조건에서 VVC 표준 실험 영상의 A1, A2, B, C, D 클래스를 이용하여 VTM-12.0과 BD-rate 성능을 비교한다. 실험 결과로서 본 논문에서 제안하는 방법이 VTM-12.0 대비 BD-rate 성능 관점에서 휘도 성분이 평균 -0.07%의 성능 향상을 보이고, 부/복호화 시간은 거의 동일하다.
Military training is an essential item for the fundamental problem of war. However, there has always been a problem that many resources are consumed, causing spatial and environmental pollution. The concepts of defense modeling and simulation and CGF(Computer Generated Force) using computer technology began to appear to improve this problem. The Naval Operations, Resources Analysis Model(NORAM) developed by the Republic of Korea Navy is also a DEVS(Discrete Event Simulation)-based naval virtual force analysis model. The current NORAM is a battle experiment conducted by an operator, and parameter values such as maneuver and armament operation for individual objects for each situation are evaluated. In spite of our research conducted evolutionary, supervised, reinforcement learning, in this paper, we introduce our design of a scenario creation model based on evolutionary learning using genetic algorithms. For verification, the NORAM is loaded with our model to analyze wartime engagements. Human-level tactical scenario creation capability is secured by automatically generating enemy tactical scenarios for human-designed Blue Army tactical scenarios.
비대면 수업을 통한 블렌디드 러닝과 인공지능 융합 교육으로의 변화가 가속화되고 있는 교육환경은 디지털 리터러시 함양을 기초소양으로 하고 있다. 이 연구에서는 비대면 수업의 문제점을 보완하며 등장한 메타버스 플랫폼에서 디지털 문해력을 기르기 위한 협동 SW 교육 프로그램을 만들어 미래 역량에 대한 효과성을 검증하고자 하였다. 의사소통 및 협업의 기회가 적은 소인수 학습 간 클러스터를 구축하여 메타버스 안에서 협력적 의사소통을 기반으로 한 SW 교육을 진행하는 방법으로 총 20차시 프로그램을 구성하였다. 연구의 효과성을 검증하기 위해 미래 교육 역량으로 제시되는 4C 역량을 효과성 도구로 선정하여 집단 동질성 검사와 대응표본 t검정을 실시하였다. 연구 결과 메타버스 기반 협동 SW 교육 프로그램은 협력적 의사소통 능력 향상에 효과적으로 나타나서 블렌디드 러닝을 통한 SW교육의 가능성을 확인하였다.
산업통상자원부에서 추진하는 산업융합 규제 샌드박스 의결에 따라, 산학협력업체인 마이메이커(주)에서 신청한 "공장 내 공작기계 공유 서비스"를 실증 특례를 받았다.[1] 이를 실행하면서 수발주 서비스 부분을 소프트웨어로 개발해야 하는 상황으로 업체의 제조 도메인 문제를 파악 분석하고 절차를 정립하고 관련 요구사항에 맞는 시스템을 설계하였다. LINC+ 산업체 애로 사항 해결 공동연구 개발 프로젝트로 공유 온 팩토리 서비스[2]를 위한 수발주시스템을 최종 개발했다. 수 발주 시스템에 필요한 데이터 구조를 설계하고 관련 데이터를 활용한 화면 설계와 사용자 관점의 기능 구현을 중심으로 하였으며 정립된 절차와 요구사항 분석에 맞추어 기획, 설계, 프로토타이핑, 구현 제작 단계로 진행했다. 마지막으로 최종개발 내용을 요구사항에 맞게 잘 구현되었는지 검토 및 기능 검증 시연과 제품 인수인계를 통해 애로 사항 해결을 확인하였다.
Min Woo Kim;Il Hwan Kim;Jaehyoun Kim;Jeong Ha Oh;Jinsook Chang;Sangdon Park
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권8호
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pp.2124-2139
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2023
In this article, the authors focus on the use of smart CCTV, a combnation of biometric recognition technology and AI algorithms. In fact, the advancements in relevant technologies brought a significant increase in the use of biometric information - fingerprint, retina, iris or facial recognition - across diverse sectors. Both the public and private sectors, with the developments of biometric technology, widely adopt and use an individual's biometric information for different reasons. For instance, smartphone users highly count on biometric technolgies for the purpose of security. Public and private orgazanitions control an access to confidential information-controlling facilities with biometric technology. Biometric infomration is known to be unique and immutable in the course of one's life. Given the uniquness and immutability, it turned out to be as reliable means for the purpose of authentication and verification. However, the use of biometric information comes with cost, posing a privacy issue. Once it is leaked, there is little chance to recover damages resulting from unauthorized uses. The governments across the country fully understand the threat to privacy rights with the use of biometric information and AI. The EU and the United States amended their data protection laws to regulate it. South Korea aligned with them. Yet, the authors point out that Korean data aprotection law still requires more improvements to minimize a concern over privacy rights arising from the wide use of biometric information. In particular, the authors stress that it is necessary to amend Section (2) of Article 23 of PIPA to reflect the concern by changing the basis for permitting the processing of sensitive information from 'the Statutes' to 'the Acts'.
현대 사회의 서비스 방식은 대면 방식보다 비대면 방식을 선호하는 추세이다. 하지만 신발과 같이 상품을 추천하는 서비스는 대면 방식의 서비스가 불가피하다. 본 논문에서는 비대면 서비스를 목적으로 자동으로 발의 사이즈를 측정하고, 측정 결과를 기반으로 신발을 추천하는 시스템을 제안한다. 제안방법의 성능을 분석하기 위해 사이즈 측정 오차율과 추천성능을 분석하였다. 추천성능 실험에 사용한 방법은 총 10가지이고, 이의 방법 중 가장 좋은 성능을 보이는 추천 방법을 시스템에 적용하였다. 오차율에 대한 실험결과, 사이즈 관련 오차가 작음을 알 수 있었고, 추천성능에 대한 실험결과, 추천에 대한 유의한 결과를 도출할 수 있었다. 본 논문에서의 제안방법은 실험실 수준으로 향후 실제 환경으로 확대 적용할 필요가 있다.
웹 서비스 조합 분야는 단일 서비스를 재사용하여 가치 있는 서비스를 생성하기 위해 등장했으며, 최근에는 차세대 웹 서비스인 시멘틱 웹을 구현하기 위해 IOPE를 기반으로 단순 검색 및 조합 대신에 규칙이나 AI를 통한 검색 및 조합 방법이 제안되고 있다. 또한 보다 효율적인 모듈화를 위해 기존의 객체지향 프로그래밍 방식보다는 관점지향 프로그래밍 방식이 도입되고 있다. 본 논문에서는 시멘틱 웹을 위해 관점지향 프로그래밍(Aspect-Oriented Programming, AOP) 및 리플렉션(Reflection)을 적용한 동적 웹 서비스 조합 및 실행 기법을 설계한다. 제안하는 기법은 웹 서비스의 메타 데이터를 동적으로 획득하기 위해 리플렉션 기법을 사용하고 아울러 동적으로 웹 서비스를 조합하기 위해 AOP 기반 접근방식을 통해 바이트 코드를 생성한다. 또한 리플렉션을 이용한 동적 프록시 객체를 통해 조합된 웹 서비스를 실행하는 방식을 제안한다. 제안하는 기법의 성능 평가를 위해 비즈니스 로직 계층과 사용자 뷰 계층 측면에서 조합된 웹 서비스를 검색하는 것에 대한 실험을 수행한다.
본 연구에서는 2022년 개정 교육과정에서 소프트웨어와 인공지능 교육이 필수화되어 각 교과에서 인공지능과 융합할 수 있는 교육 모형을 제안한다. 제안한 인공지능 융합 교육 모형은 교과 내용(성취기준+주제)을 한 축으로 한다. 두 번째 축은 인공지능 도구이고, 세 번째 축은 인공지능 기술이고, 네 번째 축은 생활 속 적용 데이터이다. 인공지능을 각 교과에 적용하기 위해서 각 교과의 성취기준과 교과 내용에 인공지능 도구, 인공지능 기술, 생활 속 데이터 적용을 하여야 한다. 이렇게 성취기준과 교과 내용을 구성하면 각 교과와의 융합이 잘 된다고 볼 수 있다. 따라서 성취기준과 주제별로 교과서를 구성할 때에 인공지능 도구, 인공지능 기술, 생활속 데이터를 추가하는 것이 필요하다.
AI 기술의 성장과 함께 지식 그래프의 크기는 지속적으로 확장되고 있다. 지식 그래프는 주로 트리플이 연결된 RDF로 표현되며, 많은 RDF 저장소들이 RDF 데이터를 압축된 형태의 ID로 변환한다. 그러나 RDF 데이터의 크기가 특정 기준 이상으로 클 경우, 테이블 탐색으로 인한 높은 처리 시간과 메모리 오버헤드가 발생한다. 본 논문에서는 해시 ID 매핑 테이블 기반 RDF 변환을 분산 병렬 프레임워크인 맵리듀스에서 처리하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 RDF 데이터를 정수 기반 ID로 압축 변환하면서, 처리 시간을 단축하고 메모리 오버헤드를 개선한다. 본 논문의 실험 결과, 약 23GB의 LUBM 데이터에 제시한 방법을 적용했을 때, 크기는 약 3.8배 가량 줄어들었으며 약 106초의 변환 시간이 소모되었다.
질병을 앓고 있는 환자는 상태에 따라 병실, 주거지, 요양원 등 조호환경 내 생활 시 의료 인력의 지속적인 추적 및 관찰을 통해 신체에 이상이 생긴 경우 이를 감지하고, 신속하게 조치할 수 있도록 해야 한다. 의료 인력이 직접 환자를 확인하는 방법은 의료 인력의 반복적인 노동이 요구되며 실시간으로 환자를 확인해야 한다는 특성상 의료 인력이 상주해야 하기에 이는 곧, 의료 인력의 부족과 낭비로 이어진다. 해당 문제 해결을 위해 의료 인력을 대신하여 조호환경 내 환자의 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있는 딥러닝 모델들이 연구되고 있다. 딥러닝 모델은 데이터의 수가 많을수록 강인한 모델을 설계할 수 있으며, 데이터셋의 배경, 객체의 특징 분포 등 다양한 조건에 영향을 받기 때문에 학습에 필요한 도메인을 가지는 많은 양의 전처리된 데이터를 수집해야 한다. 따라서, 조호환경 내 환자에 대한 데이터셋이 필요하지만, 공개된 데이터셋의 경우 양이 매우 적으며 이를 반전, 회전기법 등을이용할 경우 데이터의 수를 늘릴 수 있지만, 같은 분포의 특징을 가지는 데이터가 생성되기에 데이터 증강 기법을 단순하게 적용하면 딥러닝 모델의 과적합을 야기한다. 또한, 조호환경 내 이미지 데이터셋은 얼굴 노출과 같은 개인정보가 포함 될 수 있으며 이를 보호하기 위해 정보들을 비식별화 해야 한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 조호환경에서 수집된 데이터 증강을 위한 Style-Generative Adversarial Networks 기법을 적용하여 조호환경 데이터셋 수집에 효과적인 증강 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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