• Asia pacific journal of information systems
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• 제32권3호
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• pp.496-513
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• 2022

Artificial intelligence or big data technologies can benefit finance companies such as those in the insurance sector. With artificial intelligence, companies can develop better customer segmentation methods and eventually improve the quality of customer relationship management. However, the application of AI-based customer segmentation in the insurance industry seems to have been unsuccessful. Findings from our interviews with sales agents and customer service managers indicate that current customer segmentation in the Korean insurance company relies upon individual agents' heuristic decisions rather than a generalizable data-based method. We propose guidelines for AI-based customer segmentation for the insurance industry, based on the CRISP-DM standard data mining project framework. Our proposed guideline provides new insights for studies on AI-based technology implementation and has practical implications for companies that deploy algorithm-based customer relationship management systems.

• 전자통신동향분석
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• 제35권5호
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• pp.69-82
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• 2020

In many technologies, artificial intelligence (AI) is becoming an important topic for areas based on the field of big data. However, applied AI cases and the research status of radio wave technology are not widely known to the public. The spread of AI to other areas is being followed by radio wave technologies, and much effort is being taken to evolve it into intelligent radio wave technologies in the future. This paper presents the recent areas of interest in radio wave technology, such as spectral sharing, illegal spectrum monitoring, radar detection, radio wave medical imaging, and channel modeling; examines the requirements for applying AI; and describes the applied cases, research trends, and standardization efforts that apply AI technology to them. On this basis, we will discuss the prospects of AI application to the expected radio wave technology of the future.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제30권5호
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• pp.107-120
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• 2023

In this study, we investigate the changes and realities of the content production process focusing on Image generation AI revolutions such as Stable Diffusion, Midjourney, and DELL-E, and examine the current status of related department operations at universities and Find out the status of the current curriculum. Through this, we suggest the need to produce AI-adaptive content talent through re-establishing the capabilities of content-related departments in art universities and quickly introducing curriculum. This is because it can be input into the efficient AI content development system currently being applied in industrial fields, and it is necessary to cultivate talent who can perform managerial and technical roles using various AI systems in the future. In conclusion, we will prepare cornerstone research to establish the university's status as a source of talent that can lead the content industry beyond the AI content production era, and focus on convergence capabilities and experience with the goal of producing convergence talent to cultivate AI adaptive content talent, suggests the direction of curriculum application for value creation.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권3호
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• pp.577-589
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• 2023

국방부는 국방혁신 4.0 계획에 기반한 첨단과학기술군 육성을 위해 AI를 향후 전력 증강의 핵심 기술로 활용할 계획이다. 그러나 AI의 특성에 따른 보안 위협은 AI 기반의 국방정보시스템에 실질적인 위협이 될 수 있다. 이를 해소하기 위해서는 최초 개발 단계에서부터 체계적인 보안 활동의 수행을 통한 보안 내재화가 필요하다. 이에 본 논문에서는 AI 기반 국방정보시스템 개발 시 단계별로 수행해야 하는 보안 활동 수행 방안을 제안한다. 이를 통해 향후 국방 분야에 AI 기술 적용에 따른 보안 위협을 예방하고 국방정보시스템의 안전성과 신뢰성을 확보하는데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.149-157
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• 2020

최근 인공지능에 대한 관심이 높아짐에 따라 인공지능 프로세서를 하드웨어로 구현하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 인공지능 프로세서는 기존에 기능 검증을 위한 프로세서 시뮬레이션 외에 애플리케이션 단계에서 인공지능 프로세서가 해당 애플리케이션에 적합한지에 대한 성능 검증이 추가로 필요하다. 본 논문에서는 인공지능 프로세서를 활용한 애플리케이션 성능 검증과 프로세서의 한계점을 탐색할 수 있는 내장형 인공지능 프로세서를 위한 성능 분석기를 제안한다. 본 논문은 내장형 인공지능 프로세서를 위한 성능 분석기를 구현하기 위하여 기존에 구현된 인공지능 프로세서의 구조를 분석하고 이를 기반으로 인공지능 프로세서를 모사하는 내장형 인공지능 프로세서를 위한 성능 분석기를 구현한다. 내장형 인공지능 프로세서를 위한 성능 분석기를 활용해 이미지 인식, 음성 인식 애플리케이션에서 인공지능 프로세서의 성능 분석 및 한계점을 탐색하고, 제한된 메모리 크기 안에서 인공지능 프로세서의 구조를 최적화한다.

• 한국잡초학회지
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• 제16권2호
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• pp.100-107
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• 1996

벼 무경운재배시(無耕耘我培時) 가장 효과적인 사마귀풀 방제(防除)를 위해서 담수표면직파(湛水表面直播)와 어린모 이앙재배에서 수종(數種) 제초제(除草劑)를 공시하여 처리한 결과는 다음과 같다. 1. 담수표면지파(湛水表面直播)에서 파종전 사마귀풀의 제초효과(除草效果)은 butachlor, pretilachlor, pretilachlor/pyrazosulfuron, bensulfuron/thiobencarb 처리에 서 7 이상으로 비교적 양호하였으며, 벼 약해(藥害)는 1정도로 경미하였다. 2. 입모수(立毛數)는 무처리의 49개/$m^2$에 비해 공시 제초제 처리에서는 6개/$m^2$ 이상이었다. 3. 파종 후 40일에 방제가(防除價)은 butachlor, pretilachlor, pretilachlor/pyrazosulfuron, bensulfuron/thiobencarb 처리에서는 95% 이상이었으나 pyrazosulfuron/molinate 처리는 23.5%로 매우 낮은 방제가(防除價)을 보였다. 4. 파종후 30일 부터 70일까지 공시제초제처리의 벼 초장은 무처리에 비해 약간 짧은 경향이나 $m^2$당 경수는 월등히 많았으며 백미수량은 무처리에서 63kg/10a였으나 pyrazosulfuron/molinate를 제외한 공시 제초제처리 공히 450kg/10a 이상이었다. 5. LGC40863은 30g ai/ha 수준 이상에서 사마귀풀 엽기에 관계없이 90% 정도, 50g ai/ha 수준 이상에서는 거의 완전 방제(防除)가 가능하였다. 6. 어린모 이앙재배에서 이앙후 15일경에는 LGC40863 30g ai/ha 수준으로 사마귀 풀의 방제(防除)가 가능하였고, 무효분얼기(無效分蘖期) 처리에서도 LGC40863 50g ai/ha 수준이면 2,4-D나 bentazon 보다 월등히 양호하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제36권1호
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• pp.81-88
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• 2021

Post COVID-19, the medical legacy system will be transformed for utilizing medical resources efficiently, minimizing medical service imbalance, activating remote medical care, and strengthening private-public medical cooperation. This can be realized by achieving an entire medical paradigm shift and not simply via the application of advanced technologies such as AI. We propose a medical system configuration named "Medical AI Hub" that can realize the shift of the existing paradigm. The development stage of this configuration is categorized into "AI Cooperation Hospital," "AI Base Hospital," and "AI Hub Hospital." In the "AI Hub Hospital" stage, the medical intelligence in charge of individual patients cooperates and communicates autonomously with various medical intelligences, thereby achieving synchronous evolution. Thus, this medical intelligence supports doctors in optimally treating patients. The core technologies required during configuration development and their current R&D trends are described in this paper. The realization of the central configuration of medical AI through the development of these core technologies will induce a paradigm shift in the new medical system by innovating all medical fields with influences at the individual, society, industry, and public levels and by making the existing medical system more efficient and intelligent.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권7호
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• pp.47-55
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• 2023

본 논문에서는 전투체계 위협지수를 머신러닝 모델 중 Gradient Boosting Regreesor, Suppor Vector Regressor를 통해 예측하는 방법을 제시한다. 현재 전투체계는 안전성과 신뢰성이 중시되는 소프트웨어이므로 신뢰성이 보장되지 않은 AI 기술의 적용을 정책상 제한하고 있으며, 이로 인하여 전력화된 국내 전투체계는 AI 기술을 탑재하고 있지 않다. 하지만 AI의 전력화를 목표로 하는 국방부의 정책 방향에 대응하기 위하여, 전투체계의 머신러닝 적용에 필요한 기반 기술을 확보하기 위한 연구를 실시하였다. 이 연구는 위협지수 평가에 필요한 데이터를 수집한 뒤 데이터 가공 및 정제, 머신러닝 모델 선정 및 최적의 하이퍼 파리미터를 선정하여 학습된 모델의 예측 정확도를 판단하였다. 그 결과 테스트 데이터에 대한 모델 점수가 99점 이상으로 도출되었으며 전투체계에 머신러닝 모델의 적용 가능성을 확인하였다.

• Journal of Oral Medicine and Pain
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• 제47권2호
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• pp.107-108
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• 2022

Artificial intelligence (AI) refers to the use of machines to mimic intelligent human behavior. It involves interactions with humans in clinical settings, and augmented intelligence is considered as a cognitive extension of AI. The importance of AI in healthcare and medicine has been emphasized in recent studies. Machine learning models, such as genetic algorithms, artificial neural networks (ANNs), and fuzzy logic, can learn and examine data to execute various functions. Among them, ANN is the most popular model for diagnosis based on image data. AI is rapidly becoming an adjunct to healthcare professionals and is expected to be human-independent in the near future. The introduction of AI to the diagnosis and treatment of oral diseases worldwide remains in the preliminary stage. AI-based or assisted diagnosis and decision-making will increase the accuracy of the diagnosis and render treatment more precise and personalized. Therefore, dental professionals must actively initiate and lead the development of AI, even if they are unfamiliar with it.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제11권3호
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• pp.253-259
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• 2023

The increasing incorporation of AI in video storyboard creation has been observed recently. Traditionally, the production of storyboards requires significant time, cost, and specialized expertise. However, the integration of AI can amplify the efficiency of storyboard creation and enhance storytelling. In Korea, AiSAC stands at the forefront of AI-driven storyboard platforms, boasting the capability to generate realistic images built on open datasets foundations. Yet, a notable limitation is the difficulty in intricately conveying a director's vision within the storyboard. To address this challenge, we proposed the application of image generation features from ChatGPT and Midjourney to AiSAC. Through this research, we aimed to enhance the efficiency of storyboard production and refined the intricacy of expression, thereby facilitating advancements in the video production process.