In this study, a deep convolutional neural network (DCNN) model is proposed for short-term precipitation forecasting using weather radar-based images. The DCNN model is a combination of convolutional neural networks, autoencoder neural networks, and U-net architecture. The weather radar-based image data used here are retrieved from competition for rainfall forecasting in Korea (AI Contest for Rainfall Prediction of Hydroelectric Dam Using Public Data), organized by Dacon under the sponsorship of the Korean Water Resources Association in October 2020. This data is collected from rainy events during the rainy season (April - October) from 2010 to 2017. These images have undergone a preprocessing step to convert from weather radar data to grayscale image data before they are exploited for the competition. Accordingly, each of these gray images covers a spatial dimension of 120×120 pixels and has a corresponding temporal resolution of 10 minutes. Here, each pixel corresponds to a grid of size 4km×4km. The DCNN model is designed in this study to provide 10-minute predictive images in advance. Then, precipitation information can be obtained from these forecast images through empirical conversion formulas. Model performance is assessed by comparing the Score index, which is defined based on the ratio of MAE (mean absolute error) to CSI (critical success index) values. The competition results have demonstrated the impressive performance of the DCNN model, where the Score value is 0.530 compared to the best value from the competition of 0.500, ranking 16th out of 463 participating teams. This study's findings exhibit the potential of applying the DCNN model to short-term rainfall prediction using weather radar-based images. As a result, this model can be applied to other areas with different spatiotemporal resolutions.
최근 국내외적으로 사물인터넷(IoT, Internet of Things) 서비스 산업은 매우 빠른 속도로 변화하고 성장해 나가고 있다. 본 논문은 IoT 서비스 산업의 변화와 함께 일어나고 있는 인류의 삶 속에서의 새로운 변화의 원동력이 무엇인가를 찾기 위해 노력하였다. 이렇게 시장 환경이 변화하는 가운데 경쟁도 글로벌 경쟁, 생태계 경쟁으로 그 양상이 확대되고 있으나, 글로벌 기업들의 플랫폼 선점과 고도의 생태계 발전 전략에 비해 국내 기업들의 생태계 구축 비전은 아직 뚜렷하지 않은 상황이다. 또한 IoT 서비스의 확산에 따른 모바일 네트워크에서의 IoT 서비스 연동이 요구되고 있다. IoT 보안 프로토콜은 무선과 유선을 연계하는 게이트웨이(Gateway)에서 전달되는 데이터의 모든 내용이 누출되는 보안상의 취약점이 있어 종단간 보안도 제공하지 못하는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 IoT와 인공지능(AI) 서비스 산업 생태계를 구성하고 있는 제반 요소의 현황을 살펴본 후, 이로부터 얻을 수 있는 보안 산업과 관련한 전략적 시사점을 제시해 보고자 한다.
Tourism and hospitality have encountered significant changes in recent years as a result of the rapid development of information technology (IT). Customers now expect more expedient services and customized travel experiences, which has intensified competition among service providers. To meet these demands, businesses have adopted sophisticated IT applications such as ChatGPT, which enables real-time interaction with consumers and provides recommendations based on their preferences. This paper focuses on the AI support-prompt middleware system, which functions as a mediator between generative AI and human users, and discusses two operational rules associated with it. The first rule is the Information Processing Rule, which requires the middleware system to determine appropriate responses based on the context of the conversation using techniques for natural language processing. The second rule is the Information Presentation Rule, which requires the middleware system to choose an appropriate language style and conversational attitude based on the gravity of the topic or the conversational context. These rules are essential for guaranteeing that the middleware system can fathom user intent and respond appropriately in various conversational contexts. This study contributes to the planning and analysis of service design by deriving design rules for middleware systems to incorporate artificial intelligence into tourism services. By comprehending the operation of AI support-prompt middleware systems, service providers can design more effective and efficient AI-driven tourism services, thereby improving the customer experience and obtaining a market advantage.
COVID-19 이후 원격진료, 스마트 병원, AI 진단 등 ICT 기술과 데이터사이언스를 활용한 새로운 의료서비스모형의 활용이 크게 증가하고 있다. 본 연구에서는 최근 미국에서 원격진료와 대면진료의 혼합 모형 운영, 소비자 중심의 온라인의약품 배송, 가정용 진단기기 개발, 그리고 진료 및 처방, 의약품 배송, 진단기기의 활용이 통합적으로 제공되는 새로운 모형 제시 등 미국 헬스케어산업에서 파괴적 혁신을 선도하는 아마존의 헬스케어 사업 모형을 살펴보았다. 특히 아마존 기존 사업분야와의 시너지 효과 등으로 인해 적극적 시장 확대 및 소비자 가치 증대가 발생함을 다품목시장에서의 시장확대 모형을 통해 보였고, 또한 소비자 선택 유도 확대 시 의료서비스 시장에서의 경쟁이 활성화됨을 호텔링의 공간경쟁모형을 통해 보였다. 분석 결과 소비자 가치 증대의 장점과 함께 공급기반 감소에 따른 경쟁 약화의 부작용이 있을 수 있으므로 장기적으로 공정경쟁 관리 차원의 정책적 관심이 필요할 것으로 보인다.
Last March, the world Go competition between AlphaGo, AI Go program developed by Google Deep Mind and professional Go player Lee Sedol has shown us that the 4th industrial revolution using AI has come close. Especially, there ar many system combined with AI hae been developing including program for researching legal information, system for expecting jurisdiction, and processing big data, there is saying that even AI legal person is ready for its appearance. As legal field is mostly based on text-based document, such characteristic makes it easier to adopt artificial intelligence technology. When a legal person receives a case, the first thing to do is searching for legal information and judical precedent, which is the one of the strength of AI. It is very difficult for a human being to utilize a flow of legal knowledge and figures by analyzing them but for AI, this is nothing but a simple job. The ability of AI searching for regulation, precedent, and literature related to legal issue is way over our expectation. AI is evaluated to be able to review 1 billion pages of legal document per second and many people agree that lot of legal job will be replaced by AI. Along with development of AI service, legal service is becoming more advanced and if it devotes to ethical solving of legal issues, which is the final goal, not only the legal field but also it will help to gain nation's trust. If nations start to trust the legal service, it would never be completely replaced by AI. What is more, if it keeps offering advanced, ethical, and quick legal service, value of law devoting to the society will increase and finally, will make contribution to the nation. In this time where we have to compete with AI, we should try hard to increase value of traditional legal service provided by human. In the future, priority of good legal person will be his/her ability to use AI. The only field left to human will be understanding and recovering emotion of human caused by legal problem, which cannot be done by AI's controlling function. Then, what would be the attitude of legal people in this period? It would be to learn the new technology and applying in the field rather than going against it, this will be the way to survive in this new AI period.
최근 인공지능 스피커 시장이 급속도로 성장하는 가운데 관련 기업들의 주 사용자이자 미래 잠재 고객인 아동들을 선점하기 위한 경쟁이 매우 치열하다. 그러나 인공지능 스피커와 일반 성인 사용자와의 연구는 활발한 반면, 아동들과 인공지능 스피커 간의 상호작용 방식에 관한 실증적 연구는 매우 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 아동들과 인공지능 스피커의 상호작용을 관찰하여 주로 어떤 기능을 사용하며, 어떤 특징이 있는지 현장 연구를 통하여 살펴보고자 한다. 이를 위해 실시간으로 기록된 인공지능 스피커의 로그 데이터를 이용하여 799건의 대화 내용을 수집, 분석하였다. 연구 결과, 성인들에 비해 아동들은 동요와 동화 재생 이용, 감성 대화와 의인화 표현 빈도가 높았다. 또한, 세부 유형별 컨텐츠 분석을 통하여 아동과 인공지능 스피커의 상호작용 성공/실패 사례를 도출하였으며 실패 유형별 개선 방안을 제안하였다. 본 연구는 아동들의 인공지능 스피커 선호 기능과 콘텐츠 및 주요 대화 형태를 파악하고, 이를 바탕으로 아동의 눈높이에 맞는 서비스 개발에 가이드라인을 제공한다는 점에서 의의가 있다.
인공지능(AI) 기술이 미래 국가 경쟁력을 좌우할 핵심 기술로 인식되면서 주요국의 AI 기술 및 산업 육성 정책 경쟁이 치열해지고 있다. 본 연구는 AI 산업 생태계의 근간인 AI 기업 창업에 대한 주요국의 정책을 분석하여 국내 정책 입안에 시사점을 제시하고자 한다. 조사 분석 대상국은 미국 스탠퍼드대학 HAI연구소에서 발표한 『2023 AI Index』의 신규 투자유치 기업 수 최상위 4개 국가와 EU로 선정하였고, 이들 국가와 국내 정책과 비교하여 전략적 함의를 제시하고자 한다. 미국은 2021년 '국가 AI 이니셔티브법(NAIIA)'을 제정했다. 동 법을 통해 AI 연구개발 분야에서 미국의 지속적인 리더십 보장, 공공 및 민간부문에서 신뢰할 수 있는 AI 시스템 개발, 사회 전반에 걸친 AI 시스템 생태계 구축 및 모든 연방기관에서 진행하는 AI 정책에 대한 DB 관리 및 접근성 강화를 추진하고 있다. 중국은 2021년 개최된 제14차 5개년(2021~2025년) 규획 및 2035년 장기 목표에서 7대 전략적 첨단기술 중 첫 번째로 AI를 명시하고 있으며, 2030년까지 글로벌 AI 1위 강국 도약을 목표로 다양한 정책을 전개하고 있다. 영국은 2021년 자금 지원 프로그램'Future Fund Breakthrough'을 통해 획기적인 연구개발 기업에 투자하고 있으며, 2022년 국가 AI 전략의 실행계획 등 AI 선도국 도약을 위한 국가 전략 마련으로 관련 투자를 확대하고 있다. 이스라엘은 혁신청을 중심으로 스타트업 기업에 대한 기술 투자를 지원하고 있는데, 혁신청은 향후 2년~15년 내 성과를 낼 투자와 신기술에 대한 규제 개혁을 주도하고 있다. EU는 중소기업의 AI 활용 지원을 위해 디지털 혁신 허브 네트워크를 강화하고 InvestEU(유럽전략투자기금)와 AI 투자기금을 조성하고 있다. 국내 도입을 검토할 주요국 정책은 국내 ICT 창업기업들로부터 정책 지원 수요가 높은 것으로 나타난 R&D 지원, 사업화 및 판로·마케팅·해외진출 지원 정책자금 지원 측면을 중심으로 도출하였다. 먼저 R&D 지원과 관련하여 미국의 '국가 AI R&D 전략 계획 2023'과 EU의 'AI 혁신 패키지' 검토를 제안한다. 특히 이들 정책은 국가가 관리하는 고성능슈퍼컴퓨터를 R&D에 활용할 수 있도록 하고 있어 AI 창업기업들이 R&D에 들이는 시간과 비용을 절감하는데 크게 도움을 준다. 다음으로 사업화 및 판로·마케팅·해외진출 지원에서는 미국 중소기업청(SBA)의 'SBIR과 STTR 지침' 중 '연방 및 주 기술(Federal And State Technology, FAST) 파트너십 프로그램'과 국방부와 공조하는 '상용화 준비(Commercialization Readiness Pilot. CRP) 프로그램'에 대한 벤치마킹을 제안한다. 이들 프로그램은 정부가 창업기업의 제품과 서비스 상용화를 지원하고 시장 출시 초기에 공공 부문이 적극적으로 구매하는 것을 골자로 한다. 이는 AI 창업기업의 혁신 제품과 서비스가 초기 시장에 안착하는 것은 물론 국내외 시장으로 진출하는 데 중요한 레퍼런스를 제공한다. 세 번째로 정책자금 지원에서는 영국기업은행(BBB)의 공동 투자 프로그램을 제안한다. 영국기업은행은 고성장 혁신기업 투자에 있어 외국계 국부 펀드의 참여도 적극적으로 유도하고 있고, 혁신 창업기업의 자금 조달 라운드에 개인들도 참여할 수 있는 Future Fund: Breakthrough 프로그램을 운영함으로써 AI 창업기업의 자금 마련을 지원하고 있다. 본 연구의 한계로는 제한된 수의 국가 분석, 비교 대상 국가들의 정책환경을 동일 조건 하에서 분석하지 못한 점 등을 들 수 있다.
In the foe of global competition, the requirements for the continuously increasing productivity, flexibility and quality(dimensional accuracy, mechanical properties and surface properties) have imposed a mai or change on steel manufacturing industries. Indeed, one of the keys to achieve this goal is the automation of the steel-making process using AI(Artificial Intelligence) techniques. The automation of hot rolling process requires the developments of several mathematical models for simulation and quantitative description of the industrial operations involved. In this paper, an on-line training neural network for both long-term teaming and short-term teaming was developed in order to improve the prediction of rolling force in hot rolling mill. This analysis shows that the predicted rolling force is very closed to the actual rolling force, and the thickness error of the strip is considerably reduced.
The population of domestic companion animals is estimated to be about 10 million now. In recent years, the domestic pet market has been launching a wide range of products and services for high quality, smart and well-being. As a result, the market size will increase from 900 billion won in 2012 to 2.3 trillion won in 2016, which has more than doubled in five years. The industry expects to reach 6 trillion won by 2020, expecting 3 trillion won this year. In particular, domestic dogs and cats market is estimated at 275.5 billion won, accounting for 19% of the domestic animal market and 1.425 billion won for the world market. However, despite the growing market for companion animals products, unfortunately the import dependence on related industrial goods is still high and the quality of service is very low. Unlike Europe and the United States, 90% of companion animals are housed in apartments, often causing problems in the health and safety of companions and companions. The purpose of this study is to develop a smart house for companion animals with environmental friendliness and AI function that can be won in competition with products of developed countries. The results of this study are expected to contribute to the creation of a new value - added base for the related industries through the strengthening of the competitiveness of the related SMEs and further the effect of employment increase and import substitution.
Katie Lawther;Fernanda Godoy Santos;Linda B Oyama;Sharon A Huws
Animal Bioscience
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제37권2_spc호
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pp.337-345
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2024
Ruminants possess a specialized four-compartment forestomach, consisting of the reticulum, rumen, omasum, and abomasum. The rumen, the primary fermentative chamber, harbours a dynamic ecosystem comprising bacteria, protozoa, fungi, archaea, and bacteriophages. These microorganisms engage in diverse ecological interactions within the rumen microbiome, primarily benefiting the host animal by deriving energy from plant material breakdown. These interactions encompass symbiosis, such as mutualism and commensalism, as well as parasitism, predation, and competition. These ecological interactions are dependent on many factors, including the production of diverse molecules, such as those involved in quorum sensing (QS). QS is a density-dependent signalling mechanism involving the release of autoinducer (AIs) compounds, when cell density increases AIs bind to receptors causing the altered expression of certain genes. These AIs are classified as mainly being N-acyl-homoserine lactones (AHL; commonly used by Gram-negative bacteria) or autoinducer-2 based systems (AI-2; used by Gram-positive and Gram-negative bacteria); although other less common AI systems exist. Most of our understanding of QS at a gene-level comes from pure culture in vitro studies using bacterial pathogens, with much being unknown on a commensal bacterial and ecosystem level, especially in the context of the rumen microbiome. A small number of studies have explored QS in the rumen using 'omic' technologies, revealing a prevalence of AI-2 QS systems among rumen bacteria. Nevertheless, the implications of these signalling systems on gene regulation, rumen ecology, and ruminant characteristics are largely uncharted territory. Metatranscriptome data tracking the colonization of perennial ryegrass by rumen microbes suggest that these chemicals may influence transitions in bacterial diversity during colonization. The likelihood of undiscovered chemicals within the rumen microbial arsenal is high, with the identified chemicals representing only the tip of the iceberg. A comprehensive grasp of rumen microbial chemical signalling is crucial for addressing the challenges of food security and climate targets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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