• 제목/요약/키워드: AI network

검색결과 774건 처리시간 0.021초

네트워크와 AI 기술 동향 (Trends in Network and AI Technologies)

  • 김태연;고남석;양선희;김선미
    • 전자통신동향분석
    • /
    • 제35권5호
    • /
    • pp.1-13
    • /
    • 2020
  • Recently, network infrastructure has evolved into a BizTech agile autonomous network to cope with the dynamic changes in the service environment. This survey presents the expectations from two different perspectives of the harmonization of network and artificial intelligence (AI) technologies. First, the paper focuses on the possibilities of AI technology for the autonomous network industry. Subsequently, it discusses how networks can play a role in the evolution of distributed AI technologies.

ETRI AI 실행전략 3: 네트워크 및 미디어·콘텐츠 미래기술 선도 (ETRI AI Strategy #3: Leading Future Technologies of Network, Media, and Content)

  • 김성민;연승준
    • 전자통신동향분석
    • /
    • 제35권7호
    • /
    • pp.23-35
    • /
    • 2020
  • In this paper, we introduce ETRI AI Strategy #3, "Leading Future Technologies of Network, Media, and Content." Its first goal is "to innovate AI service technology to overcome the current limitations of AI technologies." Artificial intelligence (AI) services, such as self-driving cars and robots, are combinations of computing, network, AI algorithms, and other technologies. To develop AI services, we need to develop different types of network, media coding, and content creation technologies. Moreover, AI technologies are adopted in ICT technologies. Self-planning and self-managing networks and automatic content creation technologies using AI are being developed. This paper introduces the two directions of ETRI's ICT technology development plan for AI: ICT for AI and ICT by AI. The area of ICT for AI has only recently begun to develop. ETRI, the ICT leader, hopes to have opportunities for leadership in the second wave of AI services.

Comparison of On-Device AI Software Tools

  • Song, Hong-Jong
    • International Journal of Advanced Culture Technology
    • /
    • 제10권2호
    • /
    • pp.246-251
    • /
    • 2022
  • As the number of data and devices explodes, centralized data processing and AI analysis have limitations due to the load on the network and cloud. On-device AI technology can provide intelligent services without overloading the network and cloud because the device itself performs AI models. Accordingly, the need for on-device AI technology is emerging. Many smartphones are equipped with On-Device AI technology to support the use of related functions. In this paper, we compare software tools that implement On-Device AI.

Transforming Patient Health Management: Insights from Explainable AI and Network Science Integration

  • Mi-Hwa Song
    • International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
    • /
    • 제16권1호
    • /
    • pp.307-313
    • /
    • 2024
  • This study explores the integration of Explainable Artificial Intelligence (XAI) and network science in healthcare, focusing on enhancing healthcare data interpretation and improving diagnostic and treatment methods. Key methodologies like Graph Neural Networks, Community Detection, Overlapping Network Models, and Time-Series Network Analysis are examined in depth for their potential in patient health management. The research highlights the transformative role of XAI in making complex AI models transparent and interpretable, essential for accurate, data-driven decision-making in healthcare. Case studies demonstrate the practical application of these methodologies in predicting diseases, understanding drug interactions, and tracking patient health over time. The study concludes with the immense promise of these advancements in healthcare, despite existing challenges, and underscores the need for ongoing research to fully realize the potential of AI in this field.

AI 기반 재난안전통신망 프로텍트 구현 (Implementation of AI-based Disaster Safety Communication Network protect)

  • 배세진;안중현;이정수;박정수;백남균
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
    • /
    • pp.655-656
    • /
    • 2021
  • 2021년 4월, 재난안전통신망 서비스가 개시되었으나 서비스 초기로 보안기능이 취약한 상태이다. 현재 Android 기반 APP의 보안방법은 구글 프로텍트(Google Protect)의 기술을 사용하여 악성코드를 탐지하는 것이다. 악성코드는 종류가 다양하고 많기 때문에 직접 탐지하기 어려우므로, AI와 구글 프로텍트의 기술을 합한 악성코드탐지 기술을 재난안전통신망에 적용함으로써 'AI 기반 재난안전통신망 프로텍트'를 구현하는 방법에 대해 연구한다.

  • PDF

흉부 X-ray 영상 내 폐 결절의 석회화 여부 진단을 위한 화소 밝기 분석 기법 (Diagnosis of Calcification of Lung Nodules on the Chest X-ray Images using Gray-Level based Analysis)

  • 최현진;유동연;선주성;이정원
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
    • /
    • pp.681-683
    • /
    • 2023
  • 폐암은 전 세계적으로 사망률이 가장 높은 암 질환으로, 조기 발견 및 신속한 치료를 위해서는 흉부 X-ray 영상 내 악성 결절을 놓치지 않는 것이 중요하다. 그러나 흉부 X-ray 영상은 정밀도의 한계로 진단 결과에 대한 신뢰도가 낮아, 이를 보조하는 도구의 개발이 요구된다. 기존의 폐암 진단 보조 도구는 학습 기반의 기법으로, 진단 결과에 대한 설명성(explainability)이 없다는 위험성을 갖는다. 이에 본 논문에서는 통계 분석에 기반한 결절의 석회화 여부 진단 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 결절과 해부학적 구조물의 밝기 차 분포로부터 석회화 여부를 판단하며, 그 결과 민감도 65.22%, 특이도 88.48%, 정확도 83.41%의 성능을 보였다.

Evaluating Unsupervised Deep Learning Models for Network Intrusion Detection Using Real Security Event Data

  • Jang, Jiho;Lim, Dongjun;Seong, Changmin;Lee, JongHun;Park, Jong-Geun;Cheong, Yun-Gyung
    • International journal of advanced smart convergence
    • /
    • 제11권4호
    • /
    • pp.10-19
    • /
    • 2022
  • AI-based Network Intrusion Detection Systems (AI-NIDS) detect network attacks using machine learning and deep learning models. Recently, unsupervised AI-NIDS methods are getting more attention since there is no need for labeling, which is crucial for building practical NIDS systems. This paper aims to test the impact of designing autoencoder models that can be applied to unsupervised an AI-NIDS in real network systems. We collected security events of legacy network security system and carried out an experiment. We report the results and discuss the findings.

스마트팩토리 예지보전 AI 모델 개발을 위한 데이터 관리 및 모델 신뢰성 요구사항 분석 (The Requirements Analysis of Data Management and Model Reliability for Smart Factory Predictive Maintenance AI Model Development)

  • 김진세;이정원
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
    • /
    • pp.644-646
    • /
    • 2023
  • 스마트팩토리는 협동 로봇과 같은 프로그래머블한 설비의 유기적인 협업을 통해 최적화된 공정을 수행한다. 따라서 수집되는 센서 데이터의 특징과 환경 조건의 복잡도가 높아, 예지보전을 위한 AI 소프트웨어의 개발 시 요구사항 기반의 체계적인 개발 및 검증이 필수적이다. 본 논문에서는 AI 소프트웨어의 요구사항을 사용자와 시스템 관점에서 정의하고, AI 모델 개발 프로세스와 스마트팩토리 예지보전 측면에서 분석한다. 도출된 요구사항을 CNN 기반의 협동 로봇 기어 마모 예측 모델의 개발에 적용하여 데이터 관리와 모델 신뢰성 관점의 요구사항을 분석 및 검증하였다.

5G 모바일 에지 컴퓨팅에서 빅데이터 분석 기능에 대한 데이터 오염 공격 탐지 성능 향상을 위한 연구 (A Study on Improving Data Poisoning Attack Detection against Network Data Analytics Function in 5G Mobile Edge Computing)

  • 옥지원;노현;임연섭;김성민
    • 정보보호학회논문지
    • /
    • 제33권3호
    • /
    • pp.549-559
    • /
    • 2023
  • 5G 네트워크의 핵심 기술로 모바일 에지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing, MEC)이 주목받음에 따라, 모바일 사용자의 데이터를 기반으로 한 5G 네트워크 기반 에지 AI 기술이 최근 다양한 분야에서 이용되고 있다. 하지만, 전통적인 인공지능 보안에서와 마찬가지로, 에지 AI 핵심 기능을 담당하는 코어망 내 표준 5G 네트워크 기능들에 대한 적대적 교란이 발생할 가능성이 존재한다. 더불어, 3GPP에서 정의한 5G 표준 내 Standalone 모드의MEC 환경에서 발생할 수 있는 데이터 오염 공격은 기존 LTE망 대비 현재 연구가 미비한 실정이다. 본연구에서는 5G에서 에지 AI의 핵심 기능을 담당하는 네트워크 기능인 NWDAF를 활용하는 MEC 환경에 대한 위협 모델을 탐구하고, 일부 개념 증명으로써 Leaf NWDAF에 대한 데이터 오염 공격 탐지 성능을 향상시키기 위한 특징 선택 방법을 제안한다. 제안한 방법론을 통해, NWDAF에서의 Slowloris 공격 기반 데이터 오염 공격에 대해 최대 94.9%의 탐지율을 달성하였다.

게임 NPC를 위한 신경망 기반의 이동 안공지능 알고리즘 (A Neural Network-based Artificial Intelligence Algorithm with Movement for the Game NPC)

  • 조인휘;최문원
    • 한국통신학회논문지
    • /
    • 제35권12A호
    • /
    • pp.1181-1187
    • /
    • 2010
  • 본 논문은 게임에서 신경망기반으로 지능캐릭터에게 학습을 통한 상황판단을 하는 이동 인공지능을 제안하였다. 신경망은 게임 규칙과 문제해결 방법을 정의한 알고리즘을 통한 입출력 값을 이용하여 지도 학습된다. 지도 학습된 지능캐릭터는 변화하는 주변 환경을 인지하여, 적절한 행동을 하게 된다. 본 논문에서는 신경망을 이용한 이동 인공지능을 점진적으로 설계하였고, 성능 실험을 위하여 간단한 게임을 구현하였다. 이 게임은 일정한 2차원 공간에 목표, 캐릭터, 장애물이 존재하고 캐릭터는 목표 지점으로 장애물을 회피하며 이동해야한다. 이동 인공지능은 실험마다 정의한 알고리즘을 통해 규칙과 몇 가지 문제해결법을 학습하여 변화하는 환경에서 목표를 완수 할 수 있으며, 정의한 알고리즘과 신경망 구조를 동일하게 설계하였다. 실험 결과, 제안한 이동 인공지능은 주변 상황을 인지하여 이동을 수행하고 목표를 완수할 수 있음을 보였다. 이동 인공지능은 복잡한 구조의 게임도 학습 알고리즘을 정의하여 학습하면 신경망은 변화한 환경에서도 적절한 결과를 보여 줄 수 있을 것이다.