Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.12
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pp.281-288
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2023
This study aimed to develop an integrated arts education program for improving AI literacy among elementary school students. First, we developed two thematic programs that are research on the goals of the art, music, physical curriculum in the 2022 revised elementary school curriculum, and a matrix of goals and elements of integrated art education. The developed program was revised and supplemented through the first expert validity test, and the second revision was made based on the results of students' AI literacy pre/post-test and satisfaction survey with the program. Finally, the final program was developed through the third expert validity test. We hope that the developed program will be used as a convergence education program to cultivate AI literacy in elementary school students.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.20
no.3
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pp.166-173
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2022
Recently, studies have been conducted on intelligent transportation systems (ITS) that provide safety and convenience to humans. Systems that compose the ITS adopt architectures that applied the cloud computing which consists of a high-performance general-purpose processor or graphics processing unit. However, an architecture that only used the cloud computing requires a high network bandwidth and consumes much power. Therefore, applying edge computing to ITS is essential for solving these problems. In this paper, we propose an edge artificial intelligence (AI) device based ITS. Edge AI which is applicable to various systems in ITS has been applied to license plate recognition. We implemented edge AI on a field-programmable gate array (FPGA). The accuracy of the edge AI for license plate recognition was 0.94. Finally, we synthesized the edge AI logic with Magnachip/Hynix 180nm CMOS technology and the power consumption measured using the Synopsys's design compiler tool was 482.583mW.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.19
no.3
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pp.633-640
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2024
This study develops AI-based 3D body shape modeling technology that can be utilized in the healthcare sector, proposing a system that enables monitoring of users' body shape changes and health status. Utilizing data from Size Korea, the study developed a model to generate 3D body shape images from 2D images, and compared various models to select the one with the best performance. Ultimately, by proposing a system process through the developed technology, including personalized health management, exercise recommendations, and dietary suggestions, the study aims to contribute to disease prevention and health promotion.
The domestic AI speaker market is growing into a full-fledged early audience market beyond the innovative consumer market with 3 million domestic supply units at the end of 2018, but the reality is that for various reasons, we are not satisfied with the use. There are many previous papers on AI Speaker, but the majority of research so far tends to be biased towards the acceptance of the device's own performance. Many changes are being made, such as OTT providers trying to secure the market through collaboration with AI speaker providers. This study tried to identify the priorities for content services, which can be another major selection factor for AI speakers, excluding the factors of unsatisfactory technology. First, this study identified the priorities among AI speaker selection factors using AHP (Analytic Hierarchy Process), based on the AI speaker selection factors derived through literature research. The most important hierarchical factor are Concierge Service, Education Service, and Entertainment Service order in AI speaker selection, and the primary content among the individual factors was the one that ranked weather/temperature/fine dust (11.6%) and child caring content was in the second place (10.8%), and then music service was in the third place (9.8%). The three top priorities were derived from the items in the top tier 1, 2 and 3 priorities. Of the total 15 individual services, 6 sub-layers of Concierge Service (weather/temperature/fine dust, news, voice schedule notification) and Education Service (foreign language, toddler, reading books) were in the top 8, and two of the Entertainment Service Music service and movie service ranked third and sixth.
As the AI speaker business has risen significantly in recent years, the potential for numerous uses of AI speakers has gotten a lot of attention. Consumers have created an environment in which they can express and share their experiences with products through various channels, resulting in a large number of reviews that leave consumers with a variety of candid opinions about their experiences, which can be said to be very useful in analyzing consumers' thoughts. Using this review data, this study aimed to examine the factors driving the continued use of AI speakers. Above all, it was determined whether the seven characteristics associated with the intention to adopt AI identified in prior studies appear in consumer reviews. Based on customer review data on Amazon.com, text mining and social network analysis were utilized to examine Amazon eco-products. CONCOR analysis was used to classify words with similar connectivity locations, and Connection centrality analysis was used to classify the factors influencing the continuous use of AI speakers, focusing on the connectivity between words derived by classifying review data into positive and negative reviews. Consumers regarded personality and closeness as the most essential characteristics impacting the continued usage of AI speakers as a result of the favorable review survey. These two parameters had a strong correlation with other variables, and connectedness, in addition to the components established from prior studies, was a significant factor. Furthermore, additional negative review research revealed that recognition failures and compatibility are important problems that deter consumers from utilizing AI speakers. This study will give specific solutions for consumers to continue to utilize Amazon eco products based on the findings of the research.
Hyunsu Choi;Leonard Sunwoo;Se Jin Cho;Sung Hyun Baik;Yun Jung Bae;Byung Se Choi;Cheolkyu Jung;Jae Hyoung Kim
Korean Journal of Radiology
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v.24
no.5
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pp.454-464
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2023
Objective: We aimed to investigate current expectations and clinical adoption of artificial intelligence (AI) software among neuroradiologists in Korea. Materials and Methods: In April 2022, a 30-item online survey was conducted by neuroradiologists from the Korean Society of Neuroradiology (KSNR) to assess current user experiences, perceptions, attitudes, and future expectations regarding AI for neuro-applications. Respondents with experience in AI software were further investigated in terms of the number and type of software used, period of use, clinical usefulness, and future scope. Results were compared between respondents with and without experience with AI software through multivariable logistic regression and mediation analyses. Results: The survey was completed by 73 respondents, accounting for 21.9% (73/334) of the KSNR members; 72.6% (53/73) were familiar with AI and 58.9% (43/73) had used AI software, with approximately 86% (37/43) using 1-3 AI software programs and 51.2% (22/43) having up to one year of experience with AI software. Among AI software types, brain volumetry software was the most common (62.8% [27/43]). Although 52.1% (38/73) assumed that AI is currently useful in practice, 86.3% (63/73) expected it to be useful for clinical practice within 10 years. The main expected benefits were reducing the time spent on repetitive tasks (91.8% [67/73]) and improving reading accuracy and reducing errors (72.6% [53/73]). Those who experienced AI software were more familiar with AI (adjusted odds ratio, 7.1 [95% confidence interval, 1.81-27.81]; P = 0.005). More than half of the respondents with AI software experience (55.8% [24/43]) agreed that AI should be included in training curriculums, while almost all (95.3% [41/43]) believed that radiologists should coordinate to improve its performance. Conclusion: A majority of respondents experienced AI software and showed a proactive attitude toward adopting AI in clinical practice, suggesting that AI should be incorporated into training and active participation in AI development should be encouraged.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.3
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pp.217-225
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2024
To foster the core talents of the future, the development of diverse and substantial SW·AI education programs is required, and a systematic system that can assist public education in SW and AI must be established. In this study, we develop and combine SW·AI education modules to construct a SW and AI education program applicable to public education. We also establish a systematic education system and provide sustainable SW·AI education to elementary, middle, and high school students through 'Job's Garage Camp' based on various sharing platforms. By creating a sustainable follow-up educational environment, students are encouraged to continue their self-directed learning of SW and AI. As a result of conducting a pre-post survey of students participating in the 'Job's Garage Camp', the post-survey values improved compared to the pre-survey values in all areas of 'interest', 'understanding and confidence', and 'career aspirations'. Based on these results, it can be confirmed that students had a universal positive perception and influence on SW and AI. Therefore, if the operation case of 'Job's Garage Camp' is improved and expanded, it can be presented as a standard model applicable to other SW and AI education programs in the future.
The future society will be changed through an artificial intelligence (AI) based intelligent revolution. To prepare for the future and strengthen industrial competitiveness, countries around the world are implementing various policies and strategies to utilize AI in the manufacturing industry, which is the basis of the national economy. Manufacturing AI technology should ensure accuracy and reliability in industry and should be explainable, unlike general-purpose AI that targets human intelligence. This paper presents the future shape of the "autonomous factory" through the convergence of manufacturing and AI. In addition, it examines technological issues and research status to realize the autonomous factory during the stages of recognition, planning, execution, and control of manufacturing work.
International journal of advanced smart convergence
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v.12
no.2
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pp.108-116
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2023
Smart home and artificial intelligence technologies are developing rapidly, and various smart home systems associated with artificial intelligence (AI) improved the quality of living for people. In the present research, we examine the role of individuals' motivational system in their responses to the application of AI in smart homes. In particular, this research focuses on individuals' prevention motivational system and investigates whether individuals' attitudes toward the application of AI in smart homes differ according to their level of prevention motivation. Specifically, it is hypothesized that individuals with strong (vs. weak) prevention motivation will have more favorable attitudes toward the application of AI in smart homes. Consistent with the hypothesis, the results reveal that the respondents in the strong (vs. weak) prevention motivation reported significantly more favorable attitudes toward the six types of AI-based application in smart homes (e.g., AIbased AR/VR games, AI pet care system, AI robots, etc.). Our findings suggest that individuals' prevention motivational system may be an effective market segmentation tool in facilitating their positive responses to the application of AI in smart homes.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.10a
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pp.69-71
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2022
Today, the AI market is very large due to the development of AI. Among them, the most advanced AI is image detection. Thus, there are many object detection models using YOLOv5.However, most object detection in AI is focused on detecting objects that are stereotyped.In order to recognize such unstructured data, the object may be recognized by learning and filtering the object. Therefore, in this paper, a fire monitoring system using YOLOv5 was designed to detect and analyze unstructured data fires and suggest ways to improve the fire object detection model.
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