This paper proposes a compact eAI framework for the integration of various types of applications deployed on different platforms in the Internet. The applications are connected and invoked to achieve a business goal by the coordination of the workflow system in the framework. for the construction of the framework, five sub-modules are elicited and the functions and roles of each module are defined. The elicited five sub-modules include business process modeling tool, eAI platform, business processes transform module, UDDI connection module, and workflow system. In the framework, intra and inter organizational applications can be integrated together across firewalls. In this paper, the extension of a workflow system to implement the framework is also described in detail and the usefulness of the framework is ascertained by implementing an application process within the framework. A full-fledged eAI solution can be constructed by gradually adding supplementary functions within this framework.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.12
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pp.229-238
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2022
Due to digitization, data has become a tsunami in almost every data-driven business sector. The information wave has been greatly boosted by man-to-machine (M2M) digital data management. An explosion in the use of ICT for farm management has pushed technical solutions into rural areas and benefited farmers and customers alike. This study discusses the benefits and possible pitfalls of using information and communication technology (ICT) in conventional farming. Information technology (IT), the Internet of Things (IoT), and robotics are discussed, along with the roles of Machine learning (ML), Artificial intelligence (AI), and sensors in farming. Drones are also being studied for crop surveillance and yield optimization management. Global and state-of-the-art Internet of Things (IoT) agricultural platforms are emphasized when relevant. This article analyse the most current publications pertaining to precision agriculture using ML and AI techniques. This study further details about current and future developments in AI and identify existing and prospective research concerns in AI for agriculture based on this thorough extensive literature evaluation.
While applying new digital technologies, interest in software and artificial intelligence is quite high. In particular, many changes are being made for the development of software and artificial intelligence in the field of education. From 2025, software and artificial intelligence-related curricula will be applied to public education in elementary, middle and high schools. The Ministry of Education is also conducting various camps to experience software and artificial intelligence in various ways in elementary, middle and high schools before they are applied to public education. Several platforms for experience camps related to software and artificial intelligence are also being used. In this study, we intend to increase the educational efficiency of the learning method for software and artificial intelligence to be developed in the future by designing a model for software and artificial intelligence experiential learning platforms.
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.
As face-to-face social exchanges are limited by the pandemic, the influence of the metaverse, a virtual space crosses virtual and reality, is gradually expanding. Various metaverse platforms are currently taking advanced AI technology to provide users with a more diverse experience. However, as a result, if AI-human communion in the metaverse space is as active as the relationship between humans, this may lead to side effects that threaten humanity. This study emphasized the value of empathy as a way to minimize the side effects, and suggested that the concept and role of empathy need to be expanded. Accordingly, we conducted an empirical study to examine the difference between social relationship in the metaverse and in real life at the current level, and based on the results, we predicted the future social relationship in the environment where AI was applied to the metaverse. Combining the study, we proposed "Digital Human Empathy" for human dignity in the digital age.
This paper aims to derive success factors that successfully lead an artificial intelligence (AI) project and prioritize importance. To this end, we first reviewed prior related studies to select success factors and finally derived 17 factors through expert interviews. Then, we developed a hierarchical model based on the TOE framework. With a hierarchical model, a survey was conducted on experts from AI-using companies and experts from supplier companies that support AI advice and technologies, platforms, and applications and analyzed using AHP methods. As a result of the analysis, organizational and technical factors are more important than environmental factors, but organizational factors are a little more critical. Among the organizational factors, strategic/clear business needs, AI implementation/utilization capabilities, and collaboration/communication between departments were the most important. Among the technical factors, sufficient amount and quality of data for AI learning were derived as the most important factors, followed by IT infrastructure/compatibility. Regarding environmental factors, customer preparation and support for the direct use of AI were essential. Looking at the importance of each 17 individual factors, data availability and quality (0.2245) were the most important, followed by strategy/clear business needs (0.1076) and customer readiness/support (0.0763). These results can guide successful implementation and development for companies considering or implementing AI adoption, service providers supporting AI adoption, and government policymakers seeking to foster the AI industry. In addition, they are expected to contribute to researchers who aim to study AI success models.
Park, Jiwon;Shin, Joonchul;Hur, Sunghoon;Kang, Chong-Yun;Cho, Kyung-Hoon;Song, Hyun-Cheol
Journal of Sensor Science and Technology
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v.31
no.5
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pp.301-306
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2022
With the recent widespread implementation of Internet of Things (IoT) technology driven by Industry 4.0, self-powered sensors for wearable and implantable systems are increasingly gaining attention. Piezoelectric nanogenerators (PENGs) and triboelectric nanogenerators (TENGs), which convert biomechanical energy into electrical energy, can be considered as efficient self-powered sensor platforms. These are energy harvesters that are used as low-power energy sources. However, they can also be used as sensors when an output signal is used to sense any mechanical stimuli. For sensors, collecting high-quality data is important. However, the accuracy of sensing for practical applications is equally important. This paper provides a brief review of the performance advanced by the materials and structures of the latest PENG/TENG-based wearable sensors and intelligent applications applied using artificial intelligence (AI)
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.4
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pp.1049-1065
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2023
Recently, with the development of IoT, AI, and mobile terminals, medical information platforms are expanding. The medical information platform can determine a patient's emergency situation, and medical staff can easily access patient information through a mobile terminal. However, in the existing platform, emergency situation decision is delayed, and faster and stronger authentication is required in emergency situations. Therefore, we propose an edge computing-based medical information platform for automatic authentication using patient situations. We design an edge computing-based medical information platform architecture capable of rapid transmission of biometric data of IoT and quick emergency situation decision, and implement the platform data flow in emergency situations. Relying on this platform, we propose the automatic authentication using patient situations. The automatic authentication protects patient information through patient-centered authentication by using the patient's situation as an authentication factor, and enables quick authentication by automatically proceeding with mobile terminal authentication after user authentication in emergencies without user intervention. We compared the proposed platform with existing platforms to show that it can make quick and stable emergency decisions. In addition, comparing the automatic authentication with existing authentication showed that it is fast and protects medical information centered on patient situations in emergency situations.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.25
no.4
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pp.611-619
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2021
Artificial intelligence is at the heart of the Fourth Industrial Revolution. Education must change in order to develop the capabilities necessary for future AI-based societies. This study developed and applied artificial intelligence experience classes using Teachable machine to elementary school students, and analyzed changes in artificial intelligence understanding and interest among students. Among the 10 artificial intelligence classes, 4 classes used various artificial intelligence education platforms, and 6 classes focused on Teachable machines. Before and after the application of the program, students' interest and understanding in artificial intelligence were examined. Quantitative and qualitative studies were conducted together. Studies have shown that both students' interest and understanding of artificial intelligence has improved since the application of the program. Furthermore, based on the findings, we propose a follow-up study for the development of artificial intelligence training programs.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.8
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pp.191-200
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2024
The rapid advancement of computer technology and artificial intelligence has significantly impacted software education in Korea. Consequently, the 2022 revised curriculum demands personalized education. However, implementing personalized education in schools is challenging. This study aims to facilitate personalized education by utilizing incorrect codes and error information submitted by beginners to construct prompts. And the difference in the frequency of correct feedback generated by the generative AI model and the prompts was examined. The results indicated that providing appropriate error information in the prompts yields better performance than relying solely on the excellence of the generative AI model itself. Through this research, we hope to establish a foundation for the realization of personalized education in programming education in Korea.
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