• 제목/요약/키워드: Artificial Intelligence (A.I.) Platform

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Review of Artificial Intelligence Platform Policies and Strategies in South Korea, United States, China and the European Union Using National Innovation Capacity

  • Park, Mun-Su;Chang, Soonwoo Daniel
    • International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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    • 제12권3호
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    • pp.79-99
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    • 2022
  • South Korea is at an important juncture in its history to decide whether to continue its investment to become a first-mover of artificial intelligence (A.I.) platform technology or stay as a fast follower. This paper compares South Korea's A.I. platform capacity to that of the United States, China and the European Union by reviewing publicly opened documents and reports on AI platform strategies and policies using the three elements of the national innovation capacity: common innovation infrastructure, cluster-specific conditions, and quality of linkages. This paper found three major areas the South Korean government can focus on in the A.I. platform industry. First, South Korea needs to increase its investment in the A.I. field and expand its public-private collaboration activities. Second, unlike the U.S. and the U.K., South Korea lacks data protection policies. Third, South Korea needs to build a high-performance system and environment to experiment with artificial intelligence technology and big data.

A Study on the Artificial Intelligence Multiplex Smart Housing System

  • Park, Cheonil;Cho, Juphil
    • International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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    • 제13권4호
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    • pp.143-153
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    • 2021
  • Recently, by applying the 4th industrial revolution technologies such as A.I., IoT, and big data to general residential infrastructure, various application services of residential-based are provided to residents through linkage and utilization between technologies. Accordingly, smart housing system is increasing as advanced living spaces that can improve the quality of life and convenience of residents. Such a smart housing is expected to be an item that can create new demands and markets in the construction industry since it provides a new paradigm that combines construction technology and IT by combining IT technology with existing construction industry. Based on this, it is expected that it will be possible to gradually develop large-scale markets such as smart buildings and smart cities. In this paper, therefore, we propose an artificial intelligence multiplex smart housing system as an intelligent platform that can autonomously manage and control the size of places and spaces, used for various purposes based on smart housing technology by using artificial intelligence systems.

디지털 트랜스포메이션을 위한 인공지능 비즈니스 생태계 연구: 다행위자 네트워크 관점에서 (Understanding the Artificial Intelligence Business Ecosystem for Digital Transformation: A Multi-actor Network Perspective)

  • 황윤민;홍성원
    • 경영정보학연구
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    • 제21권4호
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    • pp.125-141
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    • 2019
  • 알파고로 대변되는 딥러닝 기법의 등장으로 인공지능은 기업 경쟁우위 확보를 위한 디지털 트랜스포메이션의 핵심 주제로 급부상했다. 산업 내 인공지능 기반 디지털 트랜스포메이션 방향을 이해하기 위해서는 현재 진행 중인 인공지능 비즈니스 생태계 참여자들 유형 및 활동에 대한 명확한 이해가 선행되어야 한다. 따라서 본 연구는 다행위자 네트워크(Multi-actor network)관점에서 인공지능 비즈니스 생태계 내부와 외부 참여자들의 활동을 분석하고 플랫폼 전략 유형을 규명하였다. 인공지능 비즈니스 생태계 내부 세 개 계층(인프라스트럭처 & 하드웨어, 소프트웨어 & 애플리케이션, 서비스 & 데이터 계층)에서 사업자들은 네 가지 플랫폼 전략 유형으로(기술수직×비즈수평, 기술수직×비즈수직, 기술수평×비즈수평, 기술수평×비즈수직) 인공지능 비즈니스가 진행되고 있다. 인공지능 비즈니스 생태계 외부에는 다섯 행위자들이(사용자, 투자자, 정부 정책가, 학계 등 컨소시엄, 시민단체) 공존 및 지속가능한 인공지능 비즈니스 생태계를 지원하고 있다. 본 연구는 학술적으로 인공지능 비즈니스 생태계 분석 프레임워크 및 인공지능 플랫폼 전략 모델을 제시하였고, 실무적으로 플랫폼 관점의 인공지능 디지털 트랜스포메이션 전략 방향과 지속가능한 인공지능 비즈니스 생태계 조성을 위한 정부, 학계 등의 역할을 제시했다.

파충류와 양서류 분류를 위한 인공지능 교육 기반의 융합 교육 프로그램 개발 (Development of Artificial Intelligence Education based Convergence Education Program for Classifying of Reptiles and Amphibians)

  • 이소율;이영준
    • 융합정보논문지
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    • 제11권12호
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    • pp.168-175
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    • 2021
  • 본 연구에서는 인공지능 교육을 활용하여 생물 교육의 파충류와 양서류를 분류에 대한 이해를 높이고, AI(Artificial Intelligence) 역량을 증대할 수 있도록 탈학문적(Transdisciplinary) 융합 교육 프로그램을 개발하였다. 중심 내용으로는 생물교육에서 오랫동안 다루어진 주제인 파충류와 양서류의 분류를 의사결정 트리 및 ML4K(Machine Learnig for Kids)를 활용하여 해결하는 것으로, 총 3차시 분량으로 설계하였다. 개발된 교육 프로그램에 대하여 전문가 검토를 실시하였고, 그 결과 I-CVI 값이 .88~1.00을 나타내어 내용 타당도를 확보하였다. 이 교육 프로그램은 학습자들에게 정보 교육의 인공지능에 관한 학습 내용과 생물 교육의 척추 동물의 분류에 관한 학습 내용에 대해 동시에 학습할 수 있다는 강점이 있다. 또한, 인공지능 활용 부분에서는 인지 부하를 최소로 하도록 구성되어 있기 때문에 모든 교사들이 쉽게 활용할 수 있다는 점이 특징이다.

Examining the Generative Artificial Intelligence Landscape: Current Status and Policy Strategies

  • Hyoung-Goo Kang;Ahram Moon;Seongmin Jeon
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제34권1호
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    • pp.150-190
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    • 2024
  • This article proposes a framework to elucidate the structural dynamics of the generative AI ecosystem. It also outlines the practical application of this proposed framework through illustrative policies, with a specific emphasis on the development of the Korean generative AI ecosystem and its implications of platform strategies at AI platform-squared. We propose a comprehensive classification scheme within generative AI ecosystems, including app builders, technology partners, app stores, foundational AI models operating as operating systems, cloud services, and chip manufacturers. The market competitiveness for both app builders and technology partners will be highly contingent on their ability to effectively navigate the customer decision journey (CDJ) while offering localized services that fill the gaps left by foundational models. The strategically important platform of platforms in the generative AI ecosystem (i.e., AI platform-squared) is constituted by app stores, foundational AIs as operating systems, and cloud services. A few companies, primarily in the U.S. and China, are projected to dominate this AI platform squared, and consequently, they are likely to become the primary targets of non-market strategies by diverse governments and communities. Korea still has chances in AI platform-squared, but the window of opportunities is narrowing. A cautious approach is necessary when considering potential regulations for domestic large AI models and platforms. Hastily importing foreign regulatory frameworks and non-market strategies, such as those from Europe, could overlook the essential hierarchical structure that our framework underscores. Our study suggests a clear strategic pathway for Korea to emerge as a generative AI powerhouse. As one of the few countries boasting significant companies within the foundational AI models (which need to collaborate with each other) and chip manufacturing sectors, it is vital for Korea to leverage its unique position and strategically penetrate the platform-squared segment-app stores, operating systems, and cloud services. Given the potential network effects and winner-takes-all dynamics in AI platform-squared, this endeavor is of immediate urgency. To facilitate this transition, it is recommended that the government implement promotional policies that strategically nurture these AI platform-squared, rather than restrict them through regulations and stakeholder pressures.

인공지능 기술 기반 인슈어테크와 디지털보험플랫폼 성공사례 분석: 중국 평안보험그룹을 중심으로 (Analysis of Success Cases of InsurTech and Digital Insurance Platform Based on Artificial Intelligence Technologies: Focused on Ping An Insurance Group Ltd. in China)

  • 이재원;오상진
    • 지능정보연구
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    • 제26권3호
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    • pp.71-90
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    • 2020
  • 최근 전 세계 보험업계에도 기계학습, 자연어 처리, 딥러닝 등의 인공지능 기술 활용을 통한 디지털 전환이 급속도로 확산하고 있다. 이에 따라 인공지능 기술을 기반으로 한 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스 성공을 이룬 해외 보험사들도 증가하고 있다. 대표적으로 중국 최대 민영기업인 평안보험그룹은 '금융과 기술', '금융과 생태계'를 기업의 핵심 키워드로 내세우며 끊임없는 혁신에 도전한 결과, 인슈어테크와 디지털플랫폼 분야에서 괄목할만한 성과를 보이며 중국의 글로벌 4차 산업혁명을 선도하고 있다. 이에 본 연구는 평안보험그룹 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스 활동을 ser-M 분석 모델을 통해 분석하여 국내 보험사들의 인공지능 기술기반 비즈니스 활성화를 위한 전략적 시사점을 제공하고자 했다. ser-M 분석 모델은 기업의 경영전략을 주체, 환경, 자원, 메커니즘 관점에서 통합적으로 해석이 가능한 프레임으로, 최고경영자의 비전과 리더십, 기업의 역사적 환경, 다양한 자원 활용, 독특한 메커니즘 관계가 통합적으로 해석되도록 연구하였다. 사례분석 결과, 평안보험은 안면·음성·표정 인식 등 핵심 인공지능 기술을 활용하여 세일즈, 보험인수, 보험금 청구, 대출 서비스 등 업무 전 영역을 디지털로 혁신함으로써 경비 절감과 고객서비스 발전을 이루었다. 또한 '중국 내 온라인 데이터'와 '회사가 축적한 방대한 오프라인 데이터 및 통찰력'을 인공지능, 빅데이터 분석 등 신기술과 결합하여 금융 서비스와 디지털 서비스 사업이 통합된 디지털 플랫폼을 구축하였다. 이러한 평안보험그룹의 성공 배경을 ser-M 관점에서 분석해 보면, 창업자 마밍즈 회장은 4차 산업혁명 시대의 디지털 기술발전, 시장경쟁 및 인구 구조의 변화를 빠르게 포착하여 새로운 비전을 수립하고 디지털 기술중시의 민첩한 리더십을 발휘하였다. 환경변화에 대응한 창업자 주도의 강력한 리더십을 바탕으로 인공지능 기술 투자, 우수 전문인력 확보, 빅데이터 역량 강화 등 내부자원을 혁신하고, 외부 흡수역량의 결합, 다양한 업종 간의 전략적 제휴를 통해 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스를 성공적으로 끌어냈다. 이와 같은 성공사례 분석을 통하여 인슈어테크와 디지털플랫폼 도입을 본격 준비하고 있는 국내 보험사들에게 디지털 시대에 필요한 경영 전략과 리더십에 대한 시사점을 줄 수 있다.

게임NPC지능 개발을 위한 부하분산과 그룹 행동을 지원하는 유연한 플랫폼 구조 (Flexible Development Architecture for Game NPC Intelligence to Support Load Sharing and Group Behavior)

  • 임차섭;김태용
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제43권2호
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    • pp.40-51
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    • 2006
  • 최근 컴퓨터 게임은 점점 복잡해지며 게임 이용자들은 컴퓨터에 의해 행동하는 NPC들이 보다 사실적이며 세련되길 원하기 때문에 게임NPC 개발자들은 인공지능 측면에서 보다 많은 노력을 기울일 필요가 있다. 이에 따라, 게임 NPC 지능 개발을 위한 플랫폼은 보다 사실적이며 반응적이고 쉬운 NPC 개발을 위해 실시간, 독립성, 유연성, 그룹 행동을 비롯한 다양한 인공지능을 지원해야 한다. 본 논문에서는 이전 플랫폼들의 문제점들을 알아보고, 해결하기 위한 게임 NPC 지능 개발 플랫폼의 구조를 제안한다. 제안하는 플랫폼은 4개의 모듈로 구성되며, 부하분산을 통해 기존 플랫폼들보다 높은 성능을 보여주며, 각 모듈을 통해 다양한 인공지능 기법 지원, 효율적인 그룹 행동, 다양한 게임 환경에서 독립적인 NPC 개발과 같은 장점들을 가진다.

인공지능을 이용한 웹기반 건축현장 안전관리 플랫폼 개발 (Development of Web-based Construction-Site-Safety-Management Platform Using Artificial Intelligence)

  • 김시욱;김은석;김치경
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제37권2호
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    • pp.77-84
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    • 2024
  • 4차 산업혁명 시대에 건설산업은 전통적인 업무 방식에서 디지털 프로세스로 전환하고 있다. 특히, 건설산업의 특성으로 인해 업무 절차의 변경에는 어려움이 따르며, 점진적인 디지털 전환 및 시행착오가 발생하고 있다. 건설현장의 안전관리 분야도 역시 이 흐름을 따라 모든 데이터의 디지털화와 자동화를 목표로 연구 및 시도가 활발히 진행되고 있다. 그러나 최근의 통계에 따르면, 건설업 안전사고는 계속해서 발생하고 있으며, 안전사고 사망자 수도 줄지 않고 있다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 건설공사 안전관리 종합정보망의 빅데이터를 대규모 언어모델 인공지능을 통해 분석하였다. 분석된 결과는 실시간으로 업데이트가 가능한 상세설계모델로부터 위치정보와 공간적 특성을 반영하여 안전관리가 필요한 현장모델링에 정보를 맵핑하였다. 해당 연구를 통해 건설현장 안전관리 데이터의 디지털화를 통한 시설물 및 근로자의 안전을 강화하고, 건설사고 예방 및 효과적인 교육 지시를 위한 빅데이터 기반 안전관리 플랫폼 개발을 목표로 한다.

CDOWatcher: Systematic, Data-driven Platform for Early Detection of Contagious Diseases Outbreaks

  • Albarrak, Abdullah M.
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제22권11호
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    • pp.77-86
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    • 2022
  • The destructive impact of contagious diseases outbreaks on all life facets necessitates developing effective solutions to control these diseases outbreaks. This research proposes an end-to-end, data-driven platform which consists of multiple modules that are working in harmony to achieve a concrete goal: early detection of contagious diseases outbreaks (i.e., epidemic diseases detection). Achieving that goal enables decision makers and people in power to act promptly, resulting in robust prevention management of contagious diseases. It must be clear that the goal of this proposed platform is not to predict or forecast the spread of contagious diseases, rather, its goal is to promptly detect contagious diseases outbreaks as they happen. The front end of the proposed platform is a web-based dashboard that visualizes diseases outbreaks in real-time on a real map. These outbreaks are detected via another component of the platform which utilizes data mining techniques and algorithms on gathered datasets. Those gathered datasets are managed by yet another component. Specifically, a mobile application will be the main source of data to the platform. Being a vital component of the platform, the datasets are managed by a DBMS that is specifically tailored for this platform. Preliminary results are presented to showcase the performance of a prototype of the proposed platform.

소비자대상 직접 (DTC) 비만유전자 기반 정밀영양 (PNH)의 국내 현황 (Domestic development situation of precision nutrition healthcare (PNH) system based on direct-to-consumer (DTC) obese genes)

  • 김오연;이명숙;이정희;손정민;윤미옥
    • Journal of Nutrition and Health
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    • 제55권6호
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    • pp.601-616
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    • 2022
  • In the era of the fourth industrial revolution technology, the inclusion of personalized nutrition for healthcare (PNH), when establishing a healthcare platform to prevent chronic diseases such as obesity, diabetes, cerebrovascular and cardiovascular disease, pulmonary disease, and inflammatory diseases, enhances the national competitiveness of global healthcare markets. Furthermore, since the government experienced COVID-19 and the population dead cross in 2020, as well as numerous health problems due to an increasing super-aged Korean society, there is an urgent need to secure, develop, and utilize PNH-related technologies. Three conditions are essential for the development of PNH technologies. These include the establishment of causality between obesity genome (genotype) and prevalence (phenotype) in Koreans, validation of clinical intervention research, and securing PNH-utilization technology (i.e., algorithm development, artificial intelligence-based platform, direct-to-customer [DTC]-based PNH, etc.). Therefore, a national control tower is required to establish appropriate PNH infrastructure (basic and clinical research, cultivation of PNH-related experts, etc.). The post-corona era will be aggressive in sharing data knowledge and developing related technologies, and Korea needs to actively participate in the large-scale global healthcare markets. This review provides the importance of scientific evidence based on a huge dataset, which is the primary prerequisite for the DTC obesity gene-based PNH technologies to be competitive in the healthcare market. Furthermore, based on comparing domestic and internationally approved DTC obese genes and the current status of Korean obesity genome-based PNH research, we intend to provide a direction to PNH planners (individuals and industries) for establishing scientific PNH guidelines for the prevention of obesity.