본 논문은 웹의 발달로 인하여 의료 서비스들이 기존의 Client-Server 방식의 제품에서 Web 방식의 제품으로 변경되고 있는 현대 흐름에서 인공지능 어플리케이션 또한 Web 으로 서비스 하기 위한 방법과 구현된 요로결석 AI 어플리케이션에 대해 기술한다. 이를 구현하기 위해 Python 기반의 Flask 라는 마이크로 웹 프레임워크를 사용하여 DICOM 핸들링, Pre-Processing, Mask 를 생성하고 Predict 결과를 Model Serving 을 통하여 Urinary Stone Segmentation Model 이 서비스되는 인공지능 웹 어플리케이션 동작 방식과 수행 결과를 보인다.
Artificial intelligence relies on data-driven analysis, and the data processing performance strongly depends on factors such as memory capacity, bandwidth, and latency. Fast and large-capacity memory can be achieved by composing numerous high-performance memory units connected via high-performance interconnects, such as Compute Express Link (CXL). CXL is designed to enable efficient communication between central processing units, memory, accelerators, storage, and other computing resources. By adopting CXL, a composable computing architecture can be implemented, enabling flexible server resource configuration using a pool of computing resources. Thus, manufacturers are actively developing hardware and software solutions to support CXL. We present a survey of the latest software for CXL memory utilization and the most recent CXL memory emulation software. The former supports efficient use of CXL memory, and the latter offers a development environment that allows developers to optimize their software for the hardware architecture before commercial release of CXL memory devices. Furthermore, we review key technologies for improving the performance of both the CXL memory pool and CXL-based composable computing architecture along with various use cases.
반려동물 중 반려묘의 비중이 2012년 이후 연평균 25.4%의 증가율을 보이며 증가하는 추세이다. 고양이는 강아지에 비해 야생성이 강하게 남아있기 때문에 질병이 생기면 잘 숨기는 특성이 있다. 보호자가 반려묘가 질병이 있음을 알게 되었을 때는 병이 이미 악화되어진 상태일 수 있다. 반려묘의 식욕부진(식사회피), 구토, 설사, 다음, 다뇨 등과 같은 현상은 당뇨, 갑상선기능항진증, 신부전증, 범백혈구감소증 등 고양이 질병 시 나타나는 증상 중 일부이다. 반려묘의 다뇨(소변 양이 많음), 다음(물 많이 마심), 빈뇨(소변을 자주 봄) 현상을 보호자가 보다 빨리 알아차릴 수 있다면 반려묘의 질병 치료에 크게 도움이 될 것이다. 본 논문에서는 인공지능 디바이스에서 작동하는 1) 자세 예측 DeepLabCut의 Efficient 버전, 2) 객체 검출 YOLO v4, 3) 행동 예측 LSTM 4) 객체 추적은 BoT-SORT를 사용한다. 인공지능 기술을 이용하여 홈 CCTV의 영상에서 반려묘의 행동 패턴 분석과 물그릇의 무게 센서를 통해 반려묘의 다음, 다뇨 및 빈뇨를 예측한다. 그리고, 반려묘 행동 패턴 분석을 통해, 질병 예측 및 이상행동 결과를 보호자에게 리포트 하는, 메인 서버시스템과 보호자의 모바일로 전달하는 애플리케이션을 제안한다.
최근 클라우드, 빅데이터, 인공지능 등 다양한 분야의 서버 플랫폼이 가상화 기술을 사용하고 있지만 지속적으로 발생하는 구조적인 보안 취약성이 이슈화 되고 있다. 또한 대부분 가상화 보안 기술은 종류가 제한적이고 플랫폼 제공자에 의존적인 것으로 알려져 있다. 본 논문은 가상화 환경의 안전한 데이터 공유를 위한 다중 인스턴스간 상호인증 기법에 대해 제안한다. 제안하는 기법은 다중 인스턴스 간에 독립적인 상호인증을 고려하여 보안 구조를 설계하고 키 체인 기법을 적용하여 데이터 공유에 보안 프로토콜의 안전성을 강화 시켰다. 성능분석 결과 기존 보안 구조와는 다른 방식의 안전한 가상화 인스턴스 세션을 생성하고, 상호인증 과정의 각 인스턴스에 대한 효율성이 우수 하다는 것을 확인하였다.
최근 몇 년간 이동에이전트는 분산시스템의 전자상거래와 전자데이터의 교환과 인공지능, 네트웍관리와 같은 여러 응용분야에서 많이 이용되고 있는 분야중 하나이다. 특히 EC/EDI의 영역에서 본래의 이동에이전트 서명 문제를 추가하여 사용되어야 한다. 그러므로 분산네트웍에서 이동하는 에이전트의 프라이버시와 속성을 보호하는 것은 매우 중요하다. 상거래에 응용되기 위해서는 각각의 이동에이전트들 상호간에 거래의 신뢰성을 향상할 수 있는 안전한 인트라넷 환경이 필요하다. 본 연구에서는 이동에이전트를 악의적인 서버로부터 이동에이전트를 자신을 보호하고 인터넷과 같은 오픈시스템의 자원들을 보호하는 안전한 이동에이전트 역할을 수행하도록 하는 에이전트 보호 메커니즘을 설계하여 신뢰하는 실행환경을 제안한다.
최근 횡단보도 및 교차로에서 보행자 충돌사고 예방의 중요성이 증가하고 있다. C-ITS 서비스에서 이러한 사고를 줄이기 위하여 보행자 충돌방지 경고 서비스를 제시하고 있다. 그러나 현재 C-ITS 표준에 따른 보행자 충돌방지 경고 서비스는 현장의 카메라에서 보행자를 바로 검출하여 서비스를 제공하는 것이 아니라 관제 센터의 영상분석 서버에서 보행자를 검출하고 ITS 시스템과 연계하여 서비스를 제공하기 때문에 실시간성을 만족하기 어렵다. 본 논문에서는 엣지 카메라를 이용하여 현장에서 보행자를 검출하고 검출결과를 V2X 인프라를 통해 바로 운전자에게 제공하는 보행자 충돌방지 경고 시스템을 제안하고, 구현한 후 성능 평가를 시행하였다. 평가 결과, 최악의 상황에서도 보행자 충돌방지 경고 메시지를 C-ITS 표준에서 요구하고 있는 300ms 이내의 지연시간을 만족하여 전달할 수 있음을 확인하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권9호
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pp.953-958
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2015
라즈베리파이는 복수개의 입출력 주변 장치를 지원할 수 있는 신용카드 크기 정도의 단일보드 컴퓨터로 이기종간 상호연동을 위한 완전한 플랫폼으로 사용할 수 있으므로 다양한 응용에 적용될 수 있다. 라즈베리파이에 와이파이 기능을 결합하면 원격통신이 가능하여 무선센서 노드를 구성하는데도 매우 적합하다. 또한 데이터처리와 의사결정을 인공지능에 기반을 둘 수 있으므로 화재 감시나 화재발생 신뢰도 판단 등과 같은 예제를 이미 개발된 테스트베드에서 수행해 볼 수 있다. 본 논문은 건물 내의 능동적 화재안전감시를 위한 센서 웹노드로서 라즈베리파이 이용에 대한 연구 결과이다. UV 불꽃감지센서가 촛불 크기 정도의 불꽃을 감지하면 라즈베리파이는 GCM 서버를 통해 지정된 스마트폰으로 현장상황을 알리는 푸쉬 메시지를 보낸다. 모바일 앱은 오작동 알람 여부를 판별하기 위한 실시간 비디오 영상을 제공할 수 있도록 개발되었다. 만약 긴급 상황이라면 긴급통화로 즉시 도움을 요청할 수 있도록 구현하였다.
주가는 사람들의 심리를 반영하고 있으며, 주식시장 전체에 영향을 미치는 요인으로는 경제성장률, 경제지료, 이자율, 무역수지, 환율, 통화량 등이 있다. 국내 주식시장은 전날 미국 및 주변 국가들의 주가지수에 영향을 많이 받고 있으며 대표적인 주가지수가 다우지수, 나스닥, S&P500이다. 최근 주가뉴스를 이용한 주가분석 연구가 활발히 진행되고 있으며, 인공지능 기반한 분석을 통하여 과거 시계열 데이터를 기반으로 미래를 예측하는 연구가 진행 중에 있다. 하지만, 주식시장은 예측시스템에 의해서 단기간 적중이 되더라도, 시장은 더 이상의 단기 전략대로 움직여지지 않고, 새롭게 변할 수밖에 없다. 따라서, 본 모델을 삼성전자 주식데이터와 뉴스 정보를 텍스트 마이닝으로 모니터링하여 분석한 결과를 나타내어 예측이 가능한 모델을 제시하였으며, 향후 종목별 예측을 통하여 실제 예측이 정확한지 확인하여 발전시켜 나갈 예정임.
21세기 들어 발생하는 Covid 19 팬더믹과 같은 새로운 질병의 발현과 바쁜 현대인의 일상에 따른 건강 이상신호가 발생하는 일이 많아지고 있다. 이에 따라 헬스케어 관리 및 데이터를 기반으로 한 건강관리의 중요성이 부각되고 있으며, 특히 환자 개인의 헬스케어 데이터 기반의 개인건강 관리 데이터에 대한 관심이 급증하고 있다. 본 연구에서는 개인 건강 관리의 어려운 문제를 해결하기 위한 자가 건강진단 및 해결을 위한 IT를 접목한 개인건강 헬스케어 플랫폼 개발과 인체에서 발생하는 생체신호를 측정하여 플랫폼으로 전달하는 앱 개발을 통하여 개인 맞춤형 건강관리 시스템을 구축하였다. 이를 통해 현대인의 건강관리 뿐만 아니라, 발달장애인 및 의사표현이 어려운 취약계층의 심리정서 모니터링을 통한 심리정서 케어 지원 니즈를 해결하고자 한다. 또한 개인의 건강 및 생활환경 데이터 전반을 통합하여 개인에게 최적화된 의료 및 건강관리 서비스를 개발하는데 목표를 두고 진행하였다.
Kim, Jung-Jun;Kim, Min-Gyu;Kim, Ju-Hyun;Lee, Man-Gi;Kim, Da-Young
한국컴퓨터정보학회논문지
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제27권7호
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pp.75-82
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2022
우리 주위에 다양한 전시관, 쇼핑몰, 테마파크 등이 있으며 실제 전시하고 있는 전시물, 콘텐츠에 대한 관심도, 흥미도에 대한 분석은 설문 정도로만 이루어지고 있다. 이러한 설문은 주로 피설문자의 주관적인 기억에 의존하고 있어서 잘못된 통계 결과를 얻을 수 있는 문제가 있다. 따라서 방문객의 동선 추적과 수를 카운팅 하여 흥미가 떨어지는 전시 공간 파악이 가능하며 이를 통해 교체가 필요한 전시물에 대해 정량적 자료로 사용이 가능하다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 인공지능 알고리즘을 이용하여 방문객을 인식하고, 인식된 방문객에 아이디를 할당하여 이를 지속적으로 추적하는 방식으로 동선을 파악한다. 이때 방문객이 카운팅 라인을 통과하게 되면 그 수를 카운팅 하고, 데이터는 서버에 전송하여 통합 관리할 수 있도록 시스템을 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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