본 논문에서는 인공개체의 진화를 셀 수준에서 모사하는 프레임워크 상에서 인공개체가 자신의 행위를 기억하는 회로가 있는 경우 환경에 어떻게 적응적으로 진화하는지를 연구하였다. 이는 기존에 제안한 인공개체가 단순히 현재 상황 입력에 대한 대응행위를 결정하고 행동하는 것에서 나아가 자신의 이전의 행위를 기억할 경우 어떤 진보된 대응행위로 진화할 수 있는지 그리고 이전 행위를 기억하지 못하는 인공개체에 비하여 어떤 장점을 갖는지를 분석할 수 있다. 이러한 분석을 위하여 특정 먹이패턴에서 다양한 실험을 수행하고 그 결과를 살펴보았다. 먼저 이전 행동을 4단계까지 기억하는 개체와 기억회로가 없는 개체부터 3단계까지 기억하는 개체별로 경쟁력 실험을 해보았다. 그 결과 대부분 4단계까지 기억하는 개체가 우수하였다. 그러나 2단계까지 기억하는 개체가 4단계까지 기억하는 개체보다 더 우수했는데, 이는 실험한 먹이패턴 하에서는 2단계까지 기억하는 개체가 더 빨리 좋은 행위를 갖는 개체로 진화되기 때문으로 분석되었다. 두 번째로 모든 개체를 같이 진화시킨 실험에서도 T2 가 가장 우수한 결과를 보였다. 이를 통하여 행위기억회로를 갖는 개체가 더 우수하며 먹이패턴 복잡도에 적합한 단계까지 기억하는 개체가 가장 좋은 결과를 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 셀 수준의 진화 프레임워크를 이용하여 인공개체의 행동로직을 진화하는 연구를 수행하였다. 이를 위하여 셀 수준의 진화 프레임을 구현하였으며 이 프레임 상에서 인공개체가 먹이를 먹기 위해 행동로직을 진화하는 것을 살펴보았다. 인공개체의 행동로직 진화를 관찰하기 위하여 행동결정 로직 프레임을 제안하여 적용하였다. 테스트결과 인공개체가 빠른 세대 내에 먹이를 잘 먹는 로직으로 진화하는 것을 관찰할 수 있었다. 또한 여러 번의 실험을 통하여 대부분의 실험에서 거의 동일한 행동양식을 보이는 것으로 진화하는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 진화 알고리즘을 이용한 알고리즘이나 하드웨어의 진화와는 다른 방법으로서 기본적으로 접근 방법에 차이점이 있다. 이런 결과로 보았을 때 본 논문에서 제안한 프레임워크가 셀 수준의 진화를 관찰해볼 수 있는 좋은 도구가 될 수 있음을 알 수 있다.
International journal of advanced smart convergence
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제12권2호
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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.
This study monitored a variety of marine communities during monthly or bimonthly censuses from February 1999 to August 2000. The communities investigated included artificial reefs composed of various substrates, which were placed on an area of sandy bottom at 8, 10, and 13m depths in Muronohana, Ikata, Shikoku, Japan. Economically important shell fishes, such as the turban shell and abalone, appeared on the artificial reefs after 1 month of construction. Shell fishes were recorded at levels of five to 20 individuals per reef. A total of 37 species (4 orders, 19 families) were identified during the experimental period. Apagon semilineatus, Trachurus japonicus, Pteragogus sp., and Pterogobius elapoides accumulated over an average of 100 individuals during the study period. Apagon semilineatus, Pteragogus sp., and P. elapoides accumulated over 1,000 individuals on all artificial reefs in May 1999. Trachurus japonicus reached well over 500 individuals in the artificial iron reef during June and July 2000. Higher monthly variation in fish abundance occurred during periods of high temperature, as compared to periods of low temperature between December 1999 and March 2000. More fish were observed in the artificial iron reef than in the artificial concrete reef, because the former offered a broader inner space and the shadows of the roofs served as a shelter for fish.
본 연구는 인공지능에 관한 개인의 인식과 디지털 정보를 이해하고 활용할 수 있는 디지털 리터러시(Digital Literacy) 수준이 인공지능 기반 공공서비스의 수용에 미치는 영향을 실증적으로 분석하는 것을 목적으로 한다. 실증적 분석을 위해 2017년에 수행된 설문조사 자료를 바탕으로 기술수용모형과 계획된 행동이론에 근거하여 연구모형을 설정하고 구조방정식을 통해 분석하였다. 분석 결과를 요약하면, 첫째, 인공지능 기술에 대한 개인의 긍정적 인식은 인공지능 기술이 도입된 공공민원서비스에 대한 혜택에 대한 태도를 강화하고, 우려는 감소시키는 역할을 한다. 둘째, 디지털 리터러시 수준은 인공지능 기술에 대한 혜택과 우려를 모두 강화하지만, 인공지능 기술에 대한 프라이버시 염려보다는 개인이 인식하는 인공지능 기술의 혜택을 통해 공공민원서비스를 이용할 의도를 강화하는 것으로 나타났다. 셋째, 인공지능 기술에 대한 개인의 지각된 혜택은 공공민원서비스 이용의도를 강화하고, 프라이버시 염려는 이용의도에 부정적 영향이 확인되었다. 특히, 프라이버시 염려보다는 지각된 이용 편의성과 유용성의 영향이 이용의도를 더욱 강화하는 것으로 확인되었다. 이러한 분석 결과는 인공지능 기술을 통해 제공되는 정보의 정확성과 신뢰성에 관한 시민의 긍정적 인식 강화, 인공지능 기술로 인한 오류에 대한 책임 소재에 대한 제도적 보완, 프라이버시 보호와 관련된 기술적 문제 해결의 필요성을 제기한다.
본 연구는 교란 정도가 다른 정수역 연못에서 수서곤충 분포 특성을 이해하고자, 2018년 3월부터 2020년 6월까지 제주도 궁대오름 일대 3곳의 인공연못(연못 1, 2, 3)과 2곳의 자연연못(연못 4, 5)에서 조사를 진행하였다. 총 3목 15과 50종의 곤충이 확인되었으며, 잠자리목 4과 14종, 850 개체, 노린재목 6과 14종, 4,391 개체, 딱정벌레목 4과 22종, 2,014 개체가 확인되었다. 수서곤충의 개체수와 종의 수는 상대적으로 기존 동식물 생태계가 안정적으로 잘 조성된 자연연못에서 인공연못보다 높게 나타났다. 인공연못의 경우도 수초 등을 도입하여 재조성한 경우 개체 수와 종수가 회복되는 현상을 보였다(연못 1). 잠자리목 유충은 포식자인 대형 어류가 존재하지 않고 성충의 진입이 차단되지 않는 연못에서는 다수 발견되었다. 노린재목의 경우 식식성인 물벌레과의 곤충들이 전체적으로 많이 발견되었으며, 딱정벌레목은 식물생태계 분포에 따라 물진드기과의 개체수에 영향을 받았다. 이렇게 수서곤충상 변화에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 지형과 수생식물을 통한 은신처와 포식자의 존재가 가장 큰 것으로 파악되었으며, 잠자리목에서 가장 큰 영향을 받는 것으로 판단되었다. 본 결과는 향후 습지를 복원 및 인공 습지를 조성하거나 종 다양성 보전을 위한 기초 자료로 유용할 것으로 생각된다.
The purpose of this study was to evaluate effects of artificial balenotherapy on the with degenerative osteoarthritis were selected as the subject do this study among the patients with degenerative osteoarthritis having pains in their knees by the criteria of America Rheumatoid Association. And the randomly selected ten patients out of the twenty were classified as an artificial balenotherapy group and the other the Patients were in a control group. Ten individuals with degenerative osteoarthritis patients in the artificial balenotherapy group Participated in artificial balenotherapy Program four weeks from March 1st, 2003 to March 31st, 2003 in Daegu 00 hospital. Ten individuals with degenerative osteoarthritis in the control group did not receive Artificial Balenotherapy. The conclusions were as follows: 1. After 4 weeks of therapy, the score of WBC(p < 0.01), RBC(p < 0.01), HTC(p < 0.01) in the artificial blalenotherapy group were significantly decreased, compared with their scores in pre-intervention. 2.In the balenotherapy group, significantly increase $Na^{+}$ ion(P < 0.05), decrease K ion(p < 0.01), unchanged Cl ion scores were found, compared with their scores in pro-intervention. 3. The result of the substudy about the effects of artificial balenotherapy on the substances that have relations with the function of liver were following that artificial balenotherapy group, increased total bilirubin(P < 0.01), unchanged total Protein, Albumin, total cholesterol, GOT, GPT, ALP were found, compared with their score in pre-intervention. 4. The result of the substudy about the effects of artificial balenotherapy on the substances that have relations with the function of kidney were following that in the artificial balenotherapy group, reduced BUN(P < 0.05), and increased creatine were found. 5. The result of the substudy about effects of artificial balenotherapy on the knee pain visual analog score, knee's functional score, ADL score were following that in the artificial balenotherapy group, decreased VAS score(P < 0.05), increased ADL score(p < 0.01), unchanged knee's functional score were founf, compared with their scores of the pre-intervention. In conclusion, the result of this study suggest that artificial balenotherapy improved ADL score and reduced knee pain visual analog score of the patients with degenerative osteoarthritis. The result proposed that appropriate use of artificial balenotherapy improves the degenerative osteoarthritis
Song, Da-Yea;Kim, So Yoon;Bong, Guiyoung;Kim, Jong Myeong;Yoo, Hee Jeong
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제30권4호
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pp.145-152
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2019
Objectives: The detection of autism spectrum disorder (ASD) is based on behavioral observations. To build a more objective datadriven method for screening and diagnosing ASD, many studies have attempted to incorporate artificial intelligence (AI) technologies. Therefore, the purpose of this literature review is to summarize the studies that used AI in the assessment process and examine whether other behavioral data could potentially be used to distinguish ASD characteristics. Methods: Based on our search and exclusion criteria, we reviewed 13 studies. Results: To improve the accuracy of outcomes, AI algorithms have been used to identify items in assessment instruments that are most predictive of ASD. Creating a smaller subset and therefore reducing the lengthy evaluation process, studies have tested the efficiency of identifying individuals with ASD from those without. Other studies have examined the feasibility of using other behavioral observational features as potential supportive data. Conclusion: While previous studies have shown high accuracy, sensitivity, and specificity in classifying ASD and non-ASD individuals, there remain many challenges regarding feasibility in the real-world that need to be resolved before AI methods can be fully integrated into the healthcare system as clinical decision support systems.
This paper presents a hybrid method to compute the solutions of an optimization Problem. The present hybrid algorithm is the synthesis of an artificial life algorithm and the random tabu search method. The artificial life algorithm has the most important feature called emergence. The emergence is the result of dynamic interaction among the individuals consisting of the system and is not found in an individual. The conventional artificial life algorithm for optimization is a stochastic searching algorithm using the feature of artificial life. Emergent colonies appear at the optimum locations in an artificial ecology. And the locations are the optimum solutions. We combined the feature of random-tabu search method with the conventional algorithm. The feature of random-tabu search method is to divide any given region into sub-regions. The enhanced artificial life algorithm (EALA) not only converge faster than the conventional artificial life algorithm, but also gives a more accurate solution. In addition, this algorithm can find all global optimum solutions. The enhanced artificial life algorithm is applied to the optimum design of high-speed, short journal bearings and its usefulness is verified through an optimization problem.
Expectations for artificial intelligence technology are increasing, and its utility value is growing, leading to active use in the public sector. The use of artificial intelligence technology in the public sector has a positive impact on aspects such as improving public work efficiency and service quality, enhancing transparency and reliability, and contributing to the development of technology and industries. For these reasons, major countries including Korea are actively developing and using artificial intelligence in the public sector. However, artificial intelligence also presents issues such as bias, inequality, and infringement of individuals' right to self-determination, which are evident even in its utilization in the public sector. Especially the use of artificial intelligence technology in the public sector has significant societal implications, as well as direct implications on limiting and infringing upon the rights of citizens. Therefore, careful consideration is necessary in the introduction and utilization of such technology. This paper comprehensively examines the legal issues that require consideration regarding the introduction of artificial intelligence in the public sector. Methodological discussions that can minimize the risks that may arise from artificial intelligence and maximize the utility of technology were proposed in each process and step of introduction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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