• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권11호
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• pp.3003-3029
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• 2023

The rapid evolution of the IoT has paved the way for new opportunities in smart city domains, including e-health, smart homes, and precision agriculture. However, this proliferation of services demands effective SLAs between customers and service providers, especially for critical services. Difficulties arise in maintaining the integrity of such agreements, especially in vulnerable wireless environments. This study proposes a novel SLA management model that uses an SDN-Enabled WSN consisting of wireless nodes to interact with smart contracts in a straightforward manner. The proposed model ensures the persistence of network metrics and SLA provisions through smart contracts, eliminating the need for intermediaries to audit payment and compensation procedures. The reliability and verifiability of the data prevents doubts from the contracting parties. To meet the high-performance requirements of the blockchain in the proposed model, low-cost algorithms have been developed for implementing blockchain technology in wireless sensor networks with low-energy and low-capacity nodes. Furthermore, a cryptographic signature control code is generated by wireless nodes using the in-memory private key and the dynamic random key from the smart contract at runtime to prevent tampering with data transmitted over the network. This control code enables the verification of end-to-end data signatures. The efficient generation of dynamic keys at runtime is ensured by the flexible and high-performance infrastructure of the SDN architecture.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.4482-4488
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• 2014

본 논문은 로봇 전역경로계획을 위하여 위협맵을 생성하는 기법을 제안한다. 로봇의 무장 정보와 적 또는 장애물의 위험정보를 비교하고 신경망 이론 기반의 학습을 수행하여 절대적인 수치로 정량화한 위협맵을 생성한다. 또한 로봇이 제안된 기법으로 생성된 위협맵을 기반으로 경로를 이동한 결과와 기존의 결과를 비교하여 로봇의 위협정도를 파악하여 성능을 검증한다.

• 한국정밀공학회지
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• 제17권7호
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• pp.98-105
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• 2000

In this study, we developed rotating machine vibration condition monitoring system based upon Windows NT and DSP Board. Developed system includes signal analysis module, trend monitoring and simple diagnosis using threshold value. Trend analysis and report generation are offered with database management tool which was developed in MS-ACCESS environment. Post-processor, based upon Matlab, is developed for vibration signal analysis and fault detection using statistical pattern recognition scheme based upon Bayes discrimination rule and neural networks. Concerning to Bayes discrimination rule, the developed system contains the linear discrimination rule with common covariance matrices and the quadratic discrimination rule under different covariance matrices. Also the system contains k-nearest neighbor method to directly estimate a posterior probability of each class. The result of case studies with the data acquired from Pyung-tak LNG pump and experimental setup show that the system developed in this research is very effective and useful.

• 지식경영연구
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• 제19권4호
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• pp.99-118
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• 2018

Recently, individuals are interested in a variety of products and services based on artificial intelligence. Among those products and services, an intelligent personal assistants are attracting many attention from IT companies as a next generation platform. Thus, the main purpose of this study is to investigate effects of intelligent personal assistant's benefits on user's value formation and adoption behavior based on Value-based Adoption Model. In addition, the moderating effect of personal innovativeness is examined through empirical analysis. Based on the analysis with the data from actual users, the results show that usefulness, enjoyment, technicality and cost advantage have significant influences on perceived value and correspondingly have an effect on intention to adopt. Personal innovativeness is related to the relationship between perceived value and intention to adopt. These findings may provide important insights to the relevant field regarding the use and spread of intelligent personal assistants.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권2호
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• pp.1-9
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• 2021

In the Internet-of-Things (IoT) and artificial intelligence (AI), complete implementations are dependent largely on the speed of the fifth generation (5G) networks. However, successive interference cancellation (SIC) in non-orthogonal multiple access (NOMA) of the 5G mobile networks can be still decoding latency and receiver complexity in the conventional SIC NOMA scheme. Thus, in order to reduce latency and complexity of inherent SIC in conventional SIC NOMA schemes, we propose a rate-lossless non-SIC NOMA scheme. First, we derive the closed-form expression for the achievable data rate of the asymmetric 2PAM non-SIC NOMA, i.e., without SIC. Second, the exact achievable power allocation interval of this rate-lossless non-SIC NOMA scheme is also derived. Then it is shown that over the derived achievable power allocation interval of user-fairness, rate-lossless non-SIC NOMA can be implemented. As a result, the asymmetric 2PAM could be a promising modulation scheme for rate-lossless non-SIC NOMA of 5G networks, under user-fairness.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권1호
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• pp.26-47
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• 2022

Chatbots were an important research subject in the past. A chatbot is a computer program or an artificial intelligence program that participates in a conversation via auditory or textual methods. As the research on chatbots progressed, some important issues regarding them changed over time. Therefore, it is necessary to review the technology with a focus on recent advancements and core research technologies. In this paper, we introduce five different chatbot technologies: natural language processing, pattern matching, semantic web, data mining, and context-aware computer. We also introduce the latest technology for the chatbot researchers to recognize the present situation and channelize it in the right direction.

• 전자통신동향분석
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• 제39권2호
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• pp.43-53
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• 2024

The media environment is rapidly evolving to be tailored to viewers using personal mobile devices in accordance with technological evolution and changes in social structures. Broadcast media technology is also advancing to enable new services, including data casting, in various reception environments beyond the existing fixed environment and one-way audio/video content services. In addition, technologies to increase the transmission capacity to accommodate next-generation large-capacity media content as well as communication network utilization and convergence technologies are being developed to facilitate interactive services and expand the broadcasting coverage. We discuss the current status and future prospects in broadcasting technology for terrestrial and mobile communication systems and analyze broadcasting technology elements for upcoming media environments relying on generative artificial intelligence.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.439-447
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• 2020

공공데이터는 공공기관이 전자적으로 생성 또는 취득하여 관리하고 있는 모든 정보와 전자화된 파일이다. 공공데이터는 인공지능, 스마트 시티 등 차세대 신산업을 견인하는 중요한 요소로 인식되고 있다. 한국은 공공데이터 개방과 관련된 국제 평가에서 연속적으로 높은 순위에 위치하고 있다. 그럼에도 불구하고 공공데이터의 활용과 산업적 영향은 미흡하다. 공공데이터의 활용이 미흡한 이유는 다양할 수 있지만, 데이터 품질은 지속적으로 논의되는 주요 이슈이다. 본 논문은 공공데이터 품질 평가를 위한 지표를 검토하고, 개방된 공공데이터를 대상으로 정량적 품질 평가를 수행한다. 특히, 공공데이터 관리지침을 기준으로 구축 및 개방된 개방표준 데이터의 품질을 진단하여 정부의 가이드라인이 적합한지 검토한다. 데이터 품질평가는 개방표준 데이터의 메타데이터와 데이터값을 포함하고, 완전성과 정확성 지표를 기준으로 검토한다. 데이터 분석결과를 바탕으로 품질 개선을 위한 정책적·기술적 방안을 제안한다.

• 터널과지하공간
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• 제32권3호
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• pp.173-193
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• 2022

본 연구에서는 GMG (Global Mining Guidelines Group)에서 개발한 광업 분야 가이드라인을 중심으로 스마트 마이닝 기술 국제 표준화 동향을 분석하였다. GMG는 글로벌 광업 커뮤니티를 하나로 묶는 비영리 단체이며, 광업의 안전과 혁신, 지속가능성을 제고시키기 위한 목적으로 설립되었다. 현재 GMG의 실무그룹은 인공지능, 자산관리, 자율 채광, 사이버 보안, 데이터 접근 및 사용/상호 운용성, 전기화, 광물 처리, 지하 채광, 지속가능성 실무그룹으로 구성되어 있다. 스마트 마이닝 기술과 관련한 가이드라인 개발 프로젝트는 인공지능, 자율 채광, 사이버 보안, 데이터 접근 및 사용/상호운용성, 지하 채광 실무그룹에서 진행되고 있다. 2022년 4월 현재 8종의 스마트 마이닝 관련 가이드라인은 사전 착수, 착수, 가이드라인 정의, 콘텐츠 생성, 기술 수정, 레이아웃 및 최종 검토, 투표 과정을 거쳐 출판되었다. GMG에서 출판한 가이드라인은 국내 스마트 마이닝 기술 표준 개발에 있어 중요한 참고 자료가 될 수 있을 것이라 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.37-53
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• 2023

인공지능에 기반한 지능형 지휘통체체계는 복잡하고 방대한 전장정보와 전술 데이터들을 학습모델을 통해 자동으로 융합 및 추출하여 전장상황을 분석한다. 지휘관은 지능형 지휘통제체계의 상황분석 결과를 제공받아 전장인식이 가능하여 의사결정을 지원할 수 있다. 의사결정지원에 특화된 결과를 지휘관에게 제공하기 위해서는 인공지능을 학습하기 위한 실 전장상황과 유사한 전장상황분석 데이터셋 생성이 필요하다. 본 논문은 기존 선행연구인 '인공지능 기반 전장상황분석을 위한 가상 전장상황 데이터 셋 생성 연구'의 다음 단계의 데이터셋 구축 방법 연구로 지휘관의 의사결정지원 및 미래 전장인식을 위해 최종적인 전장상황분석 결과에 필요한 데이터셋을 생성하는 방안에 대해 제안하였다. 전장상황 분석용 학습 데이터셋 생성도구 SW를 설계 및 구현하였고, 구현한 SW를 이용하여 데이터 레이블 작업을 진행하였다. Siamese Network 학습모델을 이용하여 구축한 데이터셋을 입력하고, 후처리 알고리즘을 활용한 출력 결과를 도출하여 생성한 데이터셋을 검증하였다.