LiDAR는 자율 주행뿐만 아니라 다양한 산업 현장에 적용되어 대상의 크기와 거리를 측정하는 데 사용되고 있다. 이에 더하여 이 센서는 반사된 빛의 양을 바탕으로 반사 강도 영상 또한 제공한다. 이는 측정 대상의 형상에 대한 정보를 제공하여 센서 데이터 처리에 긍정적인 효과를 일으킨다. LiDAR는 고해상도가 될수록 높은 성능을 보장하지만 이는 센서 비용의 증가를 야기하는데, 이 점은 반사 강도 영상에도 해당된다. 높은 해상도의 반사 강도 영상을 취득하기 위해서는 고가의 장비 사용이 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 저해상도의 반사 강도 영상을 고해상도의 영상으로 개선하는 인공지능을 개발하였다. 이를 위해서 본 연구에서는 최적의 초해상화 신경망 모델을 위한 파라미터 분석을 수행하였다. 또한, 초해상화 알고리즘을 2,500여 장의 반사 강도 영상에 적용하여 훈련과 검증을 하였다. 결과적으로 반사 강도 영상의 해상도를 향상시켰다. 바라건대 본 연구의 결과가 향후 자율 주행 분야에 적용되어 주행환경 인식과 장애물 탐지 성능 향상에 기여할 수 있기를 기대하는 바이다.
The process and change of convergence in the economy and industry with the development of digital technology and combining with new technologies is called Digital Transformation. Specifically, it refers to innovating existing businesses and services by utilizing information and communication technologies such as big data analysis, Internet of Things, cloud computing, and artificial intelligence. Digital transformation is changing the shape of business and has a wide impact on businesses and consumers in all industries. Among them, the big data and analytics market is emerging as one of the most important growth drivers of digital transformation. Integrating intelligent data into an existing business is one of the key tasks of digital transformation, and it is important to collect and monitor data and learn from the collected data in order to efficiently operate a data-based business. In developed countries overseas, research on new business models using various data accumulated at the level of government and private companies is being actively conducted. However, although the trade and import/export data collected in the domestic public sector is being accumulated in various types and ranges, the establishment of an analysis and utilization model is still in its infancy. Currently, we are living in an era of massive amounts of big data. We intend to discuss the value of trade big data possessed from the past to the present, and suggest a strategy to activate trade big data for trade digital transformation and a new direction for future trade big data research.
4차 산업혁명 시대의 흐름에 발맞춰 형사사법 분야에서는 효율적인 법률서비스 제공을 위해 인공지능을 활용한 리걸테크(Legaltech)에 주목하고 있다. 본 논문은 국내 형사사법 분야의 리걸테크 활용 가능성을 증대시키기 위해 순환신경망(RNN)을 적용할 수 있는 범죄 예측 모델을 제시한다. 이를 위하여 판결문상 기술된 범죄사실에 기반하여 스크립트 분석기법 활용을 통해 범행 과정을 전·중·후 단계로 구분하였다. 또한, 각 시점에 따라 범죄의 수법과 증거 등을 수사 8하원칙이 가지는 문장 구성 요소와 한국어 품사 구성에 기반하여 객체·행위·환경으로 분류하였다. 이 연구에서 도출된 사건 요약 분석 틀은 특정 범죄 수법의 전형적인 패턴을 파악하기에 용이하며 상황적 범죄예방 전략을 수립하는데 기여할 수 있다. 나아가 이 연구의 결과는 향후 후속연구에서의 RNN모델 기반 범죄 상황 예측 데이터 생성 연구에 유용한 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.
에지 컴퓨팅 기술은 클라우드 컴퓨팅과 달리 기기와 사용자와 가까운 곳에서 데이터를 분석하고 판단하여 실시간 서비스, 민감한 데이터 보호, 네트워크 트래픽 감소와 같은 장점을 제공한다. 에지 컴퓨팅 플랫폼의 대표적인 오픈소스인 EdgeX Foundry는 현실 세계의 다양한 장치와 IT 시스템 사이에서 서비스를 제공하는 오픈소스 기반 엣지 미들웨어 플랫폼이다. EdgeX Foundry는 기존의 센싱된 데이터를 다루기 위한 서비스와 함께 카메라 장치를 다루기 위한 서비스를 제공하는데, 이 서비스는 단순 스트리밍 및 카메라 장치 관리만 지원할 뿐 EdgeX 내부에 장치에서 얻은 이미지 데이터를 저장하거나 처리하지 않는다. 본 논문에서는 EdgeX Foundry에서 제공하는 서비스 일부를 응용하여 EdgeX 내부에 이미지 데이터를 저장하고 처리할 수 있는 기법을 제시한다. 제시한 기법을 기반으로 실험 및 성능 평가를 위해 자율주행 분야에서 핵심적으로 사용되는 객체탐지 서비스를 위한 서비스 파이프라인을 만든 후 기존 방법과 비교 분석하였다. 이 실험을 통해 에지 컴퓨팅 플랫폼에서 이미지/동영상 데이터를 저장하고 처리하는 과정 등이 추가되었음에도 기존 방법에 비해 지연시간이 거의 없는 것을 확인할 수 있었다.
This study aims to help companies with efficient investment and marketing strategies by empirically verifying the impact on satisfaction and purchase intention for artificial intelligence-based digital technology supported shopping assistants introduced in e-commerce. Frequency, factor, SEM, and multiple group analysises were conducted using SPSS 26.0 and Amos 26.0. As a result, first, motivated consumer innovativeness elements of AI shopping assistant were derived into a total of four categories: functional, hedonic, rational, and reliable. Second, in the order of hedonic and rational, satisfaction with the AI shopping assistant was significantly affected, and in the order of rational and functional, purchase intention was significantly affected. The satisfaction with the AI shopping assistant did not affect the purchase intention. Third, in the case of hedonic, the AI-preferred group had a more significant effect on satisfaction than the human-preferred group, and in the case of rational, there was no difference by group in purchase intention. Thus, it was found that consumers prefer AI shopping helpers for e-commerce because they can shop reasonably and are functionally convenient. Therefore, when introducing AI shopping assistants, it is essential to include content that can compare and analyze fundamental information, such as product prices, as well as search functions and payment system compatibility that facilitate shopping.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제31권1호
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pp.177-188
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2024
In this research, a cohort of two children, aged 7-8 years, was selected to participate in a specialized three-week training program aimed at enhancing their working memory. The program consisted of three sessions, each lasting approximately 30 minutes. The primary goal was to investigate the impact and developmental trajectory of working memory in school-aged children. Working memory plays a significant role in young children's learning and daily activities. To address the needs of this demographic, products should offer both educational and enjoyable activities that engage working memory. Digital educational tools, known for their flexibility, are suitable for both older individuals and young children. By updating software or modifying content, these tools can be effectively repurposed for young learners without extensive hardware changes, making them both cost-effective and practical. For example, memory training games initially designed for older adults can be adapted for young children by altering images, music, or storylines. Furthermore, incorporating elements familiar to children, like animals, toys, or fairy tales, can increase their engagement in these activities. Historically, working memory capabilities have been assessed predominantly through traditional intelligence tests. However, recent research questions the adequacy of these behavioral measures in accurately detecting changes in working memory. To bridge this gap, the current study utilized electroencephalography (EEG) as a more sophisticated and precise tool for monitoring potential changes in working memory after the training. The research findings were revealing. Participants showed marked improvement in their performance on n-back tasks, a standard measure for evaluating working memory. This improvement post-training strongly supports the effectiveness of the training program. The results indicate that such targeted and structured training programs can significantly enhance the working memory abilities of children in this age group, providing promising implications for educational strategies and cognitive development interventions.
제4차 산업혁명 기술의 혁신적 발전에 따라 전쟁의 패러다임이 변화하고 있다. 특히, 미군의 군사혁신 측면에서 제안된 모자이크전은 다양한 무기, 플랫폼, 정보시스템, 인공지능 등 다양한 자원과 능력을 조합하여 유동적인 작전 수행과 상황에 대응하는 능력을 강화하는 것을 목표로 한다. 이러한 개념의 도입은 AI 참모와 인간 지휘자의 결합으로 효과적이고 신속한 지휘통제를 촉진할 수 있다. 모자이크전은 이미 러시아의 침공에 대응하기 위해 우크라이나군의 작전에 도입된 바 있다. 본 논문은 미래전의 모델로 제안되고 있는 모자이크전 개념을 중심으로 전장 패러다임 변화에 따른 한국형 모자이크전 개념 도입을 위한 조건을 도출하고 전략을 제시한다.
세계 여러 나라는 2001년 9. 11테러 이후 공항과 항공기에 대한 보안시설을 강화하고 탑승객과 적재 화물에 대한 검색 수준을 높이는 등 항공테러를 방지하기 위한 노력을 기울이고 있다. 특히 미국은 9.11테러의 피해 당사국으로 2001년 이후 관련 법제를 강화하고 조직을 개편함은 물론, 보다 많은 예산을 확보하여 보안장비를 개발하고 있다. 가까운 일본의 경우에도 2007년 11월 20일부터 자국에 입국할 때 지문과 화상정보를 제공하지 않으면 입국이 거부되는데 일본 법무성은 개정된 '입국관리 및 난민인정법'에 따라 16세 이상 모든 외국인을 대상으로 이 제도를 실시하며 지문정보는 데이터베이스화 하여 일본 당국에 보관되며 체류 관리와 범죄수사에 이용된다면서 이번 조치는 테러를 방지하기 위한 절차라고 밝혔다. 그런데 보안장비와 시설의 개발이나 검색, 지문과 화상 등 관련 정보의 데이터베이스화를 비롯한 대부분의 분야는 과학기술의 요구되고 있다. 이 과정에서 과학기술 콘텐츠의 적용 필요성을 절감한 선진국을 중심으로 이미 오래 전부터 많은 예산과 인력이 투입되어 장비개발과 시설보완에 진력하였다. 그 결과 과학기술의 발전과 콘텐츠 응용 정도에 따라 테러예방 분야도 눈부신 발전을 해 온 것이 사실이다. 특히 컴퓨터와 정보통신 기술을 응용한 콘텐츠는 테러예방은 물론이고 안전을 목적으로 한 여러 분야에서 필연적으로 요구되고 있다. 예를 들면, 공항 출입자에 대한 단순한 모니터링으로부터 탑승수속과 화물에 대한 검사, 탑승객에 대한 보안검색과정은 물론이고 근래에는 전자여권의 제작과 판독, 생체정보의 입력과 확인에 이르기까지 넓게 생각하면 콘텐츠가 적용되지 않는 경우가 없을 정도로 보편화 되어 있는 실정이다. 본 연구에서는 항공테러 예방을 위한 콘텐츠 적용 사례 가운데 현재 사용 중인 콘텐츠 응용 장비와 시설, 그리고 콘텐츠를 이용한 일부 보안시스템에 대하여 연구하고자 한다.
최근 정부는 건설 산업의 재해율과 사고 사망률이 전체 산업 중 높은 비율을 차지한다는 점을 개선하기 위하여 새로운 대책을 강구하고 있다. 특히 4차 산업혁명의 시대적 흐름에 맞춰 ICT 기술과 융합된 건설 기술 개발에 집중적으로 투자하고 있다. 이런 상황에 대응하고자 본 논문에서는 건설 기계를 사용하는 작업에서 작업자의 안전성 향상을 위한 방법으로, 건설 기계 운전자와 주변 작업자 간의 작업 상황 정보를 공유하고 인지할 수 있는 개념을 제시하였다. 그리고 해당 개념의 일부를 실현하고자 카메라를 이용한 인공 지능 기반 영상처리 기술을 활용하여 토공 작업에 접목시켰다. 그 중에서도 다짐 장비를 이용한 실험을 통해 YOLO-v3 기반의 영상 처리 알고리즘으로 토공 작업 중에 주변 작업자 상황을 인지하고 위험 상황 여부를 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하였다. 그 결과 본 알고리즘은 동영상에서 초당 15.06프레임을 처리하며 90.48%의 정확도로 건설 기계 주변 위험 상황을 인지할 수 있다. 향후 이 같은 기술을 활용하여 건설 현장의 안전사고 예방에 기여하고자 한다.
본 논문에서는 경사 하강법 기반의 경로 생성(GBPP)과 입자 군집 최적화(PSO)를 결합하여 3차원 공간에서 금지구역, 지형정보, 고정익 특성 등을 고려한 경로 생성 알고리즘을 제안한다. 기존의 GBPP 방법의 경우 빠르게 경로 생성이 가능하지만 초기 경로에 따라 지역적 최적 값에 빠져 안전하지 않은 경로가 생성될 수 있다. 유전 알고리즘(GA)과 PSO 등 생물학에서 영감을 받은 군집 지능 알고리즘들의 경우 다양한 경로들을 샘플링하여 지역적 최적 값 문제를 해결할 수 있다. 다만 무인기와 경로점 개수가 증가하여 최적 변수가 증가할 경우 군집 개수를 늘려야 하고 계산 시간이 크게 증가한다. 두 알고리즘 단점을 보완하고자 본 연구에서는 GBPP 입력 값인 초기경로를 수평, 수직 방향에 대한 변위 두 가지 변수로 정의하고 이를 PSO 변수로 정의하여 계층적 경로 최적화 알고리즘 HPSO를 제안한다. 제안한 알고리즘은 통용되는 비행 제어 컴퓨터(FCC)의 software-in-the-loop simulation(SILS)을 사용하여 고정익 무인기에 대한 사용 가능성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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