본 논문에서는 레이더와 전자정보 장비를 사용해서 획득한 각각의 정보를 종합해서 레이더에서 획득한 표적신호와 전자정보에서 획득한 전자파 정보를 융합하는 기술을 제시한다. 레이더와 전자정보 장비를 융합하면 표적을 정확하게 확인할 수 있기 때문에 레이더의 탐지 오차율이 줄어들고 표적에 대한 상세 정보를 확보할 수 있으며, 정보융합 모듈에서 융합한 내용을 종합표시기에서 통합된 정보를 표시할 때 장비의 성능을 향상시킬 수 있으며 표적식별이나 목표물 선정에 사용할 수 있다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권6호
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pp.25-32
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2022
The hypothesis of the study of the article is that the use of elements of artificial intelligence will increase the effectiveness of the educational process of the university if: a set of pedagogical conditions for the construction and use of an expert system with elements of artificial intelligence in the educational process of the university is revealed; a model for preparing a future teacher of vocational training for the use of elements of artificial intelligence has been developed; a special course has been developed that contributes to the implementation of the professional orientation of education. In accordance with this, the following tasks were studied in the article: An analysis of scientific and methodological research in the field of the current state, prospects for the development and use of elements of artificial intelligence in the preparation of a future teacher of vocational training and to determine the dynamics of the introduction of intelligent expert systems in education; A set of pedagogical conditions for the construction and use of an expert system with elements of artificial intelligence in the educational process of a university is revealed; It is substantiated to develop a model for preparing a teacher of vocational training to use elements of artificial intelligence.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.73-77
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2001
In this paper, we propose a virtual action system based on information agents, We call the system the MultiHammer, MultiHammer can be used for studying and analyzing online actions. MuiltiHammer provides functions of implement-ing a meta online action site and an experiment environ-ment. We have been using MultiHammer as an experiment as an experiment environment for BiddinBot. BiddingBot aims at assisting users to bid simultaneously in multiple online auctions. In order to bid simultaneously in multiple online auctions. In order to analyze the behavior of BiddngBot, we need to pur-chase a lot of items. It is hard for us to prepare a lot of fund to show usability and advantage of BiddingBot. MultiHam-mer enables us to effectively analyze the behavior of BiddingBot. MultiHammer consists of three types of agents for information collecting data storing and auctioning. Agents for information wrappers. To make agent work as wrarp-pers, we heed to realize software modules for each online action site. Implementing these modules reguires a lot of time and patience. To address this problem, we designed a support mechanism for developing the modules. Agents for data storing record the data gathered by agents for informa-tion collecting. Agents for auctioning provide online services using data recorded by agents for data storing. By recording the activities in auction sites. MultiHammer can recreate any situation and trace auction for experimentation, Users can participate in virtual using the same information in real online auctions. Users also participate in real auc-tions via wrapper agents for information collecting
Artificial Intelligence (AI) is to assumed to be one of next generation technology which determine technological competitiveness and strategic advantage of a certain country. By using the patent data, this study aims to have a comparative analysis of the technological competitiveness of evolving artificial intelligence at different stages of development among the five largest intellectual property offices in the world (IP5). For the analysis data, all AI technology patent data from 1956 to 2019 were utilized according to the classification system presented in the "WIPO 2019 Technology Trend: Artificial Intelligence" report published by the World Intellectual Property Organization (WIPO) in 2019. The results shows that China has already surpassed the United States in terms of the number of patent applications in the field of artificial intelligence technology. However, in the domains of the United States, Europe, Japan, and Korea, the technology competitiveness of the United States is far ahead of China. Interestingly, the rate of increase of Korea's technology competitiveness is also very fast, and it has been shown that the technology strength is ahead of China in non-Chinese domains. The significance of this study can be found in the fact that the temporal and spatial change process of technological competitiveness of significant countries in the field of artificial intelligence technology artificial intelligence was viewed as a macro-framework using the technology index (TS) the differences were compared.
Technology companies launched their intelligent personal assistants (IPAs). IPAs not only provide individuals with a convenient way to interact with technology but also offer them the opportunity to interact with AI in a useful and meaningful form. Therefore, the global IPAs have experienced tremendous growth over the past decade. But maintaining continuous usage intention is still a massive challenge for developers and marketers and previous technology adoption models are not enough to explain continuous usage intention of IPAs. Thus, we adopted the bi-dimensional perspectives of utilitarian and hedonic value in this research model, and investigated how three characteristics of IPAs - anthropomorphism, autonomy, and intelligence - affect utilitarian value and hedonic value, which in turn continuous usage intentions. 227 data were collected from IPA users. The results showed that IPAs' continuous usage intention is significantly determined by both utilitarian and hedonic value, with the hedonic value being more prominent. In addition, the results showed that anthropomorphism and intelligence are the most important antecedents of utilitarian and hedonistic value. The results also illustrated that autonomy is a crucial predictor of utilitarian value rather than hedonistic value. Our work contributes to current research by widening the theoretical understanding of the effect of IPA characteristics on continuous usage intention through bi-dimensional values. Our paper also provides IPAs' developer and marketer guidelines for enhancing continuous usage intention.
Business researchers have traditionally used statistical techniques for classification. In late 1980's, inductive learning started to be used for business classification. Recently, neural network began to be a, pp.ied for business classification. This study reviews the business classification studies, identifies a neural network a, pp.oach as the most powerful classification tool, and discusses the problems and issues in neural network a, pp.ications.
본 연구의 목적은 의사결정 트리 기반 인공지능 융합교육프로그램을 개발하고 이를 적용함으로써 교육적 효과를 탐색하는 것이다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 준비, 개발, 개선의 3단계 절차를 통해 연구를 수행하였으며 개발된 인공지능 융합 교육 프로그램은 창의적 문제 해결 과정의 '문제의 이해', '아이디어 탐색 및 개발', '실현', '평가'의 4단계로 구성되었다. 특히 이 교육프로그램은 프로그래밍을 포함하지 않는 언플러그드 활동으로서, 프로그래밍을 포함하여 인공지능 기술을 수업시간에 다루는 교과인 초등 실과, 주니어 공학교육의 일환인 기술·가정, 정보 이외의 교과에서도 인공지능 융합교육을 실행할 수 있다는 점에서 주목할 만하다. 즉, 특정 교과가 아닌 대부분의 교과에서 인공지능 기술을 융합하여 교육할 수 있다는 것을 보여주는 것으로서 교과 내용에 다수 포함되고 있는 분류 개념을 교육할 때 인공지능 기술의 개념과 원리를 활용할 수 있는 현장 적용 가능성을 확인했다는데 큰 의의를 가진다.
Purpose : This study was carried out to find out the relationship between emotion intelligence, learning flow and career stress of nursing students and influence factors for career stress. Methods : This study targeted 197 university students in their freshman-senior year attending College of Nursing located in P Metropolitan City. For collected data, real numbers and percentage, mean and standard deviation and multiple regression analysis were carried out by using PASW 21.0 program and the correlation between emotion intelligence, learning flow and career stress was analyzed with Pearson's correlation coefficients. Results : Emotional self-awareness(M=3.80, SD =.71), clear goals(M=3.39, SD=.90) and school environment stress(M=2.97, SD=.96) were found to be high in the degree of emotion intelligence, learning flow and career stress of the subjects. The relationship between emotion intelligence and learning flow showed a positive correlation(r=.489, p<.01) in the correlation between emotion intelligence, learning flow, career stress and emotion intelligence showed a negative correlation with career stress(r=-.204, p<.01). Emotion intelligence and learning flow show that career stress is predicted significantly (${\beta}$ =-.15, p < .01) and explained a career stress variate as 18%(F = 24.5, p < .01). Conclusion : Emotion intelligence of nursing students was found to be very influential on the degree of learning flow or career stress. Based on the results of this study, replication studies on emotion intelligence and career stress are needed and the development of intervention programs to increase emotion intelligence is needed.
본 연구는 엔트리 인공지능 모델을 활용하여 인문사회계열 대학생을 위한 인공지능 교양 교과목을 개발하는 데 목적이 있다. 컴퓨터, 인공지능, 교육학 전문가 집단을 구성하고 선행연구 분석, 델파이 기법을 활용하여 최종 인공지능 교양 교과목을 개발하였다. 연구결과 교육 주제는 크게 이미지 분류, 영상인식, 텍스트 분류, 소리 분류 총 4가지로 구성하였다. 교육 내용은 주제별로 1) 인공지능 원리 이해, 2) 엔트리 인공지능 모델 활용 실습, 3) 윤리적 영향성 확인, 4) 배운 내용을 기반으로 실생활 문제 해결을 위한 팀별 아이디어 회의 단계로 구성하였다. 본 교과목을 통해 인문사회계열 대학생은 인공지능 핵심기술의 원리 이해를 바탕으로 엔트리 인공지능 모델을 통해 직접 구현할 수 있고 더 나아가 실생활의 다양한 문제를 인공지능으로 해결해보는 경험을 기저로 기술을 이해하고 인공지능 시대 필요한 윤리를 모색해보며 책임감 있게 사용하는데 긍적적인 기여를 기대해볼 수 있을 것이다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제17권4호
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pp.1-17
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2010
As web technologies evolve and so-called Web 2.0 technologies appear, collective intelligence is being applied in widespread areas. In general, mass collective intelligence like Wikipedia is created, revised, and managed by anonymous participants in an uncontrolled system. Thus, the knowledge provided by mass collective intelligence may be distorted, and may not be true, which may affect the user acceptance behavior. However, there have been few academic studies that analyzed the factors that affect user acceptance of mass collective intelligence, and their relationships. Under this academic background, we develop a model to examine how mass collective intelligence is accepted by users. The theoretical model is validated through an online survey of the Wikipedia users from three universities in Korea. The results reveal that the users will have positive attitude towards adopting mass collective knowledge when they perceive that the knowledge from mass collective intelligence is useful. We also find that the perceived usefulness of the knowledge is affected by perceived knowledge quality and trust in knowledge contributors. The results also suggest that perceived knowledge quality is determined by perceived level of collaboration, perceived objectivity, and recipient expertise, whereas trust in knowledge contributors is determined by natural propensity to trust and perceived objectivity. Theoretical and practical implications about mass collective knowledge are discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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