Journal of Information Technology Applications and Management
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제17권1호
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pp.127-139
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2010
Customer behavior pattern discovery is the fundament for conducting customer oriented services and the services management. But, the composition, need, interest and experience of customers may be continuously changing, thereof lead to the difficulty in refining a stable description of their consistent behavior pattern. This paper presented a new method for the behavior pattern discovery from a changing collection of customers. It was originally inspired from the swarm intelligence of ant colony. By the adaptive clustering, some typical behavior patterns which reflect the characteristics of related customer clusters can extracted dynamically and adaptively.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제4권2호
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pp.7-11
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2012
In this paper, we defined constructivism and ontology theory and associate it in ubiquitous learning. The typical ubiquitous learning involving the Context Aware Intelligent system was presented. Also the Architecture for learning environment including the key idea and technical concept is being presented in this paper. Guided with these principles and with the advancement of information and communication technology the context-awareness based on Artificial intelligence for Location based Service for ubiquitous Learning was conceptualized.
인공지능(AI) 기술의 발전에 따라 많은 분야에서 인공지능 활용 방안에 대한 논의가 활발하게 일어나고 있으며 교육 분야에서도 인공지능 인재 양성을 위한 각종 정책이 추진되고 있다. 본 연구에서는 인공지능 기술을 활용한 로봇 프로그래밍 프레임워크를 제안하고 이를 기반으로 머신러닝(Machine Learning) 분야에서 높은 빈도로 활용되는 파이썬(Python)과 교육 현장의 활용도가 높은 교육용 로봇을 활용하여 인공지능(AI) 교육 프로그램을 제안하였다. 국제자동차공학회(SAE)에서 제시하는 자율주행자동차 수준(0~5단계)을 4단계로 단순화하고 이를 기반으로 로봇에 부착된 카메라가 선(객체)을 인지(Perception)하고 검출(Object detection)하여 스스로 움직일 수 있는 라인 디텍터(Line Detector)를 만드는 것을 목표로 하였다. 개발된 프로그램은 단순히 특정 프로그래밍 언어를 활용하여 주어진 문제를 해결하는 정형화된 형태가 아니라 생활 속의 복잡하고 비구조화된 문제를 자기주도적으로 정의하고 인공지능(AI) 기술을 기반으로 해결하는 경험을 가지는데 그 의의가 있다.
The production of near- and off-shore fisheries in South Korea is decreasing due to rapid changes in the fishing environment, particularly including higher sea temperature in recent years. To improve the competitiveness of the fisheries, it is necessary to provide fish catch information that changes spatiotemporally according to the sea state. In this study, artificial intelligence models that predict the CPUE (catch per unit effort) of mackerel, anchovies, and squid (Todarodes pacificus), which are three major fish species in the near- and off-shore areas of South Korea, on a 15-km grid and daily basis were developed. The models were trained and validated using the sea surface temperature, rainfall, relative humidity, pressure,sea surface wind velocity, significant wave height, and salinity as input data, and the fish catch statistics of Suhyup (National Federation of Fisheries Cooperatives) as observed data. The 10-fold blind test results showed that the developed artificial intelligence models exhibited accuracy with a corresponding correlation coefficient of 0.86. It is expected that the fish catch models can be actually operated with high accuracy under various sea conditions if high-quality large-volume data are available.
사이버 공격을 예측하고 대응하기 위해서 수많은 보안 기업 회사에서는 공격기법의 특성, 수법 유형을 빠르게 파악하고, 이에 대한 Security Intelligence Report(SIR)들을 배포한다. 하지만 각 기업에서 배포하는 SIR들은 방대하며, 형식이 맞춰져 있지 않다. 본 논문은 대량의 비정형한 SIR들에서 정보를 추출하는데 소요되는 시간을 줄이고 효율적으로 파악하기 위해 SIR들에 대해 정형화하고 주요 정보를 추출하기 위해 5가지 분석기술이 적용된 프레임워크를 제안한다. SIR들의 데이터는 정답 라벨이 없기 때문에 비지도 학습방식을 통해 키워드 추출, 토픽 모델링, 문서 요약, 유사문서 검색 총 4가지 분석기술을 제안한다. 마지막으로 SIR들에서 위협 정보 추출하기 위해 데이터를 구축하였으며, 개체명 인식 기술에 적용하여 IP, Domain/URL, Hash, Malware에 속하는 단어를 인식하고 그 단어가 어떤 유형에 속하는지 판단하는 분석기술을 포함한 총 5가지 분석기술이 적용된 프레임워크를 제안한다.
4차 산업혁명 시대를 선도하기 위해 국가 차원에서 독창적인 연구 방향을 설정하는 전략이 요구된다. 이를 위해 기술 선도 국가들의 4차 산업혁명 관련 연구·개발 활동을 조망할 필요가 있다. 본 연구는 인공지능 등 최첨단 과학기술 정보 연구를 수행하는 미국의 정보고등연구기획국(IARPA)의 연구 프로그램들을 네트워크 분석한다. 분석 결과, IARPA의 연구 프로그램들은 정보 식별과 예측, 의사결정 그리고 사이버보안 클러스터들을 형성하며 이들 클러스터는 숨겨진 정보를 식별하고 특정한 사건을 예측하거나, 조직의 내·외부 환경 변화를 고려하여 의사결정을 지원하거나, 사이버보안을 확보하는 것에 주안점을 두고 있었다. 또한 아시아의 기술 선도 국가인 중국과 일본은 과학기술 정책 수립을 위해 IARPA 연구 프로그램들을 참고하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 4차 산업혁명 시대에 대응하기 위한 우리나라의 과학기술 정책 수립과 관련된 시사점을 제시한다.
본 연구는 우리나라에 출원된 인공지능 기술이 포함된 전자상거래 관련 특허의 기술 융복합 분석에 관한 것으로 사회 연결망 분석(Social Network Analysis)을 이용하여 핵심 기술간 관계를 분석하고 시각화하였다. 사회 연결망 분석을 실시한 결과 인공지능 기술이 포함된 전자상거래 관련 특허에서 상호 기술 네트워크를 구성하는 핵심 IPC 코드는 G06Q, G06F, G06N, G16H, G10L, H04N, G06T, A61B 등으로 조사되었다. 특히 [G06Q-G06F], [G06Q-G06N] 등 데이터 처리 관련 기술 융복합과 [G06Q-G10L], [G06Q-H04N], [G06Q-G06T] 등 음성과 이미지 신호가 중요하게 융합되어 있음을 확인할 수 있다. 본 연구 방법을 활용하면 전자상거래 관련 특허의 미래 기술 트렌드를 확인하고 새로운 비즈니스 모델을 창안할 수 있다.
This study was aimed at suggesting an integrative framework for creating collective intelligence and enhancing group performance after reviewing previous studies including those related to learning organizations, organizational learning, knowledge management, and collective intelligence. In the first, we examined that the similarities and differences between collective intelligence and other similar concepts, such as learning organizations, organizational learning, and knowledge management. Next, an integrative framework for creating collective intelligence and channeling it into strong group performance were suggested. In this process, we reviewed conditions for creating collective intelligence and segmented the major variables as expectancy, valence, and instrumentality, according to Vroom's (1964) expectancy theory. Characteristics of problems and the roles of leaders were respectively considered as valence for inducing collaboration and expectancy for managing probability to achieve goals. Instrumental factors were also adopted from conditions for creating group intelligence suggested from several researchers, such as creativity, openness, willingness for working together, horizontal communication, centralization in decision making, and building effective information and communication technology system and active usage of it. We discussed two potentially disputable matters about the scope and level of collective intelligence and group performance and suggest several theoretical and practical implications in the Discussion.
최근 ICT 환경이 급격하게 발전하면서 전쟁의 양상도 네트워크중심전(NCW)으로 바뀌어가고 있다. 우리나라도 그 중요성을 인식하고 C4I체계, 전술데이터링크 등 정보통신분야의 발전은 비약적인 발전을 거듭했다. 그러나 네트워크 체계의 기본바탕이고, 임무수행체계의 기반이 되는 것은 지리공간정보이며, 그 동안 지리공간정보에 대한 관심 및 발전은 상대적으로 미흡했다. 이 논문은 미국 정보공동체에 대한 연구와 미 육군 범지구격자체계인 랜드워넷에 대한 연구를 통해 미국이 공유하고 있는 정보와 지리공간정보에 대한 중요성을 인식하고, 우리나라에서 지리공간정보의 역할과 위상을 재조명하여, 향후 국방지리공간정보 거버넌스를 발전시키는데 그 목적이 있다. 미국 정보공동체는 정책결정자들의 정보요구를 충족시키기 위해 다양한 정보출처에 대해 독립된 정보과정을 통해 정보를 생산해왔으며, NCW 전장환경에 부합한 범지구격자체계를 발전시키기 위해 미 육군은 랜드워넷 체계를 도입하였다. 랜드워넷 체계의 기반인 지리공간정보 데이터 구축을 위해 설립한 기구가 공병사령부 예하의 육군지리정보센터(AGC)이며, AGC는 육군 지리공간정보 사업(AGE)을 추진하고 있다. 우리나라도 NCW구현을 위해 지리공간정보에 대한 중요성을 인식하고 국방지리공간정보의 중심점을 확립해야 한다. 현재 지리공간정보의 생산에 중점을 두고 있는 국방지형정보단의 임무 및 위상을 격상시키고, 육군에는 이에 걸맞는 공병지리공간연구소 설립이 요구되며, 지리정보 생산을 전담할 수 있는 한 개의 지리공간정보대대를 창설하는 것이 바람직할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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