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데이터 기반의 글로벌 사물인터넷 융합을 위한 GS1 국제 표준

  • 김대영;정성관;김상태;변재욱;우성필;권기웅;윤원득;허세현;임장관;전태준
    • 정보와 통신
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    • 제34권1호
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    • pp.41-50
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    • 2016
  • 사물인터넷 비즈니스의 수요가 증가하면서, 다양한 사물들에 대한 식별 및 데이터 공유 체계와 서비스 디스커버리 표준을 제공하는 GS1 (Global Standard 1) 국제 표준이 글로벌 사물인터넷 표준으로써 자리잡고 있다. 유통/물류분야의 지배적 표준에서 시작한 GS1은 1999년 세계 최초로 사물인터넷(Internet of Things)이란 용어와 개념을 소개한 이후, 스마트팩토리, 헬스케어 서비스 표준에서부터 금융 서비스에 이르기까지, 다양한 산업 도메인 응용의 수평적 통합을 가능하게 하는 데이터 기반의 사물인터넷 표준으로서의 입지를 지속적으로 확장해 나가고 있다. 본 논문에서는 GS1 국제 표준에 대한 전반적인 개념 및 특징을 설명하고 현재 활발히 진행되고 있는 다양한 서비스 표준안들과 GS1 표준의 레퍼런스 구현인 Oliot(Open Language for Internet of Things) 오픈소스 프로젝트를 소개하고, 실제 글로벌 비즈니스에서의 적용 사례들을 살펴봄으로써 사물인터넷 비즈니스 플랫폼으로써의 GS1 표준의 전망을 제시한다.

Self-Organized Grafting of Carbon Nanotubes by End-Functionalized Polymers

  • Lee, Sun-Hwa;Park, Ji-Sun;Koo, Chong-Min;Lim, Bo-Kyung;Kim, Sang-Ouk
    • Macromolecular Research
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    • 제16권3호
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    • pp.261-266
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    • 2008
  • A variety of end-functionalized polymers were grafted spontaneously onto multi-walled carbon nano-tubes (MWNTs) using a solution mixing process. The end-functional groups of the polymers underwent noncovalent grafting to the defect sites at the surface of the purified MWNTs through zwitterionic interaction or hydrogen bonding. The physically grafted polymers including polystyrene (PS), poly(methyl methacrylate) (PMMA), polyethylene oxide (PEO), and polydimethylsiloxane (PDMS) provided sufficient compatibility with an organic solvent or polymer matrix, such that the nanotubes could be finely dispersed in various organic media. This approach is universally applicable to a broad range of polymer-solvent pairs, ensuring highly dispersed carbon nanotubes through simple solution mixing.

언어모델 전이학습 기반 해외 직접 구매 상품군 분류 (A Method of Classification of Overseas Direct Purchase Product Groups Based on Transfer Learning)

  • 오교중;최호진;차원석;김일구;우찬균
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.571-575
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    • 2022
  • 본 논문에서는 통계청에서 매월 작성되는 온라인쇼핑동향조사를 위해, 언어모델 전이학습 기반 분류모델 학습 방법론을 이용하여, 관세청 제공 전자상거래 수입 목록통관 자료를 처리하기 위해서 해외 직접 구매 상품군 분류 모델을 구축한다. 최근에 텍스트 분류 태스크에서 많이 이용되는 BERT 기반의 언어모델을 이용하며 기존의 색인어 정보 분석 과정이나 사례사전 구축 등의 중간 단계 없이 해외 직접 판매 및 구매 상품군을 94%라는 높은 예측 정확도로 분류가 가능해짐을 알 수 있다.

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대규모 언어모델 활용을 통한 통계자료 처리 및 온라인 가격지표 개발 방법론 연구 (Utilizing Large Language Models(LLM) for Efficient Online Price Index Development and Statistical Data Processing)

  • 오교중;최호진;안현각;김일구;차원석
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.101-104
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    • 2023
  • 본 연구는 현대 사회에서 빅데이터의 중요성이 강조되는 가운데, 온라인 시장의 확장과 소비자들의 다양한 소비 행태 변화를 반영한 가격지표 개발을 목표로 한다. 통계청의 기존 통계조사 방법론에 대한 한계를 극복하고, 온라인 쇼핑몰 데이터에서 필요한 정보를 추출하고 가공하기 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 인공지능 기술을 적용해보고자 한다. 초기 연구 결과로 공개 Polyglot을 활용하여 비정형 자료 처리와 품목분류에 응용해 보았으며, 제한된 학습 데이터를 사용하여도 높은 정확도의 처리 결과를 얻을 수 있었으며, 현재는 적용 품목을 확장하여 더욱 다양한 품목에 방법론을 적용하는 연구를 진행 중이다.

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인공지능 기반 사회 통계 생산 방법론 고도화 방안: 가계동향조사와 생활시간조사 사례 (Advancing Societal Statistics Processing Methodology through Artificial Intelligence: A Case Study on Household Trend Survey and Time Use Survey)

  • 오교중;최호진;김일구;한승우;김건수
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.563-567
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    • 2023
  • 본 연구는 한국 통계청이 수행하는 가계동향조사와 생활시간조사에서 자료처리 과정 및 방법을 혁신하려는 시도로, 기존의 통계 생산 방법론의 한계를 극복하고, 대규모 데이터의 효과적인 관리와 분석을 가능하게 하는 인공지능 기반의 통계 생산을 목표로 한다. 본 연구는 데이터 과학과 통계학의 교차점에서 진행되며, 인공지능 기술, 특히 자연어 처리와 딥러닝을 활용하여 비정형 텍스트 분류 방법의 성능을 검증하며, 인공지능 기반 통계분류 방법론의 확장성과 추가적인 조사 확대 적용의 가능성을 탐구한다. 이 연구의 결과는 통계 데이터의 품질 향상과 신뢰성 증가에 기여하며, 국민의 생활 패턴과 행동에 대한 더 깊고 정확한 이해를 제공한다.

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