Finite element simulation is a widely applied method for practical purpose in various metal forming process. However, in the simulation of elasto-plastic behavior of porous material or in crystal plasticity coupled multi-scale simulation, it requires much calculation time, which is a limitation in its application in practical situations. A machine learning model that directly outputs the constitutive equation without iterative calculations would greatly reduce the calculation time of the simulation. In this study, we examined the possibility of artificial intelligence based constitutive equation with the input of existing state variables and current velocity filed. To introduce the methodology, we described the process of obtaining the training data, machine learning process and the coupling of machine learning model with commercial software DEFROMTM, as a preliminary study, via rigid plastic finite element simulation.
In this paper, we propose an automatic cosmetic foundation recommendation system that suggests a good foundation product based on the user's skin color. The proposed system receives and preprocesses user images and detects skin color with OpenCV and machine learning algorithms. The system then compares the performance of the training model using XGBoost, Gradient Boost, Random Forest, and Adaptive Boost (AdaBoost), based on 550 datasets collected as essential bestsellers in the United States. Based on the comparison results, this paper implements a recommendation system using the highest performing machine learning model. As a result of the experiment, our system can effectively recommend a suitable skin color foundation. Thus, our system model is 98% accurate. Furthermore, our system can reduce the selection trials of foundations against the user's skin color. It can also save time in selecting foundations.
The purpose of this study is to identify and analyze suicide factors of adolescents using the Random Forest algorithm. According to statistics on the cause of death by the National Statistical Office in 2019, suicide was the highest cause of death in the 10-19 age group, which is a major social problem. Using machine learning algorithms, research can predict whether individual adolescents think of suicide without investigating suicidal ideation and can contribute to protecting adolescents and analyzing factors that affect suicide, establishing effective intervention measures. As a result of predicting with the random forest algorithm, it can be said that the possibility of identifying and predicting suicide factors of adolescents was confirmed. To increase the accuracy of the results, continuous research on the factors that induce youth suicide is necessary.
앞으로의 시대는 인공지능을 이용한 다양한 분야에 다양한 제품이2 생성될 것이다. 이러한 시대에 인공지능의 학습 방법의 동작 원리를 알고 이를 정확하게 활용하는 것은 상당히 중요한 문제이다. 이 논문은 지금까지 알려진 인공지능 학습 방법을 소개한다. 인공지능의 학습은 수학의 고정점 반복 방법(fixed point iteration method)을 기반으로 하고 있다. 이 방법을 기반으로 수렴 속도를 조절한 GD(Gradient Descent) 방법, 그리고 쌓여가는 양을 누적하는 Momentum 방법, 마지막으로 이러한 방법을 적절히 혼합한 Adam(Adaptive Moment Estimation) 방법 등이 있다. 이 논문에서는 각 방법의 장단점을 설명한다. 특히, Adam 방법은 조정 능력을 포함하고 있어 기계학습의 강도를 조정할 수 있다. 그리고 이러한 방법들이 디지털 신호에 어떠한 영향을 미치는 지에 대하여 분석한다. 이러한 디지털 신호의 학습과정에서의 변화는 앞으로 인공지능을 이용한 작업 및 연구를 수행함에 있어 정확한 활용과 정확한 판단의 기준이 될 것이다.
Recently, the reliability evaluation and analysis are applied for many industrial products, and many products are required to guarantee in quality and in efficiency. The purpose of this paper is to present some of reliability prediction methodologies that are applicable to machine tools. Especially ATC (Automatic Tool Changer) and Interface Card of PC-NC, which are core components of the machine tools, were chosen as the target of the reliability evaluation and analysis. The results of this research has shown the failure rate, MTBF(Mean Time Between Failure), and reliability for those components. It is expected that proposed methodologies will be applicable to evaluation of reliability for other industrial products.
There is an increasing need to apply artificial intelligence to the real application fields of industry. These include an intelligent process control, an expert machine and a diagnostic and/or maintenance machine. These applications are implemented in AI Languages. It is commonly recognized that AI Languages, such as Common Lisp or Prolog, require a workstation. This is mainly due to the fact that both languages need a large amount of memory space and disk storage space. Workstations are appropriate for a laboratory or office environment. However, they are too bulky to use in the real application fields of industry or business. Also users who apply artificial intelligence to these fields wish to have their own operating systems. We propose a new design method of an intelligent controller which is embedded within equipment and provides easy-to-use tools for artificial intelligence applications. In this paper we describe the new design method of a VMEbus based intelligent controller for artificial intelligence applications and a small operating system which supports Common Lisp and Prolog.
Artificial intelligence (AI) refers to the use of machines to mimic intelligent human behavior. It involves interactions with humans in clinical settings, and augmented intelligence is considered as a cognitive extension of AI. The importance of AI in healthcare and medicine has been emphasized in recent studies. Machine learning models, such as genetic algorithms, artificial neural networks (ANNs), and fuzzy logic, can learn and examine data to execute various functions. Among them, ANN is the most popular model for diagnosis based on image data. AI is rapidly becoming an adjunct to healthcare professionals and is expected to be human-independent in the near future. The introduction of AI to the diagnosis and treatment of oral diseases worldwide remains in the preliminary stage. AI-based or assisted diagnosis and decision-making will increase the accuracy of the diagnosis and render treatment more precise and personalized. Therefore, dental professionals must actively initiate and lead the development of AI, even if they are unfamiliar with it.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권11호
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pp.357-366
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2022
Artificial intelligence (AI) is the replication of human intelligence by computer systems and machines using tools like machine learning, deep learning, expert systems, and natural language processing. AI can be applied in administrative settings to automate repetitive processes, analyze and forecast data, foster social communication skills among staff, reduce costs, and boost overall operational effectiveness. In order to understand how AI is being used for administrative duties in various organizations, this paper gives a critical dialogue on the topic and proposed a framework for using artificial intelligence in organizations. Additionally, it offers a list of specifications, attributes, and requirements that organizations planning to use AI should consider.
An exploration for an intelligence paradigm has been delineated. Artificial intelligence and artificial life paradigms seem to fail to show the whole picture of human intelligence. We may understand the human intelligence better by adding the emotional part of human intelligence to the intellectual part of human intelligence. Emotional intelligence is investigated in terms of composing machine as a modern abstract art. Various algorithmic composition and performance concepts are currently being investigated and implemented. Intelligent mapping algorithms restructure the traditional predetermined composition algorithms. Music based on fractals and neural networks is being composed. Also, emotional intelligence and aesthetic aspects of Korean traditional music are investigated in terms of fractal relationship. As a result, this exploration will greatly broaden the potentials of the intelligence research. The exploration of art in the view of intelligence, information and structure will restore the balanced sense, of art and science which seeks happiness in life. The investigations of emotional intelligence will establish the foundations of intelligence, information and control technologies.
In recent times, an exponential increase in Internet traffic has been observed as a result of advancing development of the Internet of Things, mobile networks with sensors, and communication functions within various devices. Further, the COVID-19 pandemic has inevitably led to an explosion of social network traffic. Within this context, considerable attention has been drawn to research on network traffic analysis based on machine learning. In this paper, we design and develop a new machine learning framework for network traffic analysis whereby normal and abnormal traffic is distinguished from one another. To achieve this, we combine together well-known machine learning algorithms and network traffic analysis techniques. Using one of the most widely used datasets KDD CUP'99 in the Weka and Apache Spark environments, we compare and investigate results obtained from time series type analysis of various aspects including malicious codes, feature extraction, data formalization, network traffic measurement tool implementation. Experimental analysis showed that while both the logistic regression and the support vector machine algorithm were excellent for performance evaluation, among these, the logistic regression algorithm performs better. The quantitative analysis results of our proposed machine learning framework show that this approach is reliable and practical, and the performance of the proposed system and another paper is compared and analyzed. In addition, we determined that the framework developed in the Apache Spark environment exhibits a much faster processing speed in the Spark environment than in Weka as there are more datasets used to create and classify machine learning models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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