본 논문은 콘텐츠 창작에 새로운 방법과 다양한 가능성을 제공하고 있는 인공지능 기반의 문화예술 콘텐츠 창작기술을 조사하고 이를 바탕으로 일반인을 위한 직관적인 창작도구를 제안한다. 최근 인공지능을 활용한 창작 기술이 다양하게 제안되고 있지만, 정해진 목적으로 개발 및 서비스되고 있어서 창작과 융합 측면에서 확장성과 활용성에 매우 제한이 많다. 본 논문은 인공지능을 바탕으로 한 다양한 데이터 분석과 처리, 콘텐츠 생성 및 창작 및 시각화 기술동향을 살펴보고, 이를 바탕으로 일반인 창작자를 위한 직관적인 창작도구를 제안한다. 제안된 창작도구는 사용자, 창작환경 및 인공지능 특성을 반영하였으며 문화예술 콘텐츠 창작과정에 문화예술 데이터를 처리 및 변환하면서 인공지능 모델을 접목해 새로운 콘텐츠를 생성하기 위한 요소로 구성된다. 이러한 인공지능을 활용한 창작 도구는 방대하고 다양한 문화예술 데이터를 효과적으로 처리 및 구조화하고 다양한 생성 및 창작 모델을 적용하여 창작에 필요한 시간을 줄이는 동시에 새로운 아이디어를 실험하도록 지원한다. 제안한 문화예술 콘텐츠 창작도구는 창작자들이 인공지능과 관련 기술을 쉽게 다루면서, 주어진 데이터를 다각적으로 이해하면서 새로운 아이디어와 창의성을 발현하기 위한 초석을 제공할 것으로 기대된다.
In this paper, we introduce ETRI AI Strategy #3, "Leading Future Technologies of Network, Media, and Content." Its first goal is "to innovate AI service technology to overcome the current limitations of AI technologies." Artificial intelligence (AI) services, such as self-driving cars and robots, are combinations of computing, network, AI algorithms, and other technologies. To develop AI services, we need to develop different types of network, media coding, and content creation technologies. Moreover, AI technologies are adopted in ICT technologies. Self-planning and self-managing networks and automatic content creation technologies using AI are being developed. This paper introduces the two directions of ETRI's ICT technology development plan for AI: ICT for AI and ICT by AI. The area of ICT for AI has only recently begun to develop. ETRI, the ICT leader, hopes to have opportunities for leadership in the second wave of AI services.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권8호
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pp.2241-2258
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2023
This study developed digital literacy instruments and tested their effectiveness on college students' perceptions of AI technologies. In creating a new digital literacy test tool, we reviewed the concept and scale of digital literacy based on previous studies that identified the characteristics and measurement of AI literacy. We developed 23 preliminary questions for our research instrument and used a quantitative approach to survey 318 undergraduates. After conducting exploratory and confirmatory factor analysis, we found that digital literacy in the age of AI had four ability sub-factors: critical understanding, artificial intelligence social impact recognition, artificial intelligence technology utilization, and ethical behavior. Then we tested the sub-factors' predictive powers on the perception of AI's usefulness and ease of use. The regression result shows that the most common powerful predictor of the usefulness and ease of use of AI technology was the ability to use AI technology. This finding implies that for college students, the ability to use various tools based on AI technology is an essential competency in the AI era.
본 연구에서는 한국 전통예술 중 하나인 진도 북춤을 다양한 인공지능 기술을 이용하여 디지털 아트로 재창조하는 과정을 제안하였다. 인공지능 언어 분석 기술을 통해 정량화된 관객들의 감정 데이터는 프로젝션 맵핑 공연에서 다양한 오브젝트 형태로 개입하여 큰 스토리에 변화를 주지 않는 선에서 영향을 준다. 대부분의 인터렉티브 아트들이 공연자와 영상 간의 소통을 표현한 것이라면, 본 공연은 인공지능 감정분석 기술을 중심으로 관객이 작품과 직접 소통할 수 있는 새로운 형태의 반응형 공연이 된다. 이는 한국 전통예술에서만 흔히 나타나는 관객이 공연에 직간접적으로 개입하여 영향을 끼치는 퍼포먼스인 '추임새'에서 시작된다. 공연자의 '프롤로그'에 담긴 감정 정보를 기반으로 관객의 감정 정보와 결합하여, 공연에 쓰이는 이미지와 파티클의 형태로 변환함으로서 공연에 관객이 간접적으로 참여하고 변화를 줄 수 있는 형태가 된다.
Along with the growing popularity of 5G technology, providing flexible and personalized network services suitable for requirements of customers has also become a lucrative venture and business key for network service providers. Therefore, dynamic network provisioning is needed to help network service providers. Moreover, increasing user demand for network services meets specific requirements of users, including location, usage duration, and QoS. In this paper, a routing algorithm, which makes routing decisions using Reinforcement Learning (RL) based on the information about link stability, is proposed and called Link Stability aware Reinforcement Learning (LSRL) routing. To evaluate this algorithm, several mininet-based experiments with various network settings were conducted. As a result, it was observed that the proposed method accepts more requests through the evaluation than the past link annotated shorted path algorithm and it was demonstrated that the proposed approach is an appealing solution for dynamic network provisioning routing.
HAR(Human Action Recognition) such as anomaly and object detection has become a trend in research field(s) that focus on utilizing Artificial Intelligence (AI) methods to analyze patterns of human action in crime-ridden area(s), media services, and industrial facilities. Especially, in real-time system(s) using video streaming data, HAR has become a more important AI-based research field in application development and many different research fields using HAR have currently been developed and improved. In this paper, we propose and analyze a deep-learning-based HAR that provides more efficient scheme(s) using an intelligent AI models, such system can be applied to media services using RGB video streaming data usage without feature extraction pre-processing. For the method, we adopt Slowfast based on the Deep Neural Network(DNN) model under an open dataset(HMDB-51 or UCF101) for improvement in prediction accuracy.
Nguyen, Trong–Nghia;Kim, Soo Hyung;Do, Nhu-Tai;Hong, Thai-Thi Ngoc;Yang, Hyung Jeong;Lee, Guee Sang
스마트미디어저널
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제11권2호
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pp.39-52
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2022
In the context of the evolution of automation and intelligence, deep learning and machine learning algorithms have been widely applied in aquaculture in recent years, providing new opportunities for the digital realization of aquaculture. Especially, water quality management deserves attention thanks to its importance to food organisms. In this study, we proposed an end-to-end deep learning-based TabNet model for water quality prediction. From major indexes of water quality assessment, we applied novel deep learning techniques and machine learning algorithms in innovative fish aquaculture to predict the number of water cells counting. Furthermore, the application of deep learning in aquaculture is outlined, and the obtained results are analyzed. The experiment on in-house data showed an optimistic impact on the application of artificial intelligence in aquaculture, helping to reduce costs and time and increase efficiency in the farming process.
This study is a model study on the contents and methods of intercultural learning. Starting with a discussion of the intercultural learning model construct, it presents key contents important for intercultural learning and learning methods that can increase the effectiveness of intercultural learning. Also, we actually conducted the above learning program at the learning site and discussed the observations and results. It was a case study that allowed us to test the effectiveness of cultural intelligence theory, the latest theory that can improve intercultural competency. In addition, in order for the cultural intelligence theory to be effective in the learning process, it was found that the PBL method, which allows learners to solve problems on their own, rather than cramming education, is useful. Additionally, it was found that the ARCS model was also very effective in motivating and maintaining learners' continuous motivation. At this time, the instructor was also able to see that the effect increases when the role of catalyst becomes the main one.
4차 산업혁명, Industry 4.0 과 더불어 최근 ICT 분야의 메가트렌드는 빅데이터, IoT, 클라우드 컴퓨팅, 그리고 인공지능이라고 할 수 있다. 따라서, 4차 산업혁명 시대에 알맞은 AI 서비스들의 기술 개발과 다양한 산업 영역에서 ICT 분야의 융합에 따른 BI (Business Intelligence), IA (Intelligent Analytics, BI + AI), AIoT (Artificial Intelligence of Things), AIOPS (Artificial Intelligence for IT Operations), RPA 2.0 (Robotic Process Automation + AI) 등의 세분화된 기술 발전으로 급속한 디지털 전환 (Digital Transformation)이 진행되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 이러한 기술적 상황에 따른 대용량 분산 Abyss 스토리지 기반으로 인프라 측면의 GPU, CDA (Connected Data Architecture) 프레임워크, 그리고 AI의 다양한 머신러닝 서비스들을 통합 및 고도화를 목표로 하며, AI 비즈니스의 수익 모델을 다양한 산업 영역에 활용하고자 한다.
한국방송공학회 1997년도 Proceedings International Workshop on New Video Media Technology
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pp.113-118
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1997
This paper proposes a object tracking method based on the local moments, or moment based on the local moments, or moment of some restricted area, in which the idea of the viewpoint and the visual filed corresponding to the local area of an image is introduced. Using local moment with the optimally controlled viewpoint and visual field, the target position and its breadth are estimated robustly. By two experiments, the validity of the proposed method is shown.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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