Robot navigation has seen a major improvement since the the rediscovery of the potential of Artificial Intelligence (AI) and the attention it has garnered in research circles. A notable achievement in the area was Deep Learning (DL) application in computer vision with outstanding daily life applications such as face-recognition, object detection, and more. However, robotics in general still depend on human inputs in certain areas such as localization, navigation, etc. In this paper, we propose a study case of robot navigation based on deep reinforcement technology. We look into the benefits of switching from traditional ROS-based navigation algorithms towards machine learning approaches and methods. We describe the state-of-the-art technology by introducing the concepts of Reinforcement Learning (RL), Deep Learning (DL) and DRL before before focusing on visual navigation based on DRL. The case study preludes further real life deployment in which mobile navigational agent learns to navigate unbeknownst areas.
The media environment is rapidly evolving to be tailored to viewers using personal mobile devices in accordance with technological evolution and changes in social structures. Broadcast media technology is also advancing to enable new services, including data casting, in various reception environments beyond the existing fixed environment and one-way audio/video content services. In addition, technologies to increase the transmission capacity to accommodate next-generation large-capacity media content as well as communication network utilization and convergence technologies are being developed to facilitate interactive services and expand the broadcasting coverage. We discuss the current status and future prospects in broadcasting technology for terrestrial and mobile communication systems and analyze broadcasting technology elements for upcoming media environments relying on generative artificial intelligence.
본 논문에서는 모바일 기기에 티켓을 발매하는 발권 애플리케이션을 설계 및 구현하였다. 애플리케이션은 사용자가 웹 인터페이스를 통해 메뉴 선정과 결제를 완료하여 모바일 기기로 QR 코드 식권을 발급받도록 구현한다. 식권 결제는 PG 연동을 통해 이루어지며, 식권 코드의 유효성은 코드 스캐닝을 통해 실시간으로 검증되도록 구현한다. 그리고 관리자가 식권 판매와 사용 현황을 확인할 수 있는 모니터링 기능을 구현한다.
음성인식 기능을 제공하는 인공지능 비서들은 정확도가 뛰어난 클라우드 기반의 음성인식을 통해 동작한다. 클라우드 기반의 음성인식에서 시작 단어 인식은 대기 중인 기기를 활성화하는 데 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 공개 데이터셋인 구글의 Speech Commands 데이터셋을 사용하여 스펙트로그램 및 멜-주파수 캡스트럼 계수 특징을 입력으로 하여 모바일 기기에 대응한 저 연산 시작 단어 검출을 위한 합성곱 신경망의 성능을 비교한다. 본 논문에서 사용한 합성곱 신경망은 다층 퍼셉트론, 일반적인 합성곱 신경망, VGG16, VGG19, ResNet50, ResNet101, ResNet152, MobileNet이며, MobileNet의 성능을 유지하면서 모델 크기를 1/25로 줄인 네트워크도 제안한다.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.151-155
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2001
Mobile agent technology has been the subject of much attention in the last few years, mainly due to the proliferation of distributed software technologies combined with the distributed AI research field. In this paper, we present a design of communication networks of agents that cooperate with each other for forwarding messages to the specific mobile agent in order to make the overall system location transparent. In order to make the material accessible to general intelligent system researchers, we present the general ideas abstractly in terms of the graph theory. In particular, a proxy network is defined as a directed acyclic graph satisfying some structural conditions. In turns out that the definition ensures some kind of reliability of the network, in the sense that as long as at most one proxy agent is abnormal, there agent exists a communication path, from every proxy agent to the target agent, without passing through the abnormal proxy. As the basis for the implementation of this scheme, an appropriate initial proxy network is specified and the dynamic nature of the network is represented by a set of graph transformation rules. It is shown that those rules are sound, in the sense that all graphs created from the initial proxy network by zero or more applications of the rules are guaranteed to be proxy networks. Finally, we will discuss some implementation issues.
호스트의 위치를 동적으로 관리해야 하는 이동 통신망 환경에서 멀티캐스트 서비스 지원을 위하여 기존 고정 통신망 환경에서 사용되는 멀티캐스트 프로토콜의 사용은 부적합하다. 이동 호스트의 이동성을 보장하기 위하여 IETF에서는 원격 가입(remote subscription)과 양방향 터널링(bidirectional tunneling)을 제안하였다. 하지만, 이 방법들 또한 경로 비최적화 문제, 멀티캐스트 트리의 빈번한 재구성 등의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 Mobile IPv4 지역 등록 기법을 이용함으로써 이동 호스트의 이동 후 등록 절차에서 나타나는 지연을 줄였다. 그리고, 멀티캐스트 트리의 빈번한 재구성을 줄이기 위해서 로컬 네트워크의 GFA(gateway foreign agent)가 실제 트리에 가입한다. 그러므로 로컬 네트워크 내의 움직임은 트리 재구성에 영향을 미치지 않도록 하였다. 또한 이동 호스트는 이전 DFA에게 멀티캐스트 데이터를 포워딩 받을 수도 있고, 현재의 GFA가 직접 멀티캐스트 트리에 가입하여 데이터를 받을 수 있다. 이러한 기법들을 사용하여 경로 비최적화 문제를 해결하고, 트리 재구성 빈도를 줄일 수 있는 방안을 제시하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권4호
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pp.1049-1065
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2023
Recently, with the development of IoT, AI, and mobile terminals, medical information platforms are expanding. The medical information platform can determine a patient's emergency situation, and medical staff can easily access patient information through a mobile terminal. However, in the existing platform, emergency situation decision is delayed, and faster and stronger authentication is required in emergency situations. Therefore, we propose an edge computing-based medical information platform for automatic authentication using patient situations. We design an edge computing-based medical information platform architecture capable of rapid transmission of biometric data of IoT and quick emergency situation decision, and implement the platform data flow in emergency situations. Relying on this platform, we propose the automatic authentication using patient situations. The automatic authentication protects patient information through patient-centered authentication by using the patient's situation as an authentication factor, and enables quick authentication by automatically proceeding with mobile terminal authentication after user authentication in emergencies without user intervention. We compared the proposed platform with existing platforms to show that it can make quick and stable emergency decisions. In addition, comparing the automatic authentication with existing authentication showed that it is fast and protects medical information centered on patient situations in emergency situations.
Frequent accidents occur when workers at construction sites leave the safety zone, and particularly in the past 5 years, 9 fatal accidents occurred at the Korea Railroad Corporation due to train accidents on other tracks during track work. With the Severe Accident Punishment Act taking effect in January 2022, it is a priority to secure a safe work environment for workers at industrial (construction) sites. Therefore, there is a need to manage workers' departure from the safety zone (construction zone) and to facilitate communication within the construction zone. In this study, a mobile edge computing CCTV system is proposed that uses geofencing to determine whether workers are working in the danger zone, which can judge and respond in real-time to the ever-changing field environment. The proposed system is mobile and flexible, rather than server-based fixed CCTV. However, since it is designed mainly based on images, it has limitations in recognition rate depending on the environment such as distance, viewing angle, and illumination. As a way to compensate for this, it is required to develop more reliable equipment by combining technologies such as LiDAR and Radar.
본 연구는 국내 대학도서관 사서 326명을 대상으로 설문조사를 통하여 도서관 3.0 서비스에 대한 인지도 및 향후 유용성 정도, 대응전략 등에 대하여 알아보았다. 본 연구의 결과, 도서관 3.0 서비스에 대한 인지도는 (1) 모바일 도서관, (2) 시멘틱 검색, (3) 인공지능, (4) 클라우드 컴퓨팅, (5) 온톨로지, (6) 링키드 도서관의 순이었다. 도서관 3.0 서비스에 대한 유용성은 (1) 모바일 도서관, (2) 링키드 도서관, (3) 시멘틱 검색, (4) 클라우드 컴퓨팅, (5) 인공지능, (6) 온톨로지의 순이었다. 그리고 도서관 3.0 서비스에 대한 인지도가 도서관 경쟁력으로 작용하지 못하고 개인적인 경쟁력으로만 그치는 것으로 나타나 추후 개인의 경쟁력을 조직의 경쟁력으로 끌어올릴 수 있는 방안에 대한 연구가 필요하다.
스마트 헬스케어는 ICT 분야와 의료서비스 분야가 융 복합 된 분야로 다양한 분야에서 학제 간 융 복합 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구는 토픽모델링(Topic Modeling)과 에고 네트워크 분석(Ego Network Analysis)을 활용하여 스마트 헬스케어 연구동향을 살피는데 그 목적이 있다. 이를 위해 2001년부터 2018년 4월까지 Scopus에 게재된 2,690편을 대상으로 텍스트 분석, 각 기간별 빈도분석, 토픽모델링, 워드 클라우드, 에고 네트워크 분석을 수행하였다. 토픽 모델링 분석 결과 8개의 주요 연구토픽이 도출되었다. 8개 주요 연구토픽은 "AI in healthcare", " Smart hospital", "Healthcare platform", " blockchain in healthcare", "Smart health data", "Mobile healthcare", "Wellness care", "Cognitive healthcare" 순으로 나타났다. 토픽모델링 결과를 보다 심도 있게 살펴보기 위해 연구토픽별 에고 네트워크 분석을 하였다. 이를 통해 스마트 헬스케어 연구동향을 파악하고, 향후 연구의 방향성을 수립하는데 시사점을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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