• 제목/요약/키워드: Mobile AI

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국내 재난안전교육 컨텐츠 분석 및 개선방안 연구 (A Study on Analysis and Improvement of Contents of Domestic Disaster & Safety Education)

  • 정희수;송창근
    • 융합정보논문지
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    • 제12권1호
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    • pp.76-82
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    • 2022
  • 최근 국내 자연 및 사회재해가 증가하고 있으며, 코로나19, 싱크홀 등 새로운 재난과 자연재해와 사회재난이 결합된 대규모 재난이 빈번하게 발생하고 있다. 재난으로 인한 피해를 감소시키고 재난에 효과적으로 대응하기 위해서는 재난상황에 대한 인식과 기능적 대처과정을 숙지해야 하므로 재난안전교육의 중요성이 대두되고 있다. 행정안전부는 54개 전문 재난안전교육기관을 통해 재난안전 종사자를 대상의 재난안전교육을 실시하고 있으나 표준재난안전교육과정의 부재로 기관별로 다른 커리큘럼을 운영하고 있으며 기관별 교육내용이 중복되고, 재난안전체험시설도 부족하다. 이는 재난안전요원이 실제 재난현장에 대한 경험이 부족하여 재난에 효과적으로 대응하기 어렵게 만든다는 문제점이 있다. 또한 다른 교육 분야와 달리 재난안전교육 콘텐츠 분야와 인공지능(AI) 등 신기술 간의 연계가 아직 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 자연재난을 중심으로 국내 재난안전교육기관 및 내용의 현황과 문제점을 조사 및 분석하였다. 이를 바탕으로 통일된 재난안전 표준 교육과정 수립, 가상현실 기술 및 인포테인먼드 기술을 활용한 재난안전교육 체험 콘텐츠 제작 및 보급, 모바일 AI 튜터링 서비스 개발 등의 국내 재난안전교육 콘텐츠의 개선방안을 제시하였다.

셀룰러 방송을 위한 LTE 기반 5G MBMS와 5G NR의 PBCH 검출 성능 평가 (Performance Evaluation of PBCH Detection of LTE-Based 5G MBMS and 5G NR for Cellular Broadcast)

  • 안해성;김형석;차은영;김정창;안석기;권선형;박성익;허남호
    • 방송공학회논문지
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    • 제26권6호
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    • pp.766-777
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    • 2021
  • 본 논문에서는 셀룰러 방송(cellular broadcast)을 위한 LTE (long term evolution) 기반 5G (fifth-generation) MBMS (multimedia broadcast and multicast services)와 5G NR (new radio)의 PBCH (physical broadcast channel) 검출 성능을 평가하고 5G NR의 PBCH 검출 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. 시간 영역에서 수신 신호와 모든 가능한 PSS (primary synchronization signal)의 상관(correlation)을 계산하고, 상관 값을 결합(combining)하여 SS/PBCH 블록의 시작 위치와 프레임 동기를 획득한다. 또한, PBCH 검출 성능 향상을 위해 프레임 내에 존재하는 모든 SS/PBCH 블록에 포함된 PBCH 신호를 결합하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 적용한 PBCH 결합 방법에 대한 성능을 평가하고 기존 LTE 기반 5G MBMS의 PBCH 검출 성능과 비교한다. 전산 실험 결과는 가산 백색 가우시안 잡음(additive white Gaussian noise: AWGN) 환경과 고정 및 이동 환경에서 5G NR의 PBCH를 결합함으로써 검출 성능이 향상되고 기존 LTE 기반 5G MBMS 보다 우수한 성능을 보여준다.

거대언어모델의 차별문제 비교 연구 (A Comparative Study on Discrimination Issues in Large Language Models)

  • 이위;황경화;최지애;권오병
    • 지능정보연구
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    • 제29권3호
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    • pp.125-144
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    • 2023
  • 최근 ChatGPT 등 거대언어모델(Large Language Models)의 활용은 대화형상거래, 모바일금융 서비스 등 다양한 분야에서 사용이 증가하고 있다. 그러나 주로 기존 문서를 학습하여 만들어진 거대언어모델은 문서에 내재된 인간의 다양한 편향까지도 학습할 수 있다. 그럼에도 불구하고 거대언어모델에 편향과 차별의 양상에 대한 비교연구는 거의 이루어지지 않았다. 이에 본 연구의 목적은 거대언어모델안에 9가지 차별(Age, Disability status, Gender identity, Nationality, Physical appearance, Race ethnicity, Religion, Socio-economic status, Sexual orientation)의 존재유무 또는 그 정도를 점검하고 발전 방안을 제안하는 것이다. 이를 위해 차별 양상을 특정하기 위한 도구인 BBQ (Bias Benchmark for QA)를 활용하여 ChatGPT, GPT-3, Bing Chat 등 세가지 거대언어모델을 대상으로 비교하였다. 평가 결과 거대언어모델에 적지 않은 차별적 답변이 관찰되었으며, 그 양상은 거대언어모델에 따라 차이가 있었다. 특히 성차별, 인종차별, 경제적 불평등 등 전통적인 인공지능 윤리 이슈가 아닌 노인차별, 장애인차별에서 문제점이 노출되어, 인공지능 윤리의 새로운 관점을 찾을 수 있었다. 비교 결과를 기반으로 추후 거대언어모델의 보완 및 발전 방안에 대해 기술하였다.

제4차 산업혁명 기반의 국방과학기술 개발 동향 (Development Trends of Defense Science and Technology based on the 4th Industrial Revolution)

  • 정유현;김성남;박혜숙
    • 전자통신동향분석
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    • 제35권6호
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    • pp.56-67
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    • 2020
  • The core technologies of the 4th Industrial Revolution, such as artificial intelligence, the Internet of Things, the cloud, big data, and mobile networks, are inspiring major changes and innovations in the defense sector worldwide. The United States, China, and Russia are pursuing defense research and development strategies that seek to maintain their leadership on the battlefield in the future through the overwhelming superiority of defense science technology. Defense science and technology concentrate on the development of challenging new disruptive technologies to efficiently respond to future battlefield environments, where the immediate process of determining the outcome of a war will lead to combat power. In this paper, we first look at the development strategies of the 4th Industrial Revolution in major countries and describe the latest trends in defense science and technology accordingly.

On Power Calculation for First and Second Strong Channel Users in M-user NOMA System

  • Chung, Kyuhyuk
    • International journal of advanced smart convergence
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    • 제9권3호
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    • pp.49-58
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    • 2020
  • Non-orthogonal multiple access (NOMA) has been recognized as a significant technology in the fifth generation (5G) and beyond mobile communication, which encompasses the advanced smart convergence of the artificial intelligence (AI) and the internet of things (IoT). In NOMA, since the channel resources are shared by many users, it is essential to establish the user fairness. Such fairness is achieved by the power allocation among the users, and in turn, the less power is allocated to the stronger channel users. Especially, the first and second strong channel users have to share the extremely small amount of power. In this paper, we consider the power optimization for the two users with the small power. First, the closed-form expression for the power allocation is derived and then the results are validated by the numerical results. Furthermore, with the derived analytical expression, for the various channel environments, the optimal power allocation is investigated and the impact of the channel gain difference on the power allocation is analyzed.

빅데이터 분석을 위한 비용효과적 오픈 소스 시스템 설계 (Designing Cost Effective Open Source System for Bigdata Analysis)

  • 이종화;이현규
    • 지식경영연구
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    • 제19권1호
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    • pp.119-132
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    • 2018
  • Many advanced products and services are emerging in the market thanks to data-based technologies such as Internet (IoT), Big Data, and AI. The construction of a system for data processing under the IoT network environment is not simple in configuration, and has a lot of restrictions due to a high cost for constructing a high performance server environment. Therefore, in this paper, we will design a development environment for large data analysis computing platform using open source with low cost and practicality. Therefore, this study intends to implement a big data processing system using Raspberry Pi, an ultra-small PC environment, and open source API. This big data processing system includes building a portable server system, building a web server for web mining, developing Python IDE classes for crawling, and developing R Libraries for NLP and visualization. Through this research, we will develop a web environment that can control real-time data collection and analysis of web media in a mobile environment and present it as a curriculum for non-IT specialists.

지능정보기술 분야에 대한 통합적 데이터기반의 기술수준평가 조사연구 (A study on a technological-level evaluation based on integrated data in the intelligent information technology Domain)

  • 조일구
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2017년도 춘계 종합학술대회 논문집
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    • pp.235-236
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    • 2017
  • 최근 제4차 산업혁명 시대가 도래함에 따라 지능정보기술은 대규모 데이터에 대한 자가학습(Machine Learning)을 통해 알고리즘 성능을 지속적으로 강화함으로써 데이터와 지식이 산업의 주요 경쟁 원천으로 부상시키고 있다. 지능정보기술은 산업전반에 구조적 대변혁을 촉발할 것으로 전망됨에 따라 전세계적으로 지능정보기술을 선제적으로 확보, 도입 및 확산하여 국가경쟁력을 제고해나가려 하고 있다. 따라서 지능정보기술을 확보하기 위한 R&D 전략수립이 무엇보다 중요해졌다. 본 조사 연구에서는 IoT, Cloud, Bigdata, Mobile, AI 등 지능정보기술 분야의 기술경쟁력 수준을 파악하기 위해 전문가 정성적 기술수준평가와 함께 특허, 논문 등 데이터기반의 기술수준평가에 대한 것이다.

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설계툴을 사용한 저전력 SoC 설계 동향 (Low Power SoC Design Trends Using EDA Tools)

  • 박남진;주유상;나중찬
    • 전자통신동향분석
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    • 제35권2호
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    • pp.69-78
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    • 2020
  • Small portable devices such as mobile phones and laptops currently display a trend of high power consumption owing to their characteristics of high speed and multifunctionality. Low-power SoC design is one of the important factors that must be considered to increase portable time at limited battery capacities. Popular low power SoC design techniques include clock gating, multi-threshold voltage, power gating, and multi-voltage design. With a decreasing semiconductor process technology size, leakage power can surpass dynamic power in total power consumption; therefore, appropriate low-power SoC design techniques must be combined to reduce power consumption to meet the power specifications. This study examines several low-power SoC design trends that reduce semiconductor SoC dynamic and static power using EDA tools. Low-power SoC design technology can be a competitive advantage, especially in the IoT and AI edge environments, where power usage is typically limited.

모바일 딥러닝을 위한 신경망 성능 평가에 관한 연구 (A Performance Study on Lightweight Neural Network for Mobile Deep Learning)

  • 신익희;박준용;문용혁;이용주
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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    • pp.435-437
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    • 2019
  • 모바일 환경에서 다양한 AI 관련 응용을 수행하기 위해, 정확도에 기반한 크고 깊은 신경망 이외에, 정확도를 비교적 유지하면서 좀더 효율적인 신경망 구조에 대한 다양한 연구가 진행중이다. 본 논문에서는 모바일 딥러닝을 위한 다양한 임베디드 장치 및 모바일 폰에서의 성능 평가를 통해 경량 신경망의 비교 분석에 대한 연구를 담고 있다.

스마트공항과 차세대 보안검색 기술 (Smart Airport and Next Generation Security Screening Technology)

  • 홍진우;오정훈;이한규
    • 전자통신동향분석
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    • 제34권2호
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    • pp.73-82
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    • 2019
  • Airport is shifted airport 1.0 to airport 4.0 called smart airport and services paradigm is changed into direction to point the customer targeted benefits. Smart airports make use of integrated Internet of Things components to provide added-value services. By integrating smart components, airports are being exposed to a larger attack surface and new attack vectors. Self-services such as web or mobile check-in, self check-in/tagging/back drop/boarding, etc. should be strengthened to make airport processes smarter, and technologies such as automatic immigration, smart security search, and automatic AI-based baggage search should be applied. In this paper, we describe the necessity and importance of smart airports and next generation security screening technology. Further, we describe a walk through-type smart security screening system.