• 전자통신동향분석
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• 제36권6호
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• pp.36-45
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• 2021

As the global demand for satellite IoT services using small satellites increases, interest in their frequency requirements has also increased. Consequently, International Telecommunication Union Radiocommunication Sector (ITU-R) preparatory studies for WRC-23 include AI 1.18, which considers new frequency allocations for narrowband mobile satellites. This agenda item was issued in accordance with Resolution 284 (WRC-19), and contributions and reviews by government and satellite operators are underway at ITU-R SG4 WP4C with the aim of completing the study in 2023. Resolution 248 (WRC-19) considers the conditions for transmission of candidate bands and satellites and terminals for narrowband mobile satellite, and all contributions should satisfy narrowband mobile satellite system characteristics parameters within these conditions. However, among the current transmission specifications, there are several views on the exact definition of satellite e.i.r.p., and the derivation schedule of characteristic system parameters for the study is slower than that of the original work schedule. The goal of this paper is to examine the outline of WRC-23 AI 1.18 and the main content of Resolution 284 (WRC-19) and to determine the status of studies related to WRC-23 AI 1.18. The ITU-R's study on this agenda includes updating work schedules, developing the draft required spectrum and system characteristics parameter reports/recommendations, developing draft CPM reports, and examining the various views of transmission specifications in Resolution 284 (WRC-19). Focusing on candidate bands in Region 1 (Europe and Africa) and Region 2 (America), the current status of use in Korea is investigated and future countermeasures in Korea are investigated. In addition, we would like to examine the trend of narrowband mobile satellite through satellite frequency and service status and planning of satellite IoT operators, such as EchoStar, Omnispace, and Sateliot that are participating in the ITU-R study.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권5호
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• pp.650-664
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• 2022

Mobile applications can be easily downloaded and installed via markets. However, malware and malicious applications containing unwanted advertisements exist in these application markets. Therefore, smartphone users install applications with reference to the application review to avoid such malicious applications. An application review typically comprises contents for evaluation; however, a false review with a specific purpose can be included. Such false reviews are known as fake reviews, and they can be generated using artificial intelligence (AI)-based text-generating models. Recently, AI-based text-generating models have been developed rapidly and demonstrate high-quality generated texts. Herein, we analyze the features of fake reviews generated from Generative Pre-Training-2 (GPT-2), an AI-based text-generating model and create a model to detect those fake reviews. First, we collect a real human-written application review from Kaggle. Subsequently, we identify features of the fake review using natural language processing and statistical analysis. Next, we generate fake review detection models using five types of machine-learning models trained using identified features. In terms of the performances of the fake review detection models, we achieved average F1-scores of 0.738, 0.723, and 0.730 for the fake review, real review, and overall classifications, respectively.

• 융합정보논문지
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• 제11권4호
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• pp.83-101
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• 2021

본 연구는 우리나라 중소기업들에게 4차 산업혁명 대응과 스마트 기업으로의 변화를 위해서는 어떠한 기술들을 우선적으로 적용하여야 하는가에 대한 내용을 AHP를 활용하여 규명하는 것이다. 이를 위하여 4차 산업혁명 관련 기술들을 종합하고, 김대훈 외(2019)의 분류기준을 준용하지만 전문가들의 의견을 추가로 수렴하여 관련 기술들을 분류하였다. 인공지능(AI), Big Data, Cloud Computing을 디지털 기반기술로, 모바일, 사물인터넷(IoT), Block Chain을 초연결 기술로, 무인운송(자율주행), 로봇(Robot), 3D 프린팅, 드론을 융합기술로, 스마트 제조 및 물류, 스마트 헬스케어, 스마트 교통, 스마트 금융을 스마트 산업기술로 구분하였다. AHP 분석과 종합가중치를 계산하는 방식으로 기술적용 우선순위를 확인한 결과 제조기업은 모바일, 인공지능(AI), Big Data, 로봇(Robot)의 순위가 높으며, 서비스기업은 Big Data, 로봇(Robot), 인공지능(AI), 스마트 헬스케어의 순위가 높고 전체기업에서는 Big Data, 인공지능(AI), 로봇(Robot), 모바일의 순서이다. 본 연구를 통해 4차 산업혁명 대응과 스마트 기업으로의 변화를 위해서는 어떠한 기술들을 우선적으로 적용하여야 하는가를 명확하게 규명하였다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제10권3호
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• pp.360-370
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• 2022

Demand for machine learning systems continues to grow, and cloud machine learning platforms are widely used to meet this demand. Recently, the performance improvement of the application processor of smartphones has become an opportunity for the machine learning platform to move from the cloud to On-Device AI, and mobile applications equipped with machine learning functions are required. In this paper, machine learning tools for mobile applications are investigated and compared the characteristics of these tools.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.15-22
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• 2020

재난예방단계와 사회재난분야의 관리강화를 위해 지능정보기술(ICBMA, IoT, Cloud, Big Data, Mobile, AI) 활용하여 상호 연계한 To-Be 재난관리시스템 제안을 고찰하고자 한다. 민간Moble, IoT등에서 생성되는 재난발생 전후시기에 재난징후의 Big Data와 분석 결과로 초지능 인프라를 구축함으로써 현재 재난관리 시스템을 고도화할 수가 있다. 재난징후의 Big Data를 AI의 지도, 비지도 강화훈련 학습으로 사용자에게 적시에 맞춤식 제공이 가능하고 장기적으로 재난대처 능력이 향상될 뿐 만 아니라 예방단계 중심의 관리 능력이 높아질 것으로 예상된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.992-993
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• 2023

본 논문은 유아 질식사 사고를 예방하고 유아의 안전을 증진하기 위해 인공 지능(AI)을 활용한 아기 모빌의 개발과 적용에 관한 연구를 제시한다. 유아 뒤집기로 인한 사고는 아기의 안전에 심각한 위험을 초래하며, 이러한 사고를 예방하기 위한 새로운 접근 방식으로 AI 기술을 도입하는 것을 목표로 하였다. 본 연구에서는 AI 기술을 이용한 아기 모빌의 설계, 개발, 및 효과적인 적용 방안을 논의하며, 이를 통해 유아의 안전을 강화하고 부모들에게 편의성을 제공하는 방안을 제안했다.

• 경영정보학연구
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• 제25권3호
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• pp.121-138
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• 2023

모바일 기술의 진보는 미디어 산업에 혁신적인 변화를 가져왔다. 모바일 기기가 등장함에 따라 미디어 소비에서의 시공간적 제약이 사라졌다. 본 연구는 한국의 온디맨드 서비스 제공업체의 미디어 소비 데이터셋을 사용하여 모바일 채널의 도입이 개인의 영상 시청 행태에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과 모바일 채널 채택이 TV 기반의 총 영상 시청 시간과 시청 콘텐츠 수를 유의하게 증가시킨다는 사실을 발견하였다. 본 연구 결과는 모바일 채널이 기존 TV 채널에 보완적인 역할을 한다는 것을 시사한다. 본 연구는 신흥 Over-the-Top(OTT) 시장에서 소비자 사용에 관한 이론 및 실무적 통찰력을 제공한다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권4호
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• pp.263-270
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• 2020

The growth of the mobile app markets has made it popular among people who recommend relevant information about restaurants. The recommendation service app based on AI Chatbot is that it can efficiently manage time and finances by making it easy for restaurant consumers to easily access the information they want anytime, anywhere. Eating out consumers use smartphone applications for finding restaurants, making reservations, and getting reviews and how to use them. In addition, social attention has recently been focused on the research of AI chatbot. The Chatbot is combined with the mobile messenger platform and enabling various services due to the text-type interactive service. It also helps users to find the services and data that they need information tersely. Applying this to restaurant recommendation services will increase the reliability of the information in providing personal information. In this paper, an artificial intelligence chatbot-based smartphone restaurant recommendation app using personalization information is proposed. The recommendation service app utilizes personalization information such as gender, age, interests, occupation, search records, visit records, wish lists, reviews, and real-time location information. Users can get recommendations for restaurants that fir their purpose through chatting using AI chatbot. Furthermore, it is possible to check real-time information about restaurants, make reservations, and write reviews. The proposed app uses a collaborative filtering recommendation system, and users receive information on dining out using artificial intelligence chatbots. Through chatbots, users can receive customized services using personal information while minimizing time and space limitations.

• 한국HCI학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.71-81
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• 2019

인공지능(AI) 기술이 발달함에 따라 다양한 영역에서 활용되고 있다. 인공지능을 활용한 챗봇(Chatbot)의 이용도 여러 분야로 확대되고 있으며, 특히 모바일 쇼핑 이용이 증가하면서 챗봇 서비스의 소비자와의 소통 기능이 주목 받고 있다. 그러나 챗봇에 대한 연구는 초기 단계이며 모바일 커머스에서 이용하는 챗봇에 대한 선행연구는 아직 미비하다. 따라서 본 연구는 쇼핑 챗봇에 대한 소비자 반응을 실증적으로 살펴보고 의인화된 챗봇의 에이전트로서의 유형과 메시지 유형이 어떠한 영향을 주는지를 검증하고자 하였다. 구체적으로 챗봇 에이전트 유형(비서/친구)과 메시지 유형(사실/평가)을 독립변수로 $2{\times}2$ 집단 간 실험을 수행하였다. 연구 결과, 챗봇 에이전트 와 메시지 유형이 소비자의 챗봇에 대한 지각된 인식 및 반응에 미치는 주효과는 발견되지 않았지만, 에이전트 유형과 메시지 유형의 간 상호작용이 나타났다. 구체적으로 에이전트 유형이 비서일 때에는 사실적 메시지로 상품 추천을 하였을 때 긍정적인 영향을 미치는 반면, 친구일 경우에는 평가적 메시지 유형이 보다 긍정적인 반응을 얻는 것으로 나타났다. 이 결과는 챗봇 서비스에 대한 소비자 반응을 이해하기 위해서 커뮤니케이션 요소들을 고려해야 하며 이를 적절하게 활용하여 긍정적인 경험을 유도할 수 있다는 학문적, 실무적 시사점을 제공한다.

• 지식경영연구
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• 제20권2호
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• pp.25-42
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• 2019

AI speakers which are wireless speakers with smart features have released from many manufacturers and adopted by many customers. Though smart features including voice recognition, controlling connected devices and providing information are embedded in many mobile phones, AI speakers are sitting in home and has a role of the central en-tertainment and information provider. Many surveys have investigated the important factors to adopt AI speakers and influ-encing factors on satisfaction. Though most surveys on AI speakers are cross sectional, we can track customer attitude toward AI speakers longitudinally by analyzing customer reviews on AI speakers. However, there is not much research on the change of customer attitude toward AI speaker. Therefore, in this study, we try to grasp how the attitude of AI speaker changes with time by applying text mining-based analysis. We collected the customer reviews on Amazon Echo which has the highest share of AI speakers in the global market from Amazon.com. Since Amazon Echo already have two generations, we can analyze the characteristics of reviews and compare the attitude ac-cording to the adoption time. We identified all sub topics of customer reviews and specified the topics for smart features. And we analyzed how the share of topics varied with time and analyzed diverse meta data for comparisons. The proportions of the topics for general satisfaction and satisfaction on music were increasing while the proportions of the topics for music quality, speakers and wireless speakers were decreasing over time. Though the proportions of topics for smart fea-tures were similar according to time, the share of the topics in positive reviews and importance metrics were reduced in the 2nd generation of Amazon Echo. Even though smart features were mentioned similarly in the reviews, the influential effect on satisfac-tion were reduced over time and especially in the 2nd generation of Amazon Echo.