전국 50여개의 AI(Artificial Insemination)센터는 국내 양돈산업 인공수정 기술을 개발하고 보급하는 중추적인 역할을 수행하고 있다. 이에 반해 AI센터의 숫자 규모는 전국적으로 매우 제한되어 있어, AI센터의 운영 및 AI 기술에 대한 정보관리는 각 센터별 독자적인 운영시스템으로 관리되어 상호 정보융합을 통한 양돈산업 발전에 활용되는 사례가 매우 적다. 또한 개별 AI센터에서 관리하고 있는 소비자들의 지역분포도가 매우 폭넓어 실시간으로 수요자에 대한 판매 관리정보를 제공함에 있어 그 한계를 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 전국의 AI센터 관리운영에 통합적이고 효율성을 지원할 수 있는 모바일 웹기반 개선된 AI PigMoS(Pig Monitoring System, PigMoS) 시스템을 제안하고 구현하였다. 본 논문에서 제안한 모바일 웹기반 개선된 AI PigMoS 시스템은 이동성, 실시간 정보서비스 등에 해당되는 시스템 모듈을 모바일 웹을 기반으로 구현하여 개별 AI센터에서 운영할 수 있게 하였다. 이에 본 논문에서는 기존의 AI PigMoS 시스템을 개선하여 재구축하였으며, 이동성, 실시간 정보서비스 등이 필요한 모듈을 중심으로 모바일 기능을 설계하고 구현하여, 원거리 소비자들에게 실시간으로 생성된 AI정보를 제공하여 AI센터의 정보관리 효율성과 경쟁력 향상을 높일 것으로 기대한다.
본 연구의 목적은 리테일테크의 기술활용이 소비자의 구매의도에 어떠한 영향이 있는지를 규명하는 것이다. 더욱이 이러한 영향관계에서 기술 유용성과 용이성의 매개효과를 규명하고, 체험마케팅이 소비자의 구매의도를 조절하는지를 규명하는 것이다. 연구방법은 2023년 8월 1일 부터 2023년 9월 30일까지 설문조사를 실시하였고, 총257명이 연구에 참여하였다. 통계분석은 가설 검증을 위해 위계적 회귀분석, 3단계 매개회귀분석, 위계적 3단계 조절회귀분석을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 리테일테크 기술 활용에서 빅데이터·AI 활용, 모바일·SNS 활용, 라이브커머스 활용, 사물인터넷 활용이 구매의도에 미치는 것으로 확인되었다. 둘째, 기술 유용성은 사물인터넷 활용, 모바일·SNS 활용, 빅데이터·AI 활용에서 매개효과가 확인되었다. 셋째, 기술 용이성은 사물인터넷 활용, 모바일·SNS 활용, 라이브커머스 활용, 빅데이터·AI 활용 매개효과가 확인되었다. 넷째, 일탈적 체험은 모바일·SNS 활용, 라이브커머스 활용에서 조절효과가 확인되었다. 다섯째, 심미적 체험은 모바일·SNS 활용, 빅데이터·AI 활용에서 조절효과가 확인되었다. 이러한 연구를 통하여 국내 유통산업이 글로벌 시장에 진출하는데 있어 신기술을 활용하여 기업의 경쟁우위를 확보하여 국가 경쟁력에 기여하길 기대한다.
본 연구는 모바일 등 온디바이스(on-device)에 탑재된 생성형 AI 기반 서비스가 증가하는 환경 속에서 온디바이스 AI 관련 초기연구에 기여하고자 한다. 모바일 환경에서 생성형 AI 기반 챗봇 서비스의 성공 전략을 도출하기 위해 구글 플레이 스토어에서 수집한 20만 건 이상의 실제 사용자 경험 리뷰 데이터를 LDA 토픽모델링 기법을 사용하여 분석하였다. 정보시스템 성공 모델(ISSM)에 기반하여 도출된 주제를 해석한 결과 정보 품질에는 튜터링, 대답의 제한, 신뢰할 수 없는 정보와 같은 토픽이, 시스템 품질에는 멀티모달서비스, 대화의 품질, 디바이스 상호운용성의 토픽이, 서비스 품질에는 디바이스 간 호환성, 서비스의 사용 용이성, 유료 서비스의 품질, 계정 호환성의 토픽이, 마지막으로 순 효익에는 창의적 협업 토픽이 연결되었다. 생성형 AI의 의인화는 기존 모델로 설명되지 않는 새로운 경험 요인으로 나타났다. 본 연구는 사용자 측면에서의 구체적인 긍정 및 부정 경험 차원을 이론에 기반하여 설명함으로써 향후 관련 연구의 방향을 제시하고, 성공적인 비즈니스를 위한 개선점과 보완점을 찾아 기업에게 서비스의 성공적 운영을 위한 전략적 인사이트를 제공하고자 한다.
본 논문에서는 패킷 CDMA 망에서 데이터 서비스를 위한 코드 상태 감지 및 예약 기반의 CSSMA/AI MAC 프로토콜을 제안한다 단말기들이 코드 예약을 위한 프리앰블을 전송하기 전에 기지국에서는 매 프레임마다 예약된 코드의 상태를 방송하고, 단말기는 수신한 코드의 상태를 기반으로 임의의 예약되지 않은 코드를 예약을 위한 프리앰블을 전송한다. 프리앰블을 전송한 단말기는 선택한 코드의 하향링크를 통하여 기지국으로부터 응답을 기다린다. 기지국으로부터 코드예약에 대한 응답을 수신한 단말기는 남은 프레임 동안 패킷을 전송한다. 한편 전송한 패킷이 남아있는 경우, 기지국에서는 코드의 상태를 예약상태로 방송하고, 단말기에서는 다음 프레임에서 예약한 코드를 통하여 남은 패킷을 전송한다.
As the increasing expectations of a practical AI (Artificial Intelligence) service makes AI algorithms more complicated, an efficient processor to process AI algorithms is required. To meet this requirement, processors optimized for parallel processing, such as GPUs (Graphics Processing Units), have been widely employed. However, the GPU has a generalized structure for various applications, so it is not optimized for the AI algorithm. Therefore, research on the development of AI processors optimized for AI algorithm processing has been actively conducted. This paper briefly introduces an AI processor especially for inference acceleration, developed by the Electronics and Telecommunications Research Institute, South Korea., and other global vendors for mobile and server platforms. However, the GPU has a generalized structure for various applications, so it is not optimized for the AI algorithm. Therefore, research on the development of AI processors optimized for AI algorithm processing has been actively conducted.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권8호
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pp.2772-2786
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2022
We had researched an automatic authentication-supported medical information platform[6]. The proposed automatic authentication consists of user authentication and mobile terminal authentication, and the authentications are performed simultaneously in patients' emergency conditions. In this paper, we studied on finding emergency conditions for the automatic authentication by applying big data processing and AI mechanism on the extended medical information platform with an added edge computing system. We used big data processing, SVM, and 1-Dimension CNN of AI mechanism to find emergency conditions as authentication means considering patients' underlying diseases such as hypertension, diabetes mellitus, and arrhythmia. To quickly determine a patient's emergency conditions, we placed edge computing at the end of the platform. The medical information server derives patients' emergency conditions decision values using big data processing and AI mechanism and transmits the values to an edge node. If the edge node determines the patient emergency conditions, the edge node notifies the emergency conditions to the medical information server. The medical server transmits an emergency message to the patient's charge medical staff. The medical staff performs the automatic authentication using a mobile terminal. After the automatic authentication is completed, the medical staff can access the patient's upper medical information that was not seen in the normal condition.
Mobile computing devices are becoming increasingly prevalent in a huge range of physical area, offering a considerable market opportunity. The focus of this paper is on the development of a platform of fault diagnosis system integrating with personal digital assistant (PDA). An improvement of induction machine rotor fault diagnosis based on AI algorithms approach is presented. This network system consists of two parts; condition monitoring and fault diagnosis by using Artificial Intelligence algorithm. LabVIEW allows easy interaction between acquisition instrumentation and operators. Also it can easily integrate AI algorithm. This paper presents a development environment fur intelligent application for PDA. The introduced configuration is a LabVIEW application in PDA module toolkit which is LabVIEW software.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권1호
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pp.205-208
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2024
Artificial Intelligence (AI) technology has evolved rapidly in recent years and is used in everything from banking to email management to surgery, but without the help of the visible, most of the fun features of the Internet include visual impairment. It benefits people with disabilities. The main purpose of this study is to find ways to help people with visual impairments using AI technology. A visually impaired request is made for the visually impaired. For example, when a message arrives that the program will notify you by voice (reads the sender's name, read the message, and replies to it if necessary), this is a special program installed on your mobile phone. This program uses a customized algorithm developed in Python to convert written text to voice, read text, and convert voice to written text on a message when a visually impaired person wants to respond. Then it sends the response in the form of a text message. Therefore, the research should lead to programs for people with visual impairments. This program makes mobile phones easier and more comfortable to use and makes the daily life easier for visual impairments.
International journal of advanced smart convergence
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제12권4호
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pp.190-201
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2023
Securing transportation safety infrastructure technology for Lv.4 connected autonomous driving is very important for the spread of autonomous vehicles, and the safe operation of level 4 autonomous vehicles in adverse weather has limitations due to the development of vehicle-only technology. We developed the radar-enabled AI convergence transportation entities detection system. This system is mounted on fixed and mobile supports on the road, and provides excellent autonomous driving situation recognition/determination results by converging transportation entities information collected from various monitoring sensors such as 60GHz radar and EO/IR based on artificial intelligence. By installing such a radar-enabled AI convergence transportation entities detection system on an autonomous road, it is possible to increase driving efficiency and ensure safety in adverse weather. To secure competitive technologies in the global market, the development of four key technologies such as ① AI-enabled transportation situation recognition/determination algorithm, ② 60GHz radar development technology, ③ multi-sensor data convergence technology, and ④ AI data framework technology is required.
UWB는 실내 측위를 위해 사용되는 기술의 일종으로 RSSI 기반의 기법들보다 정확도가 높은 특징이 있다. ROS(Robot Operating System) 기반으로 동작하는 이동체 장비는 라이다와 카메라를 사용하여 장비 주변의 환경을 모니터링할 수 있다. 이러한 모니터링 과정에서 처음 시작하는 위치를 파악하는 루프 클로징 기법 적용 시 기존의 방법은 영상 상에 특징점이 있어야 클로징 작업이 일어나기 때문에 정확도가 낮은 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 이동체 장비에 UWB 태그를 탑재하여 위치 정보를 제공함으로써 루프 클로징 작업의 정확도를 높이는 시스템을 설계하였다. 또한 실험을 통해서 UWB 기반 실내 측위 시스템의 정확도를 평가하였고 이를 루프 클로징 기법에 활용할 수 있는지 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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