• 제목/요약/키워드: Open AI

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신경망 영상인식을 이용한 인가/비인가 차량 인식 시스템 연구 (The study of Authorized / Unauthorized Vehicle Recognition System using Image Recognition with Neural Network)

  • 윤찬호
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제15권2호
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    • pp.299-306
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    • 2020
  • 신경망을 이용한 영상인식은 여러 분야에 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 차량 번호 인식 및 특정 구역 입출 시 통제에 필요한 인가/비인가 차량 인식 시스템을 연구하였다. 이 시스템은 영상을 인식하는 기능을 갖추고 있어 차량 번호에 대한 모든 정보를 확인하고, 차량 번호판을 정확히 인식할 수 있는 기능을 추가하였다. 그 밖에 신경망을 이용하여 좀 더 빠르게 차량번호를 확인할 수 있도록 하였다.

용융탄산염형 연료전지의 단위전지 제작과 특성 (Characteristics and unit cell fabrication of molten carbonate fuel cell)

  • 엄승욱;김귀열
    • E2M - 전기 전자와 첨단 소재
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    • 제8권6호
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    • pp.768-773
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    • 1995
  • We describe a manufacturing method and characteristics on components of molten carbonate fuel cell. Cr, Al, AI$_{2}$O$_{3}$, Co, MgO powder were mixed with Ni powder for anode components and NiO was used for cathode electrode. The electrolyte plate consisted of LiAIO$_{2}$ and carbonate (Li$_{2}$CO$_{3}$/K$_{2}$CO$_{3}$=62/38) and these three were manufactured by doctor-blade method. As a result, open circuit voltage was 1.05[VI at Ni-10Cr anode and porosity was above 60[%].

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탄화된 페놀레진의 전기화학적 성질 (Electrochemical Properties of Carbonized Phenol Resin)

  • 김한주;박종은;홍지숙;류부형;박수길
    • 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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    • 한국전기전자재료학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.629-632
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    • 1999
  • For replacing Li metal ai Lithium ton Bakery(LIB) system. we used carbon powder material which prepared by pyrolysis of phenol resin as starting material. It became amorphous carbon by pyrolysis through it\`s self condensation by thermal treatment. Amorphous carbon can be doped with Li intercalation and deintercalation because it has wide interlayer. however it has a problem with structural destroy causing weak carbon-carbon bond. So. we used ZnCl$_2$ as the pore-forming agent. This inorganic salt used together with the resin serves not only as the pore-forming agent to form open pores, which grow Into a three-dimensional network structure in the cured material, foul also as the microstructure-controlling agent to form a loose structure dope with bulky dopants. We analyzed SEM in order to find to different of structure. and can calculate distance of interlayer. CV test showed oxidation and reduction

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A Study on the Business Model of a Fan Community Platform 'Weverse'

  • Song, Minzheong
    • International journal of advanced smart convergence
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    • 제10권4호
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    • pp.172-182
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    • 2021
  • We look at the business model development of a fan community platform 'Weverse' from two-sided platform (TSP) to multi-sided platform (MSP) and investigate its platform business model. From the Rocket Model's theoretical perspective, the results reveal that Weverse firstly focuses on inviting artists as many as possible starting from BTS, then attracts new artists' fans naturally. For success of this TSP, it forms MSP, 'Weverse Shop' to meet two sides' relevant needs timely and filtered. In third stage of connection, various partnerships are attempted in terms of open platform strategies. For instance, by combining 'VLive' and Weverse, Naver's fan platform business is transferred to Weverse. For core transaction through direct and indirect monetization, several cobranding activities are tried. Lastly, regarding optimization, newly born Weverse being launched in the first half of 2022 is supposed to create further synergies with Naver's R&D capabilities in data, AI, and other technologies like metaverse platform 'ZEPETO' which already sells clothing items of Weverse artists.

재난 정보 검색 및 해석을 위한 인공지능 기법의 인지 특성 (Cognitive characteristics of artificial intelligence techniques for searching and interpreting disaster information)

  • 황석환;이정하;오병화
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.450-450
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    • 2023
  • 인공지능 기법의 급격한 발달에 따라 다양한 분야에서 인공지능 기법을 활용하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 재난은 발생하기 전에 다양한 전조 현상을 나타내나 수많은 정보 속에서 전조 증상을 정확히 인지하는 것은 매우 어렵다. 따라서 인공지능은 방대한 사전 정보의 해석을 통해 재난 발생의 전조를 신속 정확하게 감지하는데 최적의 기술이다. 최근 OpenAI의 딥러닝 기반의 언어모델인 GPT(Generative Pre-trained Transformer)의 성능이 기대 이상을 나타내면서 많은 분야에서 GPT에 대한 관심과 실험이 시작되고 있다. 본 실험에서는 GPT를 이용하여 재난 검색 및 해석의 특징을 검토하여 보았다. 정확한 재난 기록은 정확한 재난 예측을 위해 반드시 필요한 자료이나 부정확한 재난 기록은 그 기록이 비록 방대하더라도 오히려 예측의 신뢰도를 크게 떨어뜨린 수 있다. 따라서 비지도학습 기반의 대화형 인공지능을 재난 검색에 활용하기 위해서는 인공지능 기법의 인지 특성을 반드시 가늠해 봐야 한다. 향후 보다 많은 연구자가 이에 관심을 가진다면 보다 정확한 인공지능 기반의 재난 탐지 기술의 개발이 가능할 것으로 기대된다.

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IMT-2030 지능형 보안관제 국제표준화 동향 및 전망

  • 나재훈;김종현;박종열
    • 정보보호학회지
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    • 제33권4호
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    • pp.95-102
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    • 2023
  • IMT-2030(6G)은 IMT-2020(5G)에 비교하여 많은 서비스와 기능들이 추가되고 있다. IMT-2030(6G) 요소기술 개발은 산업계에서 매우 빠르게 진행되고 있으며, 이러한 기술을 기반으로 표준개발이 ITU-R WP 5D, 3GPP 등 여러 기구에서 동시다발적으로 진행이 되고 있다. Open RAN은 시점으로는 5G 이후에 출현한 기술이지만 5G를 기반으로 실현이 가능함을 산업계에서는 보여주고 있다. 이러한 기술들을 구분 짓고 체계화 하는 것이 표준기구의 역할이라고 할 수 있다. ITU-R WP 5D 제44차 회의(2023년 6월)에서 이번 회기(2020-2023)를 종료하며 완성한 IMT Framework 문서의 내용을 기반으로 AI와 정보보호가 융합한 지능형 보안관제의 필요성, 구조와 기능에 대하여 살펴본다.

클라우드-IP 기반의 방송 미디어 제작 기술 동향 (Cloud-IP based Broadcasting Media Production Technology)

  • 오혜주;이재영;김순철;최동준
    • 전자통신동향분석
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    • 제37권6호
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    • pp.64-73
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    • 2022
  • This document describes the technologies related to internet protocol (IP)-based media production systems. As high-capacity, high-quality data transmission increases, broadcast production platforms are shifting to IP. The IP-based production system uses the network by sharing resources and is easy to control centrally. It also facilitates software-based cloud production. A cloud IP-based media production platform can work regardless of dedicated hardware and can easily collaborate. Associations and industrial groups have created common standards related to production, and manufacturers are developing solutions with their technologies based on their product competitiveness. This study investigates the open standard technologies used for IP-based media production and technology trends in the ProAV industry and describes the production in the cloud environment and cloud AI-based production technology trends.

사전 지식에 의한 강화학습 에이전트의 학습 속도와 경향성 변화 (How the Learning Speed and Tendency of Reinforcement Learning Agents Change with Prior Knowledge)

  • 김지수;이은헌;김현철
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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    • pp.512-515
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    • 2020
  • 학습 속도가 느린 강화학습을 범용적으로 활용할 수 있도록 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 사전 지식을 제공해서 학습 속도를 높일 수 있지만, 잘못된 사전 지식을 제공했을 위험이 존재한다. 본 연구는 불확실하거나 잘못된 사전 지식이 학습에 어떤 영향을 미치는지 살펴본다. OpenAI Gym 라이브러리를 이용해서 만든 Gamble 환경, Cliff 환경, 그리고 Maze 환경에서 실험을 진행했다. 그 결과 사전 지식을 통해 에이전트의 행동에 경향성을 부여할 수 있다는 것을 확인했다. 또한, 경로탐색에 있어서 잘못된 사전 지식이 얼마나 학습을 방해하는지 알아보았다.

GAN 기반 데이터 증강을 통한 폐기물 객체 인식 모델 설계 (Bulky waste object recognition model design through GAN-based data augmentation)

  • 김형주;박찬;박정현;김진아;문남미
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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    • pp.1336-1338
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    • 2022
  • 폐기물 관리는 전 세계적으로 환경, 사회, 경제 문제를 일으키고 있다. 이러한 문제를 예방하고자 폐기물을 효율적으로 관리하기 위해, 인공지능을 통한 연구를 제안하고 있다. 따라서 본 논문에서는 GAN 기반 데이터 증강을 통한 폐기물 객체 인식모델을 제안한다. Open Images Dataset V6와 AI Hub의 공공 데이터 셋을 융합하여 폐기물 품목에 해당하는 이미지들을 정제하고 라벨링한다. 이때, 실제 배출환경에서 발생할 수 있는 장애물로 인한 일부분만 노출된 폐기물, 부분 파손, 눕혀져 배출, 다양한 색상 등의 인식저해요소를 모델 학습에 반영할 수 있도록 일반적인 데이터 증강과 GAN을 통한 데이터 증강을 병합 사용한다. 이후 YOLOv4 기반 폐기물 이미지 인식 모델 학습을 진행하고, 학습된 이미지 인식 모델에 대한 검증 및 평가를 mAP, F1-Score로 진행한다. 이를 통해 향후 스마트폰 애플리케이션과 융합하여 효율적인 폐기물 관리 체계를 구축할 수 있을 것이다.

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인공지능 기반 전력 수요 예측 방법에 관한 고찰 -앙상블 및 회귀 알고리즘을 기반으로- (A Study on AI-Based Electricity Demand Forecasting - Focusing on Ensemble and Regression Methods-)

  • 김윤명;윤주영;김민주;채기웅;최유정
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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    • pp.857-859
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    • 2022
  • 본 연구는 인공지능 기반의 전력 수요 데이터 예측 모델을 구축하고 이를 최종적으로 웹의 형태로 구현하는 것을 목표로 하였다. 기상청 데이터의 기후 요소를 매개변수로 삼아 전력 수요를 예측하고, 그 결과를 가시적으로 시각화하는 것까지의 전 과정을 최대한 간결하게 진행하였다. 추후 한층 더 발전된 모델을 구축할 수 있다면, 전력시장의 효율성과 경제성을 향상시켜 불필요한 에너지 낭비를 미연에 방지할 수 있을 것이라고 기대한다. 나아가 시스템 상용화를 위해 계속 연구 활동에 정진할 수 있을 것이다.