The quest for reliability in Artificial Intelligence (AI) is progressively urgent, especially in the field of next generation wireless networks. Future Beyond 5G (B5G)/6G networks will connect a huge number of devices and will offer innovative services invested with AI and Machine Learning tools. Wireless communications, in general, and medium access control (MAC) techniques were among the fields that were heavily affected by this improvement. This study presents the applications and services of future communication networks. This study details the Medium Access Control (MAC) scheduler of Beyond-5G/6G from 3rd Generation Partnership (3GPP) and highlights the current open research issues which are yet to be optimized. This study provides an overview of how AI plays an important role in improving next generation communication by solving MAC-layer issues such as resource scheduling and queueing. We will select C-V2X as our use case to implement our proposed MAC scheduling model.
Large language models (LLMs) are rapidly transforming medical writing and publishing. This review article focuses on experimental evidence to provide a comprehensive overview of the current applications, challenges, and future implications of LLMs in various stages of academic research and publishing process. Global surveys reveal a high prevalence of LLM usage in scientific writing, with both potential benefits and challenges associated with its adoption. LLMs have been successfully applied in literature search, research design, writing assistance, quality assessment, citation generation, and data analysis. LLMs have also been used in peer review and publication processes, including manuscript screening, generating review comments, and identifying potential biases. To ensure the integrity and quality of scholarly work in the era of LLM-assisted research, responsible artificial intelligence (AI) use is crucial. Researchers should prioritize verifying the accuracy and reliability of AI-generated content, maintain transparency in the use of LLMs, and develop collaborative human-AI workflows. Reviewers should focus on higher-order reviewing skills and be aware of the potential use of LLMs in manuscripts. Editorial offices should develop clear policies and guidelines on AI use and foster open dialogue within the academic community. Future directions include addressing the limitations and biases of current LLMs, exploring innovative applications, and continuously updating policies and practices in response to technological advancements. Collaborative efforts among stakeholders are necessary to harness the transformative potential of LLMs while maintaining the integrity of medical writing and publishing.
스마트 시설환경은 대표적으로 원예, 축산 분야 등 여러 형태의 농업현장에 정보 통신 및 데이터 분석 기술을 도입하고 있는 시설화된 생산 환경이라 할 수 있다. 근래에 하드웨어적으로 급증한 스마트 시설환경에서 생산되는 방대한 생육/환경 데이터를 올바르고 적합하게 사용하기 위해서는 일반 산업 현장과는 차별화 된 분석기법이 요구된다고 할 수 있다. 소프트웨어 공학 분야에서 연구된 빅데이터 처리 기술을 기계적으로 농업 분야의 빅데이터에 적용하기에는 한계가 있을 수 있다. 시설환경 내/외부의 다양한 환경 변수는 시계열 데이터의 난해성, 비가역성, 불특정성, 비정형 패턴 등에 기인하여 예측 모델 연구가 매우 난해한 대상이기 때문이라 할 수 있다. 본 연구에서는 근래에 관심이 급증하고 있는 인공신경망 연구 소프트웨어인 Tensorflow (www.tensorflow.org)와 대표적인 Open source인 OpenNN (www.openn.net)을 스마트 시설환경 환경변수 상호간 상관성 분석에 응용하였다. 해당 소프트웨어 라이브러리의 운영환경을 살펴보면 Tensorflow 는 Linux(Ubuntu 16.04.4), Max OS X(EL capitan 10.11), Windows (x86 compatible)에서 활용가능하고, OpenNN은 별도의 운영환경에 대한 바이너리를 제공하지 않고 소스코드 전체를 제공하므로, 해당 운영환경에서 바이너리 컴파일 후 활용이 가능하다. 소프트웨어 개발 언어의 경우 Tensorflow는 python이 기본 언어이며 python(v2.7 or v3.N) 가상 환경 내에서 개발이 수행이 된다. 주의 깊게 살펴볼 부분은 이러한 개발 환경의 제약으로 인하여 Tensorflow의 주요한 장점 중에 하나인 고속 연산 기능 수행이 일부 운영 환경에 국한이 되어 제공이 된다는 점이다. GPU(Graphics Processing Unit)의 제공하는 하드웨어 가속기능은 Linux 운영체제에서 활용이 가능하다. 가상 개발 환경에 운영되는 한계로 인하여 실시간 정보 처리에는 한계가 따르므로 이에 대한 고려가 필요하다. 한편 근래(2017.03)에 공개된 Tensorflow API r1.0의 경우 python, C++, Java언어와 함께 Go라는 언어를 새로 지원하여 개발자의 활용 범위를 매우 높였다. OpenNN의 경우 C++ 언어를 기본으로 제공하며 C++ 컴파일러를 지원하는 임의의 개발 환경에서 모두 활용이 가능하다. 특징은 클러스터링 플랫폼과 연동을 통해 하드웨어 가속 기능의 부재를 일부 극복했다는 점이다. 상기 두 가지 패키지를 이용하여 2016년 2월부터 5월 까지 충북 음성군 소재 딸기 온실 내부에서 취득한 온도, 습도, 조도, CO2에 대하여 Large-scale linear model을 실험적(시간단위, 일단위, 주단위 분할)으로 적용하고, 인접한 세그먼트의 환경변수 예측 모델링을 수행하였다. 동일한 조건의 학습을 수행함에 있어, Tensorflow가 개발 소요 시간과 학습 실행 속도 측면에서 매우 우세하였다. OpenNN을 이용하여 대등한 성능을 보이기 위해선 병렬 클러스터링 기술을 활용해야 할 것이다. 오프라인 일괄(Offline batch)처리 방식의 한계가 있는 인공신경망 모델링 기법과 현장 보급이 불가능한 고성능 하드웨어 연산 장치에 대한 대안 마련을 위한 연구가 필요하다.
Purpose - As new technologies that have led the 4th industrial revolution spread after the COVID-19 pandemic, the business crisis of existing financial institutions and the threat of employee jobs are growing, especially in the financial sector. The purpose of this study is to propose a human-technology convergence curriculum for creating high value-added in financial institutions and upskilling financial manpower. Research design, data, and methodology - In this study, a curriculum was designed to strengthen job competency for Private Bankers, high-quality employees of a bank dealing with high-net-worth owners. The focus of the design is that learners acquire skills to use robo-advisors as a tool and supplement artificial intelligence ethics. Result - The curriculum is organized into a total of 16 classes, and the main contents are changes in the financial environment and financial consumers, the core technology of robo-advisors and AI ethics, and establishment and evaluation of hyper-personalized asset management strategies using robo-advisors. To achieve the educational goal, two evaluations are performed to derive individual tasks and team project results. Conclusion - Human-centered upskilling convergence education will contribute to improving employee value and expanding corporate high value-added business areas by utilizing new technologies as tools. It is expected that the development and application of convergence curriculum in various fields will continue to be advanced in the future.
본 연구는 기존 포털형 정보 서비스의 한계를 극복하고자, 이전 연구에서 제안된 연구자의 R&D 프로세스 과정에서의 협업을 지원하는 개방형 협업 지원 서비스 플랫폼을 기반으로 하여, 본 연구에서는 R&D 프로세스 중 '사전 단계'에 대한 설계와 구현을 소개한다. 우리는 R&D 프로세스를 문헌 리뷰와 연구 가설 설정 등을 수행하는 '사전 단계,' 실험과 데이터 분석 등을 수행하는 '실행 단계', 논문 작성 및 출판 등을 수행하는 '성과화 단계'로 구분하고, 이 중 '사전 단계'에 대해 프로젝트 뷰, 그룹 뷰, 문헌 뷰, 관계 뷰를 설계하고 구현하였다. 연구자는 이 플랫폼을 통해 문헌 내용 및 문헌 간 복잡한 연관성을 신속하게 파악할 수 있으며, 플랫폼은 연구자에 의해 자연스럽게 생성되는 사용자 정의 관계를 통해 향후 심층적인 문헌 네트워크 구축 및 분석이 가능해질 것으로 기대한다.
위험상황 발생 시 비상구 역할을 하는 옥상은 소방법상 화재를 대비하여 개방되어 있어야 한다. 그러나, 옥상 문 개방 시 불법적인 출입, 범죄, 투신 등 각종 사건, 사고 발생의 장소가 되고 있다. 그러다보니, 범죄 및 각종 사건, 사고의 방지를 위하여 시설관리 측면에서 옥상 출입문을 폐쇄하는 것이 현실이다. 이에, 정부에서는 옥상 출입문에 전자식 자동개폐장치 설치를 의무화하는 내용의 주택건설기준 등에 관한 규정 입법을 추진하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 지능형 비상문 개폐장치 시스템을 제안하였다. 이를 위해, 유무선 출입 카운팅 및 AI 영상분석을 연동하여 지능형 비상문 개폐 시스템을 개발하였다. 최종적으로, 장치상태 실시간 모니터링 이벤트 알람 중앙 집적 방식의 원격제어 및 이력관리 기능이 제공되는 무선통신 기반 통합 관리 플랫폼 구축이 가능하다.
본 연구의 목적은 인공지능 기술 또는 서비스를 수용하는 사용자의 윤리성 인식을 측정하기 위한 척도 개발 및 타당화에 있다. 이를 위해 인공지능 윤리성 관련 문헌 분석을 통해 구성개념 및 속성을 확인하였다. 전국의 10대-70대 남녀 133명(개방형 설문:1차 문항), 273명(예비조사:2차 문항), 500명(본조사:최종 문항)을 대상으로 실시한 온라인 설문조사 결과를 확인적 요인분석에 의해 정제하여 최종적으로 인공지능기술 윤리성 척도를 개발하였다. 인공지능기술 윤리성 인식 척도는 총 4개 요인(투명성, 안전성, 공정성, 책임성) 16개 문항으로 개발하여 일반적인 인공지능기술 관련 윤리성 인식을 세부 요인별로 측정할 수 있도록 하였다. 개발된 척도를 활용하여 다양한 분야의 측정 변인들과의 관련성을 밝힐 수 있을 것이며, 인공지능기술 발전의 초기 단계에서 윤리성 인식을 높이기 위한 기초 데이터를 제공하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대한다.
The weekly ultrasound scanner (US) observations of reproductive organs in a commercial dairy herd with the popular stanchion style management were conducted for over 26 months. Based on reproductive records, the following were evaluated: 1) the effect of postpartum period commencement of US monitoring on herd reproductive efficacy, and 2) the effectiveness of a US monitoring-based diagnosis and subsequent treatments of reproductive disorders on postpartum reproductive efficiency. The reproductive parameters of cows, which were subjected to US monitoring between Days 30-40 (Day 0 = day of parturition), Days 41-50, Days 51-60, and above Day 61, were compared. The reproductive parameters of cows diagnosed as having reproductive disorders (RD) with US monitoring before or after the first artificial insemination (AI) were also compared. It was found that the day of commencement of US monitoring in cows diagnosed with and without RD significantly affected the period towards the first AI and the open period. In particular, cystic follicles and anoestrus detected either before or after the first AI significantly affected herd reproductive efficiency. The implementation of US monitoring improved reproductive efficiency by reducing the open period and increasing the number of milking cows in the herd. The results of this field trial indicate that the postpartum reproductive management of dairy cows with the use of the US monitoring system is one strategy to improve reproductive efficiency, especially in a high-yielding dairy herd reared stanchion management style.
본 연구는 기존 이러닝 컨텐츠 및 비대면 수업방식에 대한 문제점을 파악하고 학생들의 집중도 향상 및 수업 성취도 및 교육 효과를 높이고 웹 서버를 활용해 인공지능 수업 시스템을 설계를 제안 하고자 한다. OpenCV를 이용한 얼굴과 눈동자 추적의 기능을 사용하여 출석 및 집중도 파악하고 수업 중간에 교수자가 질문하는 문제에 음성 또는 메시지로 피드백을 유도함으로써 학습자가 온라인 수업으로 인한 지루함을 해소하고 주자별 테스트를 통해 기준 점수에 도달하지 못했을 경우 틀린 문제에 대한 교육자료 및 영상을 제공하여 학업 격차를 해소하고 학업에 대한 성취도를 향상을 높일 수 있는 인공지능 교육 프로그램 시스템 설계를 제안한다.
자동전력량 측정이 가능한 AMI (advanced metering infrastructure)의 설치 비율은 전국적으로 43% 미만이고 특히 지역 기준인 경우에는 10.5%로 매우 열악한 상태이다. 따라서 스마트그리드를 위해서는 전력량계의 자동 정보 기록이 필요하므로 이를 위해서 기존 전력계량계를 개선하여 원격검침 및 사용 제어가 가능한 시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 기존 전력량계를 AMI기능이 가능하게 하려면 IoT 및 AI를 이용하여 스마트 그리드 핵심인 AMI를 위한 기존 전력 계량기의 원격검침 및 제어 기술 개발을 수행하였다. 주요 연구 내용은 SG를 위한 전력계량기 감지 장치로 변환하기 위하여 Tensorflow와 Open-cv를 이용하여 숫자를 인식하였고, SG를 위한 전력계량기 원격검침 기능 테스트를 위해서는 Intel-Edson 하드웨어와 연동하여 장치를 구성하여 성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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