본 연구에서는 공업계 특성화고등학교 컴퓨터 계열 학과 학생들에게 라즈베리파이를 활용하여 인공지능 프로그래밍에 대한 내용을 교육할 수 있는 방안을 제시하였다. 교육 프로그램을 만들기 위하여 학교 현장과 산업 현장에 종사하는 전문가들에게 조언을 받아서, 기존 연구와 요구사항에 대하여 분석하고 주차별 학습 계획을 설계하였고, 교재를 개발한 후 수업을 진행하였다. 연구 대상의 수가 많지 않은 이유로, 학생들을 대상으로 인터뷰를 진행하였고, 교사 관찰일지를 정리한 결과도 함께 제시하여 질적 연구결과를 도출하였다. 주요 인터뷰 결과로는 수업을 통하여 인공지능 분야에 대한 관심이 높아진 것은 사실이지만, 여전히 학습 내용은 어렵다는 반응이 많았다. 교사 관찰일지에서는 정보/컴퓨터 교사는 산업 현장의 최신 경향을 놓치지 않아야 한다는 내용이 주를 이루었다. 본 연구를 통하여 공업계 특성화고등학교에서 인공지능 프로그래밍에 대한 비중을 높임으로써, 산업계의 요구에 부응할 수 있는 계기가 마련되었으면 한다.
세계적 관심과 함께 드론은 물품 수송, 산림 보호, 안전 관리 등 활용 분야의 저변을 확대해 나가고 있으며 드론은 활용 분야 확대 및 규모 확장에 따라 군사 작전, 환경 감시 등 다양한 분야에서 군집 비행이 응용되고 있다. 현재 국내에서는 특정 산업 분야의 서비스를 위한 이음 5G와 같은 특화망을 구축해 나가고 있다. 이와 관련하여 드론 시스템 또한 AI와 자율비행 등과 융합된 서비스를 제공하기 위해 특화망을 구축하려는 움직임이 보이고 있다. 드론이 여러 서비스와 융합됨에 따라 다양한 환경에서의 다양한 보안 위협 또한 종속되고 있으며, 이에 대응하여 국내에서는 드론 보안에 대한 요구사항과 가이드라인을 마련하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 드론 시스템 중 드론의 군집 비행 시스템과 이를 위한 이음 5G와 같은 이동통신 특화망에서 무선랜과 양자 엔트로피 기반 난수 발생기를 탑재한 암호모듈을 활용하여 군집 비행 드론 간 피아식별 및 안전한 정보 제공 기술 방법을 제안하고, 구현에 참고할 수 있는 테스트 벡터를 제공한다.
얼굴 인식 기술은 다양한 분야에서 활용되고 있지만, 이는 사진 스푸핑과 같은 위조 공격에 취약하다는 문제를 가지고 있다. 이를 극복하기 위한 여러 연구가 진행되고 있지만, 대부분은 멀티모달 카메라와 같은 특별한 장비를 장착하거나 고성능 환경에서 동작하는 것을 전제로 하고 있다. 본 연구는 얼굴 인식 위조 공격 문제를 해결하기 위해, 특별한 장비 없이 일반적인 웹캠에서 동작할 수 있는 LH-FAS v2를 제안한다. 제안된 방법에서는, 머리 자세 추정에는 FSA-Net을, 얼굴 식별에는 ArcFace를 활용하여 사진 스푸핑 여부를 판별한다. 실험을 위해, 사진 스푸핑 공격 비디오로 구성된 VD4PS 데이터셋을 제시하였으며, 이를 통해 LH-FAS v2의 균형 잡힌 정확도와 속도를 확인하였다. 본 방법은 향후 사진 스푸핑 방어에 효과적일 것으로 기대한다.
본 연구는 세계 최대의 의학도서관인 미국 국립의학도서관과 국내 국립의학도서관인 국립의과학지식센터 서비스 비교·분석을 통해 그 개선점 제언을 목적으로 수행되었다. 개선해야 할 핵심적인 서비스는 주제특화 서비스, 지역사회 서비스, 이용자 유형별 서비스, 교육 서비스, 기술 및 시설·공간 서비스, 연구지원 서비스, 마케팅 및 홍보와 협력 서비스이다. 주제특화 서비스와 대국민 서비스는 전문도서관에서도 점차 많은 관심을 가지고 있다. 이용자 유형별 서비스를 통한 접근의 효율성이 필요하며 대상의 제한을 두지 않는 다양한 유형의 교육 서비스도 필요하다. AI, 가상현실 그리고 장애인 지원을 위한 기술·시설·공간 서비스, 연구윤리와 연구 보조금 및 프로그램 중심의 연구지원 서비스, 국내외 관종별도서관, 타 관련 분야 학회, 기관, 지역사회와의 협력 서비스를 통한 마케팅 및 홍보도 필요하다.
Katie Lawther;Fernanda Godoy Santos;Linda B Oyama;Sharon A Huws
Animal Bioscience
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제37권2_spc호
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pp.337-345
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2024
Ruminants possess a specialized four-compartment forestomach, consisting of the reticulum, rumen, omasum, and abomasum. The rumen, the primary fermentative chamber, harbours a dynamic ecosystem comprising bacteria, protozoa, fungi, archaea, and bacteriophages. These microorganisms engage in diverse ecological interactions within the rumen microbiome, primarily benefiting the host animal by deriving energy from plant material breakdown. These interactions encompass symbiosis, such as mutualism and commensalism, as well as parasitism, predation, and competition. These ecological interactions are dependent on many factors, including the production of diverse molecules, such as those involved in quorum sensing (QS). QS is a density-dependent signalling mechanism involving the release of autoinducer (AIs) compounds, when cell density increases AIs bind to receptors causing the altered expression of certain genes. These AIs are classified as mainly being N-acyl-homoserine lactones (AHL; commonly used by Gram-negative bacteria) or autoinducer-2 based systems (AI-2; used by Gram-positive and Gram-negative bacteria); although other less common AI systems exist. Most of our understanding of QS at a gene-level comes from pure culture in vitro studies using bacterial pathogens, with much being unknown on a commensal bacterial and ecosystem level, especially in the context of the rumen microbiome. A small number of studies have explored QS in the rumen using 'omic' technologies, revealing a prevalence of AI-2 QS systems among rumen bacteria. Nevertheless, the implications of these signalling systems on gene regulation, rumen ecology, and ruminant characteristics are largely uncharted territory. Metatranscriptome data tracking the colonization of perennial ryegrass by rumen microbes suggest that these chemicals may influence transitions in bacterial diversity during colonization. The likelihood of undiscovered chemicals within the rumen microbial arsenal is high, with the identified chemicals representing only the tip of the iceberg. A comprehensive grasp of rumen microbial chemical signalling is crucial for addressing the challenges of food security and climate targets.
오늘날 AI 이미지 생성 프로그램은 패션 상품 광고, 맞춤형 패션 스타일 제안, 디자인 개발 등 패션 산업 분야의 세분화된 목적에 알맞게 개발되고 있다. 한편 색상은 강력한 조형 요소로서 상품이나 패션 스타일 제안을 위한 이미지 표현에 중요한 역할을 한다. 본 연구는 AI 이미지 생성 도구 중에서 미드저니를 사용하여 생성한 의상 이미지에 나타나는 색상과 배색 관계에 중점을 두어 그 특징을 파악함으로써 미드저니의 활용에 대한 이해를 넓히고자 한다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 미드저니에서 생성한 초기의 이미지는 명령어에 지시한 색상보다 이미지 생성을 위하여 사용한 기존의 이미지 색상에 더 의존적으로 반영되어 나타난다. 둘째, 미드저니에서 생성된 이미지의 의상에 나타난 배색의 특징은 의상의 구조에 따라 구분되는 부위별로 다른 색상이 표현된 분리배색과 의상의 한 부위에 다른 색상들이 무늬 형태로 표현된 혼합배색이 생성된다. 분리배색에 표현된 색상들의 비율은 명령어에 지시한 색상 순서의 영향을 받는다. 혼합배색에 조합되어 나타난 색상 수는 미드저니에서 이미지 생성을 위하여 사용한 기존의 이미지 속 의상의 색상 수와 명령어에 지시한 색상 수의 총합보다 적은 수의 색상으로 조합되어 나타난다. 셋째, 미드저니는 생성하는 이미지의 배경도 색상 표현을 위한 대상으로 인식하며 이에 따른 배경색의 변화는 이미지 속의 의상에 대한 사용자의 색지각과 의상 이미지 형성에 영향을 미칠 수 있으므로 주의가 필요하다. 본 연구 결과가 패션디자인 교육과 실무에 있어 미드저니에서 생성되는 이미지의 색상 배색에 대한 이해를 넓히고 이를 통하여 미드저니의 활용에 도움이 되기를 기대한다.
The 3D industry is drawing attention for its applications in various markets, including architecture, media, VR/AR, metaverse, imperial broadcast, and etc.. The current feature of the architecture we are introducing is to make 3D models more easily created and modified than conventional ones. Existing methods for generating 3D models mainly obtain values using specialized equipment such as RGB-D cameras and Lidar cameras, through which 3D models are constructed and used. This requires the purchase of equipment and allows the generated 3D model to be verified by the computer. However, our framework allows users to collect data in an easier and cheaper manner using cell phone cameras instead of specialized equipment, and uses 2D data to proceed with 3D modeling on the server and output it to cell phone application screens. This gives users a more accessible environment. In addition, in the 3D modeling process, object classification is attempted through deep learning without user intervention, and mesh and texture suitable for the object can be applied to obtain a lively 3D model. It also allows users to modify mesh and texture through requests, allowing them to obtain sophisticated 3D models.
본 연구는 최근 빠르게 발전하는 인공지능 기술의 변화 트렌드를 분석하고 향후 발전 방향을 전망함으로써 부산지역의 인공지능 신산업 육성 방향을 설정하고자 수행하였다. 방향 설정을 위해 수행하였다. 이를 위해 최근 빠르게 시장에 출시되고 있는 인공지능 기술의 동향을 조사하고 부산지역의 실태와 여건을 분석하였다. 시장에 출시되고 있는 인공지능 기술을 지역 특화산업에 활용하기 위한 지원책을 도출하고자 하였다. 인공지능은 '초연결', '초지능', '초융합'으로 대표되는 4차 산업혁명의 핵심 키워드로, 인공지능기반의 데이터 활용 기술은 제조공정에서 서비스까지 다양한 분야에 활용될 수 있으며, 이를 통한 기술 간·산업 간 장벽이 허물어지는 초융합의 시대로 접어들고 있다. 본 연구에서는 이러한 추세에 따라 부산을 인공지능 도시로 육성하기 위한 추진 방향을 주요 지자체 간 인공지능 연관 생태계 비교·분석을 토대로 도출하였다. 본 연구에서 부산을 'AI City'로 육성하기 위한 핵심정책이라고 할 수 있는 인공지능 산업생태계조성 방안을 제시하고자 하였다. 부산의 AI 산업생태계 육성 방안은 궁극적으로 인공지능 산업을 부산의 미래 먹거리로 육성하기 위한 정책방향 설정을 목적으로 한다.
본 논문에서는 산업안전보건법에 따라 유해·위험 설비 사업자가 제출하여 공정안전관리 전담기관으로부터 승인받은 공정안전보고서의 데이터를 기반으로 사업장 안전성 향상을 위한 인공지능 통합 공정안전관리(PSM) 시스템 설계를 위한 가이드라인을 제안하였다. 제안된 가이드라인으로 구성되는 시스템은 단일사업장 또는 다수의 사업장을 운영하는 사업자와 공정안전관리 전담기관에 각각 구축하며, 데이터 수집·전처리, 확장 및 분할, 레이블링, 학습 데이터 셋구축 등의 주요 구성 요소와 단계로 구성하였다. 각 공정에서 발생하는 공정 운영 데이터 및 변경 허가 승인 데이터의 수집이 가능하며, 사업장 운영에서 발생하는 모든 데이터의 분석을 통해 잠재적인 고장 예측 및 유지보수 계획을 수립하여, 공정 운전 상황에서의 의사 결정 지원이 가능하다. 또한, 정확하고 신뢰할 수 있는 학습 데이터, 특화된 데이터 셋을 이용하여 시간 및 비용 절감, 인적 오류를 포함한 다양한 위험 요소 감지와 예측, 지속적인 모델 개선 등에 유용성과 효과를 갖으며, 이를 통해 작업장 안전성 향상 및 사고 예방이 가능하다.
After arranging the general usability evaluation criteria of existing VUI researchers, this study verified how appropriate these criteria are for AI VUI specialized in navigation and the priority of their suitability. The VUI used in this study was analyzed through a survey from a total of 195 Chinese users after analyzing the navigation VUI used in China. As a result of the analysis, the usability evaluation criteria of the navigation VUI were extracted from three sub-factors of 'task accuracy', 'function satisfaction', and 'information reliability' in verifying conformance with general VUI evaluation criteria. With the recent advent of self-driving cars, safety and response speed are becoming very important, so Chinese users also ranked responsiveness as the top priority in VUI design, and the importance was also found to be high. Also, both men and women have the highest reactivity and the lowest multiplicity. VUI requires a convenient and natural interface to understand the intention between two objects through usability evaluation and verification in order to have effective interaction between humans and machines.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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