2050년이 되면 현재 거론되고 있는 제4차 산업혁명의 기술들이 고도로 성숙되어 인류 문명의 전환기를 맞게 될 것이다. 이 중에서 가장 획기적인 기술은 인공지능, 로봇, 가상현실, 초연결 네트워크 등일 것이다. 이 기술들은 인간의 삶 뿐 아니라 전장의 모습도 크게 변모시킬 것이다. 따라서 2050년 육군은 이러한 기술을 융·복합시킨 초지능·초연결 기반의 신개념 무기체계를 개발하는데 모든 역량을 집중해야 한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권2호
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pp.66-76
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2020
We The 4th industrial revolution, the core characteristics of super-intelligence, hyper-connective, and ultrareality, has been actualized. New technologies such as artificial intelligence, big data, the Internet of Things, and high-tech video have begun to be applied to media and advertising. With the introduction of new technologies in the advertising field, innovative changes in advertising types, advertising effects, advertising methods, and advertising contents are expected. Accordingly, We intends to design a future advertising roadmap development by predicting how future advertising will change and develop through future technologies in the 4th industrial revolution era. To design the roadmap, this study analyzes changes in advertising technology, consumer, and media as changes in the advertising environment in the 4th industrial revolution era, and identifies the core changing trends, advertising factors in future advertising through the Delphi Survey on experts in advertising and future fields. We identifies how the future advertising technology, types, media, effects, and fields are developed by the changes of future advertising environments, including technology, consumers, and media in the 4th industrial revolution era. Hence it is expected to help the advertising industry and experts to prepare for future changes.
치주질환의 조기 진단률 및 예측 정확도 향상을 위한 X-선 영상 분석은 매우 중요한 분야이다. 이러한 치과 X-선 영상의 화질 개선을 위한 인공 지능 기반의 알고리즘 개발 및 적용에 관한 연구는 전 세계적으로 널리 수행 중이다. 따라서 본 연구의 목표는 치주질환 예측을 위한 치과 X-선 영상에서의 초해상화 알고리즘의 모델링 및 적용 가능성에 관하여 평가하는 것이다. 초해상화 알고리즘은 convolution layer와 ReLU를 기반으로 구성하였고, 저해상도 영상을 2배로 업샘플링 한 영상을 입력으로 사용하였다. 딥러닝 훈련을 위해 사용한 치과 X-선 데이터는 1,500장을 사용하였다. 영상의 정량적 평가는 2가지 영상의 비교를 통해 유사도를 측정할 수 있는 인자인 root mean square error와 structural similarity를 사용하였다. 이와 더불어 최근에 개발된 no-reference 기반으로 사용되는 natural image quality evaluator 와 blind/referenceless image spatial quality evaluator를 추가적으로 분석하였다. 결과적으로 기존에 사용되던 bicubic 기반의 업샘플링 기법을 사용하였을 때에 비하여 제안하는 방법이 치과 X-선 영상에서 평균적으로 유사도와 no-reference 기반의 평가 인자가 각각 1.86 그리고 2.14배 향상됨을 확인하였다. 결론적으로 치주질환의 예측을 위한 초해상화 알고리즘의 치과 X-선 영상에서의 유용성을 증명하였고 향후 다양한 분야에서의 적용 가능성이 높을 것으로 기대된다.
대뇌 피질과 지능과의 관련성은 다양한 방법으로 연구되어 왔으며, 지능 발현에 관여하는 뇌 영역이 속속 밝혀지고 있다. 이와 함께 소뇌도 대뇌처럼 언어와 기억, 정보 처리 등 다양한 인지 기능 수행에 밀접한 관련이 있다는 사실도 연구 결과 나타났다. 그러나 특정 과제 수행 때 지능별 대뇌와 소뇌 영역들의 활성도 차이를 밝힌 연구 결과는 찾기 어렵다. 본 연구는 공간유추 과제를 수행할 때 나타난 대뇌와 소뇌의 활성 영역을 탐색하고, 그 차이를 분석하였다. 건강한 81명(평균 16세 3개월)의 남자 청소년을 대상으로 WAIS 지능 검사를 하여 5개 지능 범주로 나누고, 도형 유추 과제를 수행하게 하면서 기능성자기공명영상기술(fMRI)로 뇌 영상을 촬영하였다. 그 결과 12개 뇌 영역에서 활성이 나타났는데, 대뇌 피질에서는 시각영역인 양측 하후두회 외에 양측 상두정회와 우측하전두회, 양측 미상회, 그리고 소뇌의 5개 세부 영역들이다. 특히 지능(IQ)이 높을수록 이들 영역의 활성이 강하게 나타났으며, 영재 중에서도 지능이 아주 높은 140~147 범주의 피험자들은 다른 지능그룹에 비해 월등히 높은 활성을 보였다. 이런 결과는 아주 높은 지능의 영재들의 뇌 활용 특징일 수 있기 때문에 '슈퍼 영재'들의 판별에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
In the Port Logistics system, Container Stowage planning is an important issue for cost-effective efficiency improvements. At present, Planners are mainly carrying out Stowage planning by manual or semi-automatically. However, as the trend of super-large container ships continues, it is difficult to calculate an efficient Stowage plan with manpower. With the recent rapid development of artificial intelligence-related technologies, many studies have been conducted to apply enhanced learning to optimization problems. Accordingly, in this paper, we intend to develop and present a Deep Q-Learning Network model for the Master Stowage planning of Container ships.
In this study, we investigate the trends and prospects of spatial light modulation (SLM) technology that enables full complex modulation as a next-generation SLM. Current SLM technology, which is used as a key element in holography, augmented reality (AR), XR, and realistic displays, has performance limits that modulate only amplitude or phase. Notably, SLM capable of full complex modulation does not produce diffraction noise, unlike DC and twin image, and thus has a high-efficiency performance. In the future, the application field of next-generation SLM, which can be full-complex modulated, is expected to cover a wide range of holography-AR and-XR devices, optical artificial intelligence, and 6G free space optics communications, which will greatly contribute to the development of a super-realistic metaverse platform and service.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제11권1호
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pp.370-375
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2023
As we enter a super-aged society, studies are being conducted to reduce complications and deaths caused by falls in elderly adults. Research is being conducted on interventions for preventing falls in the elderly, wearable devices for detecting falls, and methods for improving the performance of fall detection algorithms. Wearable devices for detecting falls of the elderly generally use gyro sensors. In addition, to improve the performance of the fall detection algorithm, an artificial intelligence algorithm is applied to the x, y, z coordinate data collected from the gyro sensor. In this paper, we develop a wearable device that uses a gyro sensor, body temperature, and heart rate sensor for health management as well as fall detection for the elderly. In addition, we develop a fall detection and health management system that works with wearable devices and a guardian's mobile app to improve the performance of the fall detection algorithm and provide health information to guardians.
The Internet of Things is one of the most important technologies that can realize a super connective society. Efforts are being made to use the Internet in most areas of our society. In this flow, one of the interesting things that we see in our lives is the change in the logistics industry. The key to change is that it is likely to evolve continuously as it pursues unmanned activities. In this study, we examined the change of the logistics industry using the Internet of things. It also describes the necessary processes for efficient operation of the unmanned market
초고령사회의 진입에 따라 시니어 헬스 케어를 위한 IT 기술과 보건 의료 산업의 융합형 스마트 헬스 케어가 고령화 시대 독거노인 문제의 해결책으로 급부상 중이다. AI를 활용한 비대면 돌봄 서비스의 발전은 일부 국가가 아닌 세계적 경향으로 AI 인공지능 기술을 이용한 노인 돌봄 서비스의 형태는 급격히 변화하고 있다. 국내 역시 초고령화 사회의 진입을 앞두고 있으며 1인 가구가 증가함으로 인해 독거노인 돌봄과 관련하여 노인 복지 인력 부족 문제가 사회 이슈로 대두되고 있다. IT 기술을 이용한 노인 돌봄 서비스는 편리하다는 장점뿐만 아니라 노인 돌봄 노동자의 인력난 등의 장기적인 사회적 문제점을 해소해 줄 비전으로 제시된다. 따라서 고령층을 위한 노인 돌봄 서비스의 사례 연구와 초고령화 시대의 대책으로써 노인 돌봄 서비스의 발전 방향이 제안하고자 한다.
최근 딥러닝 모델을 통해 사진이나 영상을 활용하여 영상 합성을 수행하는 것에 대한 요구가 높아지고 있다. 기존 영상 합성 모델의 경우 주어진 영상으로부터 모션 정보만을 전이하여 사진에 대한 애니메이션 효과를 생성하였다. 하지만 이러한 합성 모델의 경우 음성에 따른 립싱크가 불가능하다는 문제와 함께 합성 결과물의 화질이 떨어진다는 문제점이 있다. 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 이미지 애니메이션 기법을 기반으로 한 새로운 프레임워크에 대해 설명한다. 본 프레임워크에서는 합성하려는 사진과 영상, 그리고 오디오를 제공하면 사진의 인물 특징을 유지한 채 주어진 영상의 행동을 따라 움직이는 것뿐만 아니라 음성에 맞게 발화하는 모습도 함께 합성하여 모션 전이와 함께 립싱크를 수행한 합성 결과물을 생성한다. 또한 초해상화 기법을 영상 합성물에도 활용하여 더욱 고화질, 고해상도의 합성 결과물을 제공하도록 구성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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