Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.7
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pp.877-883
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2021
Artificial intelligence technology is widely used in industrial and smart home fields such as manufacturing robots, artificial intelligence speakers, and robot vacuum cleaners. In this paper, we designed and implemented a 1:1 chatbot system based on artificial intelligence for use in RCMS (Real-time Cash Management System). The RCMS chatbot implemented in this paper was constructed with a total of 210 query scenarios in nine areas, including research expenses and system usage, based on 13,500 questions and answers from existing online bulletin boards. The chatbot is expected to solve the problem of insufficient number of counselors and to increase user satisfaction by responding to the researcher's inquiries after working hours, and the recommendation service for the cost of use, which had the most inquiries from researchers, reduces the number of consultations. It is expected to improve the quality of answers to other counseling inquiries.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1996.06b
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pp.128-133
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1996
In this paper, we describe the design and implementation of a multimedia information system integrating hypermdia, information retrieval, and DBMS technologies. We browse the information space through hypermedia link navigation and also use ad hoc queries for direct retrieval of information from the database. Both the hypermedia and the information retrieval systems are integrated into a database management system (DMBS) so that concurrent edition, update, and retrieval of documents can have the ACID properties of atomicity, consistency, isolation, and durability. We will first explain the architecture of the system and then, describe how the hypermedia system is integrated with information retrieval capability, and finally integrated with DBMS capabilities.
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.18
no.2
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pp.11-23
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2022
Although artificial intelligence(AI) is a key technology in the digital transformation among the emerging technologies, there are concerns about the use of AI, so many countries have been trying to set up a proper regulation system. This study analyzes the cases of the regulation policies on AI in USA, EU and Korea with the aim to set up and improve proper AI policies and strategies in Korea. In USA, the establishment of the code of ethics for the use of AI is led by private sector. On the other side, Europe is strengthening competitiveness in the AI industry by consolidating regulations that are dispersed by EU members. Korea has also prepared and promoted policies for AI ethics, copyright and privacy protection at the national level and trying to change to a negative regulation system and improve regulations to close the gap between the leading countries and Korea in AI. Moreover, this study analyzed the course of policy changes of AI regulation policy centered on ACF(Advocacy Coalition Framework) model of Sabatier. Through this study, it proposes hyper-scale AI regulation policy recommendations for improving competitiveness and commercialization in Korea. This study is significant in that it can contribute to increasing the predictability of policy makers who have difficulties due to uncertainty and ambiguity in establishing regulatory policies caused by the emergence of hyper-scale artificial intelligence.
With the advent of the 4th industrial revolution, the need for artificial intelligence education has increased. The online learning environment caused by COVID-19 made it possible to use variety of artificial intelligence platforms. In this study, an aritificial intelligence class plan was developed and proposed to achieve the goal of artificial intelligence education using an AI platform. The AI platform used is AI for Oceans, With the theme of creating a program for the environment, designed a 6-hour project class using Novel Engineering-based on STEAM model. Students experience AI for Oceans enough time and learn supervised learning by experience. Based on understanding of supervised learning, students design their own programs for the environment using Entry's AI blocks. In this study, for AI convergence education, this lesson was developed and presented with the goal of acquiring the creative problem solving ability and integrated thinking ability by using the principles of artificial intelligence to solve problems.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1998.06b
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pp.99-104
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1998
Application sharing is the ability to use existing applications, such as Excel or MS-Word, during a group session without modification. In this paper, we present the design and implementation of an application sharing system, called ShareIt, which enable users to share arbitrary MS-Windows applications under the Win 3.1/95/NT and X window system, and evaluation of the system performance. To share an application, the image of the application window is captured and transmitted to other sites. With the use of the window capturing method, ShareIt allows any MS-Windows application to be shared regardless of not only the window systems but also the version-up of window systems.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.2
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pp.31-38
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2023
This paper introduces a real-time face swapping system that enables video influencers to swap their faces with arbitrary generated face images of their choice. The system is implemented as a Django-based server that uses a REST request to communicate with the generative model,specifically the pretrained stable diffusion model. Once generated, the generated image is displayed on the front page so that the influencer can decide whether to use the generated face or not, by clicking on the accept button on the front page. If they choose to use it, both their face and the generated face are sent to the landmark extraction module to extract the landmarks, which are then used to swap the faces. To minimize the fluctuation of landmarks over time that can cause instability or jitter in the output, a temporal filtering step is added. Furthermore, to increase the processing speed the system works on a reduced set of the extracted landmarks.
The purpose of this study was to identify the factors affecting intention and attitude of artificial intelligence technology(AI) of university students in healthcare using UTAUT model. Participants were 278 college students and the data were collected through self-reported questionnaire from May 15 to June 14, 2016. The collected data were analyzed using PASW Statistics/AMOS 22.0. The results were as follows. The effect of expectation factor, social influence, usefulness of work, anxiety factor had a significant effect on use of AI technology Intention. Factor of expectation effect, social influence, usefulness of work, anxiety factor had a significant effect on use of AI technology. As a result of verifying the significance of the indirect effect, it can be seen that the direct effect of the anxiety factor on the attitude factor is partially mediated by the use intention factor and the intention to use was partially mediated in the direct effect of the usefulness factor of the task on the attitude factor. This result means that it is important to increase the expectation factors, social effects, and perceived usefulness through accurate information based on facts and to reduce vague anxiety in order to increase the positive intention and attitude of university students' use of AI technology.
Summarizing the differences in Chinese-Vietnamese bilingual news plays an important supporting role in the comparative analysis of news views between China and Vietnam. Aiming at cross-language problems in the analysis of the differences between Chinese and Vietnamese bilingual news, we propose a new method of summarizing the differences based on an undirected graph model. The method extracts elements to represent the sentences, and builds a bridge between different languages based on Wikipedia's multilingual concept description page. Firstly, we calculate the similarity between Chinese and Vietnamese news sentences, and filter the bilingual sentences accordingly. Then we use the filtered sentences as nodes and the similarity grade as the weight of the edge to construct an undirected graph model. Finally, combining the random walk algorithm, the weight of the node is calculated according to the weight of the edge, and sentences with highest weight can be extracted as the difference summary. The experiment results show that our proposed approach achieved the highest score of 0.1837 on the annotated test set, which outperforms the state-of-the-art summarization models.
Won, Jong Un;Jeon, Hong Kyu;Kim, Min Joong;Kim, Beak Hyun;Kim, Young Min
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.4
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pp.189-197
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2022
Today, we are exposed to various text-based media such as newspapers, Internet articles, and SNS, and the amount of text data we encounter has increased exponentially due to the recent availability of Internet access using mobile devices such as smartphones. Collecting useful information from a lot of text information is called text analysis, and in order to extract information, it is performed using technologies such as Natural Language Processing (NLP) for processing natural language with the recent development of artificial intelligence. For this purpose, a morpheme analyzer based on everyday language has been disclosed and is being used. Pre-learning language models, which can acquire natural language knowledge through unsupervised learning based on large numbers of corpus, are a very common factor in natural language processing recently, but conventional morpheme analysts are limited in their use in specialized fields. In this paper, as a preliminary work to develop a natural language analysis language model specialized in the railway field, the procedure for construction a corpus specialized in the railway field is presented.
The traditional personal information life cycle model, primarily tailored to conventional systems, is inherently unsuitable for comprehending the nuances of personal information flow within artificial intelligence frameworks and for formulating effective protective measures. Therefore, this study endeavors to introduce a personal information life cycle model specifically designed for artificial intelligence (AI). This paper presents a personal information life cycle model suitable for artificial intelligence, which includes the stages of collection, retention, learning, use, and destruction/suspension, along with the re-learning process for destruction/suspension. Subsequently, we compare the performance of these existing models (such aspersonal information impact assessment and the ISMS-P model) with the newly proposed model. This underscores the superiority of our proposed model in comprehensively understanding the personal information flow in AI and establishing robust protective measures.
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