디지털 기술과 인터넷의 발전은 콘텐츠 산업에 큰 변화를 가져왔다. 이러한 변화에 발맞추기 위하여 저작권법 또한 여러 개정 작업을 거쳤고, 2006년 개정에서 "디지털음성송신" 개념이 도입되었다. 그러나 현행법상 디지털음성송신의 개념은 방송 및 전송과의 구분 기준이 추상적이고 명확하지 못한 문제점이 있다. 이러한 모호성으로 인해 새롭게 등장한 "프리리슨"과 같은 음악 웹캐스팅 서비스들의 법적 지위에 대해 판단하기 어려운 상황이다. 이들 서비스는 디지털음성송신을 표방하고 있으나, 그 편의성과 효용에 있어 전송과의 유사성으로 인해 "유사전송"이라는 새로운 개념을 탄생시켰다. 이러한 문제는 기술의 발전과 법체계의 불균형에서 비롯된 것으로 해결을 위해 규율 체계의 변화가 불가피 하다. 따라서 본 연구에서는 관련 사례와 미국의 저작권법 규정을 검토하여 유사전송 문제에 대한 해결방안을 논의한다. 유사전송 문제를 어떠한 법적 기준으로 판단할 것인지와 음반시장에 가져올 수 있는 실질적인 피해를 줄일 수 있는 입법 방안을 제시한다.
KHOEURN SAKSONITA;Jungsung Ha;Wan-Sup Cho;Phyoungjung Kim
한국컴퓨터정보학회논문지
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제28권7호
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pp.29-37
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2023
기후변화로 인해 농작물 생산과 유통에 관한 관심이 증대되고 있고, 빅데이터와 AI를 활용한 생산량 예측을 통해 농가의 출하량 조절과 유통단계의 조절에 활용하는 시도가 이루어지고 있다. 농산물 반입량 예측은 가격에 영향을 미칠 뿐 아니라 농가의 출하량과 유통회사의 유통량 조절을 할 수 있으므로 마케팅 전략을 수립하는데 중요한 정보이다. 본 연구에서는 농업 통계 정보 시스템에서 공개한 도매시장 참외 반입량 데이터를 기반으로 미래의 반입량을 예측하는 인공지능 예측 모델을 생성하고 정확도를 평가한다. 우리는 Neural Prophet 기법과 Ensembled Neural Prophet 모델 그리고 GRU 모델 등 세 가지 모델을 사용하여 예측 모델을 생성한다. 모델의 성능은 MAE와 RMSE라는 두 가지 주요 지표를 비교하여 평가한 결과 Ensembled Neural Prophet 모델이 가장 정확하게 예측하였으며, GRU 모델도 앙상블 모델과 유사한 성능을 보여주고 있다. 본 연구에서 개발된 모형은 웹에 publish 되어 현장에서 1년 6개월 동안 사용하고 있으며, 가까운 미래의 참외 생산량을 예측하고, 마케팅 및 유통전략을 수립하는 데 활용되고 있다.
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.
의료 노모그램은 환자에 대한 임상정보를 축적하고 분석하여 만든 수식적인 임상 의료예측 지식을 그래픽으로 표현한 것을 말한다. 의료 노모그램이 환자 진료에 기여하기 위해서는 가능하면 많은 임상 사례들이 추적되어 이들로부터 의료예측 지식을 추출하는 것이 필요하다. 또한 가용한 사례 데이터들로부터 정확도가 높은 예측 모델을 생성하여 노모그램으로 제공해야 한다. 이러한 노모그램은 환자진료 시점에서 쉽게 활용할 수 있도록 제공하는 것이 바람직하다. 이 논문에서는 이러한 요구조건들을 고려하여 제안한 노모그램 서비스 시스템을 소개한다. 제안한 시스템에서는 가능하면 많은 사례를 활용할 수 있도록 하기 위해 웹기반의 사례정보 데이터베이스 시스템을 포함하고, 임상 사례 데이터들을 활용하여 주기적으로 노모그램을 자동으로 갱신하도록 한다. 그 결과를 임상현장에서 바로 사용할 수 있도록 하기 위하여 앱 프로그램 통하여 스마트 단말기를 활용하도록 한다. 이 앱은 노모그램 서버에 직접 접근하여 가장 최근의 노모그램에 근거한 예측 결과를 제공한다. 끝으로 제안된 서비스 시스템 구조를 적용하여 개발된 방광암 환자의 재발율 및 생존율에 대한 노모그램 서비스 시스템을 소개한다.
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 교육 자료 및 영상을 제공하여 학업 격차를 해소하고 학업에 대한 성취도를 향상을 높일 수 있는 인공지능 교육 프로그램 시스템 설계를 구축하였다.
The technological development in the era of the 4th industrial revolution is changing the paradigm of various industries. Various technologies such as big data, cloud, artificial intelligence, virtual reality, and the Internet of Things are used, creating synergy effects with existing industries, creating radical development and value creation. Among them, the logistics sector has been greatly influenced by quantitative data from the past and has been continuously accumulating and managing data, so it is highly likely to be linked with big data analysis and has a high utilization effect. The modern advanced technology has developed together with the data mining technology to discover hidden patterns and new correlations in such big data, and through this, meaningful results are being derived. Therefore, data mining occupies an important part in big data analysis, and this study tried to analyze data mining techniques that can contribute to the logistics field and common logistics using these data mining technologies. Therefore, by using the AHP technique, it was attempted to derive priorities for each type of efficient data mining for logisticalization, and R program and R Studio were used as tools to analyze this. Criteria of AHP method set association analysis, cluster analysis, decision tree method, artificial neural network method, web mining, and opinion mining. For the alternatives, common transport and delivery, common logistics center, common logistics information system, and common logistics partnership were set as factors.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권6호
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pp.119-130
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2024
Universities are open systems that aim to prepare students to meet academic and industrial programs' expectations. It is important for universities to recognize these expectations and to make sure that they are achievable. To do so, graduates' progression tracking system is an essential tool for universities' development to ensure graduate students meet the market requirements. The purpose of this paper is to create automatic tracing system that captures information about students after graduation and creates annual report that represents the status of university students in term of employment or completing their study. It mainly assists graduates to find appropriate jobs that meet their desires or enabling them to complete their higher education by providing all these opportunities in one platform. The system main objective is to improve communication between graduate students, the university and companies. It also aims to identify the difficulties associated with graduate employability and changes are required to serve current students in term of creating new programs or activities. This helps universities to identify and address the existing curriculums and program's strengths and weaknesses and their adequacy, quality and competencies of a graduate in the labor market, which enhances the quality of higher education. we analyzed and implemented the tracing system using PHP language, which speeds up custom web application development and MySQL database, which guarantee data security, high performance, and other features. Graduate students found the proposed system usable and valuable.
스마트폰의 발달로 인해 사람들은 언제 어디서나 인터넷을 통해 다양한 정보를 접할 수 있게 되었다. 차량 내에서도 인터넷을 이용할 수 있는 시대가 도래했고, 사용자는 웹과 앱을 통해 매일 정보를 얻고 있다. 하지만 데이터 처리량이 증가함에 따라 프로그램의 응답 속도가 느려지는 경우가 발생하고, 사용자는 기다리라는 메시지를 받게 된다. 사용자의 대기는 불편한 경험이지만, 데이터 처리에 필요한 시간이 있기 때문에 사용자 대기를 최소화하는 것이 최선의 방법이다. 그러나 서비스 처리 시간이 예상치를 넘어가면 사용자는 더욱 심한 지루함과 고통을 겪게 된다. 그래서 사용자의 대기 지루함을 완화하기 위한 다양한 방법과 연구가 진행되고 있다. 사용자의 대기 지루함을 완화하기 위해 가장 흔히 사용되는 방법은 로딩이다. 이 연구에서는 최신의 로딩 기법인 Skeleton 로딩이 사용자 대기 경험에 어떤 효과를 가져오는지, 다른 로딩 기법과 비교하여 UI 측면에서 얼마나 매력적인 디자인 기법인지를 조사하였다. 실험 결과, Skeleton 로딩은 사용자 대기 경험을 개선하고, UI 디자인 측면에서도 매력적인 결과를 보여주었다.
본 연구는 최근 생성형 AI로 인한 새로운 교육 트렌드 변화에 학습자들의 수업 경험에 대한 긍정/부정 인식의 변화와 실제 활용 형태를 살펴본다. 공학 계열 대학생 6학급을 대상으로 2학기 동안 AI 챗봇을 웹 프로그래밍 수업에 활용하였고, 학기 초부터 설문 조사를 시작으로 중간/기말 고사 보고서 제출 기간까지 학습자의 경험과 활용에 대한 변화를 분석했다. 연구 분석 결과, Q/A 피드백과 실습 문제 해결 등 학습 개선에 도움이 되었고, 수업 적용 이후 중간부터 기말범위까지 챗봇에 대한 인식이 긍정적으로 변화하였다. 이외 수업 내에 커뮤니티 단절(개인화) 문제와 교육 S/W로써 활용 방안에 대한 유의미한 결론을 도출했다. 본 연구는 앞으로 생성형 AI 기반 소프트웨어 개발을 위한 기초 연구로써 의의가 있다.
Thiago Oliveira Gamba;Fernanda Visioli;Deise Renata Bringmann;Pantelis Varvaki Rados;Heraldo Luis Dias da Silveira;Isadora Luana Flores
Imaging Science in Dentistry
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제54권1호
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pp.1-11
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2024
Purpose: This study was conducted to investigate the safety of dental imaging in pregnant women with respect to fetal health. Materials and Methods: Searches were conducted of the PubMed, Scopus, and Web of Science databases in May 2023. The inclusion criteria encompassed cross-sectional and longitudinal studies that focused on the analysis of diagnostic dental imaging in pregnant women, as well as studies utilizing phantoms to simulate imaging examinations. The exclusion criteria consisted of reviews, letters to the editor, book chapters, and abstracts from scientific conferences and seminars. Results: A total of 3,913 articles were identified. Based on a review of the titles and abstracts, 3,892 articles were excluded, leaving 21 articles remaining for full-text review. Of these, 18 were excluded, and 4 additional articles were included as cross-references. Ultimately, 7 articles underwent quantitative-qualitative analysis. Three retrospective studies were focused on pregnant women who underwent dental imaging procedures. The remaining 4 studies utilized female phantoms to simulate imaging examinations and represent the radiation doses absorbed by the uterus or thyroid. Conclusion: Few dental radiology studies have been conducted to determine the safe radiation threshold for pregnant women. Additionally, the reviewed articles did not provide numbers of dental examinations, by type, corresponding to this dose. Dental imaging examinations of pregnant women should not be restricted if clinically indicated. Ultimately, practitioners must be able to justify the examination and should adhere to the "as low as diagnostically acceptable, being indication-oriented and patient-specific" (ALADAIP) principle of radioprotection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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