Unlike a typical small-sized robot navigating in a free space, an autonomous vehicle has to travel in a designated road which has lanes to follow and traffic rules to obey. High-Definition (HD) maps, which include road markings, traffic signs, and traffic lights with high location accuracy, can help an autonomous vehicle avoid the need to detect such challenging road surroundings. With space constraints and a pre-built HD map, a new type of path planning algorithm can be conceived as a substitute for conventional grid-based path planning algorithms, which require substantial planning time to cover large-scale free space. In this paper, we propose an obstacle-avoiding, cost-based planning algorithm in a continuous space that aims to pursue a globally-planned path with the help of HD map information. Experimentally, the proposed algorithm is shown to outperform other state-of-the-art path planning algorithms in terms of computation complexity in a typical urban road setting, thereby achieving real-time performance and safe avoidance of obstacles.
In the fourth industrial revolution, fashion students are expected to work with various technologies to show creativity. This study aimed to conduct project-based learning(PBL) in collaboration with industry experts to design and operate artificial intelligence(AI) in the practice subject of fashion curation through the industrial academic teaching method. We first looked at teaching methods and strategies incorporating PBL in various academic fields. Next, we analyzed fashion projects and fashion curation services applying AI. Then through the question-and-answer method and by consulting with industry experts, we developed a curriculum for AI fashion curation, applying PBL(fashion market and trend analysis; new styles and time, place, and occasion planning; AI machine learning data set production; curation model development; and evaluation) suitable for the university's educational environment, information technology company conditions, and fashion students. As part of a close cooperation system with the industry, we conducted a 15-week Fashion Project II (Capstone Design) course and evaluated the outcomes and student satisfaction with the course. Students were able to develop new style, and time, place, and occasion categories and to utilize strategies for AI fashion curation services reflecting the unique needs of Millennials and Generation Z. Students showed high satisfaction with the curriculum. Further, it was confirmed that the study successfully applied PBL in class using AI technology in fashion education.
클라우드 서비스에 기반한 글로벌 플랫폼 솔루션 기업은 인공지능과 빅데이터 서비스를 킬러앱으로 발전시키며 기업의 산업 솔루션을 제공하며 이것은 기업의 비즈니스 밸류 체인에 큰 변화를 가져오게 할 것이다. 제조 생산의 최적화에서 디자인과 마케팅, 유통 등이 중요해 지고 SCM와 고객 데이터가 수평적으로 연결되어 관리가 필요해지면서 기업의 모든 데이터도 하나의 플랫폼을 중심으로 데이터에 기반한 통합을 이루어 기업 의사 결정 모델을 구현하는 방향으로 발전하게 된다. 이러한 변화는 기업의 소셜, 모발 솔루션과 통합되는 디지털 혁신을 리드하고 있다. 또한 기업은 다른 기술 경쟁력을 가진 기업의 기술, 플랫폼 솔루션과 Ecosystem 비즈니스 파트너로 융합하여 새로운 비즈니스 모델을 만들고 산업과 지역의 경계를 넘어 새로운 에코시스템 마켓플레이스를 만들고 있다.
겨울철 한파로 인한 수도계량기의 동파는 수돗물 공급 중지, 유출된 후 결빙에 따른 각종 안전사고 유발 및 복구에 따른 비용 발생 등 여러 가지 불편과 문제를 야기시킨다. 본 연구에서는 수도계량기가 실제 동파가 발생되는 환경과 유사한 시험장치를 개발하여 동파영향인자인 온도, 습도, 유량, 압력, 밸브개도, 펌프 가동상태 등을 변화시켜 반복시험을 수행하고자 한다. 이를 통해 얻어지는 데이터를 기반으로 동파 영향인자 간 상관관계를 AI 기술을 적용해 동파시기를 예측하고자 한다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제30권5호
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pp.141-158
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2023
In the field of animation, as technology advances, production technology, production methods, and production culture are also steadily developing. The demand for content is increasing rapidly around the OTT platform, and the demand for animation content and diversity is increasing. With these market changes, animation creation ability is becoming a more important animation education goal. There is also a need to innovate educational methods to provide students with the skills and knowledge required in the modern animation business. This paper investigated the composition of the educational curriculum of domestic and foreign animation universities education. It examines artificial intelligence (AI) technology that can be used in animation creation and explores the design and direction of the university animation curriculum using it. AI technology has already proven its potential in various areas, and it is integrated into the animation curriculum to present various development potentials. Using AI technology, students can focus on practical and essential animation education by preventing technical difficulties in animation creation, increase their experience in animation production, and experiment with planning and producing various contents. It is proposed to design an educational curriculum that further strengthens animation creation and production capabilities by forming smart animation classes to foster talents who can lead the future animation industry in a new direction.
본 연구는 인공지능의 국방 분야 활용 시 데이터 위·변조 방지를 위한 블록체인 기술의 적용방안을 연구 하는데 목적이 있다. 인공지능은 빅 데이터를 다양한 기계학습 방법론을 적용하여 군집화하거나 분류하여 예측하는 기술이며 미국을 비롯한 군사 강대국은 기술의 완성단계에 이르렀다. 만약 데이터를 기반으로 하는 인공지능의 데이터 위·변조가 발생한다면 데이터의 처리과정이 완벽하더라도 잘못된 결과를 도출할 것이며 이는 가장 큰 적의 위험요소가 될 수 있고 데이터의 위·변조는 해킹이라는 형태로 너무나 쉽게 가능하다. 만약 무기화된 인공지능이 사용하는 데이터가 북한으로부터 해킹되어 조작되어 진다면 예상치 못한 곳의 공격이 발생할 수도 있다. 따라서 인공지능의 사용을 위해서는 데이터의 위·변조를 방지하는 기술이 반드시 필요하다. 데이터의 위·변조 방지는 해수함수로 암호화된 데이터를 연결된 컴퓨터에 분산 저장하여 한 대의 컴퓨터가 해킹되더라도 연결된 컴퓨터의 과반 이상이 동의하지 않는 한 데이터가 손상되지 않는 기술인 블록체인을 적용함으로써 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 프로젝트의 계획단계에서 프로젝트 관리자가 수행해야 할 프로젝트에 대하여 규모, 범위, 기간, 성격 등의 측면에서 가장 유사한 과거의 사례를 찾아주고 이를 참조하여 WBS를 설계할 수 있도록 규칙과 사례기반 추론에 근거한 프로젝트 계획수립 지원모듈(PPSM: Project Planning Support Module)개발 방법을 제안한다.
Multi-day trip itinerary planning is complex and time consuming task, from selecting a list of worth visiting POIs to arranging them into an itinerary with various constraints and requirements. In this paper, we present CYTRIP, a multi-day trip itinerary planning system that engages human computation (i.e. crowd recommendation) to collaboratively recommend POIs by providing a shared workspace. CYTRIP takes input the collective intelligence of crowd (i.e. recommended POIs) to build a multi-day trip itinerary taking into account user's preferences, various time constraints and locations. Furthermore, we explain how we engage crowd in our system. The planning problem and domain are formulated as AI planning using PDDL3. The preliminary empirical experiments show that our domain formulation is applicable to both single-day and multi-day trip planning.
최근 인공지능 (Artificial Intelligence: AI) 기술 발전으로 폐쇄회로 TV(Closed-Circuit television: CCTV)와 같은 영상 센서에 AI 기술을 도입하여 특정 돌발상황을 검지하고 있으나 대부분 고정식 장비 기반으로 돌발상황 검지가 진행되어왔다. 따라서 모든 도로 공간에 대한 돌발상황 검지에는 한계가 존재해왔다. 그러나 영상 센서와 edge-computing 기술 등의 발전으로 이동식 영상정보수집 및 분석 기술이 확산되고 있다. 본 연구는 이러한 이동식 영상 수집 및 분석 장비(커넥티드 차량)의 도입 수준에 따른 돌발상황 검지시간 감소효과를 추정하는 것이 목적이다. 이를 위해 2021년 경부고속도로 수원지사에서 수집된 돌발상황 발생 건수 자료를 활용하였다. 분석 결과 편도 2차로 고속도로는 커넥티드 차량의 보급률(Market Penetration Rate: MPR)이 4% 이상, 편도 3차로 고속도로는 3% 이상이면 돌발상황 검지 시간이 1분 이하로 나타났고, 편도 2차로와 편도 3차로 고속도로에서 MPR이 각각 0.4% 이상, 0.2% 이상이면 한국도로공사에서 발표한 평균 돌발상황 검지시간 보다 감소하는 것으로 나타났다.
Purpose: The purpose of this study is to define various concepts, features, and scopes by examining various previous studies on AI services that are completely different from existing services. It also examines the limitations of existing service quality evaluation methods and studies the characteristics by combining them with various cases of new AI services. And this is to derive and propose quality evaluation attributes of AI service. Methods: The concept and characteristics of artificial intelligence were derived through research and analysis of various previous studies related to artificial intelligence. The key characteristics and quality evaluation items were derived through the KJ method and matching based on the keywords and characteristics derived from previous studies and various cases. Results: Based on the review of various previous studies on the quality of artificial intelligence services, this study presents the main characteristics and quality evaluation items of new artificial intelligence services, which are completely different from existing service quality evaluations. Conclusion: The quality measurement model of AI service is very useful when planning and developing AI-based new products or services because it can accurately evaluate the requirements of consumers using the services of the new AI era. In addition, consumers can be recommended a customized service according to the situation or taste, and can be provided with a customized service based on this.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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