대화시스템은 인간과 컴퓨터의 상호작용에 새로운 패러다임이 되고 있다. 자연어로써 상호작용함으로써 인간은 보다 자연스럽고 편리하게 각종 서비스를 누릴 수 있게 되었다. 대화시스템의 구조는 일반적으로 음성 인식, 자연어 이해, 문맥 파악 등의 여러 모듈의 파이프라인으로 이뤄지는데, 본 연구에서는 자연어 이해 모듈의 도메인 분류 문제를 풀기 위해 convolutional neural network, random forest 등의 기계학습 모델을 비교하였다. 사람이 직접 태깅한 총 7개 서비스 도메인 데이터에 대하여 각 문장의 도메인을 분류하는 실험을 수행하였고 random forest 모델이 F1 score 0.97 이상으로 가장 높은 성능을 달성한 것을 보였다. 향후 다른 기계학습 모델들을 추가 실험함으로써 도메인 분류 성능 개선을 지속할 계획이다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권8호
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pp.342-352
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2021
Multicast Routings is a big challenge due to limitations such as node power and bandwidth Mobile Ad-hoc Network (MANET). The path to be chosen from the source to the destination node requires protocols. Multicast protocols support group-oriented operations in a bandwidth-efficient way. While several protocols for multi-cast MANETs have been evolved, security remains a challenging problem. Consequently, MANET is required for high quality of service measures (QoS) such infrastructure and application to be identified. The goal of a MANETs QoS-aware protocol is to discover more optimal pathways between the network source/destination nodes and hence the QoS demands. It works by employing the optimization method to pick the route path with the emphasis on several QoS metrics. In this paper safe routing is guaranteed using the Secured Multicast Routing offered in MANET by utilizing the Ant Colony Optimization (ACO) technique to integrate the QOS-conscious route setup into the route selection. This implies that only the data transmission may select the way to meet the QoS limitations from source to destination. Furthermore, the track reliability is considered when selecting the best path between the source and destination nodes. For the optimization of the best path and its performance, the optimized algorithm called the micro artificial bee colony approach is chosen about the probabilistic ant routing technique.
Metaverse refers to a world that transcends reality. Metaverse is a compound word of meta (transcendence) and universe (universe). The impact of the corona pandemic has provided an opportunity to rapidly grow the metaverse based on realistic content along with online and non-face-to-face environments. Various content and service platforms reflecting the concepts of metaverse and digital twin are rapidly spreading around the world in line with the pandemic situation. As their needs accelerate in response to the COVID-19 situation, the technology of metaverse and digital twin is attracting attention again as an indispensable condition for business, culture and art, national industry, and public services. In particular, the metaverse requires the balanced development of ecosystem components based on various advanced convergence technologies. In this paper, the concept of metaverse and digital twin, types of platforms, and development status are examined, and trends of key element technologies are investigated and analyzed. As these key element technologies, XR sensory technology, avatar technology, and other XR devices and parts were examined. Through this, we want to clearly pinpoint the direction in which the metaverse will develop through future technologies, services, and follow-up research.
현대 사회는 사물인터넷, 빅데이타 등으로 급속하게 발전하고 있으며 코로나 시대에도 발전하는 산업이 있다. 그러나, 교회는 코로나 시대에 발전하지 못하고 충분히 대응하지 못하고 있으며 교회의 존립 자체를 흔들고 있다. 교회의 본질은 예배, 전도, 교육, 봉사, 교제로 구성된다. 비대면의 안전을 중요시하는 코로나 시대에는 본질은 변화하지 않지만 사회적 책임감이 있게 교회의 본질을 구현하는 노력이 필요하다. 본 논문은 이러한 측면에서 교회의 5대 본질 요소를 중심으로 교회의 사회적 책임을 논한다. 이를 위해 교회의 본질적 요소를 살펴보고, 코로나 시대에 적합한 구현 방법을 연구한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권3호
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pp.92-103
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2021
With the continuous acceleration of economic and social development, people gradually pay attention to their health, improve their living environment, diet, strengthen exercise, and even conduct regular health examination, to ensure that they always understand the health status. Even so, people still face many health problems, and the number of chronic diseases is increasing. Recently, COVID-19 has also reminded people that public health problems are also facing severe challenges. With the development of artificial intelligence equipment and technology, medical diagnosis expert systems based on big data have become a topic of concern to many researchers. At present, there are many algorithms that can help computers initially diagnose diseases for patients, but they want to improve the accuracy of diagnosis. And taking into account the pathology that varies from person to person, the health diagnosis expert system urgently needs a new algorithm to improve accuracy. Through the understanding of classic algorithms, this paper has optimized it, and finally proved through experiments that the combined classification algorithm improved by latent factors can meet the needs of medical intelligent diagnosis.
Among the innovative companies leading the era of the 4th industrial revolution, the world's largest Internet company is Google. Google has grown by providing convenient services such as Internet search, Android smartphone operating system, and video. Now, Google is leading the global IT industry by continuing to develop in various new business fields based on open service platforms, artificial intelligence, and big data. In this study, an exploratory discussion was conducted on Google's success factors and future directions. The purpose of the research is to understand the development process of the IT field from the successfactors of Google and to analyze the development direction of the future IT industry. Google's success factors were its open platform policy and successful acquisitions of external companies. In fact, most of the services Google offers come from companies that have acquired and acquired them. In addition, there was a corporate culture that values and supportsthe spirit of challenge and autonomy of members who are not afraid of failure. Based on this study's review of Google's direction analysis, the follow-up study will infer the direction of the IT industry in depth and look at the future technologies that IT majors need to prepare.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권1호
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pp.231-244
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2022
With the improvement of people's living standards and the development of tourism, tourists have greater freedom in choosing destinations. Therefore, as an indicator of satisfaction with scenic spots, tourist comments are becoming increasingly prominent. This paper aims to compare and analyze the landscape image of the Five Great Mountains in China and provide specific strategies for its development. The online reviews of tourists on the Online Travel Agency (OTA) website about the Five Great Mountains from 2015 to 2018 are collected as research samples. The text analysis method and R language are used to analyze the content of the tourist reviews, while the high-frequency words in the word cloud are used for visual display. In addition, the entropy weight method is used to determine the index weight and tourist satisfaction is evaluated to understand the weaknesses of those scenic spots. The results of the study show that firstly, the tourist satisfaction with the Five Great Mountains is basically consistent with its popularity. Secondly, through weight analysis, tourists pay special attention to the landscape features and environmental health of the scenic area, so that relevant departments should focus on building the landscape characteristics and improving the environmental health of the scenic area. At the same time, the accommodation and service management of the scenic spot cannot be ignored. Finally, according to the analysis results, suggestions are made on how to improve the tourist satisfaction with the Five Great Mountains.
Purpose: The development of e-commerce in the marketplace is becoming a big trend, but there is a handful of research about the unique characteristics of e-commerce. Online distribution has several differences from offline, such as consumer approach, payment, and product assortment. In addition to the relationship between quality factors and e-commerce satisfaction, this study research how brand awareness affects consumer satisfaction and which quality factor affects brand awareness. Research design, data, and methodology: This study conducted a survey on 457 customers using top online shopping malls. As for the analysis method, multiple regression analysis to verify the mediating effect. Results: All quality factors and brand awareness affect consumer satisfaction. Among the quality factors, only price, payment, and delivery had an effect among the four factors. As a result of verifying the mediating effect of brand awareness in the relationship between online shopping mall quality factors and consumer satisfaction, price, payment, and delivery showed mediating effects. Conclusion: Online shopping mall satisfaction affects the satisfaction of brand awareness consumers perceive aside from consumers' direct experience. The result showed that price, payment, and delivery were significant in the relationship of quality factor and brand awareness of an online shopping malls.
본 논문은 프로그래밍의 기초 교육을 이수한 개발자가 빅데이터와 인공지능을 학습하기 위해, C/C++ 언어로 프로그래밍을 할 수 있는 인공지능 교육서비스에 대해 다룬다. 또한 개발 환경에 따른 맞춤형 개발 환경 구성 시스템과 사용자가 인공지능 구현하여 테스트하는 방법에 대해 설명한다. 이 외에도 다양한 내부 파라미터 조작을 통해 인공지능에 미치는 영향을 확인할 수 있는 기능을 갖추고 있다. 향후 네트워크 통하여 언어의 제약이 없는 인공지능 교육 서비스 개발이 가능할 것으로 예상한다.
현재 다양한 분야에서 메타버스를 도입하고, 콘텐츠 또는 아이템 등의 거래에 NFT를 사용하는 가상융합경제가 등장하여 '메타버스 환경'으로 발전할 것으로 전망하고 있다. '메타버스 환경'은 앞으로 우리사회의 변화를 주도할 것이며 AI, 빅데이터, 클라우드, IoT, 블록체인, 차세대 네트워크 기술과 융합될 것이다. 하지만 메타버스 이용자가 서비스 이용을 위해 제공하는 개인정보, 기기정보, 행위정보는 주요 공격대상 된다. 따라서 사용자의 안전한 이용 환경 제공과 관련 기업의 비즈니스 기반 확대를 위하여 민·관 협력체계 구축 및 보안 가이드 개발이 선두과제이다. 따라서 본 연구에서는 메타버스 특징과 기술을 비교분석하며 이에 발생할 수 있는 보안 위협과 대응방안을 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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