본 논문의 수중로봇 도미(Domi) ver1.0는 관상어용 물고기 로봇 개발을 목표로 연구 개발되었다. 물고기 로봇은 머리, 1단, 2단 몸체와 꼬리부분과 2개의 구동 관절로 구성되어 있다. 물고기 로봇의 추력에 적합한 구동부 선정을 위하여 물고기 로봇 모델링과 유영 해석을 통하여 관절 구동부가 설계되었다. 또한 물고기 로봇의 유영알고리즘은 Lighthill 운동학 해석을 기초로 생체 모방의 유영 근사화 방법을 적용하였다. 설계된 물고기는 수동유영 및 자율운영모드로 동작된다. 수동유영모드는 RF 송수신에 의하여 구현된다. 본 설계된 물고기로봇 도미 ver1.0은 수중 현장시험 평가을 통하여 추력, 내구성, 방수성 등의 성능이 우수함을 확인하였다.
With the development of artificial intelligence technology, various methods have been developed for recognizing objects in images using machine learning. Image segmentation is the most effective among these methods for recognizing objects within an image. Conventionally, image datasets of various classes are trained simultaneously. In situations where several classes require segmentation, all datasets have to be trained thoroughly. Such repeated training results in low training efficiency because most of the classes have already been trained. In addition, the number of classes that appear in the datasets affects training. Some classes appear in datasets in remarkably smaller numbers than others, and hence, the training errors will not be properly reflected when all the classes are trained simultaneously. Therefore, a new method that separates some classes from the dataset is proposed to improve efficiency during training. In addition, the accuracies of the conventional and proposed methods are compared.
Metaverse provides a simulated environment where a large number of users can participate in various activities. In order for Metaverse to be sustainable, it is necessary to study ethics that can be applied to a Metaverse service platform. In this paper, Metaverse ethics and the rules for applying to the platform are explored. And, in order to judge the ethicality of avatar actions in social Metaverse, the identity, interaction, and relationship of an avatar are investigated. Then, an action-based audit approach to avatar interactions (e.g., dialogues, gestures, facial expressions) is introduced in two cases that an avatar enters a digital world and that an avatar requests the auditing to subjects, e.g., avatars controlled by human users, artificial intelligence (AI) avatars (e.g., as conversational bots), and virtual objects. Pseudocodes for performing the two cases in a system are presented and they are examined based on the description of the avatars' actions.
Pricing, as one of the most important aspects of a business, should be taken seriously. Whatever affects a company's pricing system tends to affect its profits and losses as well. Currently, many manufacturing companies fix product prices manually by members of an organization's management team. However, due to the imperfect nature of humans, an extremely low or high price may be fixed, which is detrimental to the company in either case. This paper proposes the development of a fuzzy-based price expert system (Expert Fuzzy Price (EFP)) for manufacturing companies. This system will be able to recommend appropriate prices for products in manufacturing companies based on four major pricing strategic goals, namely: Product Demand, Price Skimming, Competition Price, and Target population.
딥러닝은 인간이 탐지하기 어려운 데이터의 특징 및 패턴을 인지하고, 이들을 학습하여 데이터를 분류 및 예측할 수 있는 기술이다. 그러나 딥러닝 모델을 잘 학습시키기 위해서는 고품질의 대용량 데이터와 이들을 처리할 수 있는 방대한 컴퓨터 자원이 요구되는 것이 일반적이다. 따라서 소량의 데이터만이 존재하는 분야나 컴퓨터 자원이 한정되어 있는 상황에서는 딥러닝을 적용하기 어렵다. 본 논문에서는, 소량의 데이터로도 모델을 자신들의 태스크에 맞게 최적화시킬 수 있는 메타러닝에 대해 소개하고, 메타 러닝 기법들의 방향에 따른 Metric-Based, Model-Based 및 Optimization 기반 모델들에 대해 소개하고, 앞으로 나아가야 할 연구 방향에 대해 제시한다.
본 논문에서는 다양한 복원 인공지능 알고리즘 중 하나인 3차원 복원 기술은 실제로 존재하는 물체의 2차원적인 픽셀을 3차원의 형태로 구현하여 형상화한다. 정확한 3차원 정보 처리가 요구됨에 따라 포인트 클라우드로 표현되는 데이터를 통해 정확한 쿨체의 크기 정보나 좌표 정보를 표시할 수 있다. 데이터의 픽셀을 분석하여 3차원의 형태로 구현할 것을 정의하는 복셀화(Voxelization) 알고리즘 전처리 과정을 통해 3차원 복원 기술 3D-GAN 활용으로 3차원 형태 형상화를 하였다. 본 논문에서는 3차원 복원 알고리즘 통하여 2차원 포인트 클라우드를 분석해 3차원 형태로 복원하는 기술에 대한 설명한다.
Artificial Intelligence of Things (AIoT), which combines AI and the Internet of Things (IoT), has recently gained popularity. Deep neural networks (DNNs) have achieved great success in many applications. Deploying complex AI models on embedded boards, nevertheless, may be challenging due to computational limitations or intelligent model complexity. This paper focuses on an AIoT-based system for smart sewing automation using edge devices. Our technique included developing a detection model and a decision tree for a sufficient testing scenario. YOLOv5 set the stage for our defective sewing stitches detection model, to detect anomalies and classify the sewing patterns. According to the experimental testing, the proposed approach achieved a perfect score with accuracy and F1score of 1.0, False Positive Rate (FPR), False Negative Rate (FNR) of 0, and a speed of 0.07 seconds with file size 2.43MB.
본 논문에서는 중학생 학습자의 특성을 고려하여 UCC 매체를 활용한 구강보건교육을 실시하고 지식전달인 지적 영역과 태도변화인 정의적 영역, 행동 변화인 정신운동 영역의 결과를 살펴보았다. 이에 UCC 매체를 활용한 구강보건교육의 결과는 평균 지적 영역 4.09, 정의적 영역 4.05, 정신운동 영역 4.14로 나타났다. 학습자에게 흥미도와 이해도를 높여 관심을 가지고 행동의 변화를 보여 구강보건교육의 효과를 극대화 할 수 있도록 해야겠다. 일회성인 교육매체 자료 보다는 YouTube에서도 학습자가 언제든지 다시 볼 수 있도록 하여 계속관리 교육이 되도록 할 수 있다. 추후 관련된 보건교육프로그램 및 보건교육에 활용하여 교육내용의 정확한 전달과 학습자에게 동기유발을 일으켜 교육의 결과를 높일 수 있도록 한다.
본 논문은 MediaPipe Face Mesh 모델을 이용해 일련의 프레임 시퀀스에서 얼굴 제스처를 인식해 해당 사용자 이벤트를 처리하는 얼굴 제스처 기반의 사용자 인터페이스 선행 연구의 성능 개선 방안을 제안함에 그 목적이 있다. 선행 연구는 MediaPipe Face Mesh 모델에서 선택한 7개의 랜드마크의 3차원 좌표들로부터 얼굴 제스처를 인식해 해당 사용자 이벤트를 발생시키고 이에 대응하는 명령을 수행하는 것이 특징이다. 제안된 방법은 그 과정에서 커서 위치들에 적응형 이동 평균 처리를 적용해 미세 떨림을 완화함으로써 커서 안정화를 도모하고, 양안 동시 개폐 시에 양안의 일시적 개폐 불일치를 차단해 그 성능을 개선하였다. 제안된 얼굴 제스처 인터페이스의 사용성 평가 결과, 얼굴 제스처의 평균 인식률이 선행 연구에서 95.8%였던 것에 비해 98.7%로 상향되는 것이 확인되었다.
시대적 디지털 환경변화를 반영하는 지능정보사회는 개인적인 삶의 변화 가능성으로 기대되는 반면, 지능정보기술에 익숙하지 않은 정보취약계층의 디지털 격차는 활용 불가능의 불편함을 넘어 지능정보사회에서 누릴 수 있는 사회적·경제적 불평등이 야기되는 현실이다. 본 연구는 지능정보사회의 디지털 포용 실현을 위한 노인 미디어교육 분야의 과제를 도출하는 데 목적이 있다. 이를 위해 '제6차 국가정보화 기본계획(2018~2022)'과 '2022 교육정보화백서(2022)'를 통해 지능정보사회와 관련되는 국가정보화 비전, 목표, 전략 및 과제를 살펴보았으며, '2022년 디지털 정보격차 실태조사' 결과를 통해 취약계층으로 분류된 노인층의 디지털 격차 현황을 통하여 디지털정보화 역량(54.5%)과 디지털 정보화 활용수준(72.6%)은 낮은 것으로 파악하였다. 지능정보사회에서 노인층의 디지털 정보격차를 완화하기 위해서 노인 미디어교육 분야에서는 지능정보기술을 활용한 지능형 미디어교육 서비스 개발, 늘배움 온라인서비스 채널을 통한 노인 미디어교육 서비스 제공, 노인층을 위한 디지털 지능형 미디어 교육 지원 등이 필요할 것으로 여겨진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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