• 전자통신동향분석
• /
• 제33권3호
• /
• pp.89-99
• /
• 2018

Human activity recognition (HAR) is a technology that aims to offer an automatic recognition of what a person is doing with respect to their body motion and gestures. HAR is essential in many applications such as human-computer interaction, health care, rehabilitation engineering, video surveillance, and artificial intelligence. Smartphones are becoming the most popular platform for activity recognition owing to their convenience, portability, and ease of use. The noticeable change in smartphone-based activity recognition is the adoption of a deep learning algorithm leading to successful learning outcomes. In this article, we analyze the technology trend of activity recognition using smartphone sensors, challenging issues for future development, and a strategy change in terms of the generation of a activity recognition dataset.

• 지능정보연구
• /
• 제9권2호
• /
• pp.65-85
• /
• 2003

Any ERP system pushes a company toward full process integration and solves the fragmentation of information. However, the tight process integration can propagate and magnify mistakes made in one department into the other departments in real time. Thus, it can be posited that a central support system for the coordination can help ERP users and administrators dig out problems, take care of tedious validation and verification, and maintain process integration of ERP with great consistency. This paper proposes an agent-based ERP operations support system (EOSS) that aims at achieving and maintaining process integration of ERP at the highest level possible. With EOSS, the process integrity is monitored, with anomalies prevented as early as possible and repaired as precisely as possible.

• Asia pacific journal of information systems
• /
• 제15권1호
• /
• pp.63-79
• /
• 2005

Recommender systems are a personalized information filtering technology to help customers find the products they would like to purchase. Collaborative filtering is known to be the most successful recommendation technology, but its widespread use has exposed some problems such as sparsity and scalability in the e-business environment. In this paper, we propose a recommendation system, WebCF-PT based on Web usage mining and product taxonomy to enhance the recommendation quality and the system performance of traditional CF-based recommender systems. Web usage mining populates the rating database by tracking customers' shopping behaviors on the Web, so leading to better quality recommendations. The product taxonomy is used to improve the performance of searching for nearest neighbors through dimensionality reduction of the rating database. A prototype recommendation system, WebCF-PT is developed and Internet shopping mall, EBIB(e-Business & Intelligence Business) is constructed to test the WebCF-PT system.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능정보시스템학회 2003년도 춘계학술대회
• /
• pp.474-483
• /
• 2003

A number of studies for corporate bond rating classification problems have demonstrated that artificial intelligence approaches such as Case-based reasoning (CBR) can be alternative methodologies to statistical techniques. CBR is a problem solving technique in that the case specific knowledge of past experience is utilized to find a most similar solution to the new problems. To build a successful CBR system to deal with human information processing, the representation of knowledge of each attribute is an important key factor We propose a hybrid approach of using fuzzy sets that describe the approximate phenomena of the real world because it handles inexact knowledge represented by common linguistic terms in a similar way as human reasoning compared to the other existing techniques. Integration of fuzzy sets with CBR is important to develop effective methods for dealing with vague and incomplete knowledge to statistical represent using membership value of fuzzy sets in CBR.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제19권3호
• /
• pp.148-154
• /
• 2021

With the advent of context-aware computing, many attempts were made to understand emotions. Among these various attempts, Speech Emotion Recognition (SER) is a method of recognizing the speaker's emotions through speech information. The SER is successful in selecting distinctive 'features' and 'classifying' them in an appropriate way. In this paper, the performances of SER using neural network models (e.g., fully connected network (FCN), convolutional neural network (CNN)) with Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) are examined in terms of the accuracy and distribution of emotion recognition. For Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song (RAVDESS) dataset, by tuning model parameters, a two-dimensional Convolutional Neural Network (2D-CNN) model with MFCC showed the best performance with an average accuracy of 88.54% for 5 emotions, anger, happiness, calm, fear, and sadness, of men and women. In addition, by examining the distribution of emotion recognition accuracies for neural network models, the 2D-CNN with MFCC can expect an overall accuracy of 75% or more.

• 지능정보연구
• /
• 제28권3호
• /
• pp.209-235
• /
• 2022

블록체인 기술은 2010년 이후 인공지능 분야의 발전과 더불어 4차 산업혁명을 선도할 최신의 기술로 각광받고 있고, 기술의 활용 분야에 대한 연구가 활성화되고 있다. 그러나, 자본시장 관점에서 블록체인 경제 생태계를 분류하기 위한 기준과 관련된 연구는 거의 없는 상황이다. 본 연구는 자본시장 관점에서 블록체인 기술을 활용하는 개발자, 사업자, 자본시장 참여자 등 전문가를 대상으로 인터뷰와 사례 연구 방법론으로 블록체인 기술의 응용 분야에 따른 블록체인 경제 생태계를 분류하였다. 자본시장의 주식 투자와 연계해 활용할 수 있는 방안으로 블록체인 경제 생태계 분류 방법을 활용하여 투자 종목 유니버스를 구성하였다. 나아가 본 연구는 퀀트 및 인공지능 전략 기반 정성적, 정량적 분석으로 지능형 주식 포트폴리오를 구축하고 성과를 분석하였다. 이를 통해 블록체인 경제 생태계의 지속적인 성장 전망에 따른 성공적인 투자전략을 제시하였다. 본 연구는 블록체인의 표준화를 기술적 관점이 아닌 자본시장의 관점에서 블록체인 경제 생태계로 분류하고 분석했을 뿐 아니라, 실제 글로벌 우량 상장 주식을 대상으로 포트폴리오를 구축하고 양호한 성과를 달성할 수 있는 전략을 도출한 연구로서 시사점을 갖는다. 또한, 본 연구가 제안하는 블록체인 경제 생태계 기반 지능형 주식 투자 포트폴리오 구축 접근은 블록체인의 기술적인 가치에 초점을 맞춘 연구에 비해서, 투자론과 경제학적인 관점에서 통찰력을 제시해 자본시장 발전에 기여할 수 있다는 실무적 시사점을 갖는다.

• 융합보안논문지
• /
• 제13권5호
• /
• pp.57-66
• /
• 2013

미래의 전쟁 양상을 예측하는 것이 장차 전쟁에서 승리를 보장 받을 수 있다. 이라크 전에서 미군이 보여준 전쟁방식에서 미래의 전쟁양상을 도출해 낼 수 있다. 즉, GPS, 첩보위성, 무인정찰기를 이용한 실시간의 정보 수집에서 고도화된 유도 무기를 통한 정밀타격까지의 일련의 전투과정은 우주, 공중, 해상, 지상 전력을 네트워크화 함으로써 실시간 동시 및 통합 전투력 발휘가 전쟁의 승패를 결정하는 핵심 요소라는 것을 다시 한 번 확인할 수 있었다. NCW는 미래 작전유형이 작전에 참여하는 모든 요소들의 네트워킹에 의해 유기적으로 연동되는 네트워크 중심 전장을 의미한다. 따라서 정보수집 센서, 지휘 결심, 타격체계들이 지리적 여건에 제한되지 않고 네트워킹 되어 전투에 참여하는 지휘관에서부터 각개 병사에 이르기까지 원하는 시간에 원하는 정보를 획득할 수 있는 전쟁수행개념을 말한다. 미래형컴퓨터에 대하여 고찰하고, 특히 휴대용 컴퓨터, 키보드 없이도 손으로 자유롭게 사용할 수 있는 컴퓨터, 음성인식 컴퓨터, 이를 이용한 인공지능, 또한 이를 통합 운용할 수 있는 네트워크 체계를 이해하고 해병대의 종합적인 정보통신망 구축과 이를 전투나 훈련에 적용해 보고자 한다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제11권5호
• /
• pp.105-118
• /
• 2006

패션계에서 크게 성공한 스페인의 Zara, 그리고 미국의 Limited Brands사는 고객의 취향이나 유행이 매우 빠르게 변화한다는 것에 착안하여 성공한 기업들이다. 변화에 유연하게 대응하는 민첩한 조직(agile organization)과 고객 요구사항에 신속하게 대응하는 감지-반응 기업(adaptive enterprise)에 대한 논의는 이전부터 제기되어왔으며 최근에는 실시간 기업(RTE; Real-Time Enterprise)이라는 개념으로 확산되고 있다. 이에 본 논문에서는 패션산업의 특성을 고려한 패션산업의 실시간기업화, 즉 RTE 가 되기 위한 도입 방안을 제시하였다. 패션산업이 실시간기업화 되기 위해서는 종단간 프로세스들이 지연시간 없이 운영되어야 하며 또한 RTE의 세 가지 중요한 속성인 가시성(visibility), 지능성(intelligence), 그리고 민첩성(agility)이 확보되어야 한다. 패션산업에서의 실시간기업화를 위해 이 두 가지 축, 즉 사이클론 모델의 세 단계와 RTE 속성을 축으로 하여 여기에 패션산업의 핵심 업무인 패션머천다이징을 적용, 패션산업의 실시간기업화를 위해 추진해야할 항목들을 도출하였으며 구현 및 기술관점에서 현재까지의 솔루션들을 정리하였다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제10권7호
• /
• pp.93-98
• /
• 2012

본 논문에서는 비즈니스 인텔리전트 시스템의 구축 후 활용 효과에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 이를 위하여 우선 비즈니스 인텔리전트 시스템에 영향을 미칠 수 있는 여러 요인들을 문헌 연구를 통해서 정리 하였고, 이를 검증하기 위하여 비즈니스 인텔리전트 시스템을 구축하여 활용하고 있는 기업을 대상으로 인터넷 설문을 실시하여 필요한 데이터를 수집하였다. 본 논문의 목적을 달성하기 위하여 요인분석(FA)과 계층분석기법(AHP)분석을 실시하였다. 요인분석을 통해서 성과측정지표들의 차원이 감소된 요인을 도출하였고, 이들 요인들 사이의 중요도를 계층분석기법(AHP)으로 분석하였다. 본 연구의 결과로 본 연구를 통해서 생성된 요인은 모두 6가지이다. 비즈니스 인텔리전트 시스템의 성과에 영향을 미치는 요인들은 정보시스템의 성숙도가 제일 중요한 요인으로 나타났으며, 경영전략의 수립 필요성, 정보조직, 그리고 사용자 교육의 순서로 나타났다. 본 연구는 기업에서 비즈니스 인텔리전트 시스템을 구축하여 사용하고 있거나, 미래에 비즈니스 인텔리전트 시스템을 구축하려는 계획을 가지고 있는 기업에게 비즈니스 인텔리전트 시스템의 활용에 대한 방향을 제시해 줄 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제19권10호
• /
• pp.143-149
• /
• 2021

초연결 지능정보사회에 빠른 진입으로 빅데이터 기반의 자원관리 등을 위한 빅데이터시스템 구축의 필요성을 대두되면서, 공공기관에서 빅데이터시스템 구축을 추진하고 있는 실정이다. 이에, 본 연구는 공공기관 현실에 맞는 빅데이터시스템 구축 시 고려해야할 측정항목을 도출하고자 한다. 고등교육기관 통합정보시스템 구축의 환경요인 측정항목에 선행연구를 기반으로 빅데이터 관련연구들의 성공요인들과 공공기관 빅데이터 시스템 구축의 특성을 분석·결합하였다. 연구방법으로는 빅데이터 전문가들을 대상으로 델파이 방법등을 사용하여 빅데이터 특성이 반영된 19개 측정항목을 도출하였으며, 이를 빅데이터시스템에 구축하고자 하는 공공기관에 성공적으로 적용하기 위한 방안을 제언하였다. 본 연구결과가 공공기관에서 성공적인 빅데이터시스템 구축의 기초 자료로 활용되기를 기대한다.