최근 디지털 헬스케어 기술과 서비스가 널리 활용되면서 의료 인공지능 성능 향상에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 양성 데이터 대비 질병 데이터가 희소하여 학습 과정에서 과적합이 발생하거나 질병 예측 모델의 성능이 떨어진다는 한계가 있다. 본 논문에서는 데이터가 균질하지 않은 상황에서 생성형 인공지능 모델을 사용하여 합성 데이터를 생성하는 방안을 제안한다. 실험 결과에 따르면, 종래 방법 대비 제안한 방법의 정확도가 약 5.8% 향상되었고, 재현율이 약 21% 개선되었다.
최근 비정상적인 네트워크 활동 감지 및 네트워크 서비스 프로비저닝과 같은 다양한 분야에서 응용되는 네트워크 트래픽 예측 기술이 네트워크 통신 문제에 의한 트래픽의 결측 및 네트워크 유저의 불규칙한 활동에 의한 비선형 특성 때문에 발생하는 성능 저하를 극복하기 위해 딥러닝 신경망에 대한 연구가 활성화되고 있다. 이 딥러닝 신경망 중 시계열 딥러닝 신경망은 단기 네트워크 트래픽 볼륨을 예측할 때 낮은 오류율을 보인다. 하지만, 시계열 딥러닝 신경망은 기울기 소멸 및 폭발과 같은 비선형성, 다중 계절성 및 장기적 의존성 문제와 같은 한계를 보여준다. 이 논문에서는 계절성 임베딩을 고려한 주의 신경망 기반 트래픽 예측 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 STL 분해 기법을 통해 분해된 트래픽 트랜드, 계절성, 잔차를 이용하여 일별 및 주별 계절성을 임베딩하고 이를 주의 신경망을 기반으로 향후 트래픽을 예측한다.
유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 관심이 높아지면서, 위치인식기술의 중요성이 대두 되고 있다. 기존에 많이 이용되어 왔던 위치인식기술에는 인공위성을 이용한 GPS, 초음파를 이용한 Cricket, 적외선을 이용한 Active Badge, RF를 이용한 RFDAR등이 있다. 하지만 이러한 기술들은 시스템을 위해 기반 시설을 전제 조건으로 하기 때문에 이용에 어려움이 따른다. 기존의 위치인식기술의 단점을 보안하기 위한 방법으로 제시된 것이 GSM과 무선 LAN을 이용한 위치인식기술들이다. 현재는 차량용 네비게이션, 물류시스템의 상품 운반 현황 추적 등 위치인식기술을 바탕으로 한 다양한 서비스들이 상용화되어 가고 있다. 상용화된 서비스들의 특성에 따라 개인화된 위치 정보를 필요로 하는 것들이 많아 지고 있으며, 개인화된 정보를 획득하고 이를 서비스에 적용하려는 시도가 여러 곳에서 진행 중이다. 개인화된 정보를 얻기 위해서는 사람이 이해하고 사용할 수 있는 장소라는 개념을 확보해야 하며, 인공지능적인 기술들을 필요로 하게 된다. 본 논문에서는 기반시설(AP: Access Point)이 충분한 무선 LAN을 이용하여 위치인식 기술애 대해 연구하였다. 기존의 무선 LAN 장비를 통하여 얻어진 위치 데이터를 가공하여 검색 기술의 고전적인 방법인 벡터 유사도와 확률 기반 유사도를 적용하여 인식률의 추이를 실험해 보고, 인식률 증가를 위한 방법들을 모색해 보겠다. 또 위치기반 알리미를 통하여 개인화 정보에 대한 적용 방향에 대해 연구해 보고자 한다.
본 연구는 소비자의 감성과 경험이 중요한 서비스 분야에서 생성형 인공지능을 활용하는 방법에 대한 조사를 목표로 활용시의 환각 현상을 최소화하고, 소비자의 감성 및 경험에 대한 전략적 서비스를 개발하는 것에 초점을 맞추고 있다. 이를 위해 기계적인 방식의 접근과 사용자가 프롬프트를 직접 생성하는 방식을 검토하였고, 사업아이템 정의 제공, 페르소나 특성 값 제공, 예시와 맥락형 동사명령, 출력 포멧과 톤 컨셉 지정 등의 프롬프트 생성 요인을 중심으로 실험적으로 적용하였다. 연구는 생성형 AI가 제공하는 맞춤형 콘텐츠의 정확성과 사용자 만족도를 향상시키는 데 기여할 수 있는 방안을 탐색한다. 또한, 이러한 접근 방식은 생성형 인공지능을 실제 서비스에 적용 시 발생할 수 있는 환각 현상 중심의 문제들을 해결하는 데 중요한 역할을 하며, 생성형 인공지능을 통한 소비자 서비스 혁신에 기여할 것으로 기대한다. 연구 결과는 소비자의 감성과 경험을 풍부하게 해석하는데 생성형 인공지능이 중요한 역할을 할 수 있음을 보여주며, 이는 다양한 산업 분야에서의 활용 가능성을 넓히고, 기술 발전을 넘어 소비자 감성 및 경험 전략의 새로운 방향을 제시할 것으로 기대한다. 하지만, 아직은 연구가 생소한 생성형 AI 기술 기반의 연구를 진행함으로써 미흡한 부분이 많다. 향후 연구에서는 더 다양한 산업 환경 적용으로 연구요인들의 범용성과 조건별 효과를 더 깊이 탐구할 필요가 있다. 또한, AI 기술의 급속한 발전에 따라 새로운 형태의 환각 증상과 이에 대응하는 새로운 전략 개발에 관한 연구가 지속해서 이루어져야 할 것이다.
IoT 산업과 인공지능 기술의 발전으로 다양한 데이터를 분석하여 서비스에 쉽게 활용할 수 있게 되었다. 이에 대해 클라우드 기반으로 된 분석 기술이 주로 발전하였으나, 개인 정보 노출 위험성 및 네트워크 종속성 문제를 해결하기 위해 최근에는 엣지 기반으로 분석하고 클라우드와 협업하는 기술 연구가 활발하게 진행되고 있다. 리소스가 제한적인 엣지 디바이스 기반 환경에서 원활한 서비스를 제공하기 위해서는 서비스의 기능을 목적별로 최소화하여 독립적이고 경량화된 어플리케이션을 엣지에 배포하고 실행되게 해야 한다. 마이크로서비스 설계 기법은 이를 해결 할 수 있는 대표적인 방법으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 여러 마이크로 서비스의 결과를 전달 받아 최종적으로 적합한 결과를 재생하는 컨텐츠 제공 서비스 구조를 제안하고 구현 결과를 소개하였다. 높은 데이터 처리 성능을 요구하는 영상 처리 서비스를 제공함에 있어 제안하는 방법을 활용하여 엣지 디바이스 활용 효율성을 높이고 보다 만족도 높은 컨텐츠 제공 서비스를 제공할 수 있다.
온라인 패션 시장의 빠른 성장과 이로 인한 온라인 선택의 확대로 인해 소비자들은 더욱 개인화된 추천 서비스에 대해 요구가 커지고 있음에도 불구하고 판매자는 수많은 소비자를 개별적으로 직접 대응할 수 없다는 문제점이 있다. 소비자의 이러한 개인화 니즈를 충족시키는 방안으로 이미지에 대한 태깅이 이루어지고 있으나 사람이 태깅하는 경우 사람마다 태깅이 매우 주관적으로 이뤄지고 있고 인공지능 태깅은 단어가 매우 제한적으로 사용자의 니즈를 충족시켜주지 못하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 인공지능으로 이미지에 포함된 제품의 형태, 속성, 감성 정보를 인식하고 이러한 정보를 코드화하고 코드의 조합으로 그 이미지가 가지고 있는 모든 정보를 나타낼 수 있는 알고리즘을 설계하였다. 이 알고리즘을 통해서 지금까지 획득이 불가능했던 패션 이미지의 감성, 패션 이미지가 표현하는 TPO 정보 등 이미지가 가지고 있는 다양한 정보를 실시간으로 획득하는 것이 가능하게 되었다. 이러한 정보를 기반으로 소비자의 취향을 분석하는 단계에서 넘어가 소비자의 취향에 당시의 유행, TPO 정보까지 결합하는 초개인화된 의류 추천이 가능해진다.
공공기관이 방범 및 주차단속 등을 위해 운영하는 대부분의 CCTV는 도로 위에 위치한다. 이 CCTV들은 차량, 작업자 등에 의한 충격 또는 진동에 의한 볼트 풀림 등의 다양한 이유로 카메라 화각이 변경되는 일이 종종 있다. 수집된 영상을 기반으로 인공지능 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 서비스 대상 영역(ROI, Region Of Interest)이 영상내에서 중단없이 제공되어야 한다. 이는 영상분석을 위한 컴퓨팅파워의 효과적 운영 관점과도 관련이 있다. 본 연구에서는 도로위 마커를 기준으로 ROI를 설정하고 해당 영역내에서만 영상분석이 가능하도록 설정하며, ROI를 찾아가는 과정을 연구함으로써 인공지능 기술 적용이 극대화 될 수 있도록 설명하고 있다.
정부는 새로운 영역의 전자정부 서비스를 창출하기 위한 계획을 추진 중이다. 업무절차 개선 측면에서 dBrain과 e-사람, 전자결재 및 업무관리를 위한 온나라 등은 상당한 성과를 이루었으며, 현재는 새로이 부각된 정보기술을 도입하여 기존의 행정서비스를 개선하고 지능형 전자정부를 구현하기 위한 노력을 지속하고 있다. 본고에서는 그중 자가학습기반의 지능형 행정서비스 구축이 실제 업무를 추진하는 공무원들의 업무프로세스에 효율적인지, 지속사용하는데 영향을 미치는지를 파악하고자 하였다. 인공지능, 빅데이터, 블록체인 등의 발전된 정보기술에 대한 개인의 인식 및 태도를 바탕으로 개인 혁신성을 선행변수로 하여 UTAUT 변수들이 지속사용의도에 영향을 미치는 지에 대해 공무원 대상 설문 결과를 이용하여 지능형 정부서비스를 대상으로 검증하여 행정서비스에 대한 영향요소를 파악하였다. 정부행정서비스 사용자들은 혁신적인 행정서비스의 구축 및 도입이 국민에게 더욱 효율적으로 활용될 수 있다고 믿으며, 정보기술 발전에 따라 서비스의 활용 및 제공에 대한 기대감을 높게 가지고 있다고 파악되었다. 향후 전자정부 서비스를 활용하는 국민을 대상으로도 모형을 적용하여 연구할 예정이다.
제4차 산업혁명에 따라 시작된 패러다임의 변화는 해운, 항만, 조선 및 해양 등 전 산업분야에 걸쳐 진행되고 있으며, 이와 함께 자율운항선박은 혁신성장 기술에 대한 새로운 도전과제로 주목받고 있다. 자율운항 선박에 대한 국제적 차원의 논의는 2017년 제98차 국제해사기구 해사안전위원회에서 자율운항선박을 MASS(Maritime Autonomous Surface Ship)로 규정함으써 본격화 되었으며, 국내에서도 '해양수산부 2018년 업무계획'에 따라 국가물류체계 혁신을 위하여 자율운항선박, 해상통신망, 스마트항만 등 스마트 해상물류체계 구축 전략을 수립하였다. 자율운항선박을 운영하기 위해서는 안전한 입출항을 돕는 스마트항만의 구축이 필수적인데, 효율적인 항만운영과 안전을 확보하기 위하여 안전성, 신뢰성, 효율성 중심의 인프라로 구축되어야 할 것이다. 현재의 도선서비스는 개별 도선사가 각각의 입출항하는 선박에 직접 탑승하여 제공되고 있으나, 향후 자율운항선박에는 이와 같은 형태의 서비스를 제공하기 어려울 것으로 판단된다. 이는 도선서비스의 자동화 및 지능화, 원격 통제 체계의 마련이 필요한 것으로 볼 수 있다. 본 논문에서는 스마트항만 운영을 위하여 현재의 구축 운영중인 항로표지의 인공지능화를 통하여 전자도선서비스(Electric Pilotage Service)를 수행할 수 있는 방안과 체계, 서비스 대상에 대하여 제시하며, 부산항 북항을 대상으로 해당서비스에 대한 구체화 방안을 제시한다.
최근 몇 년 동안 웹 기반의 서비스는 웹 2.0이라는 단어로 설명되면서 집단지성, 소셜네트 워크서비스 등 다양한 형태로 발전되어 왔다. 특히 소셜네트워크서비스는 모바일 환경의 발전과 함께 수년간 계속 발전할 것으로 예상된다. 그리고 집단지성의 경우 이제는 웹기반 서비스에서 고객의 요구를 판별하고, 새로운 지식을 작성하는 방법으로 많이 활용되고 있다. 본 논문에서는 인공지능의 한 방법인 전문가시스템(Expert System)과 집단지성의 기술을 활용하여 전문지식을 관리하는 소셜네트워크서비스의 설계 및 구현의 과정을 설명하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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