겨울철 동파는 물사용 불가, 2차 피해 및 계량기 교체비용 발생 등 많은 사회적 비용을 발생시키고 있다. 정부에서는 지방상수도 시설의 현대화를 위해 많은 노력을 기울이고 있으며, 특히나 전국적으로 SWM 사업을 추진 중에 있다. 본 연구에서는 수용가의 최접점에 설치되는 스마트 미터링에 착안하여 기존의 대기온도가 아닌 계량기 함내 온도를 기반으로 하는 새로운 동파위험 알림 정보서비스를 계획하였다. 또한 본 연구에서는 전국적으로 설치된 스마트미터의 수량적인 한계를 극복하기 위하여, 온도센서로부터 취득된 자료들을 바탕으로 물리적인 온도센서가 없는 지역의 온도를 예측하는 인공지능 기반의 온도예측 모델을 개발하였고, 최적화 과정을 통해 전국을 대상으로 하는 수도계량기 동파위험 정보서비스(안)을 구상하였다.
TextRank 알고리즘을 활용한 연관 단어 추천 시스템과 사용자가 선택한 단어 기반 아이디어 생성 서비스를 반응형 웹으로 제공한다. 연관 단어 추천 시스템에서는 TextRank 알고리즘을 이용한 단어별 가중치 부여 방법 및 SoftMax를 적용한 확률 출력 방법을 논한다. 아이디어 생성 서비스에서는 mini-GPT를 이용한 아이디어 생성 방법과 인공지능 강화학습 방법에 대해 논한다. 반응형 웹에 대해서는 React와 Spring Boot, Flask 간의 연동 과정에 대해 논하며 전체적인 구동 방식에 대해 서술한다. 사용자가 원하는 주제를 입력하면 연관된 단어를 제공한다. 사용자는 연관된 단어를 선택하거나 원하는 단어를 추가하여 마인드맵을 구성한다. 사용자가 구성된 마인드맵에서 조합할 단어를 선택하면 새로 생성된 아이디어와 그와 연관된 특허를 제공한다. 본 웹서비스는 생성된 아이디어에 대해 다른 사용자와 공유할 수 있으며, 별점으로 사용자 피드백을 받아 인공지능을 개선한다.
디지털 트랜스포메이션 시대를 맞이하여 기존 제도적${\cdot}$행정적 측면을 강조하던 전통적인 시각에서 벗어나, 기록관리 영역에 신기술이 적용되기 시작하였다. 이에 본 연구는 지능화 선진 기술을 적용한 국내외 기록관, 도서관, 박물관의 서비스 현황을 분석하여 그 차이를 규명한 다음, 분석 결과를 토대로 지능형 기록정보서비스 적용 방안을 제안하고자 한다. 조사 대상에 기록관 이외에 도서관, 박물관을 포함한 이유는 해당 기관들이 정보서비스 제공 기관으로서 하나의 범주로 포괄되기 때문이며, 이들 기관을 대상으로 문헌 연구 및 사례 연구를 수행하였다. 국내외 사례 비교를 통해 도출된 시사점을 바탕으로 기록관에 지능형 기록정보서비스 적용을 위한 선결 조건, 적용 시 문제점, 적용방향에 대하여 정리하였다. 본 연구 결과를 통해 변화된 전자기록환경에 적합한 지능형 기록정보서비스 모델 수립에 도움이 될 수 있을 것이라 기대한다.
최근 지능형 서비스를 제공하기 위해 감정을 인식하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 특히, 전시 분야에서 관중에게 개인화된 서비스를 제공하기 위해 얼굴표정을 이용한 감정인식 연구가 수행되고 있다. 그러나 얼굴표정은 시간에 따라 변함에도 불구하고 기존연구는 특정시점의 얼굴표정 데이터를 이용한 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 전시물을 관람하는 동안 관중의 얼굴표정의 변화로부터 감정을 인식하기 위한 예측 모델을 제안하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 시계열 데이터를 이용하여 감정예측에 적합한 순차적 인공신경망 모델을 구축하였다. 제안된 모델의 유용성을 평가하기 위하여 일반적인 표준인공신경망 모델과 제안된 모델의 성능을 비교하였다. 시험결과 시계열성을 고려한 제안된 모델의 예측이 더 뛰어남으로 보였다.
해무는 해면에 인접한 층에서 수증기가 응결하여 대기 중에 부유하는 현상으로 기상학적으로 수평 가시거리가 1km이하 일때로 정의되며 해무로 인해 항공기 이착륙 지연, 교통사고, 운항 통제, 인명 피해 등 사회적, 경제적 피해를 유발하고 있다. 본 연구에서는 기존의 해무 발생, 탐지, 예측과 관련한 연구를 비교 분석하여 향후 연구개발의 방향을 제시하고자 한다. 해무 발생, 예측과 관련하여 연구개발이 진행되어 왔으나 해무의 특성상 규칙성이 약하고 고정적인 측정법이나 이를 다루기 위한 네트워크가 부족하여 예측하기가 어렵다. 특히, 국내에서는 국립해양조사원과 기상청에서 해무 탐지 및 예측에 관한 연구개발 및 서비스가 진행되고 있으나 현업화가 이루어지지 않거나 특정지점에 대한 정보만 제공되고 있는 한계가 있다. 따라서, CCTV영상, 인공위성 영상, 시정계, 기상자료, 수치모형을 통해 수집된 정보를 통합하여 예측할 수 있는 인공지능기반의 해무 탐지 및 예측 기술개발이 진행되어야 할 것이다.
제안하는 서비스는 OCR(Optical Character Recognition, 광학문자인식)과 딥러닝 패턴분석 알고리즘을 활용하여 문서를 효율적으로 관리하는 서비스로 필기를 많이 하는 사용자를 위한 기능을 제공한다. 최근 다양한 분야에서의 머신러닝 기반의 OCR의 활용이 증가했지만 기존의 애플리케이션은 패턴 분석 알고리즘과 통계 기반의 OCR을 혼합하여 사용하기 때문에 필기체에 대한 인식률이 높지 않다. 이에 본 논문에서는 OCR과 패턴분석 알고리즘을 활용하여 필기체에 대한 높은 인식률을 제공하는 서비스를 제안한다.
최근 들어 인공지능 계획기법을 이용하여 자동화된 시맨틱 웹서비스들 간의 조합을 구현하려는 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 일반적으로 전통적인 인공지능 계획기법들은 복잡한 제어구조를 포함하는 웹서비스 프로세스를 하나의 단위 행동이나 계획으로 표현하기 어렵고, 온톨로지에 포함된 의미 정보들을 계획생성에 충분히 반영할 수 없으며, 웹서비스들 사이의 입출력 데이터 흐름을 직접 모델링할 수 없고, 계획단계와 실행단계가 분리되어 있어 웹서비스 실행단계의 불확실성과 가변성을 계획단계에서 충분히 고려할 수 없다는 등의 한계점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위한 접근 방법으로서 반응형 계획을 이용한 시맨틱 웹서비스 조합을 제안하고, 프로토타입 시스템인 SWEEP을 구현하였다. e-Commerce 분야의 예제 웹서비스들을 대상으로 실험을 통해, 우리는 반응형 계획이 자동화된 시맨틱 웹서비스의 조합과 실행을 구현하기 위한 효과적인 기술임을 확인할 수 있었다.
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.
본 연구의 목적은 인공지능예술작품 구매할 때 소비자들이 어떤 감지가 있는지, 그리고 구매의 향과 어떤 관계가 있는지 살펴보는데 있다. 본 연구에서 고객감지가치가 제품감지가치, 서비스감지가치 그리고 사회감지가치 총 3가지를 제시하였다. 이를 바탕으로 고객감지가치와 구매의향 간의 모델을 구축하였다. 연구를 위해 데이터 수집은 온라인 설문 조사를 실시하였다. SPSS24.0와 AMOS24.0을 통해 수집한 데이터의 신뢰성, 타당성 및 구조 방정식 분석을 통해 가설 검증을 하였다. 검정결과를 보면 제품인지가치와 서비스인지가치는 소비자의 온라인 구매의향에 긍정적인 영향을 미친다. 그러나 사회인지가치가 소비자의 구매의향에 영향을 주지 않는 결과가 나타났다.
인터넷 및 IT 기술의 발전과 더불어 미디어산업에도 큰 변화가 일어나고 있다. TV 를 대신하여 스트리밍 서비스를 이용하는 사람들이 늘고 있으며 SNS 를 활용하여 서로의 경험을 간접적으로 공유하는 형태의 새로운 문화 컨텐츠가 자리잡아가고 있다. 하지만 이러한 컨텐츠를 소비하는 주요 계층 중에는 초중고 학생들도 포함되어 있다. 인터넷 혹은 SNS 에서 소비되는 컨텐츠들을 관리 감독하는 컨트롤 타워가 부족하거나 전무하기 때문에 폭력, 음주, 흡연 등 사회적으로 악영향을 줄 수 있는 영상 또는 사진이 무분별하게 생산되어 청소년들에 의해 소비되고 있으며 더 나아가 이것이 사회적 문제로까지 대두되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 인공지능 기술을 활용한 여러 다양한 감시 시스템 개발을 위한 연구가 한창이다. 본 연구에서는 SNS 및 스트리밍 서비스에서 제공되는 영상 및 사진을 Pose Estimation 및 표정 인식 기술을 활용하여 폭력을 자동적으로 감지할 수 있는 폭력 감지 시스템을 개발하는데 그 목적이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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