4차 산업혁명이 본격화되고 인공지능, 사물인터넷 기술 등을 적용한 첨단 서비스들이 대거 상용화되면서 소프트웨어의 중요성에 대한 인식 또한 확산되고 있다. 이러한 배경으로 최근 소프트웨어 교육은 초중등뿐만 아니라 대학에서도 필수로 가르치는 추세이며, 컴퓨팅적 방법론과 모델을 통해 문제를 해결하는데 필요한 컴퓨팅 사고에 대한 관심도 높아지고 있다. 본 연구의 목적은 컴퓨팅 사고에 기반을 두고 비전공자 소프트웨어 교육을 위한 앱 인벤터 교육과정을 설계하는 것이다. 연구의 결과, 컴퓨팅 사고의 세부 역량 6가지를 도출하였고, 6가지 세부 역량은 앱 인벤터 학습요소를 구성하여 맵핑하였다. 또한 컴퓨팅 사고 활용 모델링에 기반하여 대학 교양핵심 교육과정의 IT교과목에 참여한 학생들에게 적용하기 위한 앱 인벤터 수업 내용을 설계하였다.
본 논문에서는 CR(Cognitive Radio)의 가장 적합한 인공지능 기술로 주목받고 있는 게임 이론을 전력 제어 방식에 적용해 CDMA 시스템 기반의 사용효율과 효용에 대한 성능 평가 결과를 제시하였다. 사용자와 네트워크 동시 최적화를 위한 효용함수식을 정의하였으며 모의실험을 통해 FOM(Figure of Merit)과 형평성(Fairness)에서 기존의 폐루프 전력 제어 방식보다 월등한 성능을 입증하였다. 또한 게임 이론을 적용한 전력 제어 방식은 통신 환경을 인지하고 연산하여 적합한 최적의 서비스를 제공하는 CR의 여러 분야에 확장 적용 가능함을 제시하였다.
Purpose - The study was AI as exploratory study on artificial intelligence (AI) shopping information services, to explore the possibility of a new business of the distribution industry. For research, we compare to IBM of consumer awareness surveys an AI shopping information service for retailing channel and target goods group. Finally, we present to service scenario for distribution service using AI. Research design, data, and methodology - First, to identify possible the success of the information service shopping using AI, AI technology for the consumer is very important for the acceptance of judgement. Therefore, we explored the possibility of AI information service for business as a shopping. The experimental data were used to interpret the meaning of the relevant literature and the IBM Institute of Business Value (IBV) Report 2015. This research is based on the use of a technical acceptance model (TAM) to determine whether the consumer would adopt the 'AI shopping information service' technology. Step 1 of the process assumes that the consumer adopts AI technology. In step 2, consumers find their preference channels and goods targeted at them as per their preferences. Finally Step 3, we present scenario for 'AI shopping information service' based on the results of Step 1 and 2. Results - Consumers have expressed their high interests in the new shopping information services, especially the on/off line distribution channels can use shopping information to increase the efficiency in provision of goods. Digital channel (such as SNS, online shopping etc.) is especially high value goods such as cars, furniture, and home appliances by displaying it to an appropriate product group. Conclusions - The study reveals the potential for the use of new business models such as 'AI shopping information service' by the distribution industry. We present seven scenario related AI application refer from IBM suggestion, and the findings would enable the distribution industry to approach target consumers with their products, especially high value goods. 'Shopping advisor' is considered to the most effective. In order to apply to the other field of the distribution industry business, which utilizes AI technology, it should be accompanied by additional empirical data analysis should be undertaken.
4차 산업혁명시대 흐름 속에서 살아남기 위해 기업들은 빅데이터, 인공지능, 사물인터넷 등 최신 기술을 활용한 개인화 서비스에 많은 관심과 노력을 기울이는 한편, 업무 효율성 및 전문성, 비용 절감 등의 이유로 개인정보 처리를 제3자에게 위탁하고 있다. 이러한 환경에서 위탁자는 수탁자에 대한 개인정보 안전성 확보를 위해 보다 효과적이고 합리적인 기준으로 수탁자를 점검할 필요가 있다. 본 연구는 금융회사와 수탁자를 대상으로 AHP 기법을 이용하여 『개인정보 안전성 확보조치 기준』 항목별 중요도와 우선순위를 도출하고, 금융회사와 수탁자 간의 중요도에 대한 인식 차이를 객관적으로 비교 분석하였다. 이를 바탕으로 금융회사 자체 점검과 수탁자 점검의 차이를 인식하고 목적에 맞는 가중치를 반영한 차별화된 점검기준을 적용할 수 있는 정책적 근거와 시사점을 제시한다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권9호
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pp.953-958
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2015
라즈베리파이는 복수개의 입출력 주변 장치를 지원할 수 있는 신용카드 크기 정도의 단일보드 컴퓨터로 이기종간 상호연동을 위한 완전한 플랫폼으로 사용할 수 있으므로 다양한 응용에 적용될 수 있다. 라즈베리파이에 와이파이 기능을 결합하면 원격통신이 가능하여 무선센서 노드를 구성하는데도 매우 적합하다. 또한 데이터처리와 의사결정을 인공지능에 기반을 둘 수 있으므로 화재 감시나 화재발생 신뢰도 판단 등과 같은 예제를 이미 개발된 테스트베드에서 수행해 볼 수 있다. 본 논문은 건물 내의 능동적 화재안전감시를 위한 센서 웹노드로서 라즈베리파이 이용에 대한 연구 결과이다. UV 불꽃감지센서가 촛불 크기 정도의 불꽃을 감지하면 라즈베리파이는 GCM 서버를 통해 지정된 스마트폰으로 현장상황을 알리는 푸쉬 메시지를 보낸다. 모바일 앱은 오작동 알람 여부를 판별하기 위한 실시간 비디오 영상을 제공할 수 있도록 개발되었다. 만약 긴급 상황이라면 긴급통화로 즉시 도움을 요청할 수 있도록 구현하였다.
기계독해는(Machine reading comprehension) 사용자 질의와 관련된 문서를 기계가 이해한 후 정답을 추론하는 인공지능 자연어처리 태스크를 말하며, 이러한 기계독해는 챗봇과 같은 자동상담 서비스에 활용될 수 있다. 최근 자연어처리 분야에서 가장 높은 성능을 보이고 있는 BERT 언어모델은 대용량의 데이터를 pre-training 한 후에 각 자연어처리 태스크에 대해 fine-tuning하여 학습된 모델로 추론함으로써 문제를 해결하는 방식이다. 본 논문에서는 BERT기반 특허상담 기계독해 태스크를 위해 특허상담 데이터 셋을 구축하고 그 구축 방법을 소개하며, patent 코퍼스를 pre-training한 Patent-BERT 모델과 특허상담 모델학습에 적합한 언어처리 알고리즘을 추가함으로써 특허상담 기계독해 태스크의 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법을 사용하여 특허상담 질의에 대한 정답 결정에서 성능이 향상됨을 보였다.
빅데이터(Big data)는 제4차 산업혁명 시대를 맞이하여 과학, 기술, 산업, 사회분야에서 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 클라우드(Cloud)와 더불어 공공분야와 민간분야를 아우르는 곳에서 중요한 키워드가 되고 있다. 빅데이터 기반의 서비스는 교통, 기상, 의료, 마케팅 등의 다양한 분야에서 제공되고 있다. 특히 스포츠 분야에서는 병원이나 재활센터가 아닌 훈련이나 일상 생활에서 생체 신호(Vital sign)를 측정할 수 있는 웨어러블 장치(Wearable device)의 등장으로 여러 형태의 생체 신호를 수집, 관리할 수 있게 되었다. 하지만 아직까지 스포츠분야, 즉 야구선수의 훈련(training)과 재활(rehabilitation)을 위한 웨어러블 장치에서 추출된 생체 신호를 가지는 빅데이터에 대한 연구가 활성화되지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 야구선수에 대한 훈련, 특히 내야와 외야 수비선수에 대한 운동량 측정 생체신호를 빅데이터 기반으로 저장하고 분석할 수 있는 시스템에 대한 연구를 제안한다.
빅데이터, 인공지능 등 신기술 환경에서 LOD는 기록정보자원을 내외부의 다양한 데이터들과 연결되도록 할 것이다. 이러한 연결의 중심에는 상호연결(Interlinking) 기술이 존재하며, 상호연결된 LOD는 기록정보 개방을 데이터 개방(Open Data)의 최상위 단계로 실현할 것이다. 지속적으로 증가하는 기록의 양을 감안하면, LOD 구축 시 상호연결 알고리즘을 통한 자동화는 필수적이다. 이에 본 연구는 기록정보가 외부 데이터와 상호연결되는 구조와 상호연결 시 고려해야 할 기록정보의 특성을 분석하였다. 또한 국가기록원 CAMS 데이터의 샘플을 수집하여 기록정보 LOD를 구축한 뒤, 기록물 메타데이터의 인물정보를 DBPedia와 자동으로 상호연결하는 테스트베드를 진행하였다. 이를 통해 상호연결 자동화 프로세스를 확인하고, 자동화 기술의 성능과 정확도를 확인하였다. 그리고 테스트베드를 통해 얻은 시사점을 통해 기록정보 LOD 상호연결 과정의 고려사항을 파악하였다.
자율주행차는 4차 산업혁명 시대를 대표하는 주요 서비스로 주목 받고 있다. 5G 통신망, 인공지능과, 사물인터넷 및 센서 기술을 바탕으로 자율주행차는 진화 중이고 최종적으로 운전자의 조작이 필요 없는 완전 자동화 단계까지 발전할 것으로 에상된다. 자율주행차 환경에서 운전자는 새롭게 제공되는 유휴 시간을 개인적인 공간에서 사용할 수 있게 된다. 이러한 시간과 공간을 차지하기 위해 이미 여러 영역에서 경쟁이 시작되었고 미디어 산업도 큰 변화를 예상하고 있다. 이 논문은 전문가 심층 인터뷰를 통해서 자율주행차가 미디어 산업에 미칠 영향과 사회적 제도적 쟁점을 살펴보았다. 콘텐츠 제공자로서 미디어 산업에게 자율주행차는 새로운 기회이며 자율주행차의 인포테인먼트 영역의 주도권을 두고 통신사업자와 IT 기업과도 치열한 경쟁이 예상된다. 개인정보 보호 및 자율주행차 도입을 위한 기존의 차량 운행관련 제도 개선도 중요한 과제로 지적되었다.
본 연구는 스마트폰 과의존을 진단하고 예측하기 위하여 할 수 있는 분류분석 방법과 스마트폰 과의존 분류율에 영향을 미치는 중요변수를 규명하고자 시도되었다. 이를 위해 인공지능의 방법인 기계학습 분석 기법 중 의사결정트리, 랜덤포레스트, 서포트벡터머신의 분류율을 비교하였다. 자료는 한국정보화진흥원에서 제공한 '2018년 스마트폰 과의존 실태조사'에 응답한 25,465명의 데이터였고, R 통계패키지(ver. 3.6.2)를 사용하여 분석하였다. 분석한 결과, 3가지 분류분석 기법은 정분류율이 유사하게 나타났으며, 모델에 대한 과적합 문제가 발생되지 않았다. 3가지 분류분석 방법 중 서포트벡터머신의 분류율이 가장 높게 나타났고, 다음으로 의사결정트리 기법, 랜덤포레스트 기법 순이었다. 스마트폰 이용 유형 중 분류율에 영향을 미치는 상위 3개 변수는 생활서비스형, 정보검색형, 여가추구형이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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