• Title/Summary/Keyword: 지능형모델

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Semantic Robot Memory Store using 5W1H for Service Tasks (서비스 태스크를 위한 5W1H를 이용한 시멘틱 로봇 메모리 저장소)

  • Lee, Dong-Hoon;Kim, Hak-Soo;Son, Jin-Hyun
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2010.07a
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    • pp.435-438
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    • 2010
  • 오늘날 많은 연구자들은 자율적 인간형 로봇 (Autonomous symbiotic human-robot)을 보조하기 위한 지식체계로 온톨로지의 개념을 사용한다. 이러한 연구는 룰 기반의 추론시스템을 지원하기 위해 온톨로지를 저장하는 데이터베이스 스키마를 설계하는데 초점을 맞추고 있다. 이러한 연구 뿐만 아니라 온톨로지 개념을 사용하는 가장 중요한 목적 중에 하나는 상황 추론이다. 이러한 관점에서 본 논문은 로봇이라는 환경에서 좀 더 지능적인 상황 추론 서비스를 제공하기 위해, 5W1H 기반의 로봇 지능 저장소라 불리는 로봇 메모리 저장소를 설계하는데 초점을 두고 있다. 기존 연구는 체계적이고 의미론적 5W1H를 고려하지 않거나 5W1H와 다른 개념 사이의 연광성의 결여에 많은 문제점을 가지고 있으며 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 상황, 목적, 공간, 특징, 인간 그리고 5W1H의 온톨로지 지식을 저장할 수 있는 개념적인 모델인 로봇 메모리 모델을 설계한다. 또한 본 논문에서는 상황 추론을 지원하기 위해 로봇의 인스턴스 정보라고 불리는 자전적 기억 (Episodic Memory)를 효과적으로 저장하기 위한 5W1H 모델을 정의하며 이러한 모델을 물리적으로 저장하기 위한 관계형 데이터베이스 기반의 EventsEpisodicRBS를 설계한다. 결과적으로 이러한 연구를 통해서 자율적 인간형 로봇 환경에서 로봇이 지능적 서비스 제공의 핵심 모듈인 상황 추론을 지원하는데 큰 기여를 할 수 있는 하부 시스템으로서의 의미를 가질 수 있다.

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Development of university liberal arts curriculum for understanding and utilizing generative AI (생성형 AI 이해 및 활용을 위한 대학 교양교과목 교육과정 개발)

  • Jihyun Park;Jongjin Park
    • The Journal of the Convergence on Culture Technology
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    • v.10 no.5
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    • pp.645-650
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    • 2024
  • This paper jointly designed and developed a liberal arts curriculum at two local universities for college liberal arts education using generative AI centered on ChatGPT. The developed curriculum takes into account the conceptual components for designing classes for integrated use of university ChatGPT presented in existing research, understands the language model and artificial intelligence that form the basis of ChatGPT, and applies generative AI including ChatGPT to various domains. It was developed with useful content. The developed curriculum introduces the concept and changing aspects of artificial intelligence and the natural language processing language model that is the basis of ChatGPT for students in various majors, and generates ChatGPT, a generative AI and large language model (LLM), and various open sources. The purpose was to implement my own AI service using the model and present an example of mutual collaboration between universities in Joint Education Curriculum Operation.

Developing a Classification Matrix of Intelligent Geospatial Information Services (지능형 공간정보 서비스 분류 매트릭스)

  • Kim, Jung-Yeop;Lee, Yong-Ik;Park, Soo-Hong
    • Journal of Korea Spatial Information System Society
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    • v.11 no.1
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    • pp.157-168
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    • 2009
  • Geospatial information, which deeply has an effect on our life, have been evolved as intelligent geospatial information in Ubiquitous era. Also, Various services are introduced using the intelligent geospatial information. However, there is no classification system, for understanding the intelligent geospatial information services, considering any developers and users. It needs to be classification system to classify these services. In this paper, we introduced a concept of intelligent geospatial information and developed a service classification matrix regarding to the features of the services. This service classification matrix has three scales; service domain, service intelligent level, and geo-location accuracy. The propose of this matrix can be utilized in two aspects. First, the matrix can improve the reality that doesn't reflect actual demands for the services. Second, the matrix can present the goal of the new services or the development direction. The matrix can be utilized to the geospatial industry as creating the new blue ocean services. However, the service classification matrix needs to modify and complement to have no anything wrong when the various services are applied to the matrix. In the long run, the matrix has to be utilized as a material to make out a service roadmap or TRM(Technical Reference Model).

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A Personal Credit Estimate Algorithm Using Artificial Neural Network (인공신경망을 이용한 개인 신용평가 알고리즘)

  • Lim Sung-Bin;Choi Woo-Kyung;Kim Sung-Hyun;Kim Yong-Min;Jeon Hong-Tae
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2005.04a
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    • pp.293-296
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    • 2005
  • 최근 우리나라는 가계신용의 급신장과 신용불량의 급증 등으로 개인 신용부문이 금융기관의 건전성 유지에 부정적인 영향을 미치고 있다. 이러한 잠재적 문제를 사전에 방지하기 위해 금융기관 등에서는 개인 신용평가에 대한 수요가 커지고 있는 실정이다. 주어진 데이터로부터의 반복적인 학습 과정을 거쳐 패턴을 분류하고 또한 모델과 학습 방법에 따라 입력변수와 목적변수의 속성이 연속형이나 이산형인 경우를 모두 다룰 수 있는 신경망 모델은 개개인의 다양하고 복잡한 데이터를 입력변수로 받아서 신용등급을 나누는데 우수한 능력을 보여줄 수 있다. 본 논문에서는 신경망 모델을 이용해 개인의 신용등급을 객관적이고 일률적으로 평가해서 등급을 나누어주는 알고리즘을 제안하고자 한다.

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A Design of a fire escape servie model based on contexts (상황정보 기반의 지능형 화재 대피 서비스 모델 설계)

  • Jeong, Ho-Seok;Joo, Myeong-Joon;Yoon, Seung-Hwan;Jeong, Joo-Yeon;Cho, Yong-Yoon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2011.11a
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    • pp.238-240
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    • 2011
  • 수많은 건물들이 세워지고 있는 가운데 안전 역시 중요한 문제로 인식되고 있다. 본 논문은 유비쿼터스 시대에 맞추어 센서네트워크를 이용하여 건물의 화재정보를 실시간으로 감지하고 화재 발생 시 다양한 상황정보를 고려하여 대피 경로를 사용자 스마트 기기로 알려주는 상황정보 기반의 지능형 화재대피 서비스 모델 설계를 제안한다. 제안하는 서비스 모델은 센서가 실시간으로 건물 내부를 감지하고 화재 여부 및 화재지역, 연기량, 사람수 등의 상황정보를 파악하여 서버에 전송하고 서버는 전송된 정보를 분석하여 대피경로 추출 알고리즘을 이용해 최적의 대피 경로를 사용자의 스마트기기로 전송한다. 이 시스템 구현으로 건물 화재 발생시 사람들이 안전하게 대피할 수 있을 것으로 사료된다.

A prototype of digital humans capable of emotionally using deep generative models (사전학습 기반 생성모델을 이용한 정서적 지지형 디지털 휴먼 프로토타입 구현)

  • Song, Chejung;Lee, Jee Hang
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2021.11a
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    • pp.1005-1008
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    • 2021
  • 메타버스의 산업적/학술적 가치가 증대되면서, 실세계 인간과 메타버스 내 디지털 휴먼과의 상호작용 시스템 또한 큰 조명을 받고 있다. 본 논문에서는 인간과 디지털 휴먼이 상호작용할 때, 인간의 발화에 대해 감성적 지지가 가능한 디지털 휴먼 프로토타입을 소개한다. 대화의 의미에 따른 동작 생성이 가능한 아바타 구축 공개 프레임워크를 도입하고, 사전학습모델을 바탕으로 감성적 지지가 가능한 심층 대화 생성 모델 기반 대화 시스템을 여기에 통합하여 인간의 감성 상태에 따른 동작과 대화를 진행하는 감성 지지형 디지털 휴먼 프로토타입을 구현하였다. 이러한 프로토타입을 고도화 하면, 향후 메타버스 기반 정신 건강 케어 및 디지털 치료제로의 확장이 가능할 것으로 사료된다.

3D Spatial Region Relation Reasoning Method for Ubiquitous Computing Environments (유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 위한 3차원 공간 관계 추론 기법)

  • Lee, Keon-Soo;Kim, Min-Koo
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.13-15
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    • 2008
  • 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 인지는 지능형 서비스의 필수 요소로 인식되어 왔다. 현재 상황을 인식함에 있어 위치 인식이 주를 이루고 있다. 그러나 기존의 연구들이 제안하는 2차원 공간에서의 위치 관계만으로는 지능형 서비스가 필요로 하는 상황 모델 구축에 부족하다. 이에 본 연구에서는 3차원 공간에서의 위치 관계 인식 및 추론과정을 통한 3차원 상황 모델을 구축하기 위한 방법을 제안한다. 3차원 공간 상황은 서비스가 제공되는 환경에 대한 입체적 상황을 제공함으로써, 보다 상세한 상황에 대한 정보를 제공하고 이에 준한 상황에 민감한 서비스를 제공할 수 있다. 3차원 상황 모델은 공간을 수평/수직의 격자로 분할하여 연속된 평면의 집합으로 분류하여, 각 평면들 사이의 연계 정보에 근거하여 만들어진다. 각 평면은 방향 정보와 위상 정보의 조합으로 구성되고 이들 정보는 추론 규칙에 의해 서로 변경될 수 있다.

Graph Implicit Neural Representations Using Spatial Graph Embeddings (공간적 그래프 임베딩을 활용한 그래프 암시적 신경 표현)

  • Jinho Park;Dongwoo Kim
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2024.01a
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    • pp.23-26
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    • 2024
  • 본 논문에서는 그래프 구조의 데이터에서 각 노드의 신호를 예측하는 연구를 진행하였다. 이를 위해 분석하고자 하는 그래프에 대해 연결 관계를 기반으로 각 노드에 비-유클리드 공간 상에서의 좌표를 부여하여 그래프의 공간적 임베딩을 얻은 뒤, 각 노드의 공간적 임베딩을 입력으로 받고 해당 노드의 신호를 예측하는 그래프 암시적 신경 표현 모델을 제안 하였다. 제안된 모델의 검증을 위해 네트워크형 데이터와 3차원 메시 데이터 두 종류의 그래프 데이터에 대하여 신호 학습, 신호 예측 및 메시 데이터의 초해상도 과정 실험들을 진행하였다. 전반적으로 기존의 그래프 암시적 신경 표현 모델과 비교하였을 때 비슷하거나 더 우수한 성능을 보였으며, 특히 네트워크형 그래프 데이터 신호 예측 실험에서 큰 성능 향상을 보였다.

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Issues on Designing Shared and UI-less Intelligent Gadgets Managements (지능형 가젯의 공유 및 원격관리에 대한 연구)

  • Choi, Eunjeong;Bae, Chang-Seok;Lee, Jeonwoo
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2009.11a
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    • pp.65-66
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    • 2009
  • 본 논문에서는 웹 인터페이스를 이용해 웨어러블 로깅 장치를 설계하는데 있어 고려되어야 할 문제점들을 기술한다. 또한 사용자들간의 공유 가젯들의 사용자 인증과 관련된 문제점들을 도출하여 적합한 모델을 제시하고자 한다. 본 논문에서의 지능형 가젯은 일종의 아주 작은 착용형 컴퓨터로, 사용자가 지니고 다니는 물품에 부착시켜 사용자가 경험하는 정보를 저장한다. 개발된 가젯들은 너무 작아서 사용자들이 이용할 수 있는 형태의 사용자 인터페이스를 갖추지 못하기 때문에, 사용자들은 원격지에서 그들의 가젯을 관리한다. 또한 사용자들은 가젯을 구입하여 다른 사용자에게 빌려줄 수도 있다. 이러한 이유로, 사용자들이 어디서든 가젯에 접근하여 정보를 수정할 수 있도록 하기 위해서 인터넷을 통해 가젯을 관리하여야 한다. 본 논문에서는 사용자의 상황 정보를 기록하고 웹 인터페이스를 통해 접근 가능한 지능형 가젯을 위한 아키텍처를 설계하였다.

Implementation of Capacitive Passive Telemetry RF Sensor System Using RLS Estimation Algorithm (RLS 추정 알고리즘을 이용한 정전용량형 원격 RF 센서 시스템 구현)

  • Kim, Gyeong-Yeop;Yu, Dong-Guk;Lee, Jun-Tak
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2007.11a
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    • pp.131-137
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    • 2007
  • 본 연구에서는 RLS(Rescursive Least Square) 추정 알고리즘을 이용하여 정전용량형 센서를 사용한 원격 RF 센서 시스템을 구현하고자 한다. IC 칩 형태의 원격 RF 센서 시스템이 가지는 구성의 복잡성 그리고 전력소모 문제를 해결하기 위해 보다 간단한 유도결합모델이 제안된다. 원격 RF 시스템은 페이저법을 이용하여 수학적으로 모델링되며, 모델기반의 RLS 알고리즘을 적용하기위해 시스템의 파라메타를 재배열한다. 오차 제곱합의 수렴특성을 가진 RLS 알고리즘을 이용하여 정전용량 파라메타를 추정한다. 실제 위상차를 측정하기 위해 Exclusive OR를 이용한 위상차 감지 장치를 제안한다. 센서로는 각종 환경 측정-습도, 압력 등-에 실제 활용되고 있는 정전용량형 센서를 채택한다. 잡음을 내포한 측정 데이터에 대한 추정 성능을 확인함으로써 그 유효성을 검증하고자 한다.

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