Physical rehabilitation consists of exercises that help individuals who have suffered injury, disease, or nervous system disorders to recover lost or impaired functions. The exercises need to be tailored to the degree and type of the patient's condition. To this end, a comprehensive rehabilitation data delivery system that connects medical institutions and local communities should be established, and an intelligent rehabilitation service technology should be developed. An intelligent rehabilitation service integrates and manages the patient's health information provided by medical institutions and the overall function evaluation information measured in the community. Based on the collected data, personalized rehabilitation services can be provided. We examine supportive policies and technological trends for rehabilitation exercise and sports. Additionally, we investigate development trends and key technologies of intelligent rehabilitation services being developed at ETRI.
최근의 플랫폼 기술동향은 웹 기반 혹은 단순 의사소통이 가능한 모바일 플랫폼에서 빅데이터와 인공지능기술이 접목되면서 심층 질의응답이 가능한 차세대 지능형 지식처리 플랫폼으로의 진화가 진행 중이다. 선진국에서는 국가 차원 혹은 글로벌 기업의 주도하에 대형 장기 프로젝트가 진행 중이다. 국가 주도의 프로젝트로는 미국의 PAL, 유럽의 Human Brain, 일본의 Todai 프로젝트가 대표적인 예이며, 글로벌 기업의 경우는 IBM의 Watson, Google의 Knowledge Graph, Apple의 Sir가 대표적인 예이다. 본고에서는 차세대 지능형 플랫폼의 핵심기술인 인간과 기계의 지식소통을 위한 빅데이터 기반의 지식처리 인공지능 소프트웨어 기술의 개념과 국내외 기술 및 산업, 지식재산권 동향 등을 살펴보고 산업계 활용방안 및 발전방향에 대해 논하고자 한다.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.30
no.1
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pp.157-167
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2020
The big data and artificial intelligence technology, which has provided the foundation for the recent 4th industrial revolution, has become a major driving force in business innovation across industries. In the field of information security, we are trying to develop and improve an intelligent security system by applying these techniques to large-scale log data, which has been difficult to find effective utilization methods before. The quality of security log big data, which is the basis of information security AI learning, is an important input factor that determines the performance of intelligent security system. However, the difference and complexity of log data by various product has a problem that requires excessive time and effort in preprocessing big data with poor data quality. In this study, we research and analyze the cases related to log data collection of various firewall. By proposing firewall log data collection format standard, we hope to contribute to the development of intelligent security systems based on security log big data.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.10a
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pp.481-484
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2004
본 논문에서는 적응형 OFDM 시스템의 채널 추정 알고리즘과 무선 채널환경에서 시스템에 미치는 영향을 분석하고 추정된 결과를 이용하여 적응형 등화기를 적용한 적응형 OFDM 시스템의 성능을 BER과 성좌도를 통하여 분석한다. 분석결과, 기존의 고정된 변조 방식을 사용하는 시스템인 경우 고속의 데이터 전송을 위해 높은 지수의 변조모드(64QAM)를 사용함으로써 채널 환경에 민감하게 심볼오류 발생률이 증가함을 알 수 있었다. 하지만 채널상태에 따라 가변을 취하는 적응형 OFDM 시스템의 경우 64QAM방식에 비해 (BER=10-2)를 기준으로 약 8dB 성능의 이득이 있음을 알 수 있고 적응형 등화기를 적용함에 따라 왜곡을 받은 신호 파형의 보상이 가능함을 알 수 있다. 무수한 장애의 요인을 갖은 무선 채널환경에서 효율적인 데이터 전송을 위해 적응변조시스템이 요구되어짐을 알 수 있었다.
본 연구는 공공기관이 소장한 이미지데이터 활용성을 높이기 위한 전문검색서비스 구현 시 필수적인 문서인식시스템의 고도화에 있으며, 주요한 연구방향은 공공기관이 소장하고 있는 데이터의 분석을 통해 이미지분석 기술 및 라이브러리를 개발하고 특화된 지식베이스를 구성하는 것이다. 또한, 향후 확장성을 고려하여 지식베이스를 지속적으로 관리할 수 있는 툴을 개발하는 것이다. 본 연구는 현재 지능형 인식 라이브러리를 결합한 프로토타입(prototype) 시스템 개발이 완료된 바, 방대한 국가기록원내 소장자료를 대상으로 다양한 성능평가를 위한 테스트베드 구축이 진행되고 있다.
카테고리별 베스트셀러를 통해 트렌드 파악 및 사용자 맞춤형 도서 추천을 위해 카테고리별로 도서 데이터를 수집하고, 대용량 데이터인 위키피디어 데이터를 이용하여 워드임베딩 모델을 구축한다. 도서 데이터에 대한 키워드 분석 및 LDA 주제분석 기법에 의해 카테고리별 핵심 단어 분석을 통해 도서 트렌드를 파악하고, 사용자 맞춤형 도서 정보 제공 및 도서를 추천하는 기능을 구현한다.
Sungyeon Yoon;Arin Choi;Chaewon Kim;Seoyoung Sohn;Sumin Oh;Minseo Park
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.10
no.4
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pp.607-612
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2024
Generative AI is a type of artificial intelligence technology that produces various types of data. With the success of ChatGPT, the generative AI market is blooming. As the generative AI market develops, generative AI is being applied in various industries. In this paper, we discuss the trends, applications, and directions for improvement. Currently, generative AI is trained on domain knowledge and data, and it is evolving towards Vertical AI. In the future, generative AI could be extended to AGI, which makes decisions and processes on its own like a human, to be used flexibly in various environments.
In order to analyze big data, documents should be converted to a open standard format to increase machine readability. It also need natural language processing tools. This study focused on the background of intelligent document processing and the status of research in the public sector, and predicted the changes in work that intelligent document processing would bring. This study noted the changes that intelligent document processing would bring to the archival work, and also considered changes in the role of archivist and their required competencies. Changes in archival work could be anticipated across a wide range of Records Management work and Archives Management work. In particular, it was expected to have a significant impact on the automation of repetitive archival tasks or the description and utilization of records. This study proposed the need to prepare new archival work procedures, methods, and necessary competencies in response to these change in archival work.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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