Park, Seong Ho;Do, Kyung-Hyun;Choi, Joon-Il;Sim, Jung Suk;Yang, Dal Mo;Eo, Hong;Woo, Hyunsik;Lee, Jeong Min;Jung, Seung Eun;Oh, Joo Hyeong
Journal of the Korean Medical Association
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v.61
no.12
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pp.765-775
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2018
With growing interest in novel digital healthcare devices, such as artificial intelligence (AI) software for medical diagnosis and prediction, and their potential impacts on healthcare, discussions have taken place regarding the regulatory approval, coverage, and clinical implementation of these devices. Despite their potential, 'digital exceptionalism' (i.e., skipping the rigorous clinical validation of such digital tools) is creating significant concerns for patients and healthcare stakeholders. This white paper presents the positions of the Korean Society of Radiology, a leader in medical imaging and digital medicine, on the clinical validation, regulatory approval, coverage decisions, and clinical implementation of novel digital healthcare devices, especially AI software for medical diagnosis and prediction, and explains the scientific principles underlying those positions. Mere regulatory approval by the Food and Drug Administration of Korea, the United States, or other countries should be distinguished from coverage decisions and widespread clinical implementation, as regulatory approval only indicates that a digital tool is allowed for use in patients, not that the device is beneficial or recommended for patient care. Coverage or widespread clinical adoption of AI software tools should require a thorough clinical validation of safety, high accuracy proven by robust external validation, documented benefits for patient outcomes, and cost-effectiveness. The Korean Society of Radiology puts patients first when considering novel digital healthcare tools, and as an impartial professional organization that follows scientific principles and evidence, strives to provide correct information to the public, make reasonable policy suggestions, and build collaborative partnerships with industry and government for the good of our patients.
Recently, with the development of artificial intelligence (AI) and deep learning, the importance of conversational artificial intelligence chatbots is being highlighted. In addition, chatbot research is being conducted in various fields. To build a chatbot, it is developed using an open source platform or a commercial platform for ease of development. These chatbot platforms mainly use RNN and application algorithms. The RNN algorithm has the advantages of fast learning speed, ease of monitoring and verification, and good inference performance. In this paper, a method for improving the inference performance of RNNs and applied algorithms was studied. The proposed method used the word group expansion learning technique of key words for each sentence when RNN and applied algorithm were applied. As a result of this study, the RNN, GRU, and LSTM three algorithms with a cyclic structure achieved a minimum of 0.37% and a maximum of 1.25% inference performance improvement. The research results obtained through this study can accelerate the adoption of artificial intelligence chatbots in related industries. In addition, it can contribute to utilizing various RNN application algorithms. In future research, it will be necessary to study the effect of various activation functions on the performance improvement of artificial neural network algorithms.
Since the power capacity needed for the propulsion of large ships is very large, a multiphase AC induction propulsion mode is generally adopted to meet the higher requirements of reliability, redundancy and maintainability. This paper gives a detailed description of the development of a 20MW fifteen-phase PWM driver for advanced fifteen-phase propulsion induction motors with a special third-harmonic injection in terms of the main circuit hardware, control system design, experiments, etc. The adoption of the modular design method for the main circuit hardware design can make the enclosed mechanical structure simple and maintainable. It can also avoid the larger switch stresses caused by the multiple turn on of the IGBTs in conventional large-capacity converter systems. The use of the distributed controller design method based on a high-speed fiber-optic ring net for the control system can overcome such disadvantages as the poor reliability and long maintenance times arising from the conventional centralized controller which is designed according to point-to-point communication. Finally, the performance of the 20MW PWM driver is verified by experimentation on a new fifteen-phase induction propulsion motor.
Recently, In line with the recent trend of the fourth industrial revolution, many companies and institutions have been increasingly applying automated technologies using artificial intelligence to various tasks. Particularly, due to the government's 52-hour workweek system, companies are increasingly struggling with manpower management. Therefore, they are interested in RPA (Robotic Process Automation) for office environment automation for efficient manpower management. It is being introduced in the back-office business in credit card companies, bank, insurance. These RPA solutions require AI-based recognition technology, scripting technology, business software API-related technologies, and various solutions such as Automate One, Automation Anywhere, UiPath, and Blue Prism are provided. This paper analyzes and describes the technology of RPA solution, the market trend, and the efficiency of RPA adoption.
The goal of the study is to describe blockchain technology as it relates to enhancing supply chains in the retail sector in order to achieve sustainability. This study offers a critical analysis of the possible applications of blockchain technology and smart contracts to supply chain management. This paper explains how Blockchain technology may be used by customers and merchants in a variety of retail business operations to great advantage. By adopting a modified version of the UTUAT model, this study validates the possibility of using blockchain for supply chain management in the retail industry. The study found a significant and positive correlation between behavioral intention and acceptance toward employing block networks in supply chain management in the retail business. The behavior intention (BI) to adopt blockchain technology is significantly influenced by performance expectations, effect expectations, subjective standards, and enabling variables. The performance and effort expectations have a considerable impact on the BI to adopt blockchain in supply chain management.
The purpose of this study is to investigate the factors that influence the intention to continuously use the RPA program used in the financial industry for those working in the financial industry. In particular, the purpose of this study is to understand the will to accept and the perception of acceptance conflict by considering the characteristics of individuals in the relationship between work and information technology. As a result of the study, it can be confirmed that the RPA system based on intelligent process automation including artificial intelligence should be further strengthened in the transformation of a digitalized enterprise rather than the RPA based on simple task automation that is currently most used. In general, the phenomenon of cognitive dissonance was prominent for the adoption of new technology, but the phenomenon of cognitive dissonance did not appear for the continued use of RPA in the financial industry. Able to know. In the future in the financial industry, it is thought that the change in the labor organization will be accelerated as the suitability of repetitive tasks and technologies is increased.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.2
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pp.43-50
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2019
Block-chain enjoys technical advantages such as "robust security," owing to the structural characteristic that forgery is impossible, decentralization through sharing the ledger between participants, and the hyper-connectivity connecting Internet of Things, robots, and Artificial Intelligence. As a result, public organizations have highly positive attitudes toward the adoption of technology using block-chain, and the design of university information services is no exception. Universities are also considering the application of block-chain technology to foundations that implement various information services within a university. Through case studies of block-chain applications across various industries, this study designs an empirical model of an integrated information service platform that integrates information systems in a university. A basic road map of university information services is constructed based on block-chain technology, from planning to the actual service design stage. Furthermore, an actual empirical model of an integrated information service in a university is designed based on block-chain by applying this framework.
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