복잡한 의미론적 분할 작업은 주로 GPU, TPU와 같은 고성능 그래픽 하드웨어를 갖춘 서버 환경에서 수행된다. 이러한 클라우드 기반 AI 추론 방식은 처리된 결과를 클라이언트에 전송하는 방식으로 작동한다. 그러나 이 방식은 네트워크 통신에 의존적이며, 사용자 데이터를 서버로 전송하는 과정에서 개인정보 침해 우려가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 사용자 접근성이 높은 모바일 환경에서 동작할 수 있는 의미론적 분할을 위한 범용 온디바이스 AI 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 다양한 의미론적 분할 모델을 지원하며, 모델 변환과 효율적인 메모리 관리 기법을 통해 모바일 환경에서 직접 추론을 수행할 수 있게 한다. 본 연구의 접근 방식을 통해 클라우드 컴퓨팅 환경이 아닌 IoT 장치, 자율 주행 차량, 그리고 산업용 로봇과 같이 자원이 제약된 환경에서도 의미론적 분할 알고리즘을 효과적으로 수행할 수 있을 것으로 기대된다. 이는 실시간 영상 처리, 개인정보 보호, 그리고 네트워크 독립적인 AI 응용 분야의 발전에 기여할 것으로 예상된다.
IoT is used not only as a technical terminology but also as a paradigm representation. As the number of IoT devices spread tremendously throughout the world, they are able to be located anywhere,recognize their environment, and achieve adaptable reactions. All market investigation agencies expect the number of IoT devices to reach tens to hundreds of billions in number. They also expect various technical problems owing to the huge number of connected things and data that will emerge during the AI era. The decentralization of centralized computing for AI is the one of the technical solutions to such problems, and the computing roles for AI will be soon distributed into the things, which can be located anywhere. In this article, the traditional distributed intelligence and its current research activities are introduced, and the next distributed intelligence target for the IoT 2.0 era is briefly touched upon using the keyword Socio-Things.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권4호
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pp.121-131
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2022
We look at the initial stage of Meta (previous Facebook)'s new metaverse platform and investigate its platform design in pre-launch and ignition life stage. From the Rocket Model (RM)'s theoretical logic, the results reveal that Meta firstly focuses on investing in key content developers by acquiring virtual reality (VR), video, music content firms and offering production support platform of the augmented reality (AR) content, 'Spark AR' last three years (2019~2021) for attracting high-potential developers and users. In terms of three matching criteria, Meta develops an Artificial Intelligence (AI) powered translation software, partners with Microsoft (MS) for cloud computing and AI, and develops an AI platform for realistic avatar, MyoSuite. In 'connect' function, Meta curates the game concept submitted by game developers, welcomes other game and SNS based metaverse apps, and expands Horizon Worlds (HW) on VR devices to PCs and mobile devices. In 'transact' function, Meta offers 'HW Creator Funding' program for metaverse, launches the first commercialized Meta Avatar Store on Meta's conventional SNS and Messaging apps by inviting all fashion creators to design and sell clothing in this store. Mata also launches an initial test of non-fungible token (NFT) display on Instagram and expands it to Facebook in the US. Lastly, regarding optimization, especially in the face of recent data privacy issues that have adversely affected corporate key performance indicators (KPIs), Meta assures not to collect any new data and to make its privacy policy easier to understand and update its terms of service more user friendly.
기술의 발전으로 인해 스마트 가전제품이 늘어나며 스마트 홈 기술이 주목을 받고 있다. 그러나 이러한 기술은 설정과정의 복잡성으로 사용자들이 쉽게 접근하기 어렵다. 특히 디지털 기기 사용에 익숙하지 않은 사용자들을 스마트 홈 기술로부터 소외시키는 결과를 낳고 있다. 본 논문에서는 사용자 친화적인 스마트 홈 시스템을 제안한다. 사용자의 시선 방향을 추적하여 디바이스를 선택하고 간단한 인터페이스의 컨트롤러로 디바이스를 손쉽게 조작할 수 있도록 한다. 또한, 생성형 인공지능과 RAG 를 결합하여 사용자가 가전제품과 자연스럽게 대화하며 정보를 얻을 수 있는 인터페이스를 제공한다.
본 논문에서는 인공지능 블록을 구동할 수 있도록 Edge Device와 서버를 분리하는 영상 딥러닝용 모듈 교체형 인공지능 서버의 설계와 데이터 송수신 방법을 제시한다. 영상 딥러닝용 모듈 교체형 인공지능 서버를 통해 소셜 로봇과 로봇의 플랫폼이 구동될 Edge Device 간의 종속성을 줄여 구동 안정성을 향상할 수 있다. 사용자가 소셜 로봇과의 상호작용을 위해서 인공지능 서버에 기능을 요청하면 모듈화된 기능들을 이용해 결과만을 반환받을 수 있다. 인공지능 서버에서 모듈화되어있는 기능들은 서버 관리자에 의해 모듈별로 유지 보수 및 변경이 쉽게 가능하다. 기존 서버 시스템과 비교했을 때 모듈 교체형 인공지능 서버는 수행되는 프로그램의 규모 차이와 서버 유지 보수 면에서 더 효율적인 성능을 낸다. 이를 통해 사람-로봇 간의 상호작용이 가능한 로봇 시나리오에 더 다양한 영상 딥러닝을 포함 시킬 수 있으며, 로봇 플랫폼 외에 영상 딥러닝을 위한 인공지능 서버에 적용할 때 더 효율적인 성능을 낼 수 있다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제12권3호
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pp.67-72
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2024
The algorithm is applied on the premise that the image generated by AI can be recognized and used smoothly by the user. Other assets are not exposed to the user or discarded because they are unnecessary or unfamiliar. This study aims to expand the scope of the utility of the image generated by AI, which is used as a high-level tool in the design field. To this end, we first examined human information processing and reflection in AI by the cognitive paradigm by examining previous studies and cases, and discussed the value of expansion by focusing on creativity and bottom-up processing of AI's self-organization. Considering the human recogmition process that instinctively grasps an object, the following AI usability was proposed. It is to utilize AI as a high-level tool applied appropriately to human perception, or to utilize the derivative itself by bottom-up self-organization. In addition, it is to set the algorithm to the minimum intervention so that basic elements such as shape, color, size, texture, and movement are composed of figure-ground according to the human perception process that instinctively grasps an object, and to utilize the results. Limiting the use of AI to a tool suitable for human perception and information processing or production by designers or general users is to operate only a part of the convenience and usability of AI. The image creation through AI's self-organization, as seen from the cognitive paradigm, is a step toward opening a new era of design where technical aesthetics meets devices, just as design has been constantly developing in pursuit of novelty and differentiation due to its nature.
전자소자의 축소화에 따라 박막배선에서의 electromigration은 점차 극소전자 디바이스의 주요 결함원인으로 부각되고 있다. 본 실험에서는 현재 박막 배선 재료로 가장 널리 사용되고 있는 AI-1%Si 금속박막배선의 electromigration에 대한 온도 및 배선길이의 의존성에 관하여 연구하였다. PSG($8000AA$)/SiO2(1000$\AA$)/AI-1%Si(7000$\AA$)/SiO2(5000$\AA$)/p-Si(100)의 보호막처리되지 않은 시편 등을 standard photolithography 공정을 이용하여 각각 제작하였다. 선폭 3$\mu$m, 길이 100, 400, 800, $\1600mu$m등의 AI-1%Si 배막배선구조를 사용하였다. 가속화실험을 위해 인가된 d.c.전류밀도는 4.5X106A/$ extrm{cm}^2$이었고 실온에서 $100^{\circ}C$까지의 분위기 온도에서 electromigration test를 진행하였다. 박막배선의 길에에 따른 MTF(Mean-Time-to-Failure)는 임계길이 이상에서 포화되는 경향을 보이며 이는 보호막층의 유무에 관계없이 나타난다. 선폭 $3\mu$m인 AI-1%Si 박막배선에서 임계길이는, 보호막처리된 시편은 $800\mu$m, 보호막처리되지 않은 시편은 $400\mu$m 배선길이에서 나타난다. 이러한 포화의 경향은 낮은 온도에서 더욱 명확해지는 특성을 보인다. 각 시편에서 electromigration에 대한 활성화에너지도 MTF의 특성과 유사하게 임계길이 이상에서 포화되는 특성을 보인다.
본 논문에서는 차세대 태양전지로 대표되는 유기, 염료 감응형, 페로브스카이트 태양전지의 최신 연구 동향과 건축, 조형예술, 의류패션 등 분야를 막론한 다양한 산업의 소재로의 과제와 활용 가능성을 분석하였다. 더불어, 웨어러블 IoT 장치와 결합하여 자연 및 인공광과 우리 몸의 움직임에 따라 생성되는 크고 작은 진동 에너지를 전기에너지로 공급하는 역할을 하게 될 '스마트 텍스타일 하이브리드 에너지 하베스팅 소자'의 새로운 미래전망과 그 가능성을 제시하였다. 차세대 태양전지와 마찰·압전소자를 융합한 '하이브리드 텍스타일 에너지 하베스팅 디바이스'는 4차 산업혁명 시대의 웨어러블 IoT 기기에 소재 자체로 결합하여 새로운 '융합 일체형 스마트 의류'로 발전할 것이다. 이 연구가 제안한 차세대 나노기술과 소자가 에너지 하베스팅 기능을 갖는 스마트 섬유 소재 분야에 적용되고, 미래 의류 산업에 융합되어 의료, 헬스케어 등 다양한 분야에 AI 서비스 제공하는 창의적인 제품으로 진화하는 패러다임의 전환점이 되길 바란다.
사물인터넷(IoT)은 다양한 플랫폼, 컴퓨팅 성능, 기능을 가지는 장치를 연결한다. 네트워크의 다양성과 IoT 장치의 편재로 인해 보안 및 개인 정보 보호에 대한 요구가 증가하고 있다. 따라서 암호화 메커니즘은 이러한 증가된 요구 사항을 충족할 만큼 충분히 강력해야 하고 동시에 저 사양의 장치에 구현될 수 있을 만큼 충분히 효과적이어야 한다. 논문에서는 IoT에서 사용할 수 있는 다양한 유형의 장치에 대한 최신 암호화 기본 요소 및 체계의 성능 및 메모리 제한 사항을 제시한다. 또한, IoT 네트워크에 자주 사용되는 저 사양의 장치에서 가장 일반적으로 사용되는 암호화 알고리즘의 성능에 대한 자세한 성능 평가를 수행한다. 데이터 보호 기능을 제공하기 위해 바이너리 링에서 암호화 비대칭 완전 동형 암호화와 대칭 암호화 AES 128비트를 사용했다. 실험 결과 IoT 장치는 대칭 암호를 구현하는데 충분한 성능을 가지고 있었으나 비대칭 암호 구현에서는 성능이 저하되는 것을 알 수 있다.
현재 다양한 정보통신기술들이 독거노인 돌봄과 치매노인 실종방지 등에서 폭넓게 활용되고 있으며, 향후 커뮤니티케어 정책을 통해 인공지능과 로봇활용 비대면 돌봄은 향후 더욱 다양한 영역에서 활용될 전망이다. 따라서 본 연구에서는 4차 산업혁명에 관한 정부정책 방향에 기반하여 커뮤니티케어에 활용도가 점차 증가하고 있는 인공지능 기술 기반 돌봄서비스 현황과 활용 및 활성화 전망을 모색해보고자 하였다. 커뮤니티케어에 활용될 수 있는 서비스인 AI 스피커와 돌봄로봇은 노인층이 경험하고 있는 다양한 문제를 해결하는데 도움이 되며, 감성적인 기능을 추가하여 대화 부족이나 외로움을 해소하는데도 활용하고 있다. 향후 AI 기술을 활용한 커뮤니티케어 활성화를 위해서는 첫째, 커뮤니티케어 고령자의 AI기기 친밀화를 위한 지속적인 교육과 고령층을 위한 '사용자 경험(User Experience, UX) 디자인'이 필요하며, 둘째, 기능위주의 기술 활용보다는 상호보완적 관계를 가지고 감성적인 상호관계가 가능한 인간중심의 기술 활용이 필요하며. 셋째, 사용자의 자기결정권 보장, 사생활 보호 등의 윤리적 문제를 해결할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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