• 제목/요약/키워드: AI characteristics

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대향타겟식 스퍼터링법을 이용한 AIN 박막의 제작

  • 금민종;추순남;최명규;이원식;김경환
    • 한국반도체및디스플레이장비학회:학술대회논문집
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    • 한국반도체및디스플레이장비학회 2005년도 추계 학술대회
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    • pp.89-92
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    • 2005
  • The AIN/AI thin films were prepared at various conditions, such as $N_2$ gas flow rate [$N_2(N_2+Ar)$] from 0.6 to 0.9, a substrate temperature ranging from room temperature to $300^{\circ}C$ and working pressure 1mTorr. We estimated crystallographic characteristics and c-axis preferred orientations of AIN/AI thin films as function of AI electrode surface roughness. The optimal processing conditions for AI electrode were found at substrate temperature of $300^{\circ}C$ sputtering power of 100W and a working pressure of 2mTorr. In these conditions, we obtained the c-axis preferred orientation of $AIN/AI/SiO_2/Si$ thin film about 4 degree.

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영화를 이용한 AI 기반 콘텐츠 재생산 시스템 연구 (Study on AI-based content reproduction system using movie contents)

  • 양석환;이영숙
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제24권2호
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    • pp.336-343
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    • 2021
  • AI technology is spreading not only to industrial fields, but also to culture, art, and content fields. In this paper, we proposed a system based on AI technology that can automate the process of reproducing contents using characters for movie contents. After creating the basic appearance of the character by using the StyleGAN2 model from the video extracted from the movie contents, analyzing the character's personality and propensity using the extracted dialogue data, it was determined from the contemplative appearance based on the yin-yang and five elements to the character's propensity. Accordingly, the external characteristics are reflected in the character. Using the OpenPose model, a character's motion is created, and the finally generated data is integrated to reproduce the content. It is expected that many movie contents can be reproduced through the study of the proposed system.

AI 컴포넌트 추상화 모델 기반 자율형 IoT 통합개발환경 구현 (Implementation of Autonomous IoT Integrated Development Environment based on AI Component Abstract Model)

  • 김서연;윤영선;은성배;차신;정진만
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제21권5호
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    • pp.71-77
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    • 2021
  • 최근 이질적인 하드웨어 특성을 고려한 IoT 응용 지원 프레임워크의 효율적인 프로그램 개발이 요구되고 있다. 또한, 인간의 뇌를 모사하여 스스로 학습 및 자율적 컴퓨팅이 가능한 뉴로모픽 아키텍처의 발전으로 하드웨어 지원의 범위가 넓어지고 있다. 하지만 기존 대부분의 IoT 통합개발환경에서는 AI(Artificial Intelligence) 기능을 지원하거나 뉴로모픽 아키텍처와 같은 다양한 하드웨어와 결합된 서비스 지원이 어렵다. 본 논문에서는 2세대 인공 신경망 및 3세대 스파이킹 신경망 모델을 모두 지원하는 AI 컴포넌트 추상화 모델을 설계하고 제안 모델 기반의 자율형 IoT 통합개발환경을 구현하였다. IoT 개발자는 AI 및 스파이킹 신경망에 대한 지식이 없어도 제안 기법을 통해 자동으로 AI 컴포넌트를 생성할 수 있으며 런타임에 따라 코드 변환이 유연하여 개발 생산성이 높다. 제안 기법의 실험을 진행하여 가상 컴포넌트 계층으로 인한 변환 지연시간이 발생할 수 있으나 차이가 크지 않음을 확인하였다.

인공지능을 활용한 AI 예술 창작도구 사례 연구 (Case study of AI art generator using artificial intelligence)

  • 정지윤
    • 트랜스-
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    • 제13권
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    • pp.117-140
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    • 2022
  • 최근 인공지능 기술은 산업전반에 걸쳐서 활용되고 있다. 현재 예술 창작도구는 NFT 산업에서 사용되고 있으며, 이를 활용한 작품이 전시, 판매되기도 하였다. 미술 분야의 창작도구는 Gerated Photos, Google Deep Dream, Skech-RNN, Auto draw가 있으며, 음악분야의 인공지능 창작도구는 Beat Blender, Google Doodle Bach, AIVA, Duet, Neural Synth 등이 있다. 인공지능 예술 창작도구의 특징은 다음과 같다. 첫째, 예술분야 인공지능 창작도구는 기존의 작품 데이터를 바탕으로 새로운 작품을 창작하는 데에 활용되고 있다. 둘째, 창작 결과물을 빠르고 신속하게 도출하여 창작자에게 아이디어를 제공하거나, 창작 재료를 다양하게 구현해 볼 수 있다. 향후 인공지능 창작물은 인공지능 기술이 미술, 영상, 문학, 음악 등 콘텐츠 기획 및 제작에 많은 영향을 끼칠 것이다.

A Study on Conversational AI Agent based on Continual Learning

  • Chae-Lim, Park;So-Yeop, Yoo;Ok-Ran, Jeong
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제28권1호
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    • pp.27-38
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    • 2023
  • 본 논문에서는 시간의 흐름에 따라 새로운 데이터를 지속적으로 학습하고 성장할 수 있는 연속 학습 기반 대화형 AI 에이전트를 제안한다. 연속학습 기반 대화형 AI 에이전트는 태스크 관리자 (Task Manager), 사용자 속성 추출(User Attribute Extraction), 자동 확장 지식 그래프(Auto-growing Knowledge Graph), 크게 3가지 요소로 구성된다. 태스크 관리자는 사용자와의 대화에서 새로운 데이터를 발견하면 이전에 학습한 지식을 통해 새로운 태스크를 생성한다. 사용자 특성 추출 모델은 새로운 태스크에서 사용자의 특성을 추출하고, 자동 확장 지식 그래프는 새로운 외부 지식을 지속적으로 학습할 수 있도록 한다. 한정된 데이터셋을 기반으로 학습된 기존 대화형 AI 에이전트와 달리, 본 논문에서 제안하는 방법은 지속적인 사용자의 특성과 지식 학습을 기반으로 대화를 가능하게 한다. 연속학습 기술이 적용된 대화형 AI 에이전트는 사용자와의 대화가 축적될수록 개인 맞춤형 대응이 가능하며, 새로운 지식에도 대응이 가능하다. 본 논문에서는 시간에 따른 대화 생성 모델의 성능 변화 실험을 통해 제안하는 방법의 가능성을 검증한다.

AI 기반 지능형 CCTV 이상행위 탐지 성능 개선 방안 (AI-Based Intelligent CCTV Detection Performance Improvement)

  • 류동주;김승희
    • 융합보안논문지
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    • 제23권5호
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    • pp.117-123
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    • 2023
  • 최근 생성형 Artificial Intelligence(이하 AI)와 인공지능에 대한 수요가 높아짐에 따라, 오남용에 대한 심각성이 대두되고 있다. 그러나, 이상행위 탐지를 극대화한 지능형 CCTV는 군과 경찰에서 범죄 예방에 큰 도움이 되고 있다. AI는 인간이 가르쳐준 대로 학습을 수행한 후, 자가 학습을 진행한다. AI는 학습된 결과에 따라 판단을 하기 때문에, 학습 시 특징을 명확하게 이해해야만 한다. 그러나, 인간이 판단하기에도 모호한 이상한 행위와 비정상 행위의 시각적 판단이 어려운 경우가 많다. 이것을 인공지능의 눈으로 학습하기란 매우 어렵고, 학습을 한 결과는 오탐, 미탐 그리고 과탐이 매우 많아진다. 이에 대해 본 논문에서는 AI의 이상한 행위와 비정상 행위의 학습을 명확하게 하기 위한 기준과 방법을 제시하고, 지능형 CCTV의 오탐, 미탐 그리고 과탐에 대한 판단 능력을 최대화 하기 위한 학습 방안을 제시하였다. 본 논문을 통해, 현재 활용 중인 지능형 CCTV의 인공지능 엔진 성능을 극대화가 가능하고, 오탐율과 미탐율의 최소화가 가능할 것으로 기대된다.

예비수학교사의 AI 소양과 SW 역량 계발에 관한 사례 연구 (A Case Study on the Pre-service Math Teacher's Development of AI Literacy and SW Competency)

  • 김동화;김승호
    • East Asian mathematical journal
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    • 제39권2호
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    • pp.93-117
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    • 2023
  • The aim of this study is to explore the pre-service math teachers' characteristics of education to develop their AI literacy and SW competency, and to derive some implications. We conducted a 14-hours AI and SW education program for pre-service teachers with theory and practice, and an analysis on class observation data, video frames of classes and interview, Python programming assignments and papers. The results of this case study for 3 pre-service teachers are as follows. First, two students understood artificial neural network and deep learning system accurately, furthermore, all students conducted a couple of explorations related with performance improvement of deep learning system with interest. Second, coding and exploration activities using Python improved students' computational thinking as well as SW competency, which help them give convergence education in the future. Third, they responded positively to the necessity of AI literacy and SW competency development, and to applying coding to math class. Lastly, it's necessary to endeavor to give a coding education to the student's eye level according to his or her prerequisite and to ease the burden of student's studying AI technology.

정자의 운동특성이 인공수정 수태율에 미치는 영향 (Effects of sperm motional characteristics on pregnancy rate in HanWoo (Bos taurus coreane))

  • 이성수;김덕임;박노형;원유석
    • 대한수의학회지
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    • 제40권1호
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    • pp.187-195
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    • 2000
  • The ejaculates from 67 HanWoo prove bull, bred in Livestock Improvement Main center of NLCF, were used to determine the correlation between the sperm motional characteristics and the pregnancy rate of artificial insemination(AI). The motional characteristics of sperm were analysed by Computer-assisted sperm analyser(CASA), thereafter inseminated equally 1,256 heads of cow regarding to parity, age, and live weight. There were no significant difference(p>0.05) in the pregnancy rate according to year from 1996 to 1998, but the LIN, ALH, STR, BCF, MAD and WOB of sperm in the year 1997, were highest pregnancy rate, were higher than those of sperm in the year 1998, were lowest pregnancy rate(p<0.05). The semen had no significant effect on pregnancy rate according to season(p>0.05). However spring, had a little higher pregnancy rate than that of autumn, were higher than autumn in VSL, VAP, LIN, ALH, BCF, MAD and WOB, but in DNM. The pregnancy rates of spring in the year 1996 and 1997 were higher than that of autumn in the year 1998(p<0.05). The spring in the year 1997, highest in pregnancy rate, were higher than the autumn in the year 1998 in VSL, VAP, LIN, STR, BCF, MAD and WOB, but in DNM(p<0.05). There were no the motion characteristic of sperm that was significant correlate with pregnancy rate of AI as the semen were analysed before artificial insemination and those, had some degree characteristics in motility, viability and abnormality, were used to AI. However there were a tendency that the higher the VSL, VAP, ALH, LIN, STR, BCF, MAD and WOB and the lower the DNM were, the higher the pregnancy rate of AI were.

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생성형 인공지능 기술의 핵심 구성 요소 기반 주요 특허 발굴 방법에 관한 연구 (Research on Core patent mining methods based on key components of Generative AI)

  • 김가윤;김범석;양진홍
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제16권5호
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    • pp.292-300
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    • 2023
  • 본 논문에서는 생성형 인공지능 관련 특허에서, 기술의 핵심 구성 요소에 기반하여 수립된 정성적 평가 지표를 활용해 특허 발굴 방법과 전략을 제시한다. 현재 특허 품질에 대한 평가는 정량적 지표에 의존하고 있으나, 기존의 정량적 지표는 생성형 인공지능 기술의 특성을 대표할 수 없어 정확한 평가가 어렵다. 이에 실제 특허의 강약을 알 수 있는 특허 청구범위를 기준으로 하여, 기술적 특성을 고려한 정성적 지표가 추가로 필요하다. 본 논문에서는 생성형 인공지능의 기술적 특성을 고려하여 새로운 평가 지표를 제안한다. 제안한 평가 지표를 활용하여 핵심 특허를 선정하였으며, 선정된 핵심 특허에 대하여 기존의 정량적 평가 방법을 통해 제안한 지표가 적합한지 확인하였다.