• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권2호
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• pp.432-438
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• 2023

연구목적: 생활안전 예방서비스 앱에서 신고되는 이미지를 AI를 사용하여 실시간으로 위험 카테고리를 자동으로 분류하여 사용자에게 편리한 위험신고를 가능하게 하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 인터넷으로 상호연결되는 생활안전 예방서비스 플랫폼, 생활안전 예방서비스 앱, AI 모델 서빙 서버와 sftp 서버로 구성되는 시스템을 통하여 신고된 생활안전 이미지를 실시간으로 자동분류하며, 이때 사용되는 AI모델 생성을 위한 AI 학습 알고리즘도 개발하였다. 연구결과: 이미지를 실시간으로 AI 처리하여 자동으로 분류할 수 있게 되어, 신고자가 생활안전 관련 사항을 보다 편리하게 신고할 수 있게 되었다. 결론: 본 논문에서 제시하는 AI 이미지 자동분류 시스템은 90% 이상의 분류 정확도로 신고 이미지를 실시간으로 자동분류하여 신고자가 간편하게 생활안전 관련 이미지를 신고할 수 있게 되었으며 향후 생활안전 예방서비스 앱의 사용자의 증가에 따라 더욱 빠르고 정확한 AI 모델 개발 및 시스템 처리용량 향상이 필요하다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.193-205
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• 2021

인공지능 스피커 시장은 꾸준히 성장하고 있지만, 실제 스피커 사용자들의 만족도는 42%에 그치고 있다. 따라서, 본 연구에서는 인공지능 스피커의 세대별 토픽 변화와 감성 변화를 통해 사용자 경험을 저해하는 요소는 무엇인지 분석해 보고자 한다. 이를 위해 아마존 에코 닷 3세대와 4세대 모델에 대한 리뷰를 수집하였다. 토픽모델링 분석 기법을 사용하여 세대별로 리뷰를 이루는 주제 및 주제의 변화를 찾아내고, 딥러닝 기반 감성 분석을 통해 토픽에 대한 사용자 감성이 세대에 따라 어떻게 변화되었는지 살펴보았다. 토픽모델링 결과, 세대별로 5개의 토픽이 도출되었다. 3세대의 경우 스피커의 일반적 속성을 나타내는 토픽은 제품에 긍정적 반응 요인으로 작용했고, 사용자 편의 기능은 부정적 반응 요인으로 작용했다. 반대로 4세대에서는 일반적 속성은 부정적으로, 사용자 편의 기능은 긍정적으로 도출되었다. 이와 같은 분석은 방법론 측면에서 어휘적 특징뿐 아니라 문장 전체의 문맥적 특징이 고려된 분석결과를 제시할 수 있다는 것에 그 의의가 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.153-159
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• 2022

본 논문에서는 인공지능이 생성하는 일상 대화의 품질 향상을 위해 상식 추론을 정의하고 설문을 통해 정량적, 정성적 분석을 진행하였다. 정량적 평가에서는 주어진 문장이 에게 학습시키기에 적합한가'라는 수용성 판단을 요청한 질문에서 40대 이상의 연령이 20, 30대와 유의미한 차이를 보였다. 정성적 평가에서는 '보편적 사실 여부'를 AI 발화 기준의 주요한 지표로 보았다. 이어서 '챗봇' 대화의 품질에 대한 설문을 실시했다. 이를 통해 일상 대화를 사용한 챗봇의 대화 품질을 높이기 위해서는 먼저, 질문의 요구에 적절한 정보와 공감을 제공해야 하고 두 번째로 공감의 정도가 챗봇의 특성에 맞는 응답이어야 하며 세 번째로 대화의 차례에 따라 담화의 규칙을 지키면서 대화가 진행되어야 한다는 결론을 얻을 수 있었다. 이 세 가지 요건이 통합적으로 적용된 담화 설계를 통해 완전히 인공지능스러운 대화가 가능할 것으로 여겨진다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.21-30
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• 2024

본 연구는 폭증하는 디지털 비즈니스의 수요 증가를 감당하기 위하여 AI를 활용한 새로운 제작 방법을 모색하는데 목적이 있다. 이에 딥러닝과 빅데이터를 기반으로 실제 웹페이지 생성 가능 시스템을 구축하고자 하였다. 첫째, 이커머스 웹사이트 기능을 바탕으로 분류체계를 수립하였다. 둘째, 웹페이지 구성요소의 유형을 체계적으로 분류하였다. 셋째, 딥러닝이 적용가능한 웹페이지 자동생성시스템 전체를 설계하였다. 실제 데이터를 학습하여 구현된 딥러닝 모델이 기존 웹사이트를 분석하고 자동생성되도록 재설계 함으로써, 산업에서 바로 사용가능한 방안을 제안했다. 나아가 체계가 부족했던 웹사이트 레이아웃 및 특징에 대한 분류체계를 수립했다는 측면에서 의의가 있다. 이는 향후 생성형 AI 기반의 웹사이트 연구 및 산업 분야에 크게 기여할 수 있을 것이다.

• 한국의류학회지
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• 제47권6호
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• pp.1137-1156
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• 2023

With the advent of artificial intelligence (AI) during the Fourth Industrial Revolution, the fashion industry has simplified the production process and overcome the technical difficulties of design. This study anticipates likely changes in the digital age and develops a model that will allow consumers to design textile patterns using AI technology. Previous studies and industrial examples of AI technology's use in the textile design industry were investigated, and a textile pattern was developed using an AI algorithm. A new textile design model was then proposed based on its application to both virtual and physical clothing. Inspired by traditional Korean masks and props, AI technology was used to input color data from open application programming interface images. By inserting these into various repeating structures, a textile design was developed and simulated as garments for both virtual and real garments. We expect that this study will establish a new textile design development method for Generation Z, who favor customized designs. This study can inform the use of personalization in generative textile design as well as the systemization of technology-driven methods for customized and participatory textile design.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제16권1호
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• pp.86-91
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• 2024

In the field of artistic creation, the iterative development of AI-generated video software has pushed the boundaries of multimedia content creation and provided powerful creative tools for non-professionals. This paper extensively examines two leading AI-generated video software, PIKA Labs and RUNWAY, discussing their functions, performance differences, and application scopes in the video generation domain. Through detailed operational examples, a comparative analysis of their functionalities, as well as the advantages and limitations of each in generating video content, is presented. By comparison, it can be found that PIKA Labs and RUNWAY have excellent performance in stability and creativity. Therefore, the purpose of this study is to comprehensively elucidate the operating mechanisms of these two AI software, in order to intuitively demonstrate the advantages of each software. Simultaneously, this study provides valuable references for professionals and creators in the video production field, assisting them in selecting the most suitable tools for different scenarios, thereby advancing the application and development of AI-generated video software in multimedia content creation.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제32권8_spc호
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• pp.1284-1295
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• 2019

Considerable progress in reproduction of dairy goats has been made, with advances in reproductive technology accelerating dairy goat production since the 1980s. Reproduction in goats is described as seasonal. The onset and length of the breeding season is dependent on various factors such as breed, climate, physiological stage, male effect, breeding system, and photoperiod. The reproductive physiology of goats was investigated extensively, including hypothalamic and pituitary control of the ovary related to estrus behavior and cyclicity etc. Photoperiodic treatments coupled with the male effect allow hormone-free synchronization of ovulation, but the kidding rate is still less than for hormonal treatments. Different protocols have been developed to meet the needs and expectations of producers; dairy industries are subject to growing demands for year round production. Hormonal treatments for synchronization of estrus and ovulation in combination with artificial insemination (AI) or natural mating facilitate out-of-season breeding and the grouping of the kidding period. The AI with fresh or frozen semen has been increasingly adopted in the intensive production system, this is perhaps the most powerful tool that reproductive physiologists and geneticists have provided the dairy goat industry with for improving reproductive efficiency, genetic progress and genetic materials transportation. One of the most exciting developments in the reproduction of dairy animals is embryo transfer (ET), the so-called second generation reproductive biotechnology following AI. Multiple ovulation and ET (MOET) program in dairy goats combining with estrus synchronization (ES) and AI significantly increase annual genetic improvement by decreasing the generation interval. Based on the advances in reproduction technologies that have been utilized through experiments and investigation, this review will focus on the application of these technologies and how they can be used to promote the dairy goat research and industry development in the future.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.53-56
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• 2019

본 논문에서는 화력을 이용하는 대형 파워 플랜트 설비의 미세먼지 발생량을 저감시키고 능동적으로 제어 할 수 있는 효율적인 시스템을 제안한다. 이 시스템은 기존의 고정형으로 설계된 집진기 방식의 고정부하량 한계점과 극복하고 초미세먼지 PM2.5, 미세먼지 PM10의 발생량에 따라 IoT센서 감지에 의해 지능형 알고리즘으로 효율적으로 저감 제어 처리량을 극대화하고, 미세먼지 발생량을 최소화한다. 또한 이 시스템의 차별성은 기존의 집진기에서 잡혀지지 않는 초미세먼지를 새로운 형태의 물질인 FAA(Fine-dust Adsorption Agent)를 통해 연료 연소 시 발생되는 초미세먼지 미세입자 자체를 크게 만들어 기존 설비 집진기 필터에 포집되게 하는 혁신적인 방식이다. 이번 연구를 통해 350도~1000도 열원에서 작용할 수 있는 화학물질 FAA 용액(Agent)을 개발 하였으며 지능형 AI 분사장치를 통해 연료에 첨가되어 연소 시 미세먼지를 20배~50배까지 볼륨을 확대시켜 기존 집진필터에 포집될 수 있게 동작된다. 이때, 기존 설계된 집진기의 한계(부하)용량에 상관없이 미세먼지 발생량을 상황인식 반응형 알고리즘(AI제어) 통해 분사량을 능동적으로 조절하여 미세먼지 발생량을 저감하는 진보적 혁신성을 지닌다.

• 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.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.23-28
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• 2024

연구는 고령화가 급속하게 진행되고 있는 현대 사회에서 노인 인구의 증가와 관련된 문제를 조사하고 해결 방안을 탐구하는 데 초점을 맞추고 있다. 고령화 사회의 도래로, 노년 인구는 더 많은 관심과 지원이 필요하다. 이에 기업들은 AI 및 로봇 기술을 활용하여 노인 돌봄 서비스를 제공하려고 시도하고 있다. 이러한 서비스는 건강 관리와 일상생활 돌봄뿐만 아니라 정서적 건강 측면에서 노인들에게 도움을 줄 수 있다. 논문에서는 현재 시장에서 제공되는 다양한 노인관련 기술을 분석하고, 그 장단점 및 발전 가능성을 조사한다. 논문은 고령화 문제를 해결하기 위해 기업들이 더 많은 AI 및 로봇 기반의 노인 돌봄 서비스를 개발하고 제공해야 한다는 결론에 도달한다. 이러한 서비스는 고령화 사회의 사회적 및 정서적 문제를 완화하고, 노인들의 삶의 질을 향상할 수 있다.