KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.1
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pp.41-50
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2023
Recently, as the Coronavirus disease 2019 (COVID-19) prolongs along with the development of artificial intelligence technology, a non-contact society has become commonplace. Many companies are promoting digital transformation and the activation of artificial intelligence introduction to respond to this which leads to dramatic increase of demand for Chatbot. In addition, a Chatbot has reached the point of processing business transactions from responding simple inquiries. However, it is necessary to develop an API to interface with the legacy system and there are many difficulties in connecting. To solve this, it is becoming important to establish a hybrid Chatbot environment through RPA interface. Recently, the combination of RPA and Chatbot is considered an effective tool for handling many business processes. But, there are many difficulties due to the lack of interface cases and the difficulty in finding a method to development them. This study suggests a method for building a hybrid Chatbot which is an interface Chatbot(Conversational UX) and RPA(Task Automation) from the perspective of hyper-automation based on actual development cases and review of literature review is presented, so that the interface method can be understood and develop more easily. Therefore, there are implications for actively using AI Chatbot for digital transformation.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.19
no.5
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pp.1013-1018
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2024
This study developed and evaluated a real-time monitoring system utilizing IoT technology to prevent disasters caused by hazardous gases in industrial settings. The developed system detects harmful gases in real-time and issues prompt alerts, achieving over 98% data accuracy and response times under 3 seconds. The system consists of sensor nodes, a central processing unit, and a user interface, monitoring the work environment and worker status in real-time through a cloud-based remote surveillance and control program. Performance evaluation results show that this system presents a new approach for effectively managing safety in industrial sites. Future developments are expected to include improvements in multi-gas detection capabilities, development of AI-based prediction models, and enhanced security measures, evolving into a more advanced monitoring system.
정보 폭증으로 인한 정보 필터링 어려움을 해결하기 위한 추천 시스템의 중요성이 강조되고 있다. 특히 취업 구직자가 어떤 기업에 지원해야 하는지 혼란스러워하는 문제가 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 교육 기관에 등록된 학생 데이터를 활용하여 각 개인에게 적합한 기업을 추천해주는 맞춤형 기업 추천 시스템을 제안하고자 한다. 다양한 유사도 함수를 적용하여 비교한 결과, 코사인 유사도(Cosine similarity)를 활용한 추천 시스템이 가장 높은 정확도를 보였으며, 이러한 연구는 취업 관련 결정을 지원하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.2
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pp.125-130
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2021
Implementation of livestock smart-farm can be done more effectively with IoT technology developing. An build of useful stock management system can be possibile if push messages of these judgement are notified on smart-phone after cattle's illness and estrus are judged using IoT technology. These judgement method of cattle's illness and estrus can be done with gathering living stock data using temperature sensor and 3 axis acceleration sensor and sending these data using IoT and internet network into server, and studying AI machine learning using these data. In this paper, to build this cattle management system based on IoT, effective system of the whole architecture is showed. Also an effective analysis and design method to develop this system software will be presented by showing user requirement analysis using object-oriented method, flowchart and screen design.
This study aims to analyze the development and current trends of AI-based medical imaging devices commercialized in South Korea. As of September 30, 2023, there were a total of 186 AI-based medical devices licensed, certified, and reported to the Korean Ministry of Food and Drug Safety, of which 138 were related to imaging. The study comprehensively examined the yearly approval trends, equipment types, application areas, and key functions from 2018 to 2023. The study found that the number of AI medical devices started from four products in 2018 and grew steadily until 2023, with a sharp increase after 2020. This can be attributed to the interaction between the advancement of AI technology and the increasing demand in the medical field. By equipment, AI medical devices were developed in the order of CT, X-ray, and MR, which reflects the characteristics and clinical importance of the images of each equipment. This study found that the development of AI medical devices for specific areas such as the thorax, cranial nerves, and musculoskeletal system is active, and the main functions are medical image analysis, detection and diagnosis assistance, and image transmission. These results suggest that AI's pattern recognition and data analysis capabilities are playing an important role in the medical imaging field. In addition, this study examined the number of Korean products that have received international certifications, particularly the US FDA and European CE. The results show that many products have been certified by both organizations, indicating that Korean AI medical devices are in line with international standards and are competitive in the global market. By analyzing the impact of AI technology on medical imaging and its potential for development, this study provides important implications for future research and development directions. However, challenges such as regulatory aspects, data quality and accessibility, and clinical validity are also pointed out, requiring continued research and improvement on these issues.
Due to the Fourth Industrial Revolution, innovation in various technologies such as artificial intelligence (AI), big data (Big Data), and cloud (Cloud) is accelerating, and data is considered an important asset. With the innovation of these technologies, various efforts are being made to lead technological innovation in the field of defense science and technology. In Korea, the government also announced the "Defense Innovation 4.0 Plan," which consists of five key points and 16 tasks to foster advanced science and technology forces in March 2023. The plan also includes the establishment of a Condition-Based Maintenance system (CBM+) to improve the operability and availability of weapons systems and reduce defense costs. Condition Based Maintenance (CBM) aims to secure the reliability and availability of the weapon system and analyze changes in equipment's state information to identify them as signs of failure and defects, and CBM+ is a concept that adds Remaining Useful Life prediction technology to the existing CBM concept [1]. In order to establish a CBM+ system for the weapon system, sensors are installed and sensor data are required to obtain condition information of the weapon system. In this paper, we propose a sensor data metadata schema to efficiently and effectively manage sensor data collected from sensors installed in various weapons systems.
Kim, Kirak;Yeon, Heeyeon;Eun, Taeyoung;Jung, Moonryul
Journal of the Korea Computer Graphics Society
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v.28
no.3
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pp.23-29
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2022
Virtual humans are implemented with dedicated modeling tools like Unity 3D Engine in virtual space (virtual reality, mixed reality, metaverse, etc.). Various human modeling tools have been introduced to implement virtual human-like appearance, voice, expression, and behavior similar to real people, and virtual humans implemented via these tools can communicate with users to some extent. However, most of the virtual humans so far have stayed unimodal using only text or speech. As AI technologies advance, the outdated machine-centered dialogue system is now changing to a human-centered, natural multi-modal system. By using several pre-trained networks, we implemented an emotion-based multi-modal dialogue system, which generates human-like utterances and displays appropriate facial expressions in real-time.
The main purpose to introduce model based controller in proposed control technique is to provide better and fast learning of the floating dynamics by means of fuzzy logic controller and also cancelling effect of nonlinear terms of the system. An iterative adaptive dynamic programming algorithm is proposed to deal with the optimal trajectory-tracking control problems for autonomous underwater vehicle (AUV). The optimal tracking control problem is converted into an optimal regulation problem by system transformation. Then the optimal regulation problem is solved by the policy iteration adaptive dynamic programming algorithm. Finally, simulation example is given to show the performance of the iterative adaptive dynamic programming algorithm.
These-days technology related to IoT (Internet of Thing) is widely used and there are many types of smart system based IoT like smart health, smart building and so on. In smart health system, it is possible to check someone's health by analyzing data from wearable IoT device like smart watch. Smart building system aims to collect data from sensor such as humidity, temperature, human counter like that and control the building for energy efficiency, security, safety and so forth. Furthermore, smart city system can comprise several smart systems like smart building, smart health, smart mobility, smart energy and etc. In this paper, we propose multimedia IoT based intelligent emergency alarm system for smart city. In existing IoT based smart system, it communicates lightweight data like text data. In the past, due to network's limitations lightweight IoT protocol was proposed for communicating data between things but now network technology develops, problem which is to communicate heavy data is solving. The proposed system obtains video from IP cameras/CCTVs, analyses the video by exploiting AI algorithm for detecting emergencies and prevents them which cause damage or death. If emergency is detected, the proposed system sends warning message that emergency may occur to people or agencies. We built prototype of the intelligent emergency alarm system based on MQTT and assured that the system detected dangerous situation and sent alarm messages. From the test results, it is expected that the system can prevent damages of people, nature and save human life from emergency.
This work addresses the optimization controller design problem combining the AI evolution bat (EB) optimization algorithm with a fuzzy controller in the practical application of a reinforced concrete frame structure. This article explores the use of an intelligent EB strategy to reduce the dynamic response of Lead Rubber Bearing (LRB) composite reinforced concrete frame structures. Recently developed control units for plant structures, such as hybrid systems and semi-active systems, have inherently non-linear properties. Therefore, it is necessary to develop non-linear control methods. Based on the relaxation method, the nonlinear structural system can be stabilized by properly adjusting the parameters. Therefore, the behavior of a closed-loop system can be accurately predicted by determining the behavior of a closed-loop system. The performance and durability of the proposed control method are demonstrated by numerical simulations. The simulation results show that the proposed method is a viable and feasible control strategy for seismically tuned composite reinforced concrete frame structures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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