International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.12
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pp.13-26
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2023
Recently, the development of wireless network technologies has been advancing in several directions: increasing data transmission speed, enhancing user mobility, expanding the range of services offered, improving the utilization of the radio frequency spectrum, and enhancing the intelligence of network and subscriber equipment. In this research, a series of contradictions has emerged in the field of wireless network technologies, with the most acute being the contradiction between the growing demand for wireless communication services (on operational frequencies) and natural limitations of frequency resources, in addition to the contradiction between the expansions of the spectrum of services offered by wireless networks, increased quality requirements, and the use of traditional (outdated) management technologies. One effective method for resolving these contradictions is the application of artificial intelligence elements in wireless telecommunication systems. Thus, the development of technologies for building intelligent (cognitive) radio and cognitive wireless networks is a technological imperative of our time. The functions of artificial intelligence in prospective wireless systems and networks can be implemented in various ways. One of the modern approaches to implementing artificial intelligence functions in cognitive wireless network systems is the application of fuzzy logic and fuzzy processors. In this regard, the work focused on exploring the application of fuzzy logic in prospective cognitive wireless systems is considered relevant.
Artificial-intelligence (AI) technology is used in a variety of fields, from robot cleaner motion control to call center counselors, AI speakers, and Mars exploration. Because the technology levels of all applications and services that utilize AI vary widely, it is not possible to view all applications using AI technology at the same level. Nevertheless, there have been no cases in which the level of AI technology was defined. Therefore, the Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI) Artificial Intelligence Research Laboratory has defined the levels of the main technical elements of AI from steps 1 to 6. In this report, the Artificial Intelligence Technology Level 1.0 (ATL 1.0) is presented. It was established by comprehensively referring to the AI technology prospects and technology roadmaps of major countries. It is hoped that it can be used as a measure for determining the levels of AI applications or services or as an indicator for establishing a technology roadmap.
This paper aims as a prior study to cultivate artificial intelligence professionals at the level of colleges in the future by analyzing healthcare services and technologies using artificial intelligence technology. As artificial intelligence technology is recognized as a key engine or core technology in the future that will create national competitiveness and added value, advanced countries are investing a lot of attention and support in developing technologies as well as human resources at the national level. Korea is also promoting national-level R&D manpower training projects such as AI graduate program support projects, and investing heavily in fostering and securing its own artificial intelligence personnel, mainly by large companies, but there is a lack of artificial intelligence experts. This study analyzes the current status of healthcare services and technologies, industries, and artificial intelligence manpower training using artificial intelligence technology, and proposes directions for fostering artificial intelligence personnel at the level of colleges.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1997.06a
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pp.89-94
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1997
In this paper, we present a VR-based interface method which provides users more natural, realistic, and interactive communication and collaboration tool. Since most services in the communication systems matches with the services in the real world, the best understanding would be achieved when the communication services are represented in accordance with the services in the real world. However, conventional text-based interface and 2D GUI cannot provide such reality to the users. In this paper, we discuss VR-based interface to overcome such difficulty and introduce one instance of communication system using the VR-based realistic, what we call Virtual Village, which we are currently developing. This application might be applied to education in virtual space, desktop conferencing system, and entertainment such as MUD or the games in the distributed environment, etc.
James Weiquan Li;Lai Mun Wang;Katsuro Ichimasa;Kenneth Weicong Lin;James Chi-Yong Ngu;Tiing Leong Ang
Clinical Endoscopy
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v.57
no.1
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pp.24-35
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2024
The field of artificial intelligence is rapidly evolving, and there has been an interest in its use to predict the risk of lymph node metastasis in T1 colorectal cancer. Accurately predicting lymph node invasion may result in fewer patients undergoing unnecessary surgeries; conversely, inadequate assessments will result in suboptimal oncological outcomes. This narrative review aims to summarize the current literature on deep learning for predicting the probability of lymph node metastasis in T1 colorectal cancer, highlighting areas of potential application and barriers that may limit its generalizability and clinical utility.
The purpose of this study is to clarify the continuous usage intention of artificial intelligence products and services. In this study, we try to define the artificial intelligence quality and preference on the online job information platform and investigate the effect of artificial intelligence on continues usage intention. A survey of artificial intelligence users was conducted and recalled 184. The empirical analysis shows that the artificial intelligence quality and preference have a positive effect on satisfaction, and that the satisfaction has significant effect on the intention of continuing use. but the artificial intelligence quality does not significantly affect the intention of continuing use. These results are expected to provide useful guidelines for artificial intelligence technology products or services in the future.
In the era of artificial intelligence, the use of 'artificial intelligence-based services' has been diversified by combining various smart devices, big data, and voice recognition technology with artificial intelligence. From the perspective of IT services, these services are important technology that cause a paradigm shift from display-centered to voice-centered, and from passive to active IT-based services. This study seeks to find a solution to the current situation where AI assistant service is still in its beginning stage, despite having been ten years since its release and having a growing number of consumer touch points. Accordingly, we categorized the functions of AI assistant services and identified the degree of importance and satisfaction of services recognized by actual users. In order to define the 'ideal' services of AI assistant, seven experts from AI assistant-related industry have participated in the interview. Based on this result, we investigated the importance and satisfaction of services perceived by actual users of AI assistant services. As a result of IPA (Importance Performance Analysis). we find out which services are potentially 'keep', 'concentrate', 'low priority', or 'overkill' and provide various implications from the findings.
Purpose: The purpose of this study is to investigate various prior studies on artificial intelligence and to examine the concept and characteristics of various prior studies of existing service quality. And this paper is to study the concept and characteristics of artificial intelligence services and propose suitable quality measurement items. Methods: The research method of this paper is to examine previous research related to existing artificial intelligence and to analyze characteristics related to service quality. Results: This paper examines the concept and characteristics of artificial intelligence service in a new era by examining previous studies related to artificial intelligence and derives quality measurement items. Conclusion: In the future, it is necessary to verify the validity of the quality measurement items of artificial intelligence service. Therefore, it is necessary to elicit and verify the main quality measurement items through the investigation of the expert group.
With the development of artificial intelligence technology, our lives are changing in innovative ways, but at the same time, new ethical issues are emerging. In particular, issues of discrimination due to algorithm and data bias, deep fakes, and personal information leakage issues are judged to be social priorities that must be resolved as artificial intelligence services expand. To this end, this paper examines the concept of artificial intelligence and ethical issues from the perspective of artificial intelligence ethics, and includes each country's ethical guidelines, laws, artificial intelligence impact assessment system, artificial intelligence certification system, and the current status of technologies related to artificial intelligence algorithm transparency to prevent this. We would like to examine and suggest institutional improvement measures to strengthen artificial intelligence ethics.
The role of artificial medical intelligence through medical big data has been focused on data-based medical device business and medical service technology development in the field of diagnostic examination of the patient's current condition, clinical decision support, and patient monitoring and management. Recently, with the 4th Industrial Revolution, the medical field changed the medical treatment paradigm from the method of treatment based on the knowledge and experience of doctors in the past to the form of receiving the help of high-precision medical intelligence based on medical data. In addition, due to the spread of non-face-to-face treatment due to the COVID-19 pandemic, it is expected that the era of telemedicine, in which patients will be treated by doctors at home rather than hospitals, will soon come. It can be said that artificial medical intelligence plays a big role at the center of this paradigm shift in prevention-centered treatment rather than treatment. Based on big data, this paper analyzes the current status of artificial intelligence technology for chronic disease patients, market trends, and domestic and foreign company trends to predict the expected effect and future development direction of artificial intelligence technology for chronic disease patients. In addition, it is intended to present the necessity of developing digital therapeutics that can provide various medical services to chronically ill patients and serve as medical support to clinicians.
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