Objective: The purpose of this study is to analyze trends related to sports and artificial intelligence (AI) to understand the trends and how they change according to time, and to establish methods to apply AI in sports. Both macro and micro perspectives related to sports utilization of AI were analyzed. Method: In this study, after analyzing and discussing various information related to the use of artificial intelligence in the sports through a search of academic journals, papers, books, and websites published recently at nationally and internationally, the application plan of artificial intelligence in the sports field was presented. Results: 1) Motion analysis technology using artificial intelligence is effective in sports where posture is important, and if it provides systematic feedback and training methods, it can help improve performance. 2) The introduction of a sports referee judgment system using artificial intelligence is expected to improve performance by restoring factual judgment and objective fairness in sports games. 3) Artificial intelligence will provide coaching staff and players with a variety of information to help improve performance through systematic coaching and improving feedback and enhanced training methods. 4) It is judged that artificial intelligence-related to sports ethics, sports ICT, sports marketing, sports prediction, etc. We think that based on the current AI research trends will have a positive impact on all sports-related areas, helping to revitalize sports. Conclusion: Motion analysis technology using artificial intelligence, sports referee judgment system, coaching using artificial intelligence, and artificial intelligence are judged to have a positive effect on all sports-related areas and help revitalize sports.
인공지능 기술의 발전으로 우리의 삶은 혁신적으로 변화하고 있지만, 동시에 윤리적 문제들도 새롭게 대두되고 있다. 특히 알고리즘 및 데이터 편향성에 의한 차별문제, 딥페이크 및 개인정보 유출 문제 등은 인공지능 서비스확대에 따라 사회적으로 해결해야 할 선결과제라 판단된다. 이를 위해 본 논문에서는 인공지능 윤리 측면에서 인공지능의 개념과 윤리적 이슈를 살펴보고 이를 예방하기 위한 각국의 윤리 가이드라인, 법률, 인공지능 영향평가제도, 인공지능 인증제도와 인공지능 알고리즘 투명성 관련 기술 현황 등을 살펴보고 인공지능 윤리 강화를 위한 제도적 개선방안을 제시하고자 한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제19권3호
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pp.142-147
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2021
In this paper, we propose an intelligent research fund management system that applies artificial intelligence technology to an integrated research fund management system. By defining research fund management rules as work rules, a detection model learned using deep learning is designed, through which the disapproval status is presented for each research fund usage history. The disapproval detection system of the RCMS implemented in this study predicts whether the newly registered usage details are recognized or disapproved using an artificial intelligence model designed based on the use of an 8.87 million research fund registered in the RCMS. In addition, the item-detail recommendation system described herein presents the usage details according to the usage history item newly registered by the artificial intelligence model through a correlation between the research cost usage details and the item itself. The accuracy of the recommendation was shown to be 97.21%.
이 연구의 목적은 국내외 인공지능을 활용한 수학교육 서비스의 주요 기능과 인공지능의 활용 가능성을 알아보는 것이다. 이 연구를 위해 최근 5년 이내에 발행한 자료를 중심으로 출판물 및 인터넷에서 "인공지능", "人工知能", "Artificial Intelligence" "AI". "수학교육"의 키워드를 독립적으로 또는 조합하여 검색하면서 관련 논문 및 보고서 그리고 인터넷 자료 등을 수집하여 분석하였다. 연구 결과, 수학교육을 위한 인공지능 서비스는 대부분 학습자의 개인별 수학 맞춤형 학습을 지원하고, 인간 수학 교사를 지원하기 위한 보조적인 역할로 규정하며, 인지적인 측면뿐만 아니라 정의적인 측면의 기술을 고도화하고 있었다. 제언으로, 정교한 수학 계통체계의 구축을 위한 연구, 인공지능 기술을 발굴하여 수학교육에 활용하는 방안, 인공지능 활용을 위한 양질의 수학 콘텐츠를 개발, 수학교육을 위한 클라우드 기반의 종합 시스템 구축과 운영이 필요함을 주장하였다.
Development of artificial intelligence is expected to revolutionize today's medicine. In fact, medicine was one of the areas to which advances in artificial intelligence technology were first applied. Recently, state-of-the-art artificial intelligence, especially deep learning technology, has been actively utilized to treat cancer patients and analyze medical image data. Application of artificial intelligence has the potential to fundamentally change various aspects of medicine, including the role of human doctors, the clinical decision-making process, and even overall healthcare systems. Facing such fundamental changes is unavoidable, and we need to prepare to effectively integrate artificial intelligence into our medical system. We should re-define the role of human doctors, and accordingly, medical education should also be altered. In this article, we will discuss the current status of artificial intelligence in medicine and how we can prepare for such changes.
본 논문에서는 인공지능 시스템의 성능을 평가하기 위해 새로 개발된 국제 표준인 ISO/IEC TR 24029-1에 대해 다룬다. ISO/IEC TR 24029-1에서는 인공지능 시스템의 성능 지표를 Interpolation과 Classification의 두 가지 카테고리로 나누어 규정한다. Interpolation 카테고리에 해당하는 성능 지표는 인공지능 시스템이 예측한 값이 실제 값과 얼마만큼 가까운지 그 성능을 평가하는 지표이며 Classification 카테고리에 해당하는 성능 지표는 인공지능 시스템이 분류한 종류가 실제 종류와 얼마만큼 일치하는지 그 성능을 평가하는 지표이다. 이들 지표를 사용하면 인공지능 시스템의 성능을 평가하고 서로 다른 인공지능 시스템의 성능을 비교할 수 있다.
In the era of the 4th industrial revolution, the aviation industry is also growing remarkably with the development of artificial intelligence and networks, so it is necessary to study a new concept of crew resource management (CRM), which is required in the process of operating state-of-the-art equipment. The automation system, which has been treated only as a tool, is changing its role as a decision-making agent with the development of artificial intelligence, and it is necessary to set clear standards for the role and responsibility in the safety-critical field. We present a new perspective on the automation system in the CRM program through the understanding of the autonomous system. In the future, autonomous system will develop as an agent for human pilots to cooperate, and accordingly, changes in role division and reorganization of regulations are required.
최근 재난 안전 기술 분야에 인공지능 기술을 적극적으로 받아들여 재해율을 감소시키고자 하는 연구가 확산되고 있다. 특히 재난 현장에서 구조 활동을 효과적으로 수행하기 위해서는 요구조자를 신속하게 탐색하는 것이 중요하지만 재난 환경의 특성상 요구조자를 탐색하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 요구조자 탐색을 위한 소방관용 스마트 헬멧에서 동작 가능한 인공지능 시스템을 개발하고자 한다. 이를 위해 최적의 SoC를 선정하고 이를 임베디드 시스템으로 개발하였으며 범용적인 인공지능 S/W를 시험 동작함으로써 향후 스마트 헬멧 연구를 위한 임베디드 시스템이 인공지능 S/W 운용 플랫폼으로 적합함을 검증하였다.
경량 인공지능 하드웨어는 다양한 문제의 해결을 위해 멀티모달 센서 데이터를 입력받아 특징 선택, 추출, 차원축소, 정규화 과정을 수행한 후 인공지능 엔진으로 예측 결과를 도출한다. 다양한 애플리케이션에서 높은 성능을 달성하기 위해서는 이러한 경량 인공지능 하드웨어의 초 매개변수와 전체적인 전처리 시스템의 구성을 데이터에 맞춰 최적화할 필요가 있다. 본 논문에서는 경량 인공지능 하드웨어의 효율적인 제어 및 최적화를 위한 통합 프레임워크를 제안한다. 제안된 통합 프레임워크는 데이터 전처리 및 뉴로모픽 기반 경량 인공지능 엔진을 유연하게 재구성할 수 있으며, 최적의 모델을 생성할 수 있다. 기능검증을 위해 손글씨 이미지 데이터 세트와 관성 센서 데이터 기반의 낙상 검출 데이터 세트를 사용하였으며, 실험 결과 제안하는 통합 프레임워크가 각각의 데이터 세트에서 90% 이상의 정확도를 갖는 최적의 모델을 생성함을 확인하였다.
서양철학의 근간을 이루는 데카르트의 이성주의적 인간이해의 반성으로부터 등장한 구성주의는 지능을 포함한 인간이해의 새로운 대안이 될 수 있을 것으로 생각한다. 구성주의는 진화생물학, 진화심리학, 뇌과학, 시스템이론, 복잡계 이론의 성과뿐만 아니라 나아가 인문사회학의 경향과도 설명을 공유할 수 있는 많은 부분이 있다. 또한 인공지능 분야에서도 구성주의적 방법이라고 할 수 있는 연구가 진행되고 있다. 이 글에서는 구성주의적 관점에서 인공지능에서 다루는 지능에 대한 이해의 지평을 넓히고 이를 기반으로 한 방법론에 대한 검토와 그러한 경향에 있는 일부 인공지능 기술을 살펴보고자 한다. 이러한 논의를 통하여 여러 가지 관점의 마음에 대한 이론과 기술을 상호보완적으로 이해하고 다소 등한히 되고 있는 인공지능의 보편지능(general intelligence)의 토대로 삼고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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