본 논문은 캐릭터 웹드라마에 적합한 간접광고 제품을 추천하는 인공지능(AI) 시스템 알고리즘 개발에 관한 연구이다. 본 연구는 웹드라마의 대사 작성에 있어 그에 어울리는 간접광고 제품을 추천함으로써 시청자의 콘텐츠 몰입도를 높이고, 드라마의 스토리를 보다 깊게 이해하는 데 도움을 주는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 자연어처리 모델 인 GPT를 활용하여 대사, 줄거리를 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 소품형, 배경형 등 두 가지 유형의 간접광고 제품 추천 시스템을 개발한다. 이를 통해 웹드라마의 스토리에 부합하는 제품을 적절히 배치함으로써 간접광고가 자연스럽게 노출될 수 있도록 하고, 그로 인해 시청자들의 몰입도가 증가하며, 상품 홍보의 효과 또한 높인다. 숨겨진 뜻이나 문화적 뉘앙스를 완벽하게 이해하기 어려운 인공지능 모델의 한계와 학습에 필요한 충분한 데이터 확보가 어렵다는 한계가 있다. 그러나 본 연구는 AI가 창작물 제작에 어떻게 기여할 수 있는지에 대한 새로운 인사이트를 제공하고, 창의적 산업 분야에서 자연어 처리 모델의 활용 가능성을 넓히는 중요한 발판이 될 것이다.
Purpose - This paper aims to articulate determinants of inter-organizational cooperation based on to the extent to which inter-organizational tasks are related to product development and production processes. Design/Methodology - This research conducted OLS regression analysis based on the data acquired from questionnaire survey in Korean auto industry. Findings - Our analysis has verified that complementary and compatible resources, as well as physical and human asset specificities, positively affect inter-organizational product development cooperation. Conversely, in the production process, only complementary resources positively affect inter-organizational cooperation, whereas compatible resources and physical asset specificity have a negative influence. The changing characteristics of compatible resources (with IT innovations and AI), and physical asset specificity (influenced by a rising need to reduce production costs), cause inter-organizational cooperation in production to decrease. Originality/value - This research attempts to expound upon these determining factors of inter-organizational cooperation by considering both complementary-compatible resources and asset specificity in product development and production simultaneously. The reason why the impact of complementary-compatible resources and asset specificity on inter-organizational cooperation is critical in understanding the determinants of inter-organizational cooperation is that the attributes of complementary-compatible resources and asset specificity in production have changed drastically due to the continuing diffusion of IT innovations and AI (Artificial Intelligence).
인류는 오랫동안 인간을 대체할 수 있는 자동화된 노동력 또는 지능체를 만들기 위해 노력해 왔다. Turing(1950)이 인간과 같이 생각할 수 있고 대화를 할 수 있는 기계 혹은 시스템의 개발을 제안한 이래로 인공지능이라는 학문분야가 발전하고 있다. 최근 들어 알파고의 등장과 제4차 산업혁명에 대한 관심이 높아지면서, 핵심 기술로서 인공지능 기술에 대한 연구가 대학교 연구실뿐만 아니라 기업에서도 활발하게 이루어지고 있다. 인공지능 기술이 우리의 생활에 깊숙이 파고들면서, 과거에 비하여 사람들의 생활은 많이 편해지고 윤택해진 것은 사실이지만, 다른 한편으로는 여러 가지 부정적인 영향을 미칠 수 있을 것이다. 기술이 우리의 생활과 사회에 긍정적인 영향만을 주는 것이 아니기 때문에, 기술로 인한 사회의 변화에 대해서 생각해 보고 이에 대한 기술적, 사회적, 정책적 대응을 준비하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 다양한 선행연구들의 분석을 통해 AI의 역사와 개념에 대해서 살펴보고, AI기반의 지능형 제품과 지능형 서비스가 일으키는 사회의 변화를 일상생활과 업무환경의 변화 차원에서 분석하여 인공지능으로부터 야기되는 사회의 변화와 정책적 이슈에 대해서 고찰해 보고자 한다.
In the study application of volcanic scoria concrete to artificial reefs is investigated. Volcanic scoria is a natural volcanic product that shows light weight, mil/i-porous, and far-infrared irradiation characteristics. The properties of volcanic scoria concrete using Jeju scoria aggregate are evaluated by conducting a comprehensive series of tests on strength and void ratio. It is concluded that the volcanic scoria concrete has the sufficient strength of 4MPa-13MPa and adequate void ratio of $12\%-35\%$ to be accepted as artificial reef concrete. The field experiments are performed through observation by scuba diver's at the Seogwipo coast. Porous specimen and plane concrete specimen are prepared for comparison purposes. Seasonal changes of soft coral on the two series of test specimens were have been observed from Apr. 9, 2004 to Mar. 18, 2005. The soft coral is well grown on the porous specimen however there are no significant changes on the conventional plain concrete specimen. Thus it is concluded that the volcanic scoria concrete is highly suitable as artificial reef concrete.
The heterologous expression of the Streptomyces natural product (NP) biosynthetic gene cluster (BGC) has become an attractive strategy for the activation, titer improvement, and refactoring of valuable and cryptic NP BGCs. Previously, a Streptomyces artificial chromosomal vector system, pSBAC, was applied successfully to the precise cloning of large-sized polyketide BGCs, including immunosuppressant tautomycetin and antibiotic pikromycin, which led to stable and comparable production in several heterologous hosts. To further validate the pSBAC system as a generally applicable heterologous expression system, the daptomycin BGC of S. roseosporus was cloned and expressed heterologously in a model Streptomyces cell factory. A 65-kb daptomycin BGC, which belongs to a non-ribosomal polypeptide synthetase (NRPS) family, was cloned precisely into the pSBAC which resulted in 28.9 mg/l of daptomycin and its derivatives in S. coelicolor M511(a daptomycin non-producing heterologous host). These results suggest that a pSBAC-driven heterologous expression strategy is an ideal approach for producing low and inconsistent Streptomyces NRPS-family NPs, such as daptomycin, which are produced low and inconsistent in native host.
In practice, the design of forging processes is performed based on an experience-oriented technology, that is designer's experience and expensive trial and errors. Using the finite element simulation and the artificial neural network, we propose an optimal die geometry satisfying the design conditions of final product. A three-layer neural network is used and the back propagation algorithm is employed to train the network. An optimal die geometry that satisfied the same between inner extruded rib and outer extruded one is determined by applying the ability of function approximation of neural network. The neural networks may reduce the number of finite element simulation for determine the optimal die geometry of forging products and further they are usefully applied to physical modelling for the forging design.
LCD 생산라인의 공정 로봇에서 방사되는 비정상 작동 소음은 로봇의 결함 탐지에 사용된다. 이 신호의 장점은 상대적으로 낮은 민감도에 비해 단지 마이크로폰을 이용하여 다수의 결함을 확인할 수 있는 것이다. 결함요소 추출을 위한 웨이브렛 변환(WPT)과 불량의 분류를 위한 인공신경망 회로(ANN)이 본 논문에서 사용되었다. 결과적으로, 비정상 작동 소음이 기계요소의 결함 진단에 효율적으로 사용될 수 있다.
The Korean Musk deer (Moschus Moschiferus) is endangered due to heavy hunting and Massive destructions of natural habitat. They are included in CITES appendix II. In addition they are designated as a precious natural product in 1968 and listed as endangered species by the Government and Cultural Heritage Administration. At present, the number of musk deer in Korea is smaller than minimum viable population. Without increment of the population size, natural restoration is impossible. It is necessary to develop the artificial growth and re-enforcement methods in order to conservation Korean musk deer. Furthermore, It is necessary to ensure that we have an adequate individual group for artificial growth and re-enforcement. To ensure that we have an adequate individual group, it is necessary to know ecology of musk deer. This study is conducted to confirm and investigate of habitat of musk deer in order to capture individual musk deer. we investigated, confirmed habitats, found traces and captured using trap and decoy. Captured musk deer is male and 5.5 kg, this have canine tooth of 1.5cm, is estimated 15 months old. After capture, we measured each parts of body and tested to research of parasite infection. Strongyloides papillous was founded in the feces. It is essential to get healthy individual and establish of artificial growth technique.
Purpose: The purpose of this study is to identify the object-oriented metrics which have strong impact on the reliability and fault-proneness of software products. The reliability and fault-proneness of software product is closely related to the design properties of class diagrams such as coupling between objects and depth of inheritance tree. Methods: This study has empirically validated the object-oriented metrics to determine which metrics are the best to predict fault-proneness. We have tested the metrics using logistic regressions and artificial neural networks. The results are then compared and validated by ROC curves. Results: The artificial neural network models show better results in sensitivity, specificity and correctness than logistic regression models. Among object-oriented metrics, several metrics can estimate the fault-proneness better. The metrics are CBO (coupling between objects), DIT (depth of inheritance), LCOM (lack of cohesive methods), RFC (response for class). In addition to the object-oriented metrics, LOC (lines of code) metric has also proven to be a good factor for determining fault-proneness of software products. Conclusion: In order to develop fault-free and reliable software products on time and within budget, assuring quality of initial phases of software development processes is crucial. Since object-oriented metrics can be measured in the early phases, it is important to make sure the key metrics of software design as good as possible.
Recently, the exhaustion of resource and environmental damage is serious due to the global warming because of the CO2 exhaust and each type the natural aggregate picking described below. meanwhile, The rest is the actual condition gone to the dumping ground that there is nearly no use which the waste glass can recycle and it is recycled. This research applied the waste glass as the cement substitute material the inorganic binder and coares aggregate substitute material. It utilizes the substitute material of the cement according to it and natural aggregate and tries to develop the environment-friendly artificial stone. The inorganic binder used the blast furnace slag, red mud, and fly ash. The straight type steel fiber, PVA fiber, PA fiber, and cellulosic fiber were used with a kind of fiber. As to the experimental item according to it, the compressive strength is the flexural strength and compressive strength.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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