코로나19 펜데믹이 장기화되면서 비대면 업무가 늘어나고 단순반복적인 질문 및 업무에 대한 자동화 수요가 증가하였으며 성과도 보고 있다. 따라서 기업은 더 나아가 E2E 업무에 복잡한 여러 업무 프로세스를 연계하고 위해 AI 등 다양한 기술을 적용하여 모든 작업을 자동화하려고 시도하고 자동화 업무영역을 확장하고 있다. 하지만 Intelligent Process Automation(IPA)부분으로의 확장은 아직 적용사례 및 관련 솔루션을 찾아보기 어려울 정도로 시작 단계에 머물고 있어 복잡하고 다양한 업무 프로세스들로 구성되어 있는 전사업무의 자동화를 고려하고 있는 기업에서는 도입에 대한 의사결정을 내리기에는 부족한 면이 있다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위하여 RPA, Chatbot, AI 기술을 적용한 Hyperautomation Platform(HAP) 구성을 제안하였고, HAP를 사용하여 지능형 프로세스 자동화를 가져올 수 있는 적용방안과 현업 업무에 적용 가능한 구현사례를 제시하여 객관적이고 종합적으로 도입을 검토할 수 있도록 하였으며, Hyperautomation 개념의 실현 가능성을 확인하여 HAP를 적극적으로 활용할 수 있도록 하는데 의미와 가치가 있다.
급격한 디지털 전환과 코로나19 대유행에 따른 비대면 디지털 경제의 발전은 시장참여자들 간의 이해 충돌, 관련 법·제도의 지체 등 다양한 문제의 해결 필요성을 높이고 있다. 본 연구에서는 비대면 디지털 경제의 정의와 특징을 이론적 고찰을 통해 명확히 하고, 이의 발전을 위해 개선이 필요한 규제쟁점과 개선방안을 뉴스 기사 분석과 전문가 인터뷰를 통해 도출하였다. 이론적 고찰에서는 비대면 디지털 경제가 기존의 디지털 경제가 비대면·비접촉 활동 중심으로 전환되는 과정이며, 초지능화, 초연결화, 초융합화, 초개인화, 초자동화, 초정밀화, 초격차 및 초신뢰라는 여덟 가지 초(超)혁신(8 hypers)의 특성을 지니는 것을 확인하였다. 한편, 뉴스 기사분석과 전문가 인터뷰를 통해 비대면 디지털 경제로의 전환에 따른 기존·신규 사업자의 충돌, 기본권이나 법적 권리 침해, 사회적 가치나 윤리관과의 대립, 시장참여자 간의 갈등, 제도·규제의 부재, 시장 지배력 남용 등과 같은 규제 문제를 확인하고, 이의 해소를 위한 다양한 개선방안을 도출하였다.
최근에 인공지능 기술발전과 더불어 코로나19 바이러스(COVID-19)가 장기화되면서 비대면 사회가 일상화되었고, 많은 기업들은 이에 대응하기 위한 디지털 트랜스포메이션과 인공지능 도입의 활성화를 촉진시키고 있으며 챗봇의 수요가 급격히 늘어났다. 또한 챗봇은 기존의 단순문의 대응에서 업무 트랜잭션 처리를 하기에 이르렀다. 하지만 기존 시스템과 연계를 위해 API를 개발해야하고 연계 하는데 많은 어려움이 발생하고 있어, 이를 해결하기 위해 RPA연계를 통한 하이브리드 챗봇을 구축하는 것이 점점 중요해지고 있으며, 최근 RPA와 챗봇의 결합이 많은 비즈니스 프로세스를 처리하는 효과적인 도구로 간주되고 있다. 그러나 연계사례 부족과 구축 방법을 찾아보기 힘들어 많은 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 기존 선행연구 고찰과 하이퍼오토메이션 관점에서 Conversational UX인 챗봇과 Task Automation의 RPA를 연계한 하이브리드 챗봇 구축을 위한 방법을 실제 구현사례를 바탕으로 제시하여, 보다 쉽게 연계방법을 이해하고 구축할 수 있도록 하여 디지털 트랜스포메이션에 적극적으로 AI 챗봇을 활용할 수 있도록 하는데 시사점이 있다.
재해발생 형태가 시간과 장소에 따라 미료하게 달라지고 사고 발생시 재산피해는 극대화될 가능성이 높아짐에 따라 위험요소 감지를 위한 중앙집중적감시의 방재 시스템을 선호하고 있다. 그러나 기존의 종합 방재 시스템에서 사용하고 있는 RS232C나 RS422로는 원거리에서의 제어 및 감시가 곤란하다. 본 논문에서는 인터네트상의 WWW프로토콜인 HTTP를 사용하여 원거리에서 감시 및 제어할 수 있는 자동화 방재시스템의 통신환경을 구현하였다.
Virtualisation in cloud computing is vital for maintaining maximum resource utilization and easy access to operation and storage management of components. Platform virtualisation technology has the potential to be easily implemented with the support of scalability and security, which are the most important components for cloud-based services. Virtual resources must be allocated to a centralized pool called the cloud, and it is considered as cloud computing only when the virtual resources are orchestrated through management and automation software. Therefore, research and development on the latest technology for such a virtualisation platform provides both academia and industry the scope to deploy the fastest and most reliable technology in limited hardware resource. In this research, we reviewed and compared the popular current technologies for network and service management and automation technology.
The fourth industrial revolution, with its characteristics of "hyper-connectivity", "hyper-intelligence" and "automation", is a hot topic worldwide. It will fundamentally change industry, economy, and business models through technological innovations, such as big data, cloud computing, Internet of Things (IoT), artificial intelligence (AI), and 3D printing. In particular, the development of highly advanced information technology (IT) and AI is expected to replace human roles, thereby changing employment and occupation prospects in the future. Based on this, some predict that the profession of the pharmacist will soon disappear. To counter this, pharmacists' attention and efforts are required to seek innovative transformations in their functions by responding sensitively and promptly to changes of the fourth industrial revolution. It is also necessary to recognize the new roles of pharmacists and to develop the competencies to perform them. The fourth industrial revolution is an inevitable change of the times. At this time, we should take comprehensive and open perspectives on how the future society will change economically, culturally, and socially, and use it as an opportunity to shape the new future of pharmacists.
Tsehay Admassu Assegie;Sushma S.J;Bhavya B.G;Padmashree S
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권2호
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pp.150-154
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2024
In recent years, there are extensive researches on the applications of machine learning to the automation and decision support for medical experts during disease detection. However, the performance of machine learning still needs improvement so that machine learning model produces result that is more accurate and reliable for disease detection. Selecting the hyper-parameter that could produce the possible maximum classification accuracy on medical dataset is the most challenging task in developing decision support systems with machine learning algorithms for medical dataset classification. Moreover, selecting the features that best characterizes a disease is another challenge in developing machine-learning model with better classification accuracy. In this study, we have proposed an optimized decision tree model for heart disease classification by using heart disease dataset collected from kaggle data repository. The proposed model is evaluated and experimental test reveals that the performance of decision tree improves when an optimal number of features are used for training. Overall, the accuracy of the proposed decision tree model is 98.2% for heart disease classification.
There are many alarms in Substation Automation System because of data types and quantities increasing, so it is very difficult for operators to know the actual situations. In order to help operators easily make decision, some unnecessary alarms should be removed or combined as one. In this paper, alarm processing is using the structure of substation system and the relation of measured data and events to make some rules. Conventional alarm processing just gives data, but proposed alarm processing gives the whole information. In a simulation model system, the data such as voltage, current and CB status are collected by HyperSim and saved in DB, then proposed alarm processing has been testified using those data based on real-time simulation.
This paper investigates an improved stator flux linkage observer for sensorless permanent magnet synchronous motor (PMSM) drives using a voltage-based flux linkage model and an adaptive sliding mode variable structure. We propose a new observer design that employs an improved sliding mode reaching law to achieve better estimation accuracy. The design includes two models and two adaptive estimating laws, and we illustrate that the design is stable using the Popov hyper-stability theory. Simulation and experimental results demonstrate that the proposed estimator accurately calculates the speed, the stator flux linkage, and the resistance while overcoming the shortcomings of traditional estimators.
As core technologies(IoT, 5G, Cloud, Bigdata, AI etc) leading the Fourth Industrial Revolution promote smart convergence across the national socio-economic infrastructure, the threat of new forms of cyber attacks is increasing and the possibility of massive damage is also increasing. Reflecting this trend, cyber security is expanding from simple information protection to CPS(Cyber Physical System) protection that combines safety and security that implements hyper-connectivity and ultra-reliability. This study introduces the recent evolution of cyber attacks and looks at the next generation cyber security technologies based on the conceptual changes of cyber security technologies such as SOAR(Security Orchestration, Automation and Response) and Zero Trust.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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