One of the words frequently mentioned in our society today is the smart machine. Smart machines are machines that contain smart or intelligent functions. These smart machines have recently been applied in our home environment. These are phenomena that occur as a result of smart home. In a smart home environment, smart speakers have moved away from traditional music playback functions and are now increasingly serving as interfaces to control devices, the various components of a smart home. In this study, the technology trends of domestic and foreign smart speaker market are examined, problems of current products are analyzed, and necessary core technologies are described. In the domestic smart speaker market, SKT and KT are leading the related industries, while major IT companies such as Amazon, Google and Apple are focusing on launching related products and technology development.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.52
no.3
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pp.313-334
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2021
This study aimed to analyze AI research trends related to elementary, middle, and high school education. To this end, the related literature was collected from the SCOPUS database and the publication period of the collected literature was from 1974 to March 2021, with 154 journal papers and 571 conference papers. Research trends were analyzed based on the co-occurrences analysis technique of 4,521 words of author keyword and index keyword included in these papers. As a result of the analysis, big data, data mining, data science and deep learning were found as the latest research trends with machine learning and there was a difference between elementary, middle and high school education. It can be seen that elementary school had a lot of robot-related research, middle school had a lot of game and data-related research, and high school had various and in-depth research. In discussion, we mapped the top 50 words common to elementary, middle, and high schools with the 'Artificial Intelligence Basics' curriculum of Korean Government and '5 Big Ideas' of the United States Government so that AI research can be viewed at a glance.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.24
no.6_2
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pp.729-735
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2021
Recently Artificial Intelligence(AI) has been developed and used in various fields. Especially AI recognition technology can perceive and distinguish images so it should plays a significant role in quality inspection process. For stability of autonomous driving technology, semiconductors inside automobiles must be protected from external electromagnetic wave(EM wave). As a shield film, a thin polymeric material with hole shaped micro-patterns created by a laser processing could be used for the protection. The shielding efficiency of the film can be increased by the hole structure with appropriate pitch and size. However, since the sensitivity of micro-machining for some parameters, the shape of every single hole can not be same, even it is possible to make defective patterns during process. And it is absolutely time consuming way to inspect all patterns by just using optical microscope. In this paper, we introduce a AI inspection system which is based on web site AI tool. And we evaluate the usefulness of AI model by calculate Area Under ROC curve(Receiver Operating Characteristics). The AI system can classify the micro-patterns into normal or abnormal ones displaying the text of the result on real-time images and save them as image files respectively. Furthermore, pressing the running button, the Hardware of robot arm with two Arduino motors move the film on the optical microscopy stage in order for raster scanning. So this AI system can inspect the entire micro-patterns of a film automatically. If our system could collect much more identified data, it is believed that this system should be a more precise and accurate process for the efficiency of the AI inspection. Also this one could be applied to image-based inspection process of other products.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.4
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pp.611-616
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2018
With the recent increase in awareness of the diversification of patterns of warfare and security, technological evolution is occurring in the field of autonomous defense robots. As defense science and technology develops with the development of the concept of military utilization focusing on human lives and economic operation, the importance of autonomous robots in the effect-oriented future battlefield is increasing. The major developed countries have developed core technologies, investment strategies, priorities, data securing strategies and infrastructure development related to the field of autonomous defense robots, and research activities such as technology planning and policy strategy for autonomous defense robots in Korea have already begun. In addition, the field of autonomous defense robots encompasses technologies that represent the fourth industrial revolution, such as artificial intelligence, big data, and virtual reality, and so the expectations for this future area of technology are very high. It is difficult to predict the path of technological development due to the increase in the demand for new rather than existing technology. Moreover, the selection and concentration of strategic R&D is required due to resource constraints. It is thought that a preemptive response is needed. This study attempts to derive 6 new technologies that will shape the future of autonomous defense robots and to obtain meaningful results through an empirical study.
Personal service robots, a type of social robot that has emerged with the aging population and technological advancements, are undergoing a transformation centered around technologies that can extend independent living for older adults in their homes. For older adults to accept and use social robot innovations in their daily lives on a long-term basis, it is crucial to have a deeper understanding of user perspectives, contexts, and emotions. This research aims to comprehensively understand older adults by utilizing a mixed-method approach that integrates quantitative and qualitative data. Specifically, we employ the Van Kaam phenomenological methodology to group conversations into nine categories based on emotional cues and conversation participants as key variables, using voice conversation records between older adults and social robots. We then personalize the conversations based on frequency and weight, allowing for user segmentation. Additionally, we conduct profiling analysis using demographic data and health indicators obtained from pre-survey questionnaires. Furthermore, based on the analysis of conversations, we perform K-means cluster analysis to classify older adults into three groups and examine their respective characteristics. The proposed model in this study is expected to contribute to the growth of businesses related to understanding users and deriving insights by providing a methodology for segmenting older adult s, which is essential for the future provision of social robots with caregiving functions in everyday life.
The socio-cultural and economic changes following the Fourth Revolution are driving the growth of the food tech industry. Korea's food tech industry is still focused on delivery apps and the smart farms, robot market including artificial intelligence are in its infancy. In the United States, alternative meat companies are already included in unicorn companies, while Korea, the fourth largest importer of beef, lacks alternative meat development. France, Europe's largest agricultural country, is focusing on Agtech. China has developed the Internet and online e-commerce market with the world's number one population. Korea also needs to change regulations that focus on the past industry and various food tech industries should be developed through political and business-driven research and investment.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.67
no.11
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pp.1496-1505
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2018
The technology of emotion recognition is necessary for human computer interaction communication. There are many cases where one cannot communicate without considering one's emotion. As such, emotional recognition technology is an essential element in the field of communication. n this regard, it is highly utilized in various fields. Various bio-sensor sensors are used for human emotional recognition and can be used to measure emotions. This paper proposes a system for recognizing human emotions using two physiological sensors. For emotional classification, two-dimensional Russell's emotional model was used, and a method of classification based on personality was proposed by extracting sensor-specific characteristics. In addition, the emotional model was divided into four emotions using the Support Vector Machine classification algorithm. Finally, the proposed emotional recognition system was evaluated through a practical experiment.
Applying Information Technology (IT) in practical engineering has become one of the most important issues in the past few decades, especially on internal solitary wave, intelligent robot interaction, artificial intelligence, fuzzy Lyapunov, tension leg platform (TLP), consumer and service quality. Other than affecting the traditional teaching mode or increasing the inter-relation with users, IT can also be connected with the current society by collecting the latest information from the internet. It is apparently a fashion-catching-up technology. Therefore, the learning of how to use IT facilities is becoming one of engineers' skills nowadays. In addition to studying how well engineers learn to operate IT facilities and apply them into teaching, how engineers' general capacity of information effects the results of learning IT are also discussed. This research introduces the "Combined TAM and TPB mode," to understand the situation of engineers using IT facilities.
Purpose: It suggests that making a policy and strategies in a way of AI and its impact of commercialization on economic efficiency, social custom ethics. Research design, data, and methodology: The paper has analyzed the data based on the proposed model when derived as AI vs. FI job, etc. It is very different for each professional evaluation, which is artificial intelligence or robot job. One concept case was selected as a substitute job, with a relatively low level of occupation ability, such as direct labors, easily replaced. By the induction data has resulted in modeling. Results: The paper suggests that AI at high level become something how to make real decisions on ethical value modeling. Through physical simulation with the deduction data, it can be tuned to design and control what has not been solved, from human senses to climate. Conclusion: For the exploiting of new AI decision-making jobs in markets, the deduction data is possible to prove to AI's Decision-making that the percentage who can easily have different leadership as is different for each person. what is generated by some information silos may be applied to occupation societies. The empirical results indicate the deduction data that if AI determines ethical decisions (VC) for that modifications, it may replace future jobs.
In this paper, we apply this method to the entire process of smart disaster safety management based on the $4^{th}$ industrial revolution to minimize human, social, economic and environment damage from accidents and disasters, prevention evaluation and disaster information collection analysis and real-time detection of field situation. Prevention of $5^{th}$ generation communication system by analysis, contrast by education and training using virtual reality and augmented reality disaster safety management decision support system intelligent robot for recovery, disaster, discovery, reconnaissance relief, and scale analysis of damages were proposed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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