• 제목/요약/키워드: general artificial intelligence

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'스마트홈 서비스'의 보안취약요인에 관한 연구 (A Study on Vulnerability Factors of The Smart Home Service)

  • 전정훈
    • 융합보안논문지
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    • 제20권4호
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    • pp.169-176
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    • 2020
  • 최근 스마트 기기를 이용한 다양한 서비스들이 사용되는 시대를 소위 "스마트 시대"라 부르기도 한다. 이러한 가운데 스마트홈 서비스는 주거 환경과 문화에 큰 변화를 가져왔을 뿐만 아니라, 매우 빠르게 진화해 가고 있다. 그리고 스마트홈 서비스는 일반 가정에서 다양한 전자제품들 간의 통신을 통해 사용자에게 보다 편리한 서비스를 제공해주며, 향후 밝은 미래를 보이고 있다. 특히 '스마트홈 서비스'는 각종 기기들 간의 연결에 있어, IoT 기술과 유·무선 통신을 기반으로 결합된 다양한 서비스들을 제공하고 있다. 그러나 이와 같은 '스마트홈 서비스'는 사물 인터넷과 유·무선 통신기술 같은 기반 기술들의 보안 취약점들을 상속하고 있어, 개인정보의 유출이나 사생활침해 등으로 이어지는 사고가 지속적으로 발생하고 있다. 이에 기반기술의 취약요인에 대해 예방과 대응방안의 마련이 필요한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 스마트홈 서비스의 다양한 보안취약요인들을 알아봄으로써, 향후 응용기술의 개발 및 대응기술의 기초 자료로 활용될 것으로 기대한다.

환자의 활력 징후를 이용한 후향적 데이터의 분석과 연구를 위한 데이터 가공 및 시각화 방법 (Data Processing and Visualization Method for Retrospective Data Analysis and Research Using Patient Vital Signs)

  • 김수민;윤지영
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제42권4호
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    • pp.175-185
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    • 2021
  • Purpose: Vital sign are used to help assess the general physical health of a person, give clues to possible diseases, and show progress toward recovery. Researchers are using vital sign data and AI(artificial intelligence) to manage a variety of diseases and predict mortality. In order to analyze vital sign data using AI, it is important to select and extract vital sign data suitable for research purposes. Methods: We developed a method to visualize vital sign and early warning scores by processing retrospective vital sign data collected from EMR(electronic medical records) and patient monitoring devices. The vital sign data used for development were obtained using the open EMR big data MIMIC-III and the wearable patient monitoring device(CareTaker). Data processing and visualization were developed using Python. We used the development results with machine learning to process the prediction of mortality in ICU patients. Results: We calculated NEWS(National Early Warning Score) to understand the patient's condition. Vital sign data with different measurement times and frequencies were sampled at equal time intervals, and missing data were interpolated to reconstruct data. The normal and abnormal states of vital sign were visualized as color-coded graphs. Mortality prediction result with processed data and machine learning was AUC of 0.892. Conclusion: This visualization method will help researchers to easily understand a patient's vital sign status over time and extract the necessary data.

Development of the Contents of AI Convergence Education Method Subjects and Verification of Teaching Efficacy Effectiveness for Elementary and Secondary Teachers

  • Kim, Jeong-Rang
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제27권3호
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    • pp.217-223
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    • 2022
  • 본 논문에서는 초중등 교사를 대상으로 AI융합교육 전공 교과목 중 'AI융합교육방법' 수강자의 요구와 환경을 분석하고 이를 바탕으로 교과목을 개발 및 적용하여 정보교육 교수효능감에 대한 효과성을 검증하였다. 연구를 위해 'AI융합교육방법' 과목을 수강하는 초중등 교사를 연구 대상으로 선정하여 대상의 일반적인 특성과 사전 지식 수준, 교육내용 요구를 조사·분석한 결과를 바탕으로 'AI융합교육방법' 교과목의 영역, 15주의 교수·학습 내용을 개발하였다. 개발된 'AI융합교육방법' 과목을 15주간 대상에게 적용하여 정보교육 교수효능감에 대한 효과성을 검사하고 분석한 결과, 정보교육 교수효능감은 적용 전에 비해 통계적으로 유의미하게 향상된 것으로 나타났다. 정보교육 교수효능감의 하위요소 중 정보 수업 가치관, 정보 교수 전략에서 유의미한 차이가 나타났다. 향후 학교 현장과의 연계, 타 교과와의 융합 등 교사 전문성 확보를 위한 후속 연구 진행이 필요하며, 교수학습 자료, 인공지능 교육용 플랫폼 등 다양한 자료와 교수학습 방법이 체계적으로 마련될 필요가 있다.

소프트웨어 교육용 교구 활용 미래 교육을 위한 융합 콘텐츠 및 외부 확장장치 개발 (Development of External Expansion Devices and Convergence Contents for Future Education based on Software Teaching Tools)

  • 주영태;김종실;김응곤
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제16권6호
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    • pp.1317-1322
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    • 2021
  • 4차 산업 혁명 시대의 소프트웨어는 지능정보사회에서 핵심기반이 되고 있다. 이에 시대에 대응할 수 있는 인력양성과 교육의 새로운 방향에 대한 연구가 필요하다. 이를 위해 교육부는 교육과정을 개편하고 일반 ICT 지식의 습득보다 컴퓨팅 사고력 기반의 논리적인 문제해결 과정을 기반으로 한 소프트웨어 교육을 시행하고 있다. 하지만 소프트웨어 교육을 위한 양질의 교육 콘텐츠 확보가 부족하고 첨단 IT 기술과 연계하여 교육할 수 있는 교구 또한 미비한 상황이다. 이를 개선하기 위해 본 논문은 소프트웨어 교육용 코딩 로봇을 활용하여 인공지능 등의 융합형 소프트웨어 교육이 가능한 교육 콘텐츠 및 기능확장을 위한 외부 확장장치 개발을 제안한다. 이를 통해 기존의 단순 문제해결 방식의 교육과정을 개선하고 다양한 학습 자료를 개발하여 효과적인 소프트웨어 교육이 가능하다.

Attention 기법을 적용한 LSTM-s2s 모델 기반 댐유입량 예측 연구 (Prediction of dam inflow based on LSTM-s2s model using luong attention)

  • 이종혁;최수연;김연주
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제55권7호
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    • pp.495-504
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    • 2022
  • 최근 인공지능의 발전으로 시계열 자료 분석에 효과적인 Long Short-Term Memory (LSTM) 모델이 댐유입량 예측의 정확도를 높이는 데 활용되고 있다. 본 연구에서는 그 중 LSTM의 성능을 더욱 향상할 수 있는 Sequence-to-Sequence (s2s) 구조에 Attention 기법을 LSTM 모델에 첨가하여 소양강댐 유역의 유입량을 예측하였다. 분석 데이터는 2013년부터 2020년까지의 유입량 시자료와 종관기상관측기온 및 강수량 자료를 학습, 검증, 평가로 나누어 훈련한 후, 모델의 성능 평가를 진행하였다. 분석 결과, LSTM-s2s 모델보다 attention까지 첨가한 모델이 일반적으로 더 좋은 성능을 보였으며, attention 첨가 모델이 첨두값도 더 잘 예측하는 모습을 보였다. 그리고 두 모델 모두 첨두값 발생 동안 유량 패턴을 잘 반영하였지만 세밀한 시간 단위 변화량에는 어려움이 있었다. 이를 통해 시간 단위 예측의 어려움에도 불구하고, LSTM-s2s에 attention까지 첨가한 모델이 기존 LSTM-s2s의 예측 성능을 향상할 수 있음을 알 수 있었다.

한국어 및 영어 이미지 캡션이 가능한 범용적 모델 및 목적에 맞는 텍스트를 생성해주는 기법 (A general-purpose model capable of image captioning in Korean and Englishand a method to generate text suitable for the purpose)

  • 조수현;오하영
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제26권8호
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    • pp.1111-1120
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    • 2022
  • Image Captioning은 이미지를 보고 이미지를 언어로 설명하는 문제이다. 해당 문제는 이미지 처리와 자연어 처리 두 가지의 분야를 하나로 묵고 이해하고 하나로 묶어 해결할 수 있는 중요한 문제이다. 또한, 이미지를 자동으로 인식하고 텍스트로 설명함으로써 시각 장애인을 위해 이미지를 텍스트로 변환 후 음성으로 변환하여 주변 환경을 이해하는 데 도움을 줄 수 있으며, 이미지 검색, 미술치료, 스포츠 경기 해설, 실시간 교통 정보 해설 등 많은 곳에 적용할 수 있는 중요한 문제이다. 지금까지의 이미지 캡션 구 방식은 이미지를 인식하고 텍스트화시키는 데에만 집중하고 있다. 하지만 실질적인 사용을 하기 위해 현실의 다양한 환경이 고려되어야 하며 뿐만 아니라 사용하고자 하는 목적에 맞는 이미지 설명을 할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 범용적으로 사용 가능한 한국어 및 영어 이미지 캡션 모델과 이미지 캡션 목적에 맞는 텍스트 생성 기법을 제한한다.

문학 텍스트를 활용한 머신러닝 언어모델 구현 (Machine Learning Language Model Implementation Using Literary Texts)

  • 전현구;정기철;권경아;이인성
    • 문화기술의 융합
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    • 제7권2호
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    • pp.427-436
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    • 2021
  • 본 연구의 목적은 문학 텍스트를 학습한 머신 러닝 언어 모델을 구현하는데 있다. 문학 텍스트는 일상 대화문처럼 질문에 대한 답변이 분명하게 구분되지 않을 때가 많고 대명사와 비유적 표현, 지문, 독백 등으로 다양하게 구성되어 있다는 특징이 있다. 이런 점들이 알고리즘의 학습을 용이하지 않게 하여 문학 텍스트를 활용하는 기계 학습의 필요성을 저해시킨다. 문학 텍스트를 학습한 알고리즘이 일반 문장을 학습한 알고리즘에 비해 좀 더 인간 친화적인 상호작용을 보일 가능성이 높다. 본 논문은 '문학 텍스트를 학습한 머신 러닝 언어 모델 구현'에 관한 연구로서, 대화형 기계 학습에 문학 텍스트를 활용하는 연구에서 필수적으로 선행되어야 할 세 가지 텍스트 보정 작업을 제안한다: 대명사 처리, 대화쌍 늘리기, 데이터 증폭 등에 대한 내용으로 기계 학습이 용이하고 그 효과도 높다고 판단됩니다. 인공지능을 위한 학습용 데이터는 그 의미가 명료해야 기계 학습이 용이하고 그 효과도 높게 나타난다. 문학과 같은 특수한 장르의 텍스트를 자연어 처리 연구에 도입하는 것은 새로운 언어 학습 방식의 제안과 함께 머신 러닝의 학습 영역도 확장시켜 줄 것이다.

Fuzzy neural network controller of interconnected method for civil structures

  • Chen, Z.Y.;Meng, Yahui;Wang, Ruei-yuan;Chen, Timothy
    • Advances in concrete construction
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    • 제13권5호
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    • pp.385-394
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    • 2022
  • Recently, an increasing number of cutting-edged studies have shown that designing a smart active control for real-time implementation requires piles of hard-work criteria in the design process, including performance controllers to reduce the tracking errors and tolerance to external interference and measure system disturbed perturbations. This article proposes an effective artificial-intelligence method using these rigorous criteria, which can be translated into general control plants for the management of civil engineering installations. To facilitate the calculation, an efficient solution process based on linear matrix (LMI) inequality has been introduced to verify the relevance of the proposed method, and extensive simulators have been carried out for the numerical constructive model in the seismic stimulation of the active rigidity. Additionally, a fuzzy model of the neural network based system (NN) is developed using an interconnected method for LDI (linear differential) representation determined for arbitrary dynamics. This expression is constructed with a nonlinear sector which converts the nonlinear model into a multiple linear deformation of the linear model and a new state sufficient to guarantee the asymptomatic stability of the Lyapunov function of the linear matrix inequality. In the control design, we incorporated H Infinity optimized development algorithm and performance analysis stability. Finally, there is a numerical practical example with simulations to show the results. The implication results in the RMS response with as well as without tuned mass damper (TMD) of the benchmark building under the external excitation, the El-Centro Earthquake, in which it also showed the simulation using evolved bat algorithmic LMI fuzzy controllers in term of RMS in acceleration and displacement of the building.

A Study on the Awareness and Need for Connected-Convergence Education among College Students in Health-Related Fields

  • Su-Hyeon Hong;Seung-Yeon Shin;Na-Hee Lee;Jin-A Lee;Seon-Im Cheon;Seol-Hee Kim
    • 치위생과학회지
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    • 제22권4호
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    • pp.233-240
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    • 2022
  • Background: In modern society, rapid changes in the medical environment have required medical staff to access various information and be competent in active and effective problem-solving through collegial interactions. In line with these changes, universities are aiming to connect education. This study aimed to provide basic data of connected-convergence education by survey the awareness and needs of college students in health-related fields. Methods: This study included 122 college students from the health field. A survey regarding "the awareness and need of connected-convergence education" was conducted and general characteristics of the participants were collected from June to July 2022. Results: The awareness of connected-convergence education was low at 19.7%, but the intention to participate was high at 74.6%. Subject requirements were 18.0% for medical psychology, 13.5% for communication and counseling, 13.5% for medical artificial intelligence technology convergence, and 10.4% for sports health management. In the group showing high satisfaction with the major curriculum, the demand for connected education was also high. For efficient operation, it was investigated that it was necessary to secure specialized training courses, recognition of liberal arts credits, the right to register for courses equal to those of major students, and secure dedicated classrooms. Conclusion: Although the awareness and experience of connected-convergence education among the participants were low, the intention to participate was high. As such a plan to revitalize the university curriculum was required. It is timely to discuss the nurturing of convergence-type talents and multidisciplinary thinking skills. It is meaningful to provide basic data necessary for connected-convergence education in health-related fields at university. Universities should strive to enhance job competency in the health field by providing connected-convergence education based on student demands.

Satellite Monitoring of Reclamation and Land Cover Change Neighboring Tidal Flats on the West Coast of North Korea: Comparative Approaches Using Artificial Intelligence and the Normalized Difference Water Index

  • Sanae Kang;Chul-Hee Lim
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권4호
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    • pp.409-423
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    • 2023
  • North Korea is carrying out reclamation activities in tidal flat areas distributed throughout the west coast. Previousremote sensing research on North Korean tidal flats either failsto reflect recent trends or focuses on identifying and analyzing tidal flats. Thisstudy aimsto quantify the impact of recent reclamation activitiesin North Korea's coastal areas and contribute knowledge useful for determining the best remote sensing methods for coastal areas with limited accessibility, such as those in North Korea. Using Landsat-8 OLI images from 2014-2022, we analyzed land cover changesin an area on the west coast of Pyeonganbuk-do where reclamation activities are underway. Unsupervised classification using the normalized difference water index and the random forest classification technique were each used to divide the study area into classification groups, and changes in their areas over time were analyzed. The resultsshow a clear decrease in the water area and a tendency to increase cultivated area,supporting the evidence that North Korea'sreclamation isfor agricultural land expansion.Along coasts behind seawalls, the water area decreased by nearly half, and the cultivated area increased by over 2,300%, indicating significant changes and highlighting the anthropogenic nature of the cover changes due to reclamation. Both methods demonstrated high accuracy, making them suitable for detecting cover changes caused by reclamation. It is expected that further quality research will be conducted through the use of high-resolution satellite images and by combining data from multiple satellites in the future.