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- [이덕환의 과학세상] '전기차 화재' 9월 종합대책, 기대되지 않는 이유2024.08.14
- 수 있다. 대형 건물의 주차타워, 승객과 함께 자동차를 싣는 카페리도 예외가 아니다. 사용자가 많지 않다는 이유로 지하 주차장의 가장 깊은 곳에 설치한 충전설비에서 발생하는 화재는 속수무책일 수밖에 없다. 물론 전기차만 화재에 취약한 것은 아니다. 내연기관차에서도 심심치 않게 화재가 ... ...
- 인터넷 커뮤니티 '짤방', 전력 낭비 주범 될까동아사이언스 l2024.08.12
- 생성된 이후 다시는 쓰이지 않은 채 잠들어 있는 것으로 추정됐다. 그는 "개인 사용자들이 만드는 이미지, 인스타그램 게시물 등 모든 디지털 데이터를 온라인 상에 보관하기 위해선 에너지가 필요하다"며 "사소한 데이터라도 생성과 보관 과정에서 일정한 탄소가 배출되는 것"이라고 설명했다. ... ...
- 무선신호 없이도 치매노인·미아 찾는 통신기술동아사이언스 l2024.08.12
- 구체적으로 연구팀은 GPS 신호와 관성센서에서 얻어지는 신호를 복합적으로 활용해 사용자가 진입하는 건물을 판별하고 건물에 진입하는 시점과 위치를 실시간에 탐지하는 기법을 개발했다. 건물 내에서는 기압과 관성센서를 활용해 계단‧엘리베이터를 이용한 수직 이동을 탐지하고 기압 ... ...
- '추천 시스템' 효율·정확도 높인 AI 훈련 기술 개발동아사이언스 l2024.08.05
- 제품을 제시하는 인공지능(AI) 기반의 추천시스템이 널리 보급되고 있다. 국내 연구팀이 사용자의 관심이 변하더라도 효과적으로 학습해 이에 대응할 수 있는 AI 학습 기술을 개발했다. KAIST는 이재길 전산학부 교수팀이 새로운 지식을 축적할 때 기존에 학습된 지식을 유지하도록 하는 효과적인 ... ...
- 시각장애인도 클라이밍…인간 행동 학습한 AI가 뜬다2024.08.02
- 추적해 앱을 쳐다보는 것만으로 프로그램을 실행할 수도 있다. 실제 환경처럼 사용자의 시선과 손동작만으로 디지털 환경을 경험할 수 있게 된 것이다. 이를 위해서는 사람의 시각과 청각이 어떻게 작동하는지 파악하고 이를 기계에 적용해야 한다. 지난달 31일(현지 시각) 영국 코벤트리 ... ...
- [과기원NOW] GIST 국제공동연구팀, 예보 모델 성능 평가 지표 개발 外동아사이언스 l2024.08.01
- 육성해 다양한 형태의 연구를 지원하는 사업이다. ■ 울산과학기술원(UNIST)은 사용자의 개인정보를 보호하면서도 인공지능(AI) 성능을 높일 수 있는 기술을 개발했다고 1일 밝혔다. UNIST에 따르면 윤성환 인공지능대학원 교수팀은 '연합학습'(Federated Learning)을 활용한 기술을 만들었다. ... ...
- AI로 목소리 분석, 노년층 치매 위험군 찾는다동아사이언스 l2024.08.01
- 경도인지장애 고위험군을 예측하는 태블릿 기반 앱을 개발했다. 실제 수요자인 노년층의 사용자 편의성 및 정확도 개선에 주안점을 두고 개발했다. 한국전기연구원과 노인복지센터 등에서 앱을 실제로 사용할 수 있는지 실험에 나설 예정이다. 강병옥 복합지능연구실 책임연구원은 ... ...
- 성가신 장비 없이 동작 인식하는 '카펫형 VR 센서' 개발동아사이언스 l2024.07.31
- 인터페이스"라며 "가상현실에서의 자연스러운 이동 문제를 해결하고 더 몰입감 있는 사용자 경험을 제공할 수 있는 새로운 가능성을 열 것으로 기대한다"고 밝혔다 ... ...
- [사이언스게시판] KISTI-농기평, 농식품 데이터 공유·융합협력 생태계 연다 外동아사이언스 l2024.07.26
- 밝혔다. 이번 협약에는 농식품 R&D 정보 공동활용을 위한 기술 교류 및 KISTI 정보 플랫폼의 사용자 맞춤형 정보 제공 서비스 강화, 농식품 R&D 정보 활용을 위한 기술 교류 등의 내용이 담겼다. 김재수 KISTI 원장은 "디지털 전환을 넘어 AI 전환 시대가 도래하는 현 상황에 발맞춰 R&D 혁신생태계를 창출할 ... ...
- [과기원NOW] GIST, 스타크래프트 II 게임 상황 1만 배 빠르게 예측 外동아사이언스 l2024.07.26
- 예측하는 데 성공했다고 25일 밝혔다. 스타크래프트 같은 전략 게임은 제한된 환경에서 사용자가 자원, 상대편의 동태 등을 종합적으로 고려해야 하기 때문에 복잡성이 매우 높아 기존 기법으로는 상황 예측 시간이 오래 걸려 한계가 있었다. 연구팀은 새로운 강화학습법으로 가상으로 재현된 게임 ... ...
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