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  • 네트워크 자동화를 위한 표준화 및 연구...

    고한얼 고려대학교

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    이동통신 시스템을 표준화하는 표준화 단체인 3GPP에서 네트워크 자동화 및 지능화를 위해 5G 시스템 내의 새롭게 정의한 표준 기능인 NWDAF에 대한 기본적인 설명과 향후 ...

  • CAV 스케줄링 및 최적화 연구 동향

    정소이 고려대학교

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    최근 논문을 통해 에너지 효율적인 측면에서 UAV 및 connected car 시스템을 위한 스케줄링 연구 동향을 소개한다. 본 내용에서는 심층강화학습 기반의 UAV 충전 스케줄링 ...

  • End-user 단계에서의 자동화된 모바일 ...

    이윤규 서울여자대학교

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    최근 모바일 장치가 발전함에 따라, End-user의 모바일 장치에 대한 의존도가 증가하였다. 이와 동시에 다양한 형태의 보안 위협이 만연해짐으로써, End-user 단계에서의 ...

  • 딥러닝 기반의 빔포밍 최적화 학습

    박석환 전북대학교

    PDF

    다중 사용자 시스템의 빔포밍 최적화를 위한 딥러닝 적용 연구 결과를 소개한다. 공간분할 다중접속을 통해 주파수 효율을 증대하기 위해서는 간섭 신호를 제어하는 빔포밍...

  • 빅데이터 응용을 위한 Statistical Lear...

    노원종 한림대학교

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    최근 많은 응용에서 나타나는 공통적인 특징으로, (1) 데이터의 크기가 매우 커지고 있고, (2) 데이터의 특징 정보가 high-dimension으로 표현되고 있으며, (3) 데이터가 ...

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  • 도시 규모 서비스 공간에서의 이동로봇 ...

    이재영 IITP 정보통신기획평가원

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    최근 자동화 및 언택트(untact) 시대를 맞아 배달 서비스 로봇 등 일상 생활환경에서의 로봇 내비게이션 기술이 빠르게 발전하고 있다. 하지만, 도시 규모 환경에서의 자율...

  • 디지털 조선소 지능화 플랫폼

    유대승 IITP 정보통신기획평가원

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    I. 결과물 개요
    II. 기술의 개념 및 내용
    III. 국내외 기술 동향 및 경쟁력
    IV. 국내외 시장 동향 및 전망
    V. 기대효과

  • 인공지능과 얼굴 정보 처리 기술

    박종빈, 이지현 IITP 정보통신기획평가원

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    I. 서론
    II. 인공지능 기술과 컴퓨팅 성능의 발전
    III. 얼굴 정보 처리 기술의 최신 연구개발 동향
    IV. 시장 동향, 서비스 동향 및 이슈
    V. 맺음말

  • NeurIPS 2020을 통해 본 인공지능 기술 ...

    이정혜, 김수현, 김예진, 강혜원 NIA 한국지능정보사회진흥원

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    Contents

    1. NeurIPS 2020을 통해 본 주요 AI 기술
    2. 6대 기술 요약 및 사례
    3. NeurIPS 2020 6대 기술 세부 연구 내용
    4. 시사점
    5. 참고문헌

  • 이미지 데이터셋 제작을 위한 Annotatio...

    송순용 IITP 정보통신기획평가원

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    인공지능 개발 과정에서 데이터는 중요한 위치를 차지한다. 지도학습을 위해서 데이터셋은 데이터 소스와 데이터 소스가 의미하는 답을 동시에 제공해야 한다. 데이터셋의 ...

  • 네트워크 자동화를 위한 표준화 및 연구 동...

    고한얼 고려대학교

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    이동통신 시스템을 표준화하는 표준화 단체인 3GPP에서 네트워크 자동화 및 지능화를 위해 5G 시스템 내의 새롭게 정의한 표준 기능인 NWDAF에 대한 기본적인 설...

  • CAV 스케줄링 및 최적화 연구 동향

    정소이 고려대학교

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    최근 논문을 통해 에너지 효율적인 측면에서 UAV 및 connected car 시스템을 위한 스케줄링 연구 동향을 소개한다. 본 내용에서는 심층강화학습 기반의 UAV 충전...

  • End-user 단계에서의 자동화된 모바일 보안...

    이윤규 서울여자대학교

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    최근 모바일 장치가 발전함에 따라, End-user의 모바일 장치에 대한 의존도가 증가하였다. 이와 동시에 다양한 형태의 보안 위협이 만연해짐으로써, End-user 단...

  • 딥러닝 기반의 빔포밍 최적화 학습

    박석환 전북대학교

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    다중 사용자 시스템의 빔포밍 최적화를 위한 딥러닝 적용 연구 결과를 소개한다. 공간분할 다중접속을 통해 주파수 효율을 증대하기 위해서는 간섭 신호를 제어...

  • 빅데이터 응용을 위한 Statistical Learnin...

    노원종 한림대학교

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    최근 많은 응용에서 나타나는 공통적인 특징으로, (1) 데이터의 크기가 매우 커지고 있고, (2) 데이터의 특징 정보가 high-dimension으로 표현되고 있으며, (3) ...

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  • 일시2021년 4월 29일 (목) 오전 11시
  • 연사오창훈 박사Boston College
  • 약력
  • 진행발표 45분 / 질의 응답 15분 
참가신청 신청취소

AI algorithms are making remarkable strides in various fields and applications. However, there has been relatively little discussion regarding human factors and users' experience with AI. This talk introduces research on human-AI interaction and the intersections between UX/HCI and AI/ML to produce meaningful and synergistic results for both communities. The talk begins with a qualitative research on human perception of AI, then presents desi...

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  • 김현직

  • DeepMind, UK

  • 김이섭

  • KAIST 전기 및 전자공학부

  • 최신현

  • KAIST 전기 및 전자공학부

  • 최기영

  • 과학기술정보통신부 (전 서울대학교 전기·정보공학부)

  • 강민석

  • KAIST 전산학부 / 정보보호대학원

  • 최영완

  • 한국연구재단 ICTㆍ융합연구단

  • 이병호

  • 서울대학교 전기·정보공학부

  • 서영주

  • POSTECH AI 대학원

  • 이병호

  • 서울대학교 전기·정보공학부

  • 정승원

  • 고려대학교 전기전자공학부

  • MIT Korean Graduate Students Association

  • MIT KGSA

  • 오창훈

  • Boston College

  • 임혜숙

  • 이화여자대학교

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  • DeepMind, UK

  • 김이섭

  • KAIST 전기 및 전자공학부

  • 최신현

  • KAIST 전기 및 전자공학부

  • 최기영

  • 과학기술정보통신부 (전 서울대학교 전기·정보공학부)

  • 강민석

  • KAIST 전산학부 / 정보보호대학원

  • 최영완

  • 한국연구재단 ICTㆍ융합연구단

  • 이병호

  • 서울대학교 전기·정보공학부

  • 서영주

  • POSTECH AI 대학원

  • 이병호

  • 서울대학교 전기·정보공학부

  • 정승원

  • 고려대학교 전기전자공학부

  • MIT Korean Graduate Students Association

  • MIT KGSA

  • 오창훈

  • Boston College

  • 임혜숙

  • 이화여자대학교

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  • 이달의 과학기술인상 (2021년 4월) 한승용 교수
  • 과학기술정보통신부 2021년 4월 선정 이달의 과학기술인상 한승용 교수
  • IEEE Fellow 2021 채찬병 교수
  • IEEE Fellow 2021 for contributions to MIMO design and prototypes for emerging communication systems
  • IEEE Fellow 2021 이원준 교수
  • IEEE Fellow 2021 for contributions to multiple access and resource allocation in wireless networks

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