Change the world in Internet of Everything

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Tae Young Lee

제16차 falinux공개 세미나 발표자료

Google Project – Ara (내년 초 출시 예정)
Modular Device

- 웨어러블 디바이스 트렌드
- IoT/웨어러블 디바이스에서의 동작인식 기술
및 활용 분야
상기 제목의 2개의 PDF를 차용하였다.
참고 자료

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닥치고 동작 모션인식2.0 키넥트 이후의 모션인식 기술

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웨어러블 디바이스와 내츄럴 사용자 인터페이스(Wearable Device and Natural User Interface)

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Smart home solution donghwa

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오늘날의 패션매장도 점차 대형화 되는 추세입니다. 대형화 되어가면서 동시에 스마트 디지털화 되어 가고 있습니다. 일차적으로 적용되고 있는 기술은 멀티비전입니다. 쇼윈도우, 계산대 뒷편, 계단 입구, 비는 기둥 등.... 디지털 기술을 통해 더 효율적으로 고객유입을 늘리고 판매 이벤트 및 브랜드 정보를 노출하고 있습니다. 물론 하드웨어적으로 설치한다고 매출 증진의 효과가 바로 나타나는 것은 아닙니다. 하지만 운영시스템의 효율적 운영과 더불어 컨텐츠를 효과적으로 표출하였을 때, 매출에 직간접적으로 영향을 끼치는 사례가 많이 나왔습니다. GP트리는 이러한 노하우를 가지고 고객에게 접근하는 Smart Digital Signage 전문 회사입니다. GP트리는 인사이트 비주얼라이저(Insight Visualizer)입니다.

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2018 기술창업 트랜드 및 사업화전략 - 교통대학교 강의 (주)위너스랩 김선일 이사 BIG DATA, AI, IoT, 통신 / 네트워크, 기술트랜드, 산업전망, 보안, 로봇 - ICT 기술융합 적용 사례 - 하드웨어 시제품 제작 - 최근 중국시장 트랜드 - 중국 시장 사업화 전략

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스마트폰 시대 이후에 대한 관심이 고조되고 있다. PC의 상용화와 초고속 인터넷의 보급은 인류의 산업과 과학 발전에 지대한 공헌을 하였고, 무선통신에 기반한 스마트폰의 등장으로 인해 커머스, 교육 등 가상재화 영역에서 비약적인 발전을 하였다. 스마트폰 기반의 플랫폼 시장이 성숙되고 있는 이 시점에 구글, 애플 등 선도 기업들이 잇달아 스마트안경, 스마트워치의 출시계획을 발표하면서 차세대 스마트 기기의 유력한 주자로 웨어러블 컴퓨터의 가능성이 재조명 받고 있다. 세간의 관심은 구글과 애플이 보여줄 기술적인 혁신과 디자인에 집중되어 있는 듯하나, 이는 단순히 기기 자체뿐만 아니라 앱 생태계를 비롯한 플랫폼 확장경쟁 측면에서 바라볼 필요가 있다. 세상이 아직도 안드로이드와 iOS의 기반 위에서 치열한 경쟁을 하고 있는 사이, 구글과 애플은 더 나아가 자신들의 플랫폼 영역을 확장하기 위해 웨어러블 컴퓨터라는 도전적인 시장을 공격적으로 개척하고 있다. 이들의 적극적인 행보는 타기업들에게 시사점을 던지고 있다. 포털과 OS, OTT 사업자들에 리딩 당했던 웹2.0과 스마트폰 시대 이후, 다가올 Post-스마트폰 시대에 앞서가기 위한 보다 적극적인 자세와 대비가 중요한 시점이다.

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Recommendation System History

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Course Overview: This course offers a comprehensive exploration of recommender systems, focusing on both theoretical foundations and practical applications. Through a combination of lectures, hands-on exercises, and real-world case studies, you will gain a deep understanding of the key principles, methodologies, and evaluation techniques that drive effective recommendation algorithms. Course Objectives: Acquire a solid understanding of recommender systems, including their significance and impact in various domains. Explore different types of recommendation algorithms, such as collaborative filtering, content-based filtering, and hybrid approaches. Study cutting-edge techniques, including deep learning, matrix factorization, and graph-based methods, for enhanced recommendation accuracy. Gain hands-on experience with popular recommendation frameworks and libraries, and learn how to implement and evaluate recommendation models. Investigate advanced topics in recommender systems, such as fairness, diversity, and explainability, and their ethical implications. Analyze and discuss real-world case studies and research papers to gain insights into the challenges and future directions of recommender systems. Course Structure: Introduction to Recommender Systems Collaborative Filtering Techniques Content-Based Filtering and Hybrid Approaches Matrix Factorization Methods Deep Learning for Recommender Systems Graph-Based Recommendation Approaches Evaluation Metrics and Experimental Design Ethical Considerations in Recommender Systems Fairness, Diversity, and Explainability in Recommendations Case Studies and Research Trends Course Delivery: The course will be delivered through a combination of lectures, interactive discussions, hands-on coding exercises, and group projects. You will have access to state-of-the-art resources, including relevant research papers, datasets, and software tools, to enhance your learning experience.

검색엔진에 적용된 ChatGPT

Tae Young Lee

ChatGPT is a natural language processing technology developed by OpenAI. This model is based on the GPT-3 architecture and can be applied to various language tasks by training on large-scale datasets. When applied to a search engine, ChatGPT enables the implementation of an AI-based conversational system that understands user questions or queries and provides relevant information. ChatGPT takes user questions as input and generates appropriate responses based on them. Since this model considers the context of previous conversations, it can provide more natural dialogue. Moreover, ChatGPT has been trained on diverse information from the internet, allowing it to provide practical and accurate answers to user questions. When applying ChatGPT to a search engine, the system searches for relevant information based on the user's search query and uses ChatGPT to generate answers to present along with the search results. To do this, the search engine provides an interface that connects with ChatGPT, allowing the user's questions to be passed to the model and the answers generated by the model to be presented alongside the search results.

검색엔진에 적용된 딥러닝 모델 방법론

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