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COVID-19 출입 관리를 위한 사용자 체온 정보를 담은 스마트워치 기반 QR 코드 생성 애플리케이션 개발 및 사용성 평가
임유리(Yuri Lim),이민구(Mingu Lee) 한국HCI학회 2021 한국HCI학회 학술대회 Vol.2021 No.1
본 연구에서는 사용자의 체온 정보를 담은 QR 코드를 생성하는 스마트 워치 기반 애플리케이션인 TCODE(Thermal Code)에 대한 개발 및 사용성 평가를 진행했다. 기존 전자출입시스템은 QR 코드를 생성하는 절차가 복잡해서 사용자가 불편을 겪는다. 또한 발열 체크와 병행되지 않아서 COVID-19 을 철저하게 예방하는 것에 한계를 보인다. 이를 해결하고 개선한 본 애플리케이션은 발열 체크와 출입 인증을 동시에 할 수 있는 QR 코드를 생성한다. T-CODE 를 통해 위드 코로나 시대에 더 효율적인 출입관리시스템을 구축할 수 있다. 또한 본 애플리케이션은 스마트 워치로 사용자의 체온 데이터를 분석하고 COVID-19 와 같은 전염병을 예방하는 건강 정보를 제공한다.
송채원 ( Chae-won Song ),오승아 ( Seung-a Oh ),정다예 ( Da-yae Jeong ),임유리 ( Yuri Lim ),노은지 ( Eun-ji Rho ),이규영 ( Gyu-young Lee ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.2
본 논문에서는 머신러닝 시스템에 심각한 오류를 발생시킬 수 있는 적대적 샘플을 제작하고, 이를 이용한 적대적 공격을 효과적으로 예방하고 방어할 수 있는 Adversarial Training 기반의 AI 백신을 개발하였으며, 본 논문이 제안하는 AI 백신이 적대적 샘플을 올바르게 인식하고 AI 공격 성공율을 현저하게 낮추는 등 강인성을 확보한 것을 실험을 통해 입증하였다. 아울러 스마트폰을 통해 수행결과를 확인할 수 있는 어플리케이션을 구현하여, 교육 및 시연 등을 통해 적대적 AI 공격에 대한 심각성을 인식하고 해당 방어과정을 명확히 이해할 수 있도록 하였다.