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Teachable Machine을 이용한 개인 맞춤형 운동 애플리케이션
이근모(Lee GeunMo),권영훈(Kwon YoungHun),김현수(Kim Hyunsoo),오성훈(Oh SungHun),윤수연(Yoon SuYeon),진국현(Jin GuckHyeon),최정원(Choi JeongWon),이재흥(Lee Jaeheung) 한국정보기술학회 2024 Proceedings of KIIT Conference Vol.2024 No.5
의식주의 발전과 의료 기술 발달에 따라 인간의 평균 수명이 증가하면서, 노년기에 건강한 삶을 살고자 하는 욕구가 커졌다. 따라서 운동과 건강 관리에 대한 관심이 높아지면서 핸드폰이나 데스크탑을 통해 집에서도 쉽게 접근할 수 있는 운동 어플리케이션이 많이 출시되었다. 기존 애플리케이션은 운동 자세를 설명해 주긴 하나, 개인 트레이닝처럼 사용자의 자세가 올바른지를 체크해 줄 수 없기에 운동에 익숙하지 않은 사용자는 올바르지 않은 자세로 인해 부상을 입을 수 있다는 한계가 있다. 따라서 ai를 이용하여 사용자의 운동 자세를 교정해주는 서비스를 제공하는 헬스케어 어플리케이션 ‘HomeFit’ 을 구현하고자 한다. 이는 사용자의 부상 위험을 줄이고 운동 성취도를 높이며 운동 진입 장벽이 낮아지도록 하는 이점을 제공할 것으로 본다. As the average life expectancy of humans has increased due to advances in consciousness and medical technology, the desire to live a healthy life in old age has increased. As a result, there has been a growing interest in exercise and healthcare, and many exercise applications have been released that can be easily accessed from home on your phone or desktop. Although existing applications explain the exercise posture, they cannot check whether the users posture is correct like personal training, so users who are not familiar with exercise can get injured due to incorrect posture. Therefore, we want to implement HomeFit, a healthcare application that provides a service that corrects users exercise posture using AI. We believe that this will reduce the risk of injury, increase exercise achievement, and lower the barrier to entry for users.
권영훈(Kwon YoungHun),김가을(Kim GaEul),김호윤(Kim HoYoon),이근모(Lee GeunMo),진국현(Jin GukHyeon),문예진(Moon YeaJin),최민규(Choi MinKyoo) 한국정보기술학회 2024 Proceedings of KIIT Conference Vol.2024 No.5
최근 웹 취약점을 이용한 사이버 공격이 늘어나면서, 효과적인 보안 대응이 더욱 중요해지고 있다. 본 연구에서는 프롬프트 AI 기술을 활용하여 웹 취약점을 자동으로 분석하고 탐지하는 도구를 개발한다. AI를 활용한 자동화 분석 도구는 학습된 데이터와 패턴을 기반으로 하여, 기존 자동화 분석 도구보다 더욱 범용적으로 취약점을 분석할 수 있다. 또한, LLM 기반의 챗봇 프롬프트에서 발생할 수 있는 학습데이터 유출을 예방하여 AI기반 취약점 분석 도구를 더욱 안전하게 구성한다. 이를 통해 웹 보안 취약점을 효과적으로 탐지하여 사이버 위협에 대응할 가능성을 보여줌으로써, 웹 보안을 강화하는 데 이바지할 것으로 기대한다. As cyber attacks using web vulnerabilities have increased recently, effective security response has become increasingly important. In this study, we develop a tool that automatically analyzes and detects web vulnerabilities using prompt AI technology. Automated analysis tools using AI can analyze vulnerabilities more universally than existing automated analysis tools based on learned data and patterns. In addition, AI-based vulnerability analysis tools are configured more securely by preventing the leakage of learned data that can occur with LLM-based chatbot prompts. This is expected to contribute to strengthening web security by effectively detecting web security vulnerabilities and demonstrating potential responses to cyber threats.