論文の概要: A Low-Code Methodology for Developing AI Kiosks: a Case Study with the DIZEST Platform
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.17853v1
- Date: Sat, 22 Nov 2025 00:40:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-25 18:34:24.476148
- Title: A Low-Code Methodology for Developing AI Kiosks: a Case Study with the DIZEST Platform
- Title（参考訳）: AIキオスク開発のためのローコード手法--DizeSTプラットフォームを用いたケーススタディ
- Authors: SunMin Moon, Jangwon Gim, Chaerin Kim, Yeeun Kim, YoungJoo Kim, Kang Choi,
- Abstract要約: 本稿では,AIに基づく実装を中心に,低コードアーキテクチャによるキオスクシステムの強化に関する研究を行う。
我々は、直感的なワークフロー設計とシームレスなAI統合を可能にする、特殊なローコードプラットフォームであるDIZESTベースのアプローチ方法論を提案する。
今回のケーススタディでは、相互運用性の向上、ユーザエクスペリエンスの向上、デプロイメントの柔軟性の向上など、このアプローチの有効性をさらに検証しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.422355431544213
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents a comprehensive study on enhancing kiosk systems through a low-code architecture, with a focus on AI-based implementations. Modern kiosk systems are confronted with significant challenges, including a lack of integration, structural rigidity, performance bottlenecks, and the absence of collaborative frameworks. To overcome these limitations, we propose a DIZEST-based approach methodology, a specialized low-code platform that enables intuitive workflow design and seamless AI integration. Through a comparative analysis with existing platforms, including Jupyter Notebook, ComfyUI, and Orange3, we demonstrate that DIZEST delivers superior performance across key evaluation criteria. Our photo kiosk case study further validates the effectiveness of this approach in improving interoperability, enhancing user experience, and increasing deployment flexibility.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,AIに基づく実装を中心に,低コードアーキテクチャによるキオスクシステムの拡張に関する総合的研究を行う。
現代のキオスクシステムは、統合の欠如、構造的な剛性、パフォーマンスのボトルネック、協調フレームワークの欠如など、重大な課題に直面している。
これらの制限を克服するために、直感的なワークフロー設計とシームレスなAI統合を可能にする特殊なローコードプラットフォームであるDIZESTベースのアプローチ方法論を提案する。
Jupyter Notebook、ComfyUI、Orange3といった既存のプラットフォームとの比較分析を通じて、DIZESTが主要な評価基準を越えて優れたパフォーマンスを提供することを示した。
我々のフォトキオスクケーススタディは、相互運用性の向上、ユーザエクスペリエンスの向上、デプロイメントの柔軟性向上におけるこのアプローチの有効性をさらに検証します。
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