경영정보학연구 (Information Systems Review)

  • 제25권2호
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  • Pages.125-144
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  • 2023
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  • 2982-6551(pISSN)
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  • 2982-6837(eISSN)
한국경영정보학회 (The Korea Society of Management Information Systems)
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생성형AI 서비스의 성공요인에 대한 탐색적 연구: 텍스트 마이닝과 ChatGPT를 활용하여

An Exploratory Study of Success Factors for Generative AI Services: Utilizing Text Mining and ChatGPT

  • 양지훈 (한국문화관광연구원) ;
  • 양성병 (경희대학교 경영학과) ;
  • 윤상혁 (한국기술교육대학교 산업경영학부)
  • 투고 : 2023.03.31
  • 심사 : 2023.04.14
  • 발행 : 2023.05.31
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초록

기존에는 사람이 생성하던 문장, 이미지, 음성 등을 인공지능 기술을 활용하여 자동으로 생성할 수 있게 되면서, 생성형AI 기술이 전 세계적인 관심을 받고 있다. 특히, 대표적 생성형AI 서비스인 ChatGPT는 기존 챗봇 서비스와 차별화되는 능동성과 정확도를 보여주며, 단기간에 이용자 수가 급증하고 있다. 이렇듯 생성형AI 서비스에 대한 관심이 높아지고 있음에도 불구하고, 대부분의 선행연구는 아직 초기 수준에 머무르고 있다. 이에, 본 연구는 생성형AI 서비스의 성공요인을 도출하고 이를 바탕으로 성공적인 비즈니스 전략을 제안하기 위해 LDA 토픽모델링과 키워드 네트워크 다이어그램을 활용하였다. 또한, ChatGPT를 사용하여 기존 텍스트마이닝 방법론을 보완하는 새로운 연구방법론을 제시하였다. 본 연구는 선행연구들의 한계를 극복하고, 생성형AI의 미래 발전에 대한 학술적 및 실무적 시사점을 제공했다는 점에서 의의가 있다.

Generative Artificial Intelligence (AI) technology is gaining global attention as it can automatically generate sentences, images, and voices that humans previously generated. In particular, ChatGPT, a representative generative AI service, shows proactivity and accuracy differentiated from existing chatbot services, and the number of users is rapidly increasing in a short period of time. Despite this growing interest in generative AI services, most preceding studies are still in their infancy. Therefore, this study utilized LDA topic modeling and keyword network diagrams to derive success factors for generative AI services and to propose successful business strategies based on them. In addition, using ChatGPT, a new research methodology that complements the existing text-mining method, was presented. This study overcomes the limitations of previous research that relied on qualitative methods and makes academic and practical contributions to the future development of generative AI services.

키워드

과제정보

이 논문은 2023년도 한국기술교육대학교 교수 교육연구진흥과제 지원에 의하여 연구되었음.

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