• Title/Summary/Keyword: 생성형인공지능

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Taxonomy and Countermeasures for Generative Artificial Intelligence Crime Threats (생성형 인공지능 관련 범죄 위협 분류 및 대응 방안)

  • Woobeen Park;Minsoo Kim;Yunji Park;Hyejin Ryu;Doowon Jeong
    • Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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    • v.34 no.2
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    • pp.301-321
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    • 2024
  • Generative artificial intelligence is currently developing rapidly and expanding industrially. The development of generative AI is expected to improve productivity in most industries. However, there is a probability for exploitation of generative AI, and cases that actually lead to crime are emerging. Compared to the fast-growing AI, there is no legislation to regulate the generative AI. In the case of Korea, the crimes and risks related to generative AI has not been clearly classified for legislation. In addition, research on the responsibility for illegal data learned by generative AI or the illegality of the generated data is insufficient in existing research. Therefore, this study attempted to classify crimes related to generative AI for domestic legislation into generative AI for target crimes, generative AI for tool crimes, and other crimes based on ECRM. Furthermore, it suggests technical countermeasures against crime and risk and measures to improve the legal system. This study is significant in that it provides realistic methods by presenting technical countermeasures based on the development stage of AI.

Utilization Strategies of Generative AI Platforms for CG Education (CG 교육을 위한 생성형 인공지능 플랫폼 활용 방안)

  • Donghee Suh
    • Journal of Practical Engineering Education
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    • v.15 no.2
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    • pp.357-364
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    • 2023
  • Due to the rapid advancement of AI technology, generative artificial intelligence platforms are experiencing innovative applications in various fields. In this paper, it examines research cases involving the utilization of AI in education, explore instances where generative AI platforms are applied in the realm of creative endeavors, and discuss the direction of utilizing generative AI in educational contexts. In the field of computer graphics, this study introduced generative AI platforms that are applicable for image creation, editing, and video editing. It also proposed platforms that can be utilized in the video editing production process. These generative AI platforms not only offer advantages in terms of efficiency, by reducing the efforts of creators and saving time in the production process, but they also present positive aspects in enhancing individual capabilities. It is advocated that their swift integration into education is necessary, considering these benefits. This study aims to provide direction for the expansion of creative education utilizing generative AI platforms.

Generative Evidence Inference Method using Document Summarization Dataset (문서 요약 데이터셋을 이용한 생성형 근거 추론 방법)

  • Yeajin Jang;Youngjin Jang;Harksoo Kim
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2023.10a
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    • pp.137-140
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    • 2023
  • 자연어처리는 인공지능 발전과 함께 주목받는 분야로 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하게 하는 기술이다. 그러나 많은 인공지능 모델은 블랙박스처럼 동작하여 그 원리를 해석하거나 이해하기 힘들다는 문제점이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 설명 가능한 인공지능의 중요성이 강조되고 있으며, 활발히 연구되고 있다. 연구 초기에는 모델의 예측에 큰 영향을 끼치는 단어나 절을 근거로 추출했지만 문제 해결을 위한 단서 수준에 그쳤으며, 이후 문장 단위의 근거로 확장된 연구가 수행되었다. 하지만 문서 내에 서로 떨어져 있는 근거 문장 사이에 누락된 문맥 정보로 인하여 이해에 어려움을 줄 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사람에게 보다 이해하기 쉬운 근거를 제공하기 위한 생성형 기반의 근거 추론 연구를 수행하고자 한다. 높은 수준의 자연어 이해 능력이 필요한 문서 요약 데이터셋을 활용하여 근거를 생성하고자 하며, 실험을 통해 일부 기계독해 데이터 샘플에서 예측에 대한 적절한 근거를 제공하는 것을 확인했다.

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Understanding of Generative Artificial Intelligence Based on Textual Data and Discussion for Its Application in Science Education (텍스트 기반 생성형 인공지능의 이해와 과학교육에서의 활용에 대한 논의)

  • Hunkoog Jho
    • Journal of The Korean Association For Science Education
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    • v.43 no.3
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    • pp.307-319
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    • 2023
  • This study aims to explain the key concepts and principles of text-based generative artificial intelligence (AI) that has been receiving increasing interest and utilization, focusing on its application in science education. It also highlights the potential and limitations of utilizing generative AI in science education, providing insights for its implementation and research aspects. Recent advancements in generative AI, predominantly based on transformer models consisting of encoders and decoders, have shown remarkable progress through optimization of reinforcement learning and reward models using human feedback, as well as understanding context. Particularly, it can perform various functions such as writing, summarizing, keyword extraction, evaluation, and feedback based on the ability to understand various user questions and intents. It also offers practical utility in diagnosing learners and structuring educational content based on provided examples by educators. However, it is necessary to examine the concerns regarding the limitations of generative AI, including the potential for conveying inaccurate facts or knowledge, bias resulting from overconfidence, and uncertainties regarding its impact on user attitudes or emotions. Moreover, the responses provided by generative AI are probabilistic based on response data from many individuals, which raises concerns about limiting insightful and innovative thinking that may offer different perspectives or ideas. In light of these considerations, this study provides practical suggestions for the positive utilization of AI in science education.

Foreign Language Self Study Learning System Using Generative Artificial Intelligence (생성형 인공지능을 활용한 외국어 작문 자가 학습 시스템)

  • Ji - Woong-Kim;Jeong - Joon Lee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.11a
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    • pp.587-588
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    • 2023
  • 최근 텍스트 생성형 인공지능인 ChatGPT가 화두가 되면서 생성형 인공지능을 이용한 서비스에 사람들의 관심이 높아졌다. 이를 활용하여 시간과 비용이 많이 드는 분야인 외국어 작문 학습을 자기 주도적으로 학습할 수 있을 것이라 조망하였다. 따라서 텍스트 생성형 인공지능인 ChatGPT API를 활용하여 사용자가 자기 주도적으로 외국어를 학습할 수 있는 방향성을 제시하고 더욱 쉽고 저렴한 비용으로 외국어를 익힐 수 있도록 하는 시스템을 개발한다.

An Analysis of Artificial Intelligence Education Research Trends Based on Topic Modeling

  • You-Jung Ko
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.29 no.2
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    • pp.197-209
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    • 2024
  • This study aimed to analyze recent research trends in Artificial Intelligence (AI) education within South Korea with the overarching objective of exploring the future direction of AI education. For this purpose, an analysis of 697 papers related to AI education published in Research Information Sharing Service (RISS) from 2016 to November 2023 were analyzed using word cloud and Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling technique. As a result of the analysis, six major topics were identified: generative AI utilization education, AI ethics education, AI convergence education, teacher perceptions and roles in AI utilization, AI literacy development in university education, and AI-based education and research directions. Based on these findings, I proposed several suggestions, (1) including expanding the use of generative AI in various subjects, (2) establishing ethical guidelines for AI use, (3) evaluating the long-term impact of AI education, (4) enhancing teachers' ability to use AI in higher education, (5) diversifying the curriculum of AI education in universities, (6) analyzing the trend of AI research, and developing an educational platform.

Research on the Development Direction of Language Model-based Generative Artificial Intelligence through Patent Trend Analysis (특허 동향 분석을 통한 언어 모델 기반 생성형 인공지능 발전 방향 연구)

  • Daehee Kim;Jonghyun Lee;Beom-seok Kim;Jinhong Yang
    • The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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    • v.16 no.5
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    • pp.279-291
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    • 2023
  • In recent years, language model-based generative AI technologies have made remarkable progress. In particular, it has attracted a lot of attention due to its increasing potential in various fields such as summarization and code writing. As a reflection of this interest, the number of patent applications related to generative AI has been increasing rapidly. In order to understand these trends and develop strategies accordingly, future forecasting is key. Predictions can be used to better understand the future trends in the field of technology and develop more effective strategies. In this paper, we analyzed patents filed to date to identify the direction of development of language model-based generative AI. In particular, we took an in-depth look at research and invention activities in each country, focusing on application trends by year and detailed technology. Through this analysis, we tried to understand the detailed technologies contained in the core patents and predict the future development trends of generative AI.

Creating 3D Emergent Artificial Character Morphology Using Evolution Engine based on Artificial Life (인공생명 기반 진화엔진을 이용한 3차원의 창발적 인공 캐릭터 모양 생성)

  • 민현정;조성배
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2003.09b
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    • pp.41-44
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    • 2003
  • 인공생명 기법의 대표적인 응용분야 중 하나인 창발적인 개체의 생성에서 유전자를 표현하는 방법으로 크게 방향성 그래프와 L-system의 두 가지 방법이 사용되고 있다. 두 가지 방법 모두 각기 좋은 특성이 있지만 L-system은 사용자에 의해 내부적인 파라메터로 정의되기 때문에 전체적인 실제 모양을 구조적으로 정의하기 어렵다 본 논문에서는 이런 단점을 극복하고자 실제 모양을 표현하는데 적절한 구조적 방향성 그래프를 도입하여 개체의 유전자를 구조적으로 표현함으로써 실제 개체와 유사한 모양을 창발적으로 생성하고, 이를 클러스터 대화형 유전자 알고리즘에 적용하여 사용자가 생성하고자 하는 실제 모양의 캐릭터를 자동으로 생성하게 하였다. 실험을 통해 2차원에서의 의자모양과 꽃 모양을 생성함으로써 다양한 구조의 창발적인 캐릭터를 생성할 수 있는 가능성을 제시했다.

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SaJuTeller: Conditional Generation Deep-Learning based Fortune Telling Model (SaJuTeller: 조건부 생성 모델을 기반으로 한 인공지능 사주 풀이 모델)

  • Hyeonseok Moon;Jungseob Lee;Jaehyung Seo;Sugyeong Eo;Chanjun Park;Woohyeon Kim;Jeongbae Park;Heuiseok Lim
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2022.10a
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    • pp.277-283
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    • 2022
  • 사주 풀이란 주어진 사주에 대해서 그에 맞는 해석 글을 생성해주는 작업을 의미한다. 전통적으로 사주 풀이는 온전한 사람의 영역으로 인식되어왔으나, 우리는 본 연구를 통해 사주 풀이 영역도 인공지능으로 대체할 수 있을 것이라는 가능성을 탐구한다. 본 연구에서 우리는 최근 연구되고 있는 자연어 생성분야의 연구들에서 영감을 받아, 사주 유형과 사주 풀이 내에 포함할 명사 키워드를 기반으로 풀이글을 생성하는 인공지능 모델 SaJuTeller를 설계한다. 특히 이전 문맥을 고려하여 풀이글을 생성하는 모델과 단순 사주 유형 및 명사 키워드를 기반으로 풀이글을 생성하는 두가지 모델을 제안하며, 이들 각각의 성능을 분석함으로써 각 모델의 구체적인 활용 방안을 제안한다. 본 연구는 우리가 아는 한 최초의 인공지능 기반 사주풀이 연구이며, 우리는 이를 통해 사주풀이에 요구되는 전문인력의 노력을 경감시킴과 동시에, 다양한 표현을 가진 사주 풀이 글을 생성할 수 있음을 제안한다.

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A Study on the use of generative AI in creative and artistic fields (창작·예술 분야의 생성형 aI 활용 방법에 대한 연구)

  • Dong-Hoo Lee
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2023.07a
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    • pp.569-572
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    • 2023
  • 최근 하루가 다르게 발전하고 있는 생성형 AI가 창작과 예술 분야에 어떤 영향을 미칠 수 있는지, 새롭게 등장하고 있는 다양한 분야에서 활용 가능한 획기적인 기능 등을 살펴보고 이를 바탕으로 새로운 창작 방향을 제시할 수 있는 방법들을 살펴보려 한다. 최근, 작곡가와 소설가들은 물론, 디지털 아티스트들까지도 생성형 AI를 활용하여 독특한 음악, 글, 그리고 이미지를 창조하는데 성공했다는 사례들이 속속 드러나고 있고 영상, 게임, 웹툰 등 많은 산업현장에서 직접적인 활용방법에 대한 연구결과가 등장하고 실제 적용 사례도 늘어나고 있다. 이미지 생성기인 미드저니와 스테이블디퓨전 같은 도구들은 혁신적인 방법으로 빠르게 높은 퀄리티의 이미지를 생성하고 다양한 아이디어를 제공 받을 수 있는 도구로 창작과 예술 분야에서 큰 관심을 받고 있다. 이러한 발전은 창작과 예술 분야에서 생성형 AI의 무한한 가능성을 보여주는 한편, 인간의 창의성 침해와 예술가들의 노력 희석에 대한 비판적 시각을 불러일으키기도 한다. 본 연구는 이런 다양한 관점에서 창작·예술 분야의 생성형 AI 활용을 깊이 있게 탐구한다. 그 과정에서 여러 생성형 AI 도구들, 특히 이미지 생성기 미드저니와 스테이블디퓨전의 기능과 활용 방안, 그로 인한 사회적, 윤리적 측면을 분석하며, 창작·예술 분야에서의 생성형 AI 활용의 적절한 방향성과 미래 전망을 제시해 보고자 한다.

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