• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제19권4호
• /
• pp.709-720
• /
• 2024

본 연구는 가치기반수용모델에 소비자 만족도를 추가하여 이미지 중심의 생성형 인공지능에 대한 사용자의 지속이용의도에 영향을 미치는 요인을 탐색하였다. 주요 결과를 간략하게 제시하면 첫째, 즐거움은 지각된 가치에 유의한 영향을 미치지 못하였으나, 유용성은 지각된 가치에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 비용과 기술성은 지각된 가치에 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 지각된 가치는 소비자 만족도와 지속이용의도에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 소비자 만족도는 지속이용의도에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이상의 결과에 근거하여 사용자의 이미지 중심 생성형 인공지능에 대한 지속이용의도를 높이기 위해서는 이미지 중심의 생성형 인공지능이 가지는 유용성과 이용과정에서의 즐거움을 인식시키는 것이 중요하며, 그와 동시에 사용자들이 수용 가능한 수준에서의 합리적 비용과 이용방법에서의 복잡성을 최소화함으로써 사용자의 지각된 가치와 만족도를 높이는 것이 중요할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
• /
• pp.569-572
• /
• 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.

• 실천공학교육논문지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.357-364
• /
• 2023

인공지능 기술의 급속한 발전으로 인해 생성형 인공지능 플랫폼은 다양한 분야에서 혁신적인 활용이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 인공지능을 교육에 활용한 연구사례, 생성형 인공지능 플랫폼이 컴퓨터그래픽 영역에 활용된 사례를 살펴보고, 생성형 인공지능 교육 방향성에 대해 논의하였다. 컴퓨터그래픽에서 이미지 생성과 편집, 영상편집에 활용 가능한 생성형 인공지능 플랫폼을 소개하고, 영상편집 제작과정에 적용할 수 있도록 활용방법을 제안하였다. 이러한 생성형 인공지능 플랫폼은 제작공정에서 창작자의 수고를 덜고, 시간을 단축시킨다는 효율성 측면에서도 장점뿐만 아니라 개인의 역량을 증진할 수 있다. 컴퓨터그래픽 제작에 있어 생성형 인공지능 플랫폼은 다양한 변화를 가져다 주었다. 그런 변화를 살펴보고 생성형 인공지능 플랫폼을 활용한 창작 교육에 방향성을 제시하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제29권9호
• /
• pp.61-68
• /
• 2024

생성형 인공지능은 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 콘텐츠를 생성하는 기술로, 다양한 분야에 활용되고 있다. 보안 분야에서도 생성형 인공지능을 활용한 디지털포렌식, 악성코드 분석, 취약점분석 등 다양한 분야에 새로운 가능성을 열 준비를 하고 있다. 본 논문에서 생성형 인공지능을 보안영역을 고려한 활용방법으로 보안 취약점 분석 및 예측을 위해 ChatGPT를 활용해 취약점 식별및 시큐어 코딩이 가능한 가이드를 제시한다. 생성형 인공지능은 보안 분야에 혁신적인 가능성을 제시하지만, 기술적 발전과 함께 윤리적, 법적 문제에 대한 심도있는 고민을 통해 생성형 인공지능이 안전하고 효과적으로 활용될 수 있도록 지속적인 연구와 개발이 필요할것이다.

• 생물환경조절학회지
• /
• 제33권2호
• /
• pp.120-128
• /
• 2024

2022년 ChatGPT 출시 이후, 생성형 AI 산업은 엄청난 규모로 성장하였으며, 인지 작업에 혁신을 가져올 것으로 기대되고 있다. 특히 AI 기반 이미지 생성 기술은 현재 디지털 세계의 핵심적인 변화를 주도하고 있다. 본 연구는 대표적인 AI 이미지 생성 도구인 미드저니, 스테이블 디퓨전, 그리고 파이어플라이의 기술적 원리를 분석하고, 이미지 생성 결과를 비교함으로써 그 유용성을 평가하였다. 실험 결과, 이 AI 도구들은 대표 시설원예 작물인 토마토, 딸기, 파프리카, 오이의 과실 이미지를 실제와 유사하게 재현하였다. 특히 파이어플라이는 실제 온실 재배 작물 이미지를 매우 사실적으로 묘사하는 능력을 보여주었다. 그러나 모든 도구들은 작물이 자라는 온실의 환경적 맥락을 완전히 반영하는 데에 있어서 다소 한계를 보였다. 프롬프트 개선 및 레퍼런스 이미지를 활용하여 딸기과실 이미지와 시설 딸기재배 시스템을 보다 정교하게 생성하는 과정도 포함되었으며, 이러한 접근은 AI 이미지 생성 기술의 세밀한 조정이 가능함을 보여준다. 오이 과실 이미지 생성능력을 비교한 결과, AI 생성 도구들은 실제 이미지와 매우 유사한 이미지를 생성해 냄으로써 이미지 생성 점수(CLIP score)에 있어서 통계적 차이를 보이지 않았다. 본 연구는 AI 기반 이미지 생성 이미지 기술이 농업 분야에 활용될 수 있는 방안을 모색하며, 생성형 AI의 농업에 대한 적용을 긍정적으로 전망한다.

• 사물인터넷융복합논문지
• /
• 제9권3호
• /
• pp.13-19
• /
• 2023

본 논문에서는 빅데이터와 딥페이크 기반의 헤어스타일 추천 시스템 구현에 관해 연구하였다. 제안한 헤어스타일 추천 시스템은 사용자의 사진(이미지)을 바탕으로 얼굴형을 인식한다. 얼굴형은 타원형, 둥근형, 장방형으로 구분하며, 얼굴형에 잘 어울리는 헤어스타일을 딥페이크를 통해 합성하여 동영상으로 제공한다. 헤어스타일은 빅데이터를 바탕으로 최신 트랜드(trend)와 얼굴형에 어울리는 스타일을 적용하여 추천한다. 이미지의 분할 맵과 Motion supervised Co-Part Segmentation 알고리즘으로 같은 카테고리(머리, 얼굴 등)를 가지는 이미지들 간 요소를 합성할 수 있다. 다음으로 헤어스타일이 합성된 이미지와 미리 지정해둔 동영상을 Motion Representations for Articulated Animation 알고리즘에 적용하여 동영상 애니메이션을 생성한다. 제안한 시스템은 가상 피팅 등 전반적인 미용산업에 활용될 수 있을 것으로 기대한다. 향후 연구에서는 거울에 사물인터넷 기능 등을 적용하여 헤어스타일등을 추천해주는 스마트 거울을 연구할 예정이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
• /
• pp.283-286
• /
• 2021

4차 산업혁명을 맞이해 최근 산업 및 기술 영역에서는 인공지능을 이용한 생산력 향상, 자동화 등 딥러닝의 보편화가 빠르게 진행되고 있다. 또한, 딥러닝의 성능을 도출하기 위해서는 수많은 양의 학습용 데이터가 필요하며 그 데이터의 양은 딥러닝 모델의 성능과 정비례한다. 이에 본 작품은 최신형 영상처리 Library인 Albumentations를 이용하여 영상처리 알고리즘을 이용하여 이미지를 증강하고, 이미지 데이터 크롤링 기능을 통해 Web에서 영상 데이터를 수집을 자동화하며, Label Pix를 연동하여 수집한 데이터를 라벨링 한다. 더 나아가 라벨링 된 데이터의 증강까지 포함하여 다양한 증강 자동화를 한 인터페이스에 집적시켜 딥러닝 모델을 생성할 때 데이터 수집과 전처리를 수월하게 한다. 또한, Neural Net 기반의 AdaIN Transfer를 이용하여 이미지를 개별적으로 학습하지 않고 Real time으로 이미지의 스타일을 옮겨올 수 있도록 하여 그림 데이터의 부족 현상을 해결한다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제26권5호
• /
• pp.533-542
• /
• 2021

본 연구에서는 한국 전통예술 중 하나인 진도 북춤을 다양한 인공지능 기술을 이용하여 디지털 아트로 재창조하는 과정을 제안하였다. 인공지능 언어 분석 기술을 통해 정량화된 관객들의 감정 데이터는 프로젝션 맵핑 공연에서 다양한 오브젝트 형태로 개입하여 큰 스토리에 변화를 주지 않는 선에서 영향을 준다. 대부분의 인터렉티브 아트들이 공연자와 영상 간의 소통을 표현한 것이라면, 본 공연은 인공지능 감정분석 기술을 중심으로 관객이 작품과 직접 소통할 수 있는 새로운 형태의 반응형 공연이 된다. 이는 한국 전통예술에서만 흔히 나타나는 관객이 공연에 직간접적으로 개입하여 영향을 끼치는 퍼포먼스인 '추임새'에서 시작된다. 공연자의 '프롤로그'에 담긴 감정 정보를 기반으로 관객의 감정 정보와 결합하여, 공연에 쓰이는 이미지와 파티클의 형태로 변환함으로서 공연에 관객이 간접적으로 참여하고 변화를 줄 수 있는 형태가 된다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
• /
• 제63권3호
• /
• pp.549-571
• /
• 2024

디지털·AI 기반 교수·학습이 강조됨에 따라 생성형 AI의 교육적 활용에 대한 논의가 활발해지고 있다. 본 연구는 고등학교 1학년 수학 교과서 5종의 예제와 문제 풀이에 대한 ChatGPT 4, Claude 3 Opus, Gemini Advanced의 수학적 성능을 분석하였다. 총 1,317개 문항에 대해 전체 정답률과 기능별 특징을 살펴본 결과, ChatGPT 4의 전체 정답률이 0.85로 가장 높았고, Claude 3 Opus가 0.67, Gemini Advanced가 0.42 순으로 나타났다. 기능별로는 함수 구하기와 증명하기에서 세 모델 모두 높은 정답률을 보였으나, 설명하기와 그래프 그리기에서는 상대적으로 낮은 정답률을 보였다. 특히 경우의 수 세기에서 ChatGPT 4와 Claude 3 Opus가 1.00의 정답률을 보인 반면, Gemini Advanced는 0.56으로 낮았다. 또한 모든 모델이 벤 다이어그램을 이용한 설명하기와 이미지 생성이 필요한 문제에서 어려움을 겪었다. 연구 결과를 바탕으로 교사들은 각 AI 모델의 강점과 한계를 파악하고 이를 수업에 적절히 활용할 수 있을 것이다. 본 연구는 생성형 AI의 수학적 성능을 분석함으로써, 실제 수학 수업에서의 생성형 AI의 활용 가능성을 제시했다는 점에서 의의가 있다. 또한 인공지능시대의 수학 교육에서 교사의 역할을 재정립하는 데 중요한 시사점을 제공하였다. 향후 생성형 AI와 교사의 협력적 교육 모델 개발, AI를 활용한 개별화 학습 방안 연구 등이 필요할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
• /
• pp.51-54
• /
• 2023

최근 딥러닝 기술의 발달로 물체 탐지를 위한 객체 인식 분야가 기계학습을 접목한 연구가 급격히 증가하고 있다. 하지만, 탐지하려는 물체가 다른 객체에 가려진 경우와 같이 특수한 상황에 대한 데이터의 수량이 부족하여 성능 저하를 야기한다는 점과, 객체 탐지 수행 과정에서 작은 객체의 탐지가 어렵다는 한계점이 있다. 본 연구는 전술한 문제점을 보완할 방법을 제안한다. 데이터 증강 기법을 이용하여 클래스가 부족한 데이터의 양을 늘려 학습 데이터를 증강시켰다. 한편, SRGAN을 사용하여 작은 객체를 확대시킨 뒤 이미지를 합성시켜 데이터를 구성하였다. 제안된 방법은 PyTorch 환경에서 YOLOv5를 수행한 결과, 객체 탐지 성능이 향상되는 것을 확인할 수 있었다.