생성형AI(Generative AI, GenAI) 서비스는 단순/반복적인 업무를 자동화하고, 많은 일자리의 생산성 향상에 도음을 주어 전반적으로 기존 일자리 감소에 영향을 줄 것이다. 반면에 높은 수준의 생성형AI 기술을 낮은 비용으로 활용할 수 있게 하고, 예술, 게임, 미디어 산업 등 창작 영역과 플랫폼 기반의 서비스 출시에 도움을 주어, 창조적 아이디어에 기반한 소수의 인원이 참여하는 1인 창조기업에서 새로운 일자리 창출에 긍정적인 영향을 줄 것이다. 본 연구의 목적은 1인 지식 창업자라고 할 수 있는 컨설턴트, 강사들이 생성형AI의 강점인 창의성을 활용하여 업무 효율을 높이는 데 적극적으로 활용할 수 있도록 생성형AI 서비스 특성이 지속이용의도에 미치는 영향을 분석하는데 있다. 본 연구에서는 기술수용모델(TAM)을 활용하여 생성형AI의 서비스 특성인 효율성, 창의성, 의인화, 개인화 및 자율성이 지속이용의도에 미치는 영향에 관한 연구를 인지된 유용성과 인지된 이용 용이성을 중심으로 진행하였다. 따라서 본 연구에서는 생성형AI의 서비스 특성이 인지된 유용성과 인지된 이용 용이성을 증진하고, 인지된 유용성과 인지된 이용 용이성이 지속 이용의도에 영향을 미칠 것이라는 인과적 경로를 검증하고자 한다. 1인 창업자가 외부의 도움없이 지속적으로 높은 수준의 업무효율를 유지할 수 있게 도움이 되는 지속사용의도를 종속변수로 설정하여 본 연구를 진행하였다.
본 연구에서는 수학적 모델링 활동이 창의적 사고를 촉진하는 것이 가능한지 이론적으로 타진하고, 가능하다면 어떤 모델링 과제를 설계하여 촉진할 수 있으며, 실제 수학적 모델링 활동에서 창의적 사고는 어떠한 방식으로 드러나는지 확인하는 데 목적을 둔다. 연구 결과, 학생들이 다양한 수학적 모델을 생성하고, 각자 생성한 수학적 모델을 검토하고 개선하면서 수학적 모델링을 진행하는 장면이 확인되었다. 그리고 이러한 수학적 모델링 과정에서 수학적 창의성의 요인들인 유창성, 유연성, 독창성, 정교성의 발현을 확인할 수 있었다.
급변하는 경영환경에 적응하기 위한 조직에서 변혁적 리더십과 창의적 분위기 개념이 중요함에도 실제로 조직구성원의 혁신성과와 관련된 실증적 연구가 부족하였다. 본 연구에서는 IT서비스 분야의 연구개발 조직을 대상으로 변혁적 리더십과 조직구성원의 혁신성과의 관계에 대해 검증하였다. 또한 그 관계에 있어 창의적 분위기의 매개효과와 조직구성원의 혁신성향으로 인한 조절효과에 대해서도 검증하였다. 본 연구의 주요 결론은 다음과 같다. 변혁적 리더십과 조직구성원의 혁신성과의 관계 및 창의적 분위기와 혁신성과의 관계도 유의미하게 나타났으며, 창의적 분위기는 변혁적 리더십과 혁신성과 관계에 부분매개효과가 있는 것으로 나타났다. 또한 혁신성향의 조절효과 역시 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다. 이와 같은 실증 연구 결과를 바탕으로 본 연구에서는 조직의 혁신 성과에 있어서 리더십과 창의적 분위기 조성의 관련성을 증명하였다. 뿐만 아니라 조직구성원 개인 성향에 대한 이해를 기반으로 창의적 분위기 조성을 위한 리더의 역할이 중요함을 강조하였다. 이러한 시사점을 바탕으로 추후 연구를 위하여 선행 연구 모델의 개념을 확장한 '창의성 생성 모델' 개념을 제안하였다.
본 연구에서는 미술 전공 신입생들의 창의적 사고를 촉진하기 위해 게이미피케이션 개념과 AI 생성 예술 프로그램을 활용한 가상 예술가 놀이 수업 모델을 개발하였다. 중국 쓰촨영화&텔레비전대학교 디지털미디어아트과 1학년 신입생들을 대상으로 한 이 수업은 미술 창작에 대한 두려움 해소와 문제해결 능력을 향상시키는 것이 목표이다. 이교육 모델은 페르소나 설정, 창의적 글쓰기, 텍스트 시각화, 가상 전시 등 4단계로 구성되어 있다. 페르소나 설정을 통해 학생들은 예술가 정체성을 확립하였고, 게임적 요소를 도입한 글쓰기 체험으로 잠재적인 창의성을 발견할 수 있었다. AI 생성예술 프로그램을 이용한 텍스트 시각화를 통해 창작에 대한 자신감을 얻었고, 가상 전시에서 다른 학생들의 작품 감상 및 평가를 통해 예술가로서의 자존감을 높일 수 있었다. 게이미피케이션과 AI 생성예술 프로그램의 융합을 통한 이 교육모델은 창의적 사고와 문제해결 능력을 촉진하는 새로운 교육 방법이다. 또한 학습자들의 참여와 흥미를 높이는 효과가 있다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 미래의 교육 환경에 적합한 창의적 사고를 기르는 교육 전략을 개발하고 적용함으로써, 더 많은 학생들이 예술적 역량과 창의력을 키울 수 있을 것으로 기대된다. 우리는 이러한 교육 전략을 통해 미술 전공 학생뿐만 아니라 다양한 분야의 학생들에게도 적용함으로써 예술적 역량과 창의성을 증진시킬 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구의 목적은 한류의 비즈니스 영역을 확장하는 것을 목적으로 한다. 선행연구 조사 결과, 2012년 '강남스타일'을 기점으로 산업에 대한 관심이 고조되나, 당시엔 유통망 확대가 주를 이룬다. 이에 연구자는 예술적, 경제적, 과학적, 기술적 창의성으로 구분된 '창의성 유형(Creativity type)' 모델을 토대로 한류산업을 문화산업에서 창의산업으로 확대해 "한류 자산의 생성과 활용을 바탕으로 부와 일자리를 창출할 잠재력을 보유하면서, 개인적 재능이 한류 가치 생산의 기원이 되는 산업"으로 조작적 정의한다. 이를 토대로 한류 자산 생성은 3위권에 있는 영화, 드라마, K팝에 대해, 한류 자산 활용은 화장품, 식음료, 의류산업에 대해, 개인적 재능은 새로운 한류 가치 생산의 기원이 되는 흥행 지적재산권(IP)인 웹툰IP에 대해 2013~2017년 동안 분석하였다. 그 결과, 한류 자산 생성에서 중국 쏠림 배경으로 토종 OTT 발달과 규제를 회피하려는 콘텐츠기업의 대안 찾기 등이, 한류 자산 활용에서 중국향 제품 개발 활성화와 K뷰티콘텐츠 등 유튜버를 통한 뷰티콘텐츠화로 선순환됨이 확인된다. 마지막으로 개인의 재능에서는 탄탄한 스토리로 더욱 짜임새 있게 된 웹툰 IP가 영화, 드라마 등의 새로운 한류 가치 생산의 기원이 됨이 확인된다.
본 논문은 콘텐츠 창작에 새로운 방법과 다양한 가능성을 제공하고 있는 인공지능 기반의 문화예술 콘텐츠 창작기술을 조사하고 이를 바탕으로 일반인을 위한 직관적인 창작도구를 제안한다. 최근 인공지능을 활용한 창작 기술이 다양하게 제안되고 있지만, 정해진 목적으로 개발 및 서비스되고 있어서 창작과 융합 측면에서 확장성과 활용성에 매우 제한이 많다. 본 논문은 인공지능을 바탕으로 한 다양한 데이터 분석과 처리, 콘텐츠 생성 및 창작 및 시각화 기술동향을 살펴보고, 이를 바탕으로 일반인 창작자를 위한 직관적인 창작도구를 제안한다. 제안된 창작도구는 사용자, 창작환경 및 인공지능 특성을 반영하였으며 문화예술 콘텐츠 창작과정에 문화예술 데이터를 처리 및 변환하면서 인공지능 모델을 접목해 새로운 콘텐츠를 생성하기 위한 요소로 구성된다. 이러한 인공지능을 활용한 창작 도구는 방대하고 다양한 문화예술 데이터를 효과적으로 처리 및 구조화하고 다양한 생성 및 창작 모델을 적용하여 창작에 필요한 시간을 줄이는 동시에 새로운 아이디어를 실험하도록 지원한다. 제안한 문화예술 콘텐츠 창작도구는 창작자들이 인공지능과 관련 기술을 쉽게 다루면서, 주어진 데이터를 다각적으로 이해하면서 새로운 아이디어와 창의성을 발현하기 위한 초석을 제공할 것으로 기대된다.
본 연구는 '캐릭터 구성 이미지 요소들의 재구성'이라는 논제를 바탕으로 하여 창의적 아이디어 발상을 돕기 위한 연구로 형태 이미지 요소들의 조합을 컴퓨팅 형태 생성에 의한 독창적이고 다양한 이미지 생성을 목적으로 하였다. 기존의 아이디어 발상법에서 벗어나 창의적 형태발상능력을 극대화시키고 사고의 한계를 극복하기 위한 디자인 발상법을 제시하기 위하여 창의적 아이디어 발상법에 대한 선행연구 중 비례를 이용한 기존 시스템인 PDS(Proportion Distort System) 아이디어 발상법의 문제점을 파악하여 보완한 창의적 아이디어 발상법인 CGS(Character Generation System)를 제시하였다. 본 연구는 영상 3D 캐릭터 디자인 개발프로세스 중 아이디어발상 또는 창조적인 이미지발상지원에 대한 한 방법으로 그 효과가 있을 것이며, 다양한 아이디어를 만들어 낼 수 있어 형태발상의 한계점을 극복할 수 있는 보조역할을 할 수 있을 것이라 기대된다.
3차원 정보모델에 기반한 설계 자동화 프로그램의 개발은 좀 더 완성도가 높은 설계안을 도출할 수 있는 방안을 제시할 수 있다. 콘크리트 교량의 설계 과정에서 정형화된 구조 검토 단계 부분을 자동화하고 설계자로 하여금 좀 더 창의적인 설계가 가능하도록 지원하는 시스템을 개발하였다. 특히, 3차원 Building Information Modeling 기반의 프리스트레스트 콘크리트 박스 거더교에 대한 설계 자동화 시스템을 개발하였다. 이를 위하여 3차원 렌더링 알고리즘을 사용하여, 사용자가 원하는 단면 위치 및 분류 체계에 따라 설계를 자동으로 수행할 수 있도록 적용하였다. 또한 생성된 도면은 데이터 호환이 가능함으로써, 사용자의 편의성이 향상될 것으로 판단된다. 이는 설계자동화 분야에서 강교에 국한되었던 점을 콘크리트교를 포함한 주요 교량으로 확대하고 설계 성과품으로 3차원 모델을 도출할 뿐 아니라 2차원 도면을 연계하도록 구성하여 토목 엔지니어의 기술력을 향상시킬 것으로 기대된다.
딥러닝은 기존의 분석 모델이 갖는 한계를 극복하고 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 결과물을 생성할 수 있는 창의적인 도구로 활용되고 있다. 본 고에서는 Niko's MIDI Pack 음원 파일 1,609개를 데이터 셋으로 삼아 전처리 과정을 수행하고, 양방향 장단기 기억 순환 신경망(Bi-LSTM) 모델을 이용하여, 효율적으로 음악을 생성할 수 있는 전처리 방법과 예측 모델을 제시한다. 생성되는 으뜸음을 바탕으로 음악적 조성(調聲)에 적합한 새로운 시계열 데이터를 생성할 수 있도록 은닉층을 다층화하고, 디코더의 출력 게이트에서 인코더의 입력 데이터 중 영향을 주는 요소의 가중치를 적용하는 어텐션(Attention) 메커니즘을 적용한다. LSTM 모델의 인식률 향상을 위한 파라미터로서 손실함수, 최적화 방법 등 설정 변수들을 적용한다. 제안 모델은 MIDI 학습의 효율성 제고 및 예측 향상을 위해 높은음자리표(treble clef)와 낮은음자리표(bass clef)를 구분하여 추출된 음표, 음표의 길이, 쉼표, 쉼표의 길이와 코드(chord) 등을 적용한 다채널 어텐션 적용 양방향 기억 모델(Bi-LSTM with attention)이다. 학습의 결과는 노이즈와 구별되는 음악의 전개에 어울리는 음표와 코드를 생성하며, 화성학적으로 안정된 음악을 생성하는 모델을 지향한다.
본 연구는 모바일 등 온디바이스(on-device)에 탑재된 생성형 AI 기반 서비스가 증가하는 환경 속에서 온디바이스 AI 관련 초기연구에 기여하고자 한다. 모바일 환경에서 생성형 AI 기반 챗봇 서비스의 성공 전략을 도출하기 위해 구글 플레이 스토어에서 수집한 20만 건 이상의 실제 사용자 경험 리뷰 데이터를 LDA 토픽모델링 기법을 사용하여 분석하였다. 정보시스템 성공 모델(ISSM)에 기반하여 도출된 주제를 해석한 결과 정보 품질에는 튜터링, 대답의 제한, 신뢰할 수 없는 정보와 같은 토픽이, 시스템 품질에는 멀티모달서비스, 대화의 품질, 디바이스 상호운용성의 토픽이, 서비스 품질에는 디바이스 간 호환성, 서비스의 사용 용이성, 유료 서비스의 품질, 계정 호환성의 토픽이, 마지막으로 순 효익에는 창의적 협업 토픽이 연결되었다. 생성형 AI의 의인화는 기존 모델로 설명되지 않는 새로운 경험 요인으로 나타났다. 본 연구는 사용자 측면에서의 구체적인 긍정 및 부정 경험 차원을 이론에 기반하여 설명함으로써 향후 관련 연구의 방향을 제시하고, 성공적인 비즈니스를 위한 개선점과 보완점을 찾아 기업에게 서비스의 성공적 운영을 위한 전략적 인사이트를 제공하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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