AI 기술을 활용한 다양한 서비스가 개발되면서, AI 서비스 운영에 많은 관심이 집중되고 있다. 최근에는 AI 기술도 하나의 ICT 서비스를 보고, 범용적인 AI 서비스 운영을 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 일반적인 기계학습 개발 절차의 마지막 단계인 기계학습 모델 배포 및 운영에 초점을 두고 AI 서비스 운영을 위한 시스템 측면에서의 연구 결과를 기술하였다. 3대의 서로 다른 Ubuntu 시스템을 구축하고, 이 시스템상에서 서로 다른 AI 모델(RFCN, SSD-Mobilenet)과 서로 다른 통신 방식(gRPC, REST)의 조합으로 2017 validation COCO dataset의 데이터를 이용하여 객체 검출 서비스를 Tensorflow serving을 통하여 AI 서비스를 요청하는 부분과 AI 서비스를 수행하는 부분으로 나누어 실험하였다. 다양한 실험을 통하여 AI 모델의 종류가 AI 머신의 통신 방식보다 AI 서비스 추론 시간에 더 큰 영향을 미치고, 객체 검출 AI 서비스의 경우 검출하려는 이미지의 파일 크기보다는 이미지 내의 객체 개수와 복잡도에 따라 AI 서비스 추론 시간이 더 큰 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다. 그리고, AI 서비스를 로컬이 아닌 원격에서 수행하면 성능이 좋은 머신이라고 하더라도 로컬에서 수행하는 경우보다 AI 서비스 추론 시간이 더 걸린다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 통하여 서비스 목표에 적합한 시스템 설계와 AI 모델 개발 및 효율적인 AI 서비스 운영이 가능해질 것으로 본다.
인공지능 (AI) 서비스는 현대 사회에서 중요한 역할을 맡고 있다. 그러나 이러한 서비스는 보안과 관련된 문제들을 가지고 있다. 본 논문은 AI 서비스의 보안과 관련된 문제와 해결책을 조사하고자 한다. AI 서비스의 개요와 대표적인 상용 서비스를 간략히 소개 후, AI 서비스에서 발생할 수 있는 보안상의 문제와 Chat GPT를 중심으로 한 보안 문제에 대해 다루고자 한다. 또한, 향후 AI보안 서비스 연구 분야와 적재적 기계학습 연구에 대한 전망을 살펴볼 예정이다. 이를 통해 안전하고 신뢰성 있는 AI 서비스를 제공하는데 기여하고자 한다.
최근 미디어, 금융 등 다양한 분야의 기업들이 AI를 활용해 제공하는 서비스가 늘어남에 따라 학습된 모델을 엣지 자원에 배포하여 기능을 제공하는 서비스형태 또한 늘어나고 있다. AI-Application이 동작하기 위해서는 AI-Model 파일뿐 아니라 동작을 위한 설정 파일들이 필요하여 AI-Application이 사용 중인 AI-Model의 정보를 수집, 관리하는 것은 중요한 이슈라고 할 수 있다. 하지만 단일 서비스서버에서 동작하는 형태가 아닌 각 자원이 산재되어 다양한 형태로 서비스를 제공하는 엣지컴퓨팅의 구조적인 특성상 AI-Application의 기존 서비스구조, 기능을 수정하지 않고 정보를 수집하는 과정은 다양한 문제에 부딪치게 된다. 이에 따라 본 논문에서는 기존 서비스구조를 변경하지 않고 독립적으로 AI-Application에서 사용중인 AI-Model의 정보를 파악하고, 사용자 요청에 대응할 수 있는 관리구조를 제안한다.
챗봇서비스는 AI서비스와 연계하여 다양한 분야에서 활용되고 있다. AI에 대한 보안 연구는 초기 단계이고, 이를 이용한 서비스 구현단계에서의 실질적인 보안 연구는 더욱 부족한 상황이다. 본 논문은 AI서비스와 연계된 챗봇서비스에 대한 보안요구사항을 분석한다. 먼저, 본 논문에서는 최근 발표된 AI보안에 대한 논문과 자료들을 분석한다. 시장에서 서비스가 제공되는 있는 챗봇서비스를 조사하여 일반적인 구현 모델을 정립한다. 구현 모델에는 챗봇관리시스템과 AI엔진이 포함된 5개의 구성요소가 포함되어 있다. 정립된 모델에 기반하여 쳇봇서비스에 특화된 보호자산과 위협을 정리한다. 위협은 실제 운영중인 챗봇서비스 담당자 설문을 통해 챗봇서비스에 특화된 위협을 중심으로 정리한다. 10개의 주요 위협이 도출되었다. 정리된 위협에 대응하기 위해 필요한 보안 영역을 도출하였고, 영역별로 필요한 보안요구사항을 분석하였다. 이는 챗봇서비스 보안 수준을 검토하고 개선하는 과정에서 보안평가 기준으로 활용될 것이다.
본 연구는 의료 및 금융 서비스 영역에 대해 인간과 AI 에이전트에 대한 소비자의 선호도가 어떻게 달라지는지 확인하고자 하였다. 연구 1은 각 서비스 영역에서 인간과 AI 에이전트 중 소비자가 선호하는 정도에 차이가 있는지 확인하였으며, 그 결과, 의료 서비스에 대해서는 AI 에이전트보다 인간 에이전트가 더 선호되고, 금융 서비스에서는 이와 반대로, 인간 에이전트가 보다 AI 에이전트가 더 선호되는 결과가 나타났다. 연구 2는 의료 및 금융 서비스 영역에 대한 인간-AI 에이전트 선호도가 달라지는 이유를 각 서비스 영역별로 소비자가 지각하는 특정 능력(예: 지각된 공감 능력, 경험치, 주체성)의 중요성의 차이로 설명할 수 있는지 확인하고자 하였다. 그 결과, 서비스 영역에 따른 인간-AI 에이전트 선호도 경향이 소비자가 지각하는 공감 능력의 중요성에 의해 매개된다는 것을 확인하였다. 또한, 지각된 공감 능력이 다른 능력들(경험치, 주체성)에 비해, 두 서비스 영역 간 인간-AI 에이전트 선호를 결정하는 데 더 중요한 역할을 하는 것을 확인하였다. 본 연구는 의료 및 금융 서비스 영역에 대해서 인간과 AI 에이전트에 대한 소비자의 선호도 차이와 그 이유를 확인한 연구라는 점에서 의의가 있다. 이는 인간과 AI 에이전트 선호도에 영향을 미치는 잠재적으로 중요한 요인들에 대한 이론적 이해를 확장하고, 서비스 영역에 따라, 지각된 공감 능력과 같이 인간의 경험적 역량이 인간과 AI 에이전트 선호도를 결정하는데 중요한 역할을 할 수 있다는 점을 강조한다.
AI의 발전으로 빠르게 확산하고 있는 무인 매장 서비스는 고객에게 새로운 쇼핑 경험을 경험하게 하였다. 그러나 기존의 소매업 서비스 연구는 종업원(사람)을 기준으로 한 평가가 주를 이루었다. 본 연구는 이러한 서비스평가를 무인 매장의 특성에 맞춰 재구성하여 서비스를 평가하고자 시작되었다. 또한, AI 무인 매장이 제공하는 서비스 경험특성이 고객의 긍정 또는 부정적인 감정에 미치는 영향을 파악하고, 최종적으로 재방문 의도에 미치는 영향까지 살펴보려 한다. 본 연구 결과로 AI 무인 매장이 가지는 서비스 경험특성이 감정반응에 일부 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다. 또한, AI 무인 매장 서비스 경험특성이 불러일으키는 긍정적 감정반응은 재방문을 유도하지만, 부정적 감정반응은 재방문을 저해하는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 앞으로 더욱 발전하게 될 AI 무인 매장 서비스의 연구 발전에 기여할 것으로 기대한다.
(주)문화방송(MBC)은 콘텐츠 제작 및 유통 워크플로우에 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기술을 적용한 미디어AI 서비스를 운영하고 있다. 영상아카이브에 보관되어 있는 수십만 개의 아날로그와 SD급 콘텐츠를 대상으로 HD급 수준의 영상화질로 품질을 향상시키기 위해서 AI영상화질개선시스템을 2020년에 개발 구축해서 여러 목적에 활용하고 있으며, HD급 콘텐츠를 대상으로 4K 초고화질급으로 변환하는 기술로 고도화해서 실서비스 적용을 눈앞에 두고 있다. 그리고 2년의 STT(Speech-To-Text, 음성문자변환) 베타서비스를 통해 얻어진 사용성 검증과 운영 경험을 바탕으로 STT HUB 서비스를 개발 구축해서 2022년부터 보도와 시사교양 프로그램의 제작 워크플로우에 적용하고 있다. 이들 서비스의 주요 기능들과 기술적 요소들의 구현, 미디어AI 서비스 운영의 경험을 나누고자 한다.
본 연구의 목적은 인공지능 서비스 영향성 평가를 위한 분석 기준에 대해 조사하는 것이다. 본 연구 결과는 다음과 같이 조사 되었다. 인공지능 평가 대상은 인공지능 서비스와 인공지능 기술인 2가지 영역으로 분류하였다. 인공지능 서비스 평가는 영향력, 지속가능성, 효율성, 효과성, 적절성 등을 도입하여 평가할 수 있다. 인공지능 서비스의 시간적 측면평가는 사전평가와 사후 평가로 나누어 정리 할 수 있다. 사전평가는 사전 서비스를 위해 개발하고 설계할 때 검토해야 하는 사항에 대해 제시하고 있다. 인공지능 서비스 영역 평가는 공공서비스와 민간서비스 및 혼합형태로 분류 될 수 있다. 인공지능 서비스 영향성 평가 분류 기준으로 수직적 또는 수평적 구조 형태로 분류가 가능하다. 인공지능 서비스 적용(활용) 기준은 규범적 측면과 규제적 측면으로 나누어 볼 수 있다. 인공지능 서비스 목적 측면에서 영향평가 또는 과정 평가로 분류될 수 있다. 인공지능 서비스 목적 측면에서 바라보면, 주제별 평가와 분야별 평가를 들 수 있다. 본 연구는 인공지능 서비스 영향성 정책 및 대응 방안 마련하는데 도움이 되며. 향후 연구는 인공지능 서비스 영향성 분석 기준을 바탕으로 구체적인 지표를 발굴하는게 필요하다.
코로나19 이후 호텔기업들은 경영환경 변화를 빠르게 겪고 있으며, 4차산업혁명의 영향으로 서비스 제공에 있어 빅데이터, 사물인터넷의 활용은 물론 인공지능(AI) 로봇서비스를 도입하는 등 차별화를 통해 경쟁 우위를 확보하기 위해 노력하고 있다. 본 연구는 AI 로봇서비스를 도입한 호텔을 이용한 경험이 있는 고객들을 대상으로 그들이 인식하는 로봇서비스 가치와 이용태도, 행동의도에 미치는 영향에 대해 분석해보았다. 연구결과 호텔에서 로봇서비스를 이용해본 고객들이 지각하는 로봇서비스의 가치는 크게 사회적, 경험적, 기능적 3가지 차원으로 구분되었으며 이들 모두 이용태도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났고 사회적, 기능적, 경험적 가치의 순으로 이용태도에 긍정적 영향을 미치는 것으로 조사되었다. 이용태도 역시 행동의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 분석되어 가치-태도-행동 모델과 일치하는 결론이 도출되었다. 이에 AI 로봇서비스의 다각화 된 서비스를 통해 호텔 용고객들의 만족도를 제고하는 호텔의 노력이 필요하다고 사료된다.
한국은 2025년 전체 인구 중 65세 이상 인구가 20%을 상회하는 초고령 사회 진입이 전망되면서 노화수준에 맞는 고령친화적인 제품서비스 공급이 요구된다. 특히 시니어 소비자가 사용하기 편리한 인터페이스를 갖춘 서비스가 필요하다. 이에 시니어들은 노화(aging)에 대한 문제의식에 비용을 지불하며 젊은 소비자들과 유사한 소비행태를 보이고, 노화 수준별 건강 유지 및 건강 불안, 돌봄 공백, 사회적 고립 증가 등 사회문제가 복합적으로 심화되면서 고령친화적인 스마트한 Aging Service 공급이 요구된다. 이러한 시기와 맞물려 with코로나시대 시니어 소비자가 사용하기 편리한 인터페이스를 갖는 제품·서비스로 4차 산업혁명의 중심인 AI(Artificial Intelligence)와 정보통신 기술의 노력이 가시화되고 있다. 따라서 IT 기술에 덧입혀 시니어들의 욕구에 부합하는 AI 음성인식 기능을 탑재한 제품 및 서비스가 향후 고령친화산업 성장을 주도할 것으로 전망된다. 이에 본 연구는 '고령친화 AI 음성 O2O 서비스'의 서비스 가치가 태도와 이용의도에 영향을 미치는가를 분석하기 위해 선행이론을 토대로 전문가 델파이 방법을 통해 고령친화 AI 음성 O2O 서비스의 정의를 도출하고 실증분석으로 '고령친화 AI 음성 O2O 서비스'의 서비스가치(상황기반 제공성, 즉시연결성, 위치정확성)와 태도 및 이용의도간의 인과관계를 조사하기 위해 본 연구를 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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