가정용 서비스 로봇들은 사용자들에게 다양한 시간 추론 서비스들을 제공할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 영역-독립적인 인공지능 계획기를 이용하여 이러한 시간 추론 서비스를 효과적으로 구현하는 방법을 제안한다. 영역-독립적인 인공지능 계획기를 이용하여 시간 추론 서비스를 개발하기 위해서는 다양한 실세계 시간 제약들을 어떻게 하나의 계획 영역 정의 언어로 표현하느냐 하는 지식 공학적 문제뿐만 아니라, 인공지능 계획기와 서비스 소비자 사이의 인터페이스를 어떻게 구현하여야 하느냐 하는 시스템 설계 문제를 함께 해결하여야 한다. 본 논문에서는 가정용 서비스 로봇이 고려해야 하는 하나의 예제 시나리오와 전형적인 시간 제약들을 제시하고, 이들을 표준 계획 영역 정의 언어로 표현하는 방법을 제시한다. 또한 본 논문에서는 새로운 시간 추론 서비스를 효율적으로 생성하고 제공하기 위해, 인공지능 계획기를 기초로 하나의 서비스 에이전트를 구현하는 방법에 대해서도 설명한다.
본 연구는 프로그래밍 협업 환경에서 생성형 AI인 ChatGPT-4를 활용한 코딩 프로세스를 제안한다. 일관성 있는 결과를 얻기 위해 프롬프트 생성, GPT 실행, 의사코드 변환, 코드 비교, 동일 코드 생성 여부 판단, 테스트 실행, 동일 결과 생성 여부 판단, 코드 검사 및 수정의 8단계를 거친다. 팀 프로젝트와 페어 프로그래밍 등의 다양한 협업 환경에 적용 가능한 이 프로세스를 통해 생성형 AI를 효과적으로 활용할 수 있음을 보여주었다는 점에서 그 의미가 있다. 본 연구는 생성형 AI를 활용한 협업 환경에서의 코딩이 본격적으로 이루어질 것으로 예상되는 이 시점에서, 인간-AI 협업 환경에서의 코딩 효율성 및 일관성을 높일 수 있을 것으로 기대한다. 이러한 연구는 인간과 AI가 함께 작업하는 미래를 위한 기초를 마련하는 데 중요한 역할을 할 것이다.
팬데믹이후 온라인 커뮤니케이션이 가속화되면서 개인화의 현상이 두드러지고 있는 가운데 도시의 정보시스템의 많은 부분들이 디지털 트윈으로 가고 있다. 때문에 오프라인의 사이니지 등은 이미 개인화에 익숙한 사용자에게 만족도나 낮고 이를 반영하여 다양화시키기에는 많은 예산이 소요되며 물리적 한계가 있다. 본 연구는 사용자 중심 프로세스의 기술 융합 연구를 통해 이러한 오프라인 정보 표기와 전달 등의 문제점을 해결하고자 하였다. 본 논문은 이러한 목적을 가지고 개인화 기반 도시 인포메이션 시스템의 물리적 사이니지와의 정보 데이터 간의 상호운용을 실현화하는 연구를 진행하였다. QR 코드 등 비쥬얼 코드-기반 기존의 인터랙션 기술들의 장점을 활용하고 AI 기반의 필터 시스템을 도입하여 도시 복합정보데이터와 개인데이터와의 연동 및 변별 시스템을 설계하여 AR서비스 환경을 디자인 하였다. 개인화 서비스를 위하여 'Personal Data'와 타사용자의 'Feedback Data를 기존의 클라우드 정보와 AI-Analytic-Process에 개입시켜서 개인화 기반의 서비스 시스템 모델로 개발하였다.
Covid-19으로 인한 언택트(Untact) 문화의 확산으로 키오스크 주문과 같은 비대면 서비스가 증가하였다. 본 연구에서는 비대면 서비스로 인해 발생하는 정보격차 및 접근성 문제를 해결하기 위해 AI 기술과 사용자 인터페이스를 결합하여 개인 맞춤화된 키오스크를 소개한다. 본 연구에서 개발된 AI 키오스크는 자연어 처리기술을 활용한 음성 주문을 통해 편리성을 증진하고, 딥러닝 기술을 이용한 연령대 인식, 사용자의 알레르기 정보를 고려한 메뉴 추천을 통해 사용자에게 맞춤화된 서비스를 제공한다. 개발된 키오스크를 통해 개인화된 서비스를 개선할 수 있으며 더불어 정보 취약계층 간의 정보격차를 해소할 수 있다.
본 연구는 소비자의 감성과 경험이 중요한 서비스 분야에서 생성형 인공지능을 활용하는 방법에 대한 조사를 목표로 활용시의 환각 현상을 최소화하고, 소비자의 감성 및 경험에 대한 전략적 서비스를 개발하는 것에 초점을 맞추고 있다. 이를 위해 기계적인 방식의 접근과 사용자가 프롬프트를 직접 생성하는 방식을 검토하였고, 사업아이템 정의 제공, 페르소나 특성 값 제공, 예시와 맥락형 동사명령, 출력 포멧과 톤 컨셉 지정 등의 프롬프트 생성 요인을 중심으로 실험적으로 적용하였다. 연구는 생성형 AI가 제공하는 맞춤형 콘텐츠의 정확성과 사용자 만족도를 향상시키는 데 기여할 수 있는 방안을 탐색한다. 또한, 이러한 접근 방식은 생성형 인공지능을 실제 서비스에 적용 시 발생할 수 있는 환각 현상 중심의 문제들을 해결하는 데 중요한 역할을 하며, 생성형 인공지능을 통한 소비자 서비스 혁신에 기여할 것으로 기대한다. 연구 결과는 소비자의 감성과 경험을 풍부하게 해석하는데 생성형 인공지능이 중요한 역할을 할 수 있음을 보여주며, 이는 다양한 산업 분야에서의 활용 가능성을 넓히고, 기술 발전을 넘어 소비자 감성 및 경험 전략의 새로운 방향을 제시할 것으로 기대한다. 하지만, 아직은 연구가 생소한 생성형 AI 기술 기반의 연구를 진행함으로써 미흡한 부분이 많다. 향후 연구에서는 더 다양한 산업 환경 적용으로 연구요인들의 범용성과 조건별 효과를 더 깊이 탐구할 필요가 있다. 또한, AI 기술의 급속한 발전에 따라 새로운 형태의 환각 증상과 이에 대응하는 새로운 전략 개발에 관한 연구가 지속해서 이루어져야 할 것이다.
최근 활성화 되고 있는 인슈어테크(InsurTech) 산업에서의 인공지능(AI)을 활용한 보험서비스 마케팅 사례연구를 통해, 보험산업 생태계에서 혁신적인 기술(예: 인공지능, 기계학습 등)이 어떻게 활용되고 있는지 살펴보았다. 특히, 국내·외 서비스 사례연구를 통해 인공지능기술을 활용하여 파괴적 혁신을 가져온 미국의 레모네이드(Lemonade)사의 챗봇을 이용한 신속하고, 간편한 보험가입 및 보험금 지급 서비스, 국내 AI컴퍼니의 광학 문자 인식(OCR)기반의 진단서 입력을 통해 예상 보험금이 산출되는 보험금 산정서비스를 고찰해 보았다. 사례분석 결과 인공지능 기반의 수많은 고객데이터를 활용한 기계학습을 통해 보험 가입 및 지급 절차에 있어 리드타임을 획기적으로 단축하였고, 고객과 보험사간의 분쟁이 많은 보험금 산정에 있어서도 정확하고 합리적인 보험금을 산출함으로써, 고객만족과 고객가치를 높일 수 있었다.
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.
AI 기반 음성비서 서비스 이용에 관한 연구에서는 서비스 이용 경험으로 인한 이용자의 신뢰 및 프라이버시 보호와 관련된 문제가 지속적으로 제기되고 있다. 본 연구의 목적은 AI에 대한 개인의 신뢰와 온라인 프라이버시 염려가 AI 기반 음성비서의 지속적인 사용에 미치는 영향, 특히 상호 작용의 영향을 실증적으로 분석하는 것이다. 본 연구에서는 선행연구를 바탕으로 설문문항을 구성하고 응답자 405명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였다. 인공지능에 대한 사용자의 신뢰와 개인정보보호 관심이 인공지능 기반 음성비서 서비스 도입 및 지속 이용의도에 미치는 영향을 Heckman 선택모형을 이용하여 분석하였다. 연구의 주요 결과로 첫째, 인공지능 기반 음성비서 서비스 이용행태는 기술수용 촉진요인인 지각된 유용성, 지각된 이용편의성, 사회적 영향에 의해 긍정적인 영향을 받았다. 둘째, 인공지능에 대한 신뢰는 인공지능 기반 음성비서 서비스 이용행태에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않았으나 지속 이용의도에는 정(+)의 영향을 미쳤다. 셋째, 프라이버시 염려 수준은 AI에 대한 신뢰와의 상호작용을 통해 지속적인 이용의도를 억제하는 효과(β=-0.153)가 있음을 확인하였다. 이러한 연구 결과는 디지털 정부를 구현하기 위한 거버넌스로서 기술에 대한 신뢰를 높이고 프라이버시에 대한 사용자의 우려를 완화할 수 있는 이용자 의견수렴과 조치를 통한 이용자 경험을 강화할 필요가 있음을 시사한다. 이러한 수단으로서 인공지능 기반의 정책서비스를 도입할 때, 인공지능 기술의 적용 범위를 공론화 과정을 통해 투명하게 공개하고, 프라이버시 문제가 사후적으로 추적 및 평가될 수 있는 제도의 마련과 프라이버시의 보호를 고려한 알고리즘의 개발이 필요하다.
본 연구는 시설작물의 병충해 진단을 위해 딥러닝 모델을 응용한 인공지능 서비스 앱, Dr. Vegetable을 제안하고자 한다. 농업 현장에서 숙련된 농부는 한눈에 농작물의 병충해를 판단할 수 있지만 미숙련된 농부는 병충해 피해를 발견하더라도 그 종류와 해결 방법을 찾아내기가 매우 어렵다. 또한 아무리 숙련된 농부라고 할지라도 육안검사만으로 병충해를 조기에 발견하는 것은 쉽지 않다. 한편 시설작물의 경우 병충해에 의한 연쇄피해가 발생할 우려가 있으므로 병충해의 조기 발견 및 방제가 매우 중요하다. 즉, 농부의 경험에 따른 농작물 병해충 진단은 정확성을 장담할 수 없으며 비용과 시간적인 측면에서 위험성이 높다고 할 수 있다. 본 논문에서는 YOLOv5를 활용하여 상추, 고추, 토마토 등 농작물의 병충해를 진단하는 인공지능 서비스를 제안한다. 특히 한국지능정보사회진흥원이 운영하고 있는 AI 통합 플랫폼인 AI 허브에서 제공하는 노지 작물 질병 및 해충 진단 이미지를 사용하여 딥러닝 모델을 학습하였다. 본 연구를 통해 개발된 모바일 어플리케이션을 이용하여 실제 시설농장에서 병충해 진단 서비스를 적용한 결과 약 86%의 정확도, F1 Score 0.84, 그리고 0.98의 mAP 값을 얻을 수 있었다. 본 연구에서 개발한 병충해 진단 딥러닝 모델을 다양한 조도에서 강인하게 동작하도록 개선한다면 농업 현장에서 널리 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
디지털 대전환 시대를 맞아 개인 맞춤형 교육을 실현하기 위해 교육 분야에서 인공지능 기반 학습 서비스들이 등장하고 있다. 본 연구에서는 인공지능 기반 학습 서비스를 학교 현장에 적용하기 위한 개발 방향을 살펴보고자 하였다. 인공지능 기반 수학학습 서비스로 아이스크림에듀에서 개발한 '수학의 세포들'을 선택하여 교수자 관점에서 기능별 요구를 조사하였다. 그 결과를 IPA를 활용하여 중요도와 적합도로 분석하면서 전문가 의견을 조사하여 서비스의 구체적인 개발 방향을 탐색하였다. 연구결과, 진단, 학습, 평가, 관리 등 모든 영역에서의 중요도는 평균 4.82, 적합도는 평균 4.56로 대부분의 문항에서 우수한 결과가 나타났으며, 특히 중요도가 적합도보다 높게 나타났다. 세부적인 일부 기능 중 개념 학습, 맞춤형 과제 제시, 평가 결과 분석 기능, 대시보드 관련 기능과 대시보드 내 학습 자료가 학생들이 이해하기에 직관적이지 않아 보완이 필요하다는 의견을 확인하였다. 본 연구는 교수자의 관점에서 인공지능 기반 수학학습 서비스에 대한 요구 및 전문가 의견을 정리하여 '수학의 세포들'의 방향을 탐색하는데 유의미한 정보를 제공하였다는 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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