• 산경연구논집
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• 제11권2호
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• pp.41-48
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• 2020

Purpose: This study is to examine the intention of the elderly who live alone in the customized AI speaker for the elderly living alone to improve the quality of life service for the elderly living alone in the smart city environment. Based on the quality of life model of the elderly, this study is applied to the technology acceptance model to investigate the relationship between perceived usefulness and ease of use on the sustained use intention. Research design, data and methodology: Residents in Suwon, Gyeonggi-do, selected as candidate local governments for the Smart City Challenge Project of the Ministry of Land, Infrastructure and Transport in June 2019 to measure the perceived technology acceptance of potential users for the AI technology for the elderly living alone as part of the smart city technology. In order to evaluate the intention of using AI speaker, which is the target system of this study, a video of a chatbot using experience of elderly people living alone was produced. Results: First of all, in order for the elderly living alone to have an attitude to use AI-based speakers, there should be a perceived usefulness of the quality of life of the elderly. However, ease of use did not show any significant causal relationship to attitude toward use. In addition, the attitude toward use weakly influenced the intention to use. In other words, elderly people living alone were not likely to have a significant effect on their attitude toward use. However, feeling that AI speakers are easy to use will help to improve the quality of life, which in turn led to the attitude toward using AI speakers, which could lead to indirect effects. Finally, the perceived usefulness of quality of life was found to have a weak effect on direct use intentions. Conclusions: This study conducted a study on the technology acceptance of service environment to improve the quality of life for the specific user group who live alone in the smart seat environment. In this study, we examined the effects of AI speaker on the elderly living alone to improve the quality of life for the elderly living alone.

• 한국도서관정보학회지
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• 제52권1호
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• pp.155-178
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• 2021

4차산업혁명 시대에서 공공도서관은 인공지능과 같은 외부 환경 변화에 능동적으로 대응하기 위하여 도서관 지능형서비스 추진 전략이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 인공지능의 개념과 국내외 인공지능 관련 동향 및 정책, 사례 등의 분석 내용을 기반으로 도서관에서의 향후 인공지능 서비스 도입 및 발전 방향성에 대해 제안하였다. 현재 도서관에서는 딥러닝, 자연어처리 등 인공지능 기술 도입을 통해 자동으로 답변을 제공하는 참고정보서비스를 운영하며, 빅데이터 기반 AI 도서 추천 및 자동 도서 점검 시스템을 개발하여 업무 활용도를 높이고, 이용자 맞춤형 서비스를 제공하고 있다. 기업 및 산업 분야에서는 국내외를 막론하고, 사용자 개인 맞춤형 등을 기반으로 한 기술을 개발하여 서비스하고 있으며, 딥러닝을 사용하여 정보를 스스로 학습하여 최적의 결과를 제공하는 식의 형태로 개발하고 있다. 이에 따라 향후 도서관에서 인공지능을 활용하여, 이용자의 이용 기록을 기반으로 한 개인 맞춤형 도서 추천, 독서·문화 프로그램 추천, 도서 택배 서비스 시 자율주행 드론·자동차 등 운송수단을 통한 실시간 배송 서비스 도입 등 다양한 서비스 개발을 도모해야 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.325-327
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• 2020

최근 비대면 원격강의의 비율이 증가하였지만 비대면 상황에서 원격으로 진행하는 강의로 인해 강의를 수강하는 학생들의 강의를 진행하는 교수와의 질문에 대한 즉각적인 상호작용과 피드백이 부족하고 교수 또한 비대면 상황에서 학생들과의 소통의 어려움으로 인해 질문에 대한 답변을 하는 것에 어려움 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 학생들에게 질문에 대한 즉각적인 답변을 해주고 교수에게는 질문-답변을 관리할 수 있는 인공지능 챗봇 웹 서비스를 제안한다. 웹 서비스는 강의를 수강하는 학생과 강의를 진행하는 교수로 나눠져 제공된다. 구현을 위해 Seq2Seq 모델을 활용하였고 질문-답변 데이터셋으로 학습을 하여 테스트 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.619-621
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• 2020

본 논문에서는 메이커 교육을 기초로 인공지능 챗봇 수업을 개발하였다. 세부적으로 R. M. Gagne(1985)에 9가지 이론을 기초로 정보교과 문제해결과 프로그래밍 단원의 지도안을 작성 후 평가를 제시하였다. 연구 내용 분석 결과 교육현장에서 인공지능 교육의 필요성이 강조되며 확고한 플랫폼 구축(인공지능 플랫폼)과 빅데이터 분석·확보하여 개인 맞춤형 서비스 제공이 필요하다. 본 논문을 토대로 인공지능 교육의 체계적인 연구 활성화에 시발점이 되었으면 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1033-1034
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• 2023

현대 사회에서 정신건강이 중요한 문제로 부상하고 있으나 국내 정신건강 서비스 이용률은 7.2%에 그친다. 코로나 발생 이후 이동성 제약 등의 요인에 따라 디지털 정신건강 관리 시장이 크게 성장할 것으로 보인다. 이에 본 논문에서는 AI 챗봇을 활용한 고민 상담을 통해 위로 및 제안을 제공하고, 대화 내용을 기반으로 영화를 추천하는 시스템을 제안한다. KoBert 모델을 이용하여 사용자의 감성을 분석하고, KoGPT 모델을 활용해 챗봇 응답을 생성한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.855-860
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• 2018

4차 산업혁명 시대에서 요구되는 IT 기술에는 사물인터넷, 빅데이터 및 인공지능 알고리즘을 활용하는 기술 등이 필요하다. 또한, 4차 산업혁명 시대를 대비하여 산업체에서 필요한 실무적인 IT융합 인력 양성이 컴퓨터 관련학과의 주요 교육 내용으로 요구되고 있다. 이러한 시대적 상황에서 하나의 접근 방법으로 대두되는 것이 NCS 기반의 교육과정에 기반을 둔 IT융합 인력의 양성이다. 이 논문에서는 우리나라 산업체에서 요구하는 IT융합 인력 양성을 위하여 컴퓨터과학 전공을 위한 NCS 교육과정을 제시하고 분석한다. 제시된 교육과정의 주요 교육 내용에는 포스트 모바일 및 포스트 인터넷 기술을 대표하는 챗봇, 블록체인, 사이버물리시스템 등의 교육 내용이 포함된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.333-335
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• 2022

본 논문에서는 기존에 두 가지 모델이 필요했던 작업을 하나의 모델로 처리할 수 있는 자연어 처리 아키텍처를 제안한다. 단일 모델로 알츠하이머 환자의 언어패턴과 대화맥락을 분석하고 두 가지 결과인 환자분류와 챗봇의 대답을 도출한다. 일상생활에서 챗봇으로 환자의 언어특징을 파악한다면 의사는 조기진단을 위해 더 정밀한 진단과 치료를 계획할 수 있다. 제안된 모델은 전문가가 필요했던 질문지법을 대체하는 챗봇 개발에 활용된다. 모델이 수행하는 자연어 처리 작업은 두 가지이다. 첫 번째는 환자가 병을 가졌는지 여부를 확률로 표시하는 '자연어 분류'이고 두 번째는 환자의 대답에 대한 챗봇의 다음 '대답을 생성'하는 것이다. 전반부에서는 셀프어탠션 신경망을 통해 환자 발화 특징인 맥락벡터(context vector)를 추출한다. 이 맥락벡터와 챗봇(전문가, 진행자)의 질문을 함께 인코더에 입력해 질문자와 환자 사이 상호작용 특징을 담은 행렬을 얻는다. 벡터화된 행렬은 환자분류를 위한 확률값이 된다. 행렬을 챗봇(진행자)의 다음 대답과 함께 디코더에 입력해 다음 발화를 생성한다. 이 구조를 DementiaBank의 쿠키도둑묘사 말뭉치로 학습한 결과 인코더와 디코더의 손실함수 값이 유의미하게 줄어들며 수렴하는 양상을 확인할 수 있었다. 이는 알츠하이머병 환자의 발화 언어패턴을 포착하는 것이 향후 해당 병의 조기진단과 종단연구에 기여할 수 있음을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.1759-1768
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• 2022

본 논문은 AI Hub에서 제공하는 웰니스 대화 스크립트, 주제별 일상 대화 데이터세트와 Github에 공개된 챗봇 데이터세트를 활용하여 사용자의 발화에서 우울 관련 감정을 탐지하는 모델을 제안한다. 우울 관련 감정에는 우울감, 무기력을 비롯한 18가지 감정이 존재하며, 언어 모델에서 높은 성능을 보이는 KoBERT와 KoELECTRA 모델을 사용하여 감정 분류 작업을 수행한다. 모델별 성능 비교를 위해 우리는 데이터세트를 다양하게 구축하고, 좋은 성능을 보이는 모델에 대해 배치 크기와 학습률을 조정하면서 분류 결과를 비교한다. 더 나아가, 사람은 동시에 여러 감정을 느끼는 것을 반영하기 위해, 모델의 출력값이 특정 임계치보다 높은 레이블들을 모두 정답으로 선정함으로써, 다중 분류 작업을 수행한다. 이러한 과정을 통해 도출한 성능이 가장 좋은 모델을 Depression model이라 부르며, 이후 사용자 발화에 대해 우울 관련 감정을 분류할 때 해당 모델을 사용한다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제13권3호
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• pp.21-29
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• 2023

ChatGPT, a chatbot based on GPT large language models, has gained immense popularity among the general public as well as domain professionals. To assess its proficiency in specialized fields, ChatGPT was tested on mainstream exams like the bar exam and medical licensing tests. This study evaluated ChatGPT's ability to answer questions related to Building Information Modeling (BIM) by testing it on Korea's BIM expertise exam, focusing primarily on multiple-choice problems. Both GPT-3.5 and GPT-4 were tested by prompting them to provide the correct answers to three years' worth of exams, totaling 150 questions. The results showed that both versions passed the test with average scores of 68 and 85, respectively. GPT-4 performed particularly well in categories related to 'BIM software' and 'Smart Construction technology'. However, it did not fare well in 'BIM applications'. Both versions were more proficient with short-answer choices than with sentence-length answers. Additionally, GPT-4 struggled with questions related to BIM policies and regulations specific to the Korean industry. Such limitations might be addressed by using tools like LangChain, which allow for feeding domain-specific documents to customize ChatGPT's responses. These advancements are anticipated to enhance ChatGPT's utility as a virtual assistant for BIM education and modeling automation.

• 대한두개안면성형외과학회지
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• 제25권3호
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• pp.116-122
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• 2024

Background: Due to the importance of evidence-based research in plastic surgery, the authors of this study aimed to assess the accuracy of ChatGPT in generating novel systematic review ideas within the field of craniofacial surgery. Methods: ChatGPT was prompted to generate 20 novel systematic review ideas for 10 different subcategories within the field of craniofacial surgery. For each topic, the chatbot was told to give 10 "general" and 10 "specific" ideas that were related to the concept. In order to determine the accuracy of ChatGPT, a literature review was conducted using PubMed, CINAHL, Embase, and Cochrane. Results: In total, 200 total systematic review research ideas were generated by ChatGPT. We found that the algorithm had an overall 57.5% accuracy at identifying novel systematic review ideas. ChatGPT was found to be 39% accurate for general topics and 76% accurate for specific topics. Conclusion: Craniofacial surgeons should use ChatGPT as a tool. We found that ChatGPT provided more precise answers with specific research questions than with general questions and helped narrow down the search scope, leading to a more relevant and accurate response. Beyond research purposes, ChatGPT can augment patient consultations, improve healthcare equity, and assist in clinical decision-making. With rapid advancements in artificial intelligence (AI), it is important for plastic surgeons to consider using AI in their clinical practice to improve patient-centered outcomes.