• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제12권3호
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• pp.67-72
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• 2024

The algorithm is applied on the premise that the image generated by AI can be recognized and used smoothly by the user. Other assets are not exposed to the user or discarded because they are unnecessary or unfamiliar. This study aims to expand the scope of the utility of the image generated by AI, which is used as a high-level tool in the design field. To this end, we first examined human information processing and reflection in AI by the cognitive paradigm by examining previous studies and cases, and discussed the value of expansion by focusing on creativity and bottom-up processing of AI's self-organization. Considering the human recogmition process that instinctively grasps an object, the following AI usability was proposed. It is to utilize AI as a high-level tool applied appropriately to human perception, or to utilize the derivative itself by bottom-up self-organization. In addition, it is to set the algorithm to the minimum intervention so that basic elements such as shape, color, size, texture, and movement are composed of figure-ground according to the human perception process that instinctively grasps an object, and to utilize the results. Limiting the use of AI to a tool suitable for human perception and information processing or production by designers or general users is to operate only a part of the convenience and usability of AI. The image creation through AI's self-organization, as seen from the cognitive paradigm, is a step toward opening a new era of design where technical aesthetics meets devices, just as design has been constantly developing in pursuit of novelty and differentiation due to its nature.

• 문화기술의 융합
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• 제10권5호
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• pp.751-757
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• 2024

본 연구는 인공지능 언어 모델인 ChatGPT를 활용한 광고 카피라이팅의 효과성을 평가하고, 광고 산업 내에서의 잠재적 응용과 그 한계를 분석하였다. 이 연구는 다섯 가지 주요 연구 문제를 설정하여, 부산 지역의 대학생을 대상으로 FGI(Focus Group Interview) 방법을 사용한 심층면접을 실시하였다. 연구 결과, ChatGPT가 생성한 카피와 인간 카피라이터가 작성한 카피 간에는 선호도에 큰 차이가 없는 것으로 나타났으며, 연령별 타깃팅에 있어서는 ChatGPT의 카피가 특히 효과적으로 나타났다. 그러나 성별 타깃팅과 문화적 맥락 반영에 있어서는 AI의 한계가 드러났다. 또한, AI 카피라이팅에 대한 소비자의 수용성은 대체로 긍정적이었으나, AI 카피의 창의성과 자연스러움에 대한 의문이 제기되었다. 이 연구는 AI가 광고 콘텐츠 제작에서 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 실질적인 이해를 제공하며, 광고 산업 내에서 AI 기술의 적절한 활용 방안과 소비자의 수용성에 대한 논의를 촉진할 것이다. 또한, 연구 결과는 광고 전문가들과 학계에 중요한 시사점을 제공할 것이다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제9권4호
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• pp.274-281
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• 2021

In the field of artificial intelligence education, discussions on the direction of artificial intelligence education are actively underway, and it is necessary to establish a foundation for future information education. It is necessary to design a creative convergence teaching-learning and evaluation method. Although AI experience coding education has been applied, the evaluation stage is insufficient. In this paper, we propose an evaluation system that can verify the validity of the proposed education model to find a way to supplement the existing learning module. The core components of this proposed system are Assessment-Factor, Self-Diagnosis, Item Bank, and Evaluation Result modules, which are designed to enable system access according to the roles of administrator, instructors and learners. This system enables individualized learning through online and offline connection.

• 창의정보문화연구
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• 제7권4호
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• pp.265-277
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• 2021

인공지능 기술의 핵심은 데이터다. 기술의 발달로 데이터의 양이 이전보다 폭발적으로 증가하면서 인공지능 기술 또한 빠르게 발전하고 있다. 하지만 인공지능 교육에 대한 높은 관심에 비해 인공지능과 연계된 데이터 교육 연구는 아직 부족하다. 기존의 인공지능 데이터 교육의 사례 분석 결과, 데이터 과학의 과정 및 일부를 교육하는 사례를 확인할 수 있었으나, 데이터 수집과 관련된 연구는 많지 않았다. 피지컬 컴퓨팅 교구의 활용이 초등학생의 인공지능 교육에 긍정적인 영향을 줄 것이라는 연구와 함께 피지컬 도구를 활용한 데이터 수집 사례를 연구하였으나, 데이터 수집과 관련한 연구 사례 또한 드물었다. 따라서 본 연구에서는 피지컬 도구를 활용한 효율적인 데이터 수집 방법을 설계하였다. 모듈형 피지컬 컴퓨팅 교구인 코블S를 활용하여 데이터 수집 프로그램의 구조도를 만들고 서비스 측면과 사용자 측면의 프로그램 화면의 예시를 구성하였다. 본 연구는 설계 측면의 제안으로 향후 프로그램 제작 및 프로그램과 연동하여 사용할 수 있는 인공지능 교육 플랫폼 구축이 되어야 한다는 점에서 제한점이 있다.

• 복식문화연구
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• 제31권5호
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• pp.651-668
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• 2023

This study aims to help companies with efficient investment and marketing strategies by empirically verifying the impact on satisfaction and purchase intention for artificial intelligence-based digital technology supported shopping assistants introduced in e-commerce. Frequency, factor, SEM, and multiple group analysises were conducted using SPSS 26.0 and Amos 26.0. As a result, first, motivated consumer innovativeness elements of AI shopping assistant were derived into a total of four categories: functional, hedonic, rational, and reliable. Second, in the order of hedonic and rational, satisfaction with the AI shopping assistant was significantly affected, and in the order of rational and functional, purchase intention was significantly affected. The satisfaction with the AI shopping assistant did not affect the purchase intention. Third, in the case of hedonic, the AI-preferred group had a more significant effect on satisfaction than the human-preferred group, and in the case of rational, there was no difference by group in purchase intention. Thus, it was found that consumers prefer AI shopping helpers for e-commerce because they can shop reasonably and are functionally convenient. Therefore, when introducing AI shopping assistants, it is essential to include content that can compare and analyze fundamental information, such as product prices, as well as search functions and payment system compatibility that facilitate shopping.

• 문화기술의 융합
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• 제10권5호
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• pp.827-832
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• 2024

AI프로그램 Sora는 혁신적으로 활용할 수 있는 동영상 제작 모델로서 앞으로 동영상 기획과 제작에 있어 큰 패러다임의 변화 시작점이다. 본문에서는 AI동영상제작 프로그램의 특징과 활용 및 과정에 대한 고찰을 통해 AI디자인 동영상 제작에서의 방식을 특징을 이해하고 제작알고리즘에 대한 고찰을 하였다. 매년 심화될 동영상 그래픽 AI동영상 생성프로그램에 대한 작업물 생성과정에 대한 세부적인 고찰과 특징을 살펴보았다. 이어서 텍스트 프롬프트로 맞춤형 동영상을 생성하는 예제의 방식과 이전 제작방식과 다른 혁신적인 제작 결과물의 과정을 고찰하였다. 또한 최신 발표된 AI뮤직비디오 결과물에 대한 영상 디테일 부분의 장단점 고찰을 통해 AI영상 생성을 통한 디자인 방향성을 연구하였다. AI 생성 동영상 Sora의 보안 사항에 대한 부분을 고찰해, 실제 AI 프로세스의 내부 프로세스를 살펴봄으로써 향후 설계 디자이너 및 교육 시스템의 방향과 함께 AI 동영상 모델 제작 및 교육 방향에 대한 지표를 제시할 수 있을 것이다. 본문과 결론에서는 OpenAI 소라 영상 이미지의 장단점과 향후 현황을 분석하고 소라 모델의 역량과 한계, 품질, 인간의 창의성을 적용하는 방법에 대한 내용을 결론으로 향후 퀄리티를 높이며, 인간의 창의성으로 높이기 위한 Sora 모델의 능력과 한계에 대한 내용을 예시를 통해 문제점 및 대안의 방향을 제시해 보았다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권5호
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• pp.743-749
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• 2024

최근 대학 교육에서 생성형 AI의 이용 추이가 활발해지고 있지만, 생성형 AI를 활용한 주얼리 디자인 교육 및 연구는 아직 미흡한 실정이다. 이에 따라 주얼리 디자인 개발 교육 및 아이데이션(ideation) 단계에서 생성형 AI를 활용한 주얼리 디자인 아이디어 발상과 표현의 시각화 가능성과 한계점, 그리고 전공 대학생의 생성형 AI의 경험 및 적용에 대해 논의하고자 한다. 생성형 AI가 학습 경험에 미치는 영향 분석을 위하여 '사용성', '유용성', '신뢰성', '만족도'의 관점에서 분석하였다. 그 결과, 생성형 AI는 피교육자에게 사용성과 유용성 측면에서 긍정적 결과를 관찰하였으며, 개인화된 맞춤형 교육과 집단지성을 활용한 효과에 대한 가능성을 확인하였다. 주얼리 디자인 교육과 생성형 AI의 접목은 융합 교육의 일환으로, 생성형 AI의 학습자 사용 경험을 분석하여 주얼리 디자인 교육의 효과적 활용을 위한 초석을 마련하는 데 본 연구의 의의가 있다. 이러한 교육은 미래 사회의 인재 양성을 위한 시대 흐름을 반영한 교육으로 학습자의 폭넓은 창의적 사고 증진에 기여할 것이다.

• 창의정보문화연구
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• 제7권1호
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• pp.1-9
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• 2021

4차 산업혁명시대에 걸맞는 창의융합형 인재 양성은 세계적으로 중요하게 여겨지고 있으며, 국내에서도 2019년부터 초등학생을 대상으로 본격적인 SW 교육이 시작되었다. 본 논문에서 다루는 지역적 소외계층은 열악한 교육 환경에 놓여 있어 4차 산업혁명시대의 핵심 역량 교육으로 간주되고 있는 SW 교육 사각지대에서 생활하고 있으며, 현재 코로나19 상황으로 대면 수업이 어려워진 농어촌 학생들이 일반 학생들에 비해 SW 교육의 수혜를 받지 못하는 경우가 더 많이 나타나고 있다. 이러한 격차를 극복하기 위해 AI 사고력 코딩 교육 프로그램을 개발하여 경기 남·북부 지역 6개 초등학교 학생들에게 적용하였으며, 수업 전·후 설문조사를 실시하여 교육 프로그램의 주제인 AI 사고력 코딩에 대한 인식을 조사하였다. 연구 결과 농어촌 학생들의 자신감, 흥미, 태도가 유의미하게 증가하였으며, 모든 AI 사고력 코딩 프로그램을 적용한 후 학생들의 SW성향이 긍정적으로 변화하였다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권4호
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• pp.235-241
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• 2020

Artificial intelligence and machine learning are used in many parts of our daily lives, but the basic processes and concepts are barely exposed to most people. Understanding these basic concepts is becoming increasingly important as kids don't have the opportunity to explore AI processes and improve their understanding of basic machine learning concepts and their essential components. Machine learning educational tools can help children easily understand artificial intelligence and machine learning. In this paper, we examine machine learning education tools and compare their features.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제11권4호
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• pp.346-351
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• 2023

With the rapid development of Artificial Intelligence (AI) technology, there is an increasing variety of methods for creating 3D models. These include innovations such as text-only generation, 2D images to 3D models, and combining images with cue words. Each of these methods has unique advantages, opening up new possibilities in the field of 3D modeling. The purpose of this study is to explore and summarize these methods in-depth, providing researchers and practitioners with a comprehensive perspective to understand the potential value of these methods in practical applications. Through a comprehensive analysis of pure text generation, 2D images to 3D models, and images with cue words, we will reveal the advantages and disadvantages of the various methods, as well as their applicability in different scenarios. Ultimately, this study aims to provide a useful reference for the future direction of AI modeling and to promote the innovation and progress of 3D model generation technology.