• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.661-664
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• 2018

온라인 게시판 글과 채팅창에서 주고받는 대화는 실제 사용되고 있는 구어체 특성이 잘 반영된 텍스트 코퍼스로 음성인식의 언어 모델 재료로 활용하기 좋은 학습 데이터이다. 하지만 온라인 특성상 노이즈가 많이 포함되어 있기 때문에 학습에 직접 활용하기가 어렵다. 본 논문에서는 사용자 입력오류가 다수 포함된 문장에서의 한글 오류 보정을 위한 sequence-to-sequence Denoising Autoencoder 모델을 제안한다.

• 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.

• 문화기술의 융합
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• 제9권4호
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• pp.667-679
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• 2023

이미지 생성형 AI의 등장으로 미술, 디자인 전문가가 아니어도 텍스트 입력을 통해 완성도 높은 그림 작품을 만들 수 있게 되었다. 생성 이미지의 활용 가능성과 예술 산업에 미치는 영향력이 높아짐에 따라 사용자가 AI와 공동 창작하는 과정을 어떻게 인식하는지에 대해 연구 필요성이 제기되고 있다. 이에 본 연구에서는 일반 사용자들을 대상으로 이미지 생성형 AI 창작에 대한 예상 과정과 체감 과정을 알아보고 어떤 과정이 사용자의 창작 주체감에 영향을 미치는지 알아보는 실험 연구를 진행하였다. 연구 결과 사용자들이 기대한 창작 과정과 체감한 창작 과정 간 격차가 있는 것으로 나타났으며 창작 주체감은 낮게 인식하는 경향을 보였다. 이에 AI가 사용자의 창작 의도를 지원하는 조력자의 역할로 작용하여 사용자가 높은 창작 주체감을 경험할 수 있도록 8가지 방법을 제언한다. 본 연구를 통해 사용자 중심적인 창작 경험을 고려하여 향후 이미지 생성형 AI의 발전에 기여할 수 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.465-470
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• 2024

인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기반 이미지 생성 기술의 발달로 다양한 이미지가 생성되고 있으며, 이를 정확하게 판별하는 기술이 필요하다. 생성된 이미지 데이터의 양에는 한계가 있으며, 한정된 데이터로 높은 성능을 내기 위해 본 연구에서는 전이 학습(Transfer Learning)을 활용한 생성 이미지를 판별하는 모델을 제안한다. ImageNet 데이터 셋으로 사전학습 된 모델을 입력 데이터 셋인 CIFAKE 데이터 셋에 그대로 적용하여 학습의 시간 비용을 줄인 후, 3개의 은닉층과 1개의 출력층을 더해 모델을 튜닝한다. 모델링 결과, 최종 레이어를 조정한 모델의 성능이 높아짐을 확인하였다. 딥러닝에서 전이 학습을 통해 학습한 후 출력층과 가까운 레이어를 데이터의 특성에 맞게 추가 및 조정하는 과정을 통해 적은 이미지 데이터로 인한 학습 정확도 이슈를 줄이고 생성된 이미지 판별을 할수 있다는 데 의의가 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권5호
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• pp.397-406
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• 2024

오늘날 현대 패션디자인 분야에서는 새로운 디자인 도구로써 AI가 적극적으로 활용되고 있으며 디자이너와 AI와의 협업이라는 새로운 패러다임을 견인하게 되었다. 본 연구는 인간 디자이너와 AI와의 협업을 통한 융합적 패션디자인 개발 방법에 관한 연구이다. 본 연구의 목적은 패션 도식화를 AI 생성 프로그램 미드저니에 사용하여 생성한 패션디자인 이미지의 시각적, 조형적 특징과 변화를 분석함으로써 패션디자인 개발에 있어 AI 이미지 생성 프로그램 활용에 대한 이해와 활용 방법의 확장을 꾀하는 데 있다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 미드저니는 이미지 생성 시 명령어보다는 사용한 기존 이미지의 특징에 더 의존적인 특성이 있다. 또한 의상과 이미지 배경 사이에서 절충적 상호작용을 통하여 디자인을 분산하여 응용하는 방식으로 새로운 이미지를 생성하며 명령어에 패션 아이템 명칭을 배제하면 더욱 다양한 아이디어를 얻을 수 있는 이미지를 생성할 수 있다. 둘째, 미드저니는 색상 생성에 있어서 초기에는 패션 도식화에 사용된 색상으로 의상 색을 표현하고 점차 다양한 색상 계열로 확장하며 이미지 배경도 색상 생성의 대상으로 인식한다. 셋째, 미드저니가 이미지 생성 시 색상과 디자인 사이에서 일종의 절충적 상관관계가 있으며 이에 따라 이미지 배경과 의상 색을 특정하여 제한하면 더욱 다양하게 발전된 패션디자인 이미지를 생성할수 있다.

• Educational Technology International
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• 제25권1호
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• pp.1-25
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• 2024

This study aims to analyze the impact of learners' usability perceptions of topic modeling-based visual feedback and generative AI interpretation on reflection levels in online discussions. To achieve this, we asked 17 students in the Department of Korean language education to conduct an online discussion. Text data generated from online discussions were analyzed using LDA topic modeling to extract five clusters of related words, or topics. These topics were then visualized in a network format, and interpretive feedback was constructed through generative AI. The feedback was presented on a website and rated highly for usability, with learners valuing its information usefulness. Furthermore, an analysis using the non-parametric Mann-Whitney U test based on levels of usability perception revealed that the group with higher perceived usability demonstrated higher levels of reflection. This suggests that well-designed and user-friendly visual feedback can significantly promote deeper reflection and engagement in online discussions. The integration of topic modeling and generative AI can enhance visual feedback in online discussions, reinforcing the efficacy of such feedback in learning. The research highlights the educational significance of these design strategies and clears a path for innovation.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.31-38
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• 2024

본 논문에서는 생성형 AI 기반의 광고 이미지 자동 제작 서비스를 제공하는 ASAP(AI-driven Service for Advertisement Production) 애플리케이션을 제안한다. 이 애플리케이션은 GPT-3.5 Turbo Instruct를 이용하여 사용자가 입력한 키워드에 적합한 배경 분위기와 홍보 문구를 생성한다. 이를 입력으로 하여 배경 이미지와 텍스트 이미지를 생성하기 위해 OpenAI사의 DALL·E 3 모델과 Stability AI사의 SDXL 모델을 활용한다. 추가적으로 OCR 기술을 활용하여 텍스트 이미지의 정확도를 높이고, 생성된 출력물들을 모두 합성하여 최종적인 광고를 제작한다. 또한 PILLOW, OpenCV 라이브러리의 텍스트 박스를 이용하여 전화번호, 영업시간 등 세부 사항을 홍보물의 가장자리에 삽입할 수 있도록 구현한다. 본 애플리케이션은 광고 제작에 어려움이 많은 소상공인들에게 광고를 쉽고 편리하게 제작할 수 있고, 광고 제작 비용을 절감할 수 있는 효과를 제공한다.

• 기술혁신연구
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• 제29권4호
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• pp.161-196
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• 2021

AI가 시장의 패러다임을 바꾸는 새로운 혁신 기술로 주목받고 있다. 기업은 AI의 기술적 이점이 잘 반영되면서 동시에 시장의 수요를 충족하는 방법을 적용하여 신제품을 개발해야 한다. 하지만 업계에는 이러한 요건을 충족하는 방법론이 부재하다 보니 기업들은 기존 제품개발 방법론을 이용해 AI 기반 제품개발을 추진하고 있다. 이로 인해 AI의 기술적 이점이 충분히 반영되지 못하거나 AI의 기술적 잠재성이 시장 가치로 연결되지 못하게 된다. 이러한 한계를 극복하기 위해 이 연구는 AI 기반의 신제품을 개발하기 위한 새로운 방법론을 제시한다. AI 혁신이 기존 방식과 다른 차별적 속성을 확인하고, 이러한 속성이 반영된 제품 설계 프로세스와 방법론을 제시한다. 이 연구는 AI 제품개발이 양손잡이 접근(Ambidexterity approach)을 지향해야 함을 강조하며, 테크놀로지 푸시(Technology push) 기반의 아이디어 생성, 마켓 풀(Market pull) 기반의 소비자 요구조건 분석, 제품 설계 구체화 등을 포함하는 AI 기반 제품의 설계(Design) 프로세스 및 구체적인 개발 방법을 제안했다. 이 방법론의 현실 적용 가능성을 검증하기 위해 사례연구를 실시, AI 기반의 차량용 인포테인먼트 시스템개발 전략을 도출한다. 기술적 가능성에 기반하여 13개의 혁신 아이디어를 생성했고, 카노(KANO) 분석과 TOPSIS의 결합에 의한 소비자 요구조건 분석을 통해 총 6개의 신제품 개발 전략을 도출했다. 이 연구제서 제안하는 방법론은 기업이 AI 기반의 혁신제품을 통해 신시장을 개척하거나 기존 제품의 고도화를 통해 시장 확장을 펼치는 데 유용하게 활용될 수 있다.

• Journal of Digestive Cancer Research
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• 제12권1호
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• pp.38-43
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• 2024

Artificial Intelligence (AI) is the intelligence of machines or software, in contrast to human intelligence. Generative AI technologies, such as ChatGPT, have emerged as valuable research tools that facilitate brainstorming ideas for research, analyzing data, and writing papers. However, their application has raised concerns regarding authorship, copyright, and ethical considerations. Many organizations of medical journal editors, including the International Committee of Medical Journal Editors and the World Association of Medical Editors, do not recognize AI technology as an author. Instead, they recommend that researchers explicitly acknowledge the use of AI tools in their research methods or acknowledgments. Similarly, international journals do not recognize AI tools as authors and insist that human authors should be accountable for the research findings. Therefore, when integrating AI-generated content into papers, it should be disclosed under the responsibility of human authors, and the details of the AI tools employed should be specified to ensure transparency and reliability.

• 한국항행학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.159-162
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• 2024

This paper proposes a novel safety autonomous platform (SAP) architecture that can automatically and precisely manage on-site safety through ensemble artificial intelligence models generated from video information, worker's biometric information, and the safety rule to estimate the risk index. We practically designed the proposed SAP architecture by the Hadoop ecosystem with Kafka/NiFi, Spark/Hive, Hue, ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Ansible, etc., and confirmed that it worked well with safety mobility gateways for providing various safety applications.