이 연구는 시조의 감정 코드를 AI에 코딩시킬 수 있는 부호들을 연구하여 문학치료에 활용하고자 하는 것이다. 본 연구에서는 시조 "공산에 우는 접동"의 감정 코딩을 시행해보았다. 결과적으로 Emotion Codon은 슬픔의 카타르시스의 상태를 나타낼 수 있었다. 이렇게 시조의 감정 코드들을 Emotion Codon으로 착상시키는 것은 인체의 감정을 AI에 착상시키는 것과 같다고 할 수 있다. 기본적인 감정 코드들을 Emotion Codon에 착상시켜 AI의 자가 학습을 유도하면 인체에서 일어나는 다양한 감정들을 AI가 조합할 수 있다고 본다. 이때 AI는 인간의 감정을 대신할 수 있게 되어 인체의 감정 치료에 유용하게 활용될 수 있다. 본 연구를 지속하면 인체의 감정을 유도하여 마음과 정신을 치료할 수 있을 것으로 사료된다.
Artificial Intelligence (AI) and the technologies powered by AI fuel the fourth industrial revolution. Being the primary adopter of such innovations, banking has recently started using the most common AI-based technology, i.e., conversational agents. Although research extensively focuses on this niche area and provides bibliometric understanding for such agents in other industries, a similar review with scientometric insights of the banking literature concerning AI conversational agents is absent till date. Furthermore, in the era following the pandemic, banks are faced with the imperative to provide solutions that align with the changing landscape of remote consumer behavior. As a result, banks are proactively integrating technology-driven solutions, such as automated agents, to effectively address the growing demand for remote customer support. Hence more research is needed to perfect such agents. In order to bridge these existing gaps, the present study undertook a comprehensive examination of two decades' worth of banking literature. A meticulous review was conducted, analyzing approximately 116 papers published from 2003 to 2023. The aim was to provide a scientometric overview of the topic, catering to the research needs of both academic and industrial professionals. Holistically, the study seeks to present a macro-view about the existing trends in AI based banking conversational agents' literature while focusing on quantity, qualitative and structural indicators that are effectively necessary to offer new directions for the AI-based banking solutions. Our study, therefore, presents insights surrounding the literature, using selected techniques related to performance analysis and science mapping.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권6호
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pp.1518-1539
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2024
Artificial intelligence-enabled business models aim to improve decision-making, operational efficiency, innovation, and productivity. The presented systematic literature review is conducted to highlight elucidating the utilization of artificial intelligence (AI) methods and techniques within AI-enabled businesses, the significance and functions of AI-enabled organizational models and frameworks, and the design parameters employed in academic research studies within the AI-enabled business domain. We reviewed 39 empirical studies that were published between 2010 and 2023. The studies that were chosen are classified based on the artificial intelligence business technique, empirical research design, and SLR search protocol criteria. According to the findings, machine learning and artificial intelligence were reported as popular methods used for business process modelling in 19% of the studies. Healthcare was the most experimented business domain used for empirical evaluation in 28% of the primary research. The most common reason for using artificial intelligence in businesses was to improve business intelligence. 51% of main studies claimed to have been carried out as experiments. 53% of the research followed experimental guidelines and were repeatable. For the design of business process modelling, eighteen AI mythology were discovered, as well as seven types of AI modelling goals and principles for organisations. For AI-enabled business models, safety, security, and privacy are key concerns in society. The growth of AI is influencing novel forms of business.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제7권1호
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pp.199-208
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2019
Today, mankind is falling in serious stress. So there are various way that heal men as human psychology, philosophy, medical science etc. And in recent years, interest in literature therapy has been focused to heal the human sense of spirit. In the future, we will be able to treat our spirit sense with AI Emotion. The treatment process can be induced by the system of emotion coding which AI Emotion deliver Emotion signals to Human body. For this study, we used the Ahn Min-young's Sijo. The reason is that his Sijo is useful this study of the Emotion Coding. As the result, Ahn Min-young's emotion coding created the codes as if amino acid codes. We must continue this research. Then our literature therapy could grow and contribute to human well-being.
본 논문에서는 의료 영상 분석 분야에서 이용되고 있는 AI(Artificial Intelligence)기술을 문헌 검토를 통해 분석하였다. 문헌 검색은 중심어(keyword)를 사용하여 PubMed, ResearchGate, Google 및 Cochrane Review의 문헌 검색을 수행했다. 문헌 검색을 통해 114개의 초록을 검색하였고 그 중 16개의 중복된 것을 제외하고 98개의 초록을 검토했다. 검토된 문헌에서 AI가 응용되고 있는 분야는 분류(Classification), 국소화(Localization), 질병의 탐지(Detection), 질병의 분할(Segmentation), 합성 영상의 적합도(Fit degree) 등으로 나타났다. 기계학습(ML: Machine Learning)을 위한 모델은 특징 추출을 한 후 신경망의 네트워크에 특징 값을 입력하는 방식은 지양되는 것으로 나타났다. 그 대신에 신경망의 은닉층을 여러 개로 하는 심층학습(DL: Deep Learning) 방식으로 변화되고 있는 것으로 나타났다. 그 이유는 컴퓨터의 메모리 량의 증가와 계산속도의 향상, 빅 데이터의 구축 등으로 특징 추출을 DL 과정에서 처리하는 것으로 사료된다. AI를 이용한 의료영상의 분석을 의료에 적용하기 위해서는 의사의 역할이 중요하다. 의사는 AI 알고리즘의 예측을 해석하고 분석할 수 있어야 한다. 이러한 이해를 위해서는 현재 의사를 위한 추가 의학 교육 및 전문성 개발과 의대에 재학 중인 학습자를 위한 개정된 커리큘럼이 필요해 보인다.
Alongside the rapid development of AI technology, which is stepping in to do tasks more quickly and less prone to error than humans can, the possibility for MI (multiple intelligence) development warrants equal attention and fervor. Recent theories of human intelligence point beyond standard cognitive capacity, IQ, and shine a light on the other unique potentials naturally endowed to humans. The applicability of MI to aviation is discussed, suggesting that it is important to consider ways to integrate MI development techniques into pilot education and training. Experiential starting points are discussed.
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.
The objective of this study is to provide a deeper understanding of the factors that lead to the development and adoption of AI-based chatbots. We analyze the structural relationship between the organizational (externalities), systematic (fit), and the consumer-related (psychological) factors and their role in the adoption of AI-based chatbots. Founded on the theories of task-technology fit and network externalities, we present a conceptual model overlooking common perception-based theories (e.g., Technology Acceptance Model). We collected 380 responses from Indian banking consumers to test the model using the PLS-SEM method. Interestingly, the findings present a positive impact of all factors on consumers' intention to adopt AI-based chatbots. However, the interplays between these factors provide a mixed perspective for literature. Apart from employing a combination of factors that have been used to study technology adoption, our study explores the importance of externalities and their relationship with fit factors, a unique outlook often overlooked by prior research. Moreover, we offer a clear understanding of latent variables such as trust, and the intricacies of their interplays in a novel context. Thereby, the study offers implications for literature and practice, followed by future research directions.
This literature review explores artificial intelligence (AI) technology trends and IBM Watson health and medical references. This study explains how healthcare will be changed by the evolution of AI technology, and also summarizes key technologies in AI, specifically the technology of IBM Watson. We look at this issue from the perspective of 'information overload,' in that medical literature doubles every three years, with approximately 700,000 new scientific articles being published every year, in addition to the explosion of patient data. Estimates are also forecasting a shortage of oncologists, with the demand expected to grow by 42%. Due to this projected shortage, physicians won't likely be able to explore the best treatment options for patients in clinical trials. This issue can be addressed by the AI Watson motivation to solve healthcare industry issues. In addition, the Watson Oncology solution is reviewed from the end user interface point of view. This study also investigates global company platform business to explain how AI and machine learning technology are expanding in the market with use cases. It emphasizes ecosystem partner business models that can support startup and venture businesses including healthcare models. Finally, we identify a need for healthcare company partnerships to be reviewed from the aspect of solution transformation. AI and Watson will change a lot in the healthcare business. This study addresses what we need to prepare for AI, Cognitive Era those are understanding of AI innovation, Cloud Platform business, the importance of data sets, and needs for further enhancement in our knowledge base.
With the prospect that integrating creative AI in the fashion design field will become more visible, this study considered the case of creative fashion design development through Human-AI Co-creation (HAIC). Methodologically, this research encompasses a literature review and empirical investigations. In the literature review, the fashion design and creative HAIC processes, and the possibilities of integrating AI in fashion design were considered. In the empirical study, based on the case analysis of generating fashion design through HAIC, the HAIC type according to the role and interaction method, and characteristics of humans and AI was considered, and the HAIC process for fashion design was derived. The results of this study are summarized as follows. First, HAIC types in fashion design are divided into four types: AI-driven passive HAIC, human-driven passive HAIC, flexible interaction-based HAIC, and integrated interaction-based value creation HAIC. Second, the stages of the HAIC process for creative fashion design can be broadly divided into semantic data integration, visual ideation, design creation and expansion, design presentation, and design/manufacturing solution and UX platform creation. Third, in fashion design, HAIC contributes to human ability, enhancement of creativity, achievement of efficient workflow, and creation of new values. This research suggests that HAIC has the potential to revolutionize the fashion design industry by facilitating collaboration between humans and AI; consequently, enhancing creativity, and improving the efficiency of the design process. It also offers a framework for understanding the different types of HAIC and the stages involved in the creative fashion design process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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