본 연구는 대표적인 생성형 AI 기술인 ChatGPT의 이용자 신뢰를 중심으로 이용실태와 지속사용의도에 영향을 미치는 요인, 그리고 신뢰의 영향력이 목적에 따라 달라지는지를 탐색적으로 살펴보았다. 이를 위해 ChatGPT를 많이 이용하는 20대와 30대를 대상으로 설문조사를 실시하였으며 통계 패키지 프로그램인 IBM SPSS 27과 SmartPLS 4.0을 적용하여 분석을 수행하였다. Bhattacherjee의 기대충족모델(ECM)을 기반으로 구조방정식 모델을 구축하고, 경로분석과 다중그룹분석(MGA)를 실시하여 가설을 검증하였다. 본 연구의 결과는, 첫째, ChatGPT 이용자들은 일상적인 도구로 사용하기보다 특정 목적이나 필요에 따라 사용하고 있으며, 대부분의 사용자가 ChatGPT의 환각효과(Hallucination)에 대해 인지하고 있으나 이는 사용을 저해하는 요인은 아니었다. 둘째, 가설검정 결과 독립변수인기대충족, 인지된 유용성, 사용자 만족 요인 모두가 종속변수인 지속이용의도에 긍정적 영향을 미치고 있음을 확인하였다. 셋째, 이용자가 ChatGPT를 이용하는 목적에 따라 신뢰의 영향력이 달라짐이 확인되었다. 이용자가 정보 검색 목적으로 ChatGPT를 활용하는 경우에는 신뢰가 사용자 만족에 영향을 미친 반면, 창작 목적으로 사용하는 경우 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과가 향후 사회와 기업에 있어 생성형 AI의 도입 과정에서 신뢰성의 문제를 해결하고 성공적인 도입을 위한 정책 수립 및 개선방안 도출을 위해 활용될 수 있기를 기대한다.
지난 2020년 비대면 개학이 전면 실시되고 온라인 수업이 확대됨에 따라 온라인 기반의 학습도구를 개발하고 활용할 필요성이 증대되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 교원의 웹 기반 온라인 학습지 플랫폼인 라이브워크시트를 활용하는 의도와 그에 미치는 영향 요인을 통합기술수용이론(UTAUT)를 기반으로 분석하고자 하였다. 분석 결과 UTAUT 모형의 영향 요인인 성과기대, 사회적 영향, 촉진조건은 모두 교원의 라이브워크시트 활용의도에 정(+)의 영향을 미쳤으나, 새롭게 추가한 개방성 요인은 유의한 결과를 보이지 않았다. 본 논문의 분석 결과가 향후 지속적으로 발전할 비대면 수업에서의 교원의 새로운 기술 수용 의도 연구에 시사점을 제공하기를 바란다.
디지털 혁신의 확산에 따라 의료 분야에서도 인공지능을 기반으로 한 혁신의료기술의 채택이 활발해지고 있다. 이에 따라 인공지능 기반 소프트웨어형 의료기기인 SaMD(Software as a Medical Device)의 출시 및 도입도 촉진되고 있지만, 의료기관의 SaMD 도입 요인에 대한 연구는 미흡한 편이다. 본 연구의 목적은 '인공지능 기반 SaMD' 도입에 대한 의료기관의 의사결정에 영향을 미치는 중요한 요인들을 찾고, 이들 요인의 가중치와 우선순위를 분석하는 것이다. 이를 위해 의료계의 기술수용 모델, 의료 인공지능 및 SaMD 등에 관한 문헌연구 결과를 바탕으로 델파이 조사를 실시하였으며, HOTE(Human, Organization, Technology and Environment) 프레임워크와 HABIO(Holistic Approach {Business, Information, Organizational}) 프레임워크를 결합하여 연구 모형을 개발하였다. 5가지 주기준과 22개의 하부기준으로 구성된 연구 모형을 바탕으로 국내 의료기관과 SaMD 공급자의 전문가들을 대상으로 AHP(Analytic Hierarchy Process) 분석을 실시하여 SaMD 도입 요인을 실증적으로 분석하였다. 본 연구의 결과, 인공지능 기반의 SaMD 도입을 결정하는 주기준의 우선순위는 기술적 요인, 경제적 요인, 인적 요인, 조직적 요인, 환경적 요인의 순으로 나타났고, 하부기준의 우선순위는 신뢰성, 진료원가 절감, 의료진의 수용도, 안전성, 최고 경영자의 지원, 보안성, 인허가 및 규제 수준의 순이었다. 특히, 신뢰성, 안전성, 보안성 등의 기술적 요인이 SaMD 도입에 있어서 가장 중요한 것으로 나타났다. 또한, 각 집단별 가중치와 우선순위를 비교·분석한 결과, SaMD 도입 요인의 가중치와 우선순위는 기관의 유형, 의료기관의 유형 및 의료기관 보직의 유형에 따라 매우 다른 것으로 나타났다.
A neuromorphic hardware that mimics biological perceptions and has a path toward human-level artificial intelligence (AI) was developed. In contrast with software-based AI using a conventional Von Neumann computer architecture, neuromorphic hardware-based AI has a power-efficient operation with simultaneous memorization and calculation, which is the operation method of the human brain. For an ideal neuromorphic device similar to the human brain, many technical huddles should be overcome; for example, new materials and structures for the synapses and neurons, an ultra-high density integration process, and neuromorphic modeling should be developed, and a better biological understanding of learning, memory, and cognition of the brain should be achieved. In this paper, studies attempting to overcome the limitations of next-generation neuromorphic hardware technologies are reviewed.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권4호
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pp.121-131
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2022
We look at the initial stage of Meta (previous Facebook)'s new metaverse platform and investigate its platform design in pre-launch and ignition life stage. From the Rocket Model (RM)'s theoretical logic, the results reveal that Meta firstly focuses on investing in key content developers by acquiring virtual reality (VR), video, music content firms and offering production support platform of the augmented reality (AR) content, 'Spark AR' last three years (2019~2021) for attracting high-potential developers and users. In terms of three matching criteria, Meta develops an Artificial Intelligence (AI) powered translation software, partners with Microsoft (MS) for cloud computing and AI, and develops an AI platform for realistic avatar, MyoSuite. In 'connect' function, Meta curates the game concept submitted by game developers, welcomes other game and SNS based metaverse apps, and expands Horizon Worlds (HW) on VR devices to PCs and mobile devices. In 'transact' function, Meta offers 'HW Creator Funding' program for metaverse, launches the first commercialized Meta Avatar Store on Meta's conventional SNS and Messaging apps by inviting all fashion creators to design and sell clothing in this store. Mata also launches an initial test of non-fungible token (NFT) display on Instagram and expands it to Facebook in the US. Lastly, regarding optimization, especially in the face of recent data privacy issues that have adversely affected corporate key performance indicators (KPIs), Meta assures not to collect any new data and to make its privacy policy easier to understand and update its terms of service more user friendly.
Nutrition information about food is written on the label paper, which is very inconvenient for visually impaired people to recognize. In order to solve the inconvenience of visually impaired people with nutritional information recognition, this paper proposes a product nutrition information guide system for visually impaired people. In the proposed system, user's image data input through UI, and object recognition is carried out through YOLO v5. The proposed system is a system that provides voice guidance on the names and nutrition information of recognized products. This paper constructs a new dataset that augments the 319 classes of canned/late-night snack product image data using rotate matrix techniques, pepper noise, and salt noise techniques. The proposed system compared and analyzed the performance of YOLO v5n, YOLO v5m, and YOLO v5l models through hyperparameter tuning and learned the dataset built with YOLO v5n models. This paper compares and analyzes the performance of the proposed system with that of previous studies.
Artificial Intelligence(AI) techniques and Object-Oriented(OO) techniques contribute to the simulation modeling of the complex systems. AI techniques are suitable to model human reasoning in the simulation. While OO techniques have advantages of re-usability, maintainability and extendability of the software. Thus, in this paper, we design a knowledge-based object-oriented simulation model, particularly for the logistics analysis of military armor vehicles. The simulation model consists of three modules i.e., scenario, simulation mechanism, and inference engine. The model is designed within the OO paradigm and implemented by using the C++ language. An example case of using the model for the logistic analysis is included.
본 논문에서는 무인 로봇 스마트 더스트(Smart Dust)의 사례연구를 통하여 재난, 재해 등 불확실한 상황에서 실시간 정보제공 등 기능에 대한 활용 사례를 살펴보고 전장에서 활용할 수 있는 방법으로 처리 프로세스를 수정 연구한다. 스마트 더스트 기술은 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT) 기술이 적용된 1mm3 이하 크기의 센서이며, 전시 및 재난 등의 위급상황에서 다양한 용도로 적용 및 전략수립에 활용될 수 있다. 본 연구를 통하여 전장 및 재해 상황에서의 위기대응에 효율성을 증대할 수 있을 것으로 사료된다.
최근 인공지능 기술이 급격하게 발전하고 빠르게 보급되면서, 머신러닝 시스템을 대상으로 한 다양한 공격들이 등장하기 시작하였다. 인공지능은 많은 강점이 있지만 인위적인 조작에 취약할 수 있기 때문에, 그만큼 이전에는 존재하지 않았던 새로운 위험을 내포하고 있다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 데이터 유형 별 적대적 공격 샘플을 직접 제작하고 이에 대한 효과적인 방어법을 구현하였다. 영상 및 텍스트 데이터를 기반으로 한 적대적 샘플공격을 방어하기 위해 적대적 훈련기법을 적용하였고, 그 결과 공격에 대한 면역능력이 형성된 것을 확인하였다.
4차 산업혁명의 발달로 스마트공장 기술이 발달하면서, 딥 러닝을 활용한 공정 과정에서 나타나는 이상을 탐지하는 기술이 활발히 연구되고 있다. 하지만 공정 과정에서 발생하는 휘발성유기화합물(VOCs) 저감 설비에서 발생하는 이상을 탐지하기 위한 연구는 적극적으로 진행되고 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 딥 러닝 기술을 이용하여 VOCs 저감설비에서 발생하는 이상을 탐지하고, 설명가능 인공지능(XAI)을 활용하여 이상에 큰 영향을 미치는 주요 설비를 특정하여 이상 발생 시 관리자가 용이하게 설비들을 관리할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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