본 연구는 해외에서 대표적으로 인식되는 메신저 기반의 어시스턴트 챗봇 서비스인 구글(Allo)과 페이스북 M을 대상으로 사용성 경험 평가를 하고, 연구결과를 바탕으로 국내 챗봇 서비스의 사용성을 개선하고 발전 방향을 모색하는데 목적이 있다. 우선, 문헌연구를 하여 인공지능(AI) 챗봇 서비스에 대한 전반적인 이해와 챗봇의 특성 및 국내 메신저 기반 어시스턴트 챗봇 서비스의 현황 및 전망을 정리 및 분석하였다. 사용자 평가를 실기하기 위해 피터 모빌의 허니콤 모델을 재구성하여 사용자들에게 심층 인터뷰를 실시하였다. 그 결과 다음과 같은 개선 사항들이 도출되었다. 첫째, 사용자가 챗봇의 기능들을 쉽게 이해할 수 있도록 직관적인 요소들을 사용해야 한다. 둘째, 사용성에 방해가 되는 챗봇의 질문을 개선해야 한다. 셋째, 사용자의 만족도 향상을 위해 답변 정확도를 높여야 한다. 향후 본 연구를 바탕으로 사용자들과 챗봇의 사용성 평가가 지속해서 이루어진다면, 해당 서비스에 대한 구체적인 연구와 가이드라인을 제시할 수 있기를 기대한다.
웹을 기반으로 한 전략 시뮬레이션은 클라이언트 기반의 일반 온라인 게임과 변별되는 특징들을 갖고 있다. 첫째, 웹 기반 MMORTS는 게임 과정이 그래픽적 표현과 텍스트적 표현의 복합으로 재현된다. 둘째, 게임의 주체는 플레이어, 전략 거점으로서의 마을 캐릭터라는 시차적 주체로서 존재한다. 본고는 이러한 요소들을 중심으로 웹 기반 MMORTS의 스토리텔링을 분석하는 것을 목적으로 하며 이노게임즈(Innogames)사의 <부족전쟁(Tribal War)>을 연구대상으로 선택하였다. 분석결과, 웹기반 MMORTS <부족전쟁>의 플레이어는 로그아웃 된 동안에 벌어진 수동적 AI 캐릭터의 경험까지도 로그인 후 시차를 두고 받아들임으로써 고유의 사용자 서사를 경험하게 됨을 알 수 있었다. 본 연구는 일상적인 업무와 병치가 가능하고 여타 플랫폼과 연계될 수 있는 웹 기반 가상세계가 갖는 잠재력을 논했다는 점에서 의의를 갖는다.
AI(Artificial Intelligence)를 다양한 산업에서 접목하기 위해 알고리즘 선택에 대한 관심이 증가하고 있다. 알고리즘 선택은 대부분 데이터 과학자의 경험에 의해 결정되는 경우가 많다. 하지만 경험이 부족한 데이터 과학자의 경우 데이터셋 특성 기반의 메타학습(meta learning) 을 통해 알고리즘을 선택한다. 기존의 알고리즘 추천은 선정 과정이 블랙박스이기 때문에 어떠한 근거에 의해 도출되는지 알 수 없었다. 이에 따라 본 연구에서는 k-평균 군집분석을 활용하여 데이터셋 특성에 따라 유형을 나누고 적합한 분류 알고리즘과 클래스 불균형 해소 방법을 탐색한다. 본 연구 결과 네 가지 유형을 도출하였으며 데이터셋 유형에 따라 적합한 클래스 불균형 해소 방법과 분류 알고리즘을 추천하였다.
AI스피커 시장의 확산과 인포테인먼트가 가능한 컨넥티드 카의 영향으로 오디오 콘텐츠 시장이 성장하면서 팟캐스트 플랫폼에 대한 수요가 증가하고 있다. 따라서 본 연구에서는 팟캐스트 콘텐츠 이용자들의 행태 및 유형을 구분하고자 하였다. 배경연구에서 팟캐스트 이용 동기와 사용자 유형을 고찰하고 설문 문항 작성 시 참고하였다. 설문 조사에서는 상황에 따라 선호하는 오디오 콘텐츠를 파악하고 심층 인터뷰에서는 오디오 서비스 사용행태를 파악하여 사용자 유형 및 인사이트를 도출하였다. 설문 결과 단독청취와 멀티태스킹 할 때 선호하는 콘텐츠의 차이는 거의 없었으나 시간대에 따른 선호콘텐츠의 차이는 통계적으로 유의하게 나타났다. 심층 인터뷰에서 사용자 유형을 3가지로 구분한 결과 공부 목적의 단독 청취, 이동 중에 유익한 정보 청취, 멀티태스킹 하며 가벼운 콘텐츠 청취하는 사용자로 구분되었다. 본 연구 결과는 오디오 콘텐츠 플랫폼의 사용자 경험 향상을 위한 디자인을 하는데 중요한 참고자료가 될 것이라 기대한다.
디지털 신기술의 진화가 빠르게 진행이 되고 있다. 특히 교육 관련 분야에서는 소프트웨어와 인공지능에 대한 많은 변화가 빠르게 진행이 되고 있다. 교육부에서는 소프트웨어와 인공지능 정규교육과정으로 연계에 의한 교육프로그램을 계획하고 있다. 정규교과로 적용하기 전에 다양한 소프트웨어와 인공지능 관련 체험 캠프를 추진하고 있다. 본 연구는 디지털 신기술을 기반으로 고등학생을 대상으로 소프트웨어와 인공지능 교육프로그램을 위한 교육 모델을 구성하고자 한다. 소프트웨어와 인공지능 교육을 확대 보급함으로써 고등학생들의 소프트웨어와 인공지능 기초역량 높이고자 한다. 고등학교에서의 소프트웨어와 인공지능의 개념을 정의하고 소프트웨어와 인공지능 학습요인을 정규교육과정으로 연계하는 모델을 제안하고자 한다.
메타버스가 최근 여러 분야에서 많은 관심을 모으고 있다. 비대면 활동이 늘어나면서 메타버스는 현실 세계와 연동하여 경제적 가치 창출 외에도 사회적 교류와 문화 활동까지 그 영역을 확장해 나가고 있다. 메타버스는 AI, 빅데이터, 3D 그래픽, 5G, 클라우드 컴퓨팅과 같은 기술의 고도화에 따라 가상세계와 현실세계를 연결하여 새로운 가치를 창출하는 것으로 세계 유수의 기업들이 관심을 가지고 투자나 기술개발에 참여하고 있다. 이를 통해 경제·사회·문화에 혁신적인 변화가 예상된다. 그러나 가상세계와 현실세계가 연동되기 위해서는 아직 풀어야 할 과제가 많다. 또한 팬데믹 상황에 대응하는 비대면 사회 활동을 넘어서 다양한 산업에서 가상공간을 이용한 현실적 체험과 수익 창출을 위한 제품이나 서비스의 획기적인 발전이 이루어야 한다. 본 연구를 통해 메타버스의 본질과 현황 및 발전 그리고 적용분야를 분석하고 향후 예상되는 문제점을 도출하여 다가오는 메타버스 시대에 글로벌 경쟁력을 확보하기 위한 전략과 방안을 제시한다.
플랜트를 대상으로 하는 엔지니어링의 업무영역은 플랜트의 기획, 설계, 시공, 운영 및 폐기에 이르는 생애주기에 걸친 생산성과 성능 및 품질에 직접적인 영향을 미치는 복합적인 기술분야이다. 이때 발생하는 다양한 유형의 데이터를 활용하여 의사결정을 활용하는 것은 후속 과정뿐만 아니라 생애주기 관점에서도 중요한 영향을 미치고 있다. 하지만 이러한 데이터를 통합적으로 관리하고 분석할 수 있는 시스템은 부족하다. 본 논문에서는 플랜트 생애주기에서 발생하는 데이터를 관리하고 활용할 수 있는 지식베이스 기반 플랜트 엔지니어링 분석 플랫폼을 개발하였다. 플랫폼에서는 기수집된 엔지니어링 데이터를 전처리한 지식베이스를 제공하고, 이를 레퍼런스 데이터로 AI 모델에 활용하도록 분석 기능과 시각화를 제공한다. 사용자는 플랫폼을 통한 선행기술과 축적된 지식의 활용을 통해 데이터 분석을 진행하고 시각화를 의사결정에 활용해 경험에만 의존하던 공사를 합리적이고 체계적으로 관리할 수 있다.
본 연구는 학습자 중심의 맞춤형 교육을 위한 지능형 학습활동 데이터를 수집하기 위한 전체 체계를 연구하였다. 학습활동 데이터수집 표준인 xAPI, Caliper analytics, cmi5의 특징들을 비교 분석하였고, 이러한 표준화된 데이터뿐만 아니라 표준화되지 않은 학습활동 데이터도 모두 빅데이터로 저장되어 인공지능 학습분석을 할 수 있는 체계를 마련하였다. 그 결과 데이터 유형 정의, xAPI 적용한 학습데이터 표준화, 빅데이터 저장, 학습분석(통계 기반 및 AI 기반), 학습자 맞춤형 서비스인 5개의 단계로 구성하였다. 이를 통해 인공지능 기술을 적용한 학습데이터 분석을 위한 기반을 마련하고자 하였다. 향후 연구에서는 전체 체계를 3개의 단계로 나누어 구현하고 실행하면서 설계에서 부족한 부분을 수정·보완할 것이다.
본 연구는 빠르게 확산되고 있는 인공지능 기반 서비스에 대한 사용자들의 수용 의도에 영향을 주는 요인을 분석하는 연구이다. 구체적으로는, 본 연구는 인공지능 기반 서비스의 사용자들의 수용 의도에 영향을 주는 요인 중, TAM, UTAUT 기반 연구와 같은 기존의 선행 연구들이 제시한 바 있는 쾌락적 동기, 실용적 동기와 함께, 인공지능 기반 서비스의 사용 안전성에 대한 사용자 인식, 이들 서비스의 필요성을 강조하는 시대적 압박, 서비스의 혁신성과 서비스의 체험 경험 등의 요인들이 주는 직 간접적인 영향을 집중적으로 분석한다. 분석 결과, 제시된 요인들은 A.I. 스피커에 대한 소비자의 사용 의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 보다 구체적으로는, 기존에 다양한 연구에서 제시되어 온 TAM, UTAUT모형에서 제시되어온 편의성과 쾌락적/실용적 동기가 A.I. 스피커로 대표되는 지능형 서비스의 사용자 수용 의도에도 유의미한 요인임을 증명하였다. 이와 함께, 기존에는 소수의 연구에서만 고려되었던 시대적 압박이라는 비자발적 영향 요인이 지능형 서비스를 포함한 IT융합형 서비스의 수용 의도에 유의미한 영향력을 나타내었으며, 이러한 서비스에 대한 사용자의 보안성 인지와 지능형 서비스(A.I. 스피커)의 실제 경험 여부 또한 중요한 영향요인으로 제시되었다.
본 논문은 공과대학에서 인공지능 교과목에 문제중심학습(PBL : Problem-Based Learning) 활용을 위하여 PBL 문제를 개발하여 수업에 적용하고 PBL 효과를 확인하는데 목적을 두었다. 현대 산업사회에서는 협동 학습 능력, 자율적인 학습능력, 통합지식 활용 능력, 창의 문제해결 능력을 갖춘 인재를 필요로 하고 있다. 대학은 사회에서 요구하는 인재를 양성하기 위해 학습자들에게 문제해결능력 향상과 협동학습의 기회를 제공해 주어야 한다. PBL 활동은 이러한 실천을 위한 적합한 학습방법이다. 연구대상은 '인공지능'교과목을 수강한 H대학 2학년 학생 37명이었으며, PBL수업은 15주에 5개의 PBL문제를 적용하였다. 학생들은 주어진 문제의 PBL 활동이 끝날 때마다 성찰일지를 작성하여 제출하였으며, 5번째 PBL문제의 활동이 끝난 후에 강의 평가지를 작성하였다. 연구 결과는 학습내용에 대한 이해(86.48%), 협동학습에 대한 이해(94.59%), 실제적 경험(75.67%), 문제해결력(89.18%), 프리젠테이션 스킬(97.29%), 창의성 향상(81.08%), 지식획득 능력(86.48%), 의사소통 능력 향상(97.29%), 통합지식 활용 능력(78.37%), 자기주도적 학습 능력(86.48%), 자신감(97.29%)과 같은 다양한 PBL의 효과를 경험한 것으로 나타났다. 학생들은 이 PBL 학습 활동은 현대 산업사회에서 요구하는 미래의 유능한 엔지니어로서의 전문성을 기를 수 있는 중요한 방법이라고 인식하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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