• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권8호
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• pp.1103-1110
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• 2022

AI 관련 산업의 급속한 발전으로 인해 무수히 많은 엣지 디바이스가 실세계에서 동작되고 있고, 이들 디바이스로 구성된 스마트 공간에서 발생하는 데이터가 상상을 초월함으로, 엣지 디비이스가 처리하는 것이 점점 어려워지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 EdgeCPS 기술이 등장하게 되었다. EdgeCPS는 엣지 디바이스와 엣지 서버간 연동과 자원 증강 및 기능 증강을 통하여 AI 응용 서비스를 포함한 다양한 응용 서비스의 원활한 수행을 지원하기 위한 기술이다. 따라서, 본 논문에서는 EdgeCPS 플랫폼에 적용 가능한 지식 공유 그래프 기반의 컴포넌트화된 AI 응용 지원 시스템을 제안한다. 지식 공유 그래프는 AI 응용 작성에 필수적인 요소인 학습데이터, 학습된모델, 학습알고리즘, 디바이스 등에 대한 정보를 효과적으로 저장할 수 있도록 설계된다. 그리고 EdgeCPS 플랫폼의 지원 하에서 자원증강 및 기능증강을 손쉽게 변경할 수 있도록 AI 응용이 컴포넌트화 되어 동작한다. AI 응용 지원 시스템은 사용자가 손쉽게 응용을 작성할 수 있고 테스트 해 볼 수 있도록 지식 공유 그래프와 연동되고, 응용에 대한 파이프라인을 통해서 응용의 실행 양상을 사용자에게 시각화를 해 준다.

• 전자통신동향분석
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• 제37권6호
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• pp.32-42
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• 2022

Recently, decentralized approaches to artificial intelligence (AI) development, such as federated learning are drawing attention as AI development's cost and time inefficiency increase due to explosive data growth and rapid environmental changes. Collaborative AI technology that dynamically organizes collaborative groups between different agents to share data, knowledge, and experience and uses distributed resources to derive enhanced knowledge and analysis models through collaborative learning to solve given problems is an alternative to centralized AI. This article investigates and analyzes recent technologies and applications applicable to the research of multi-agent collaboration of AI bots, which can provide collaborative AI functionality autonomously.

• 지식경영연구
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• 제19권2호
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• pp.187-203
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• 2018

The purpose of this study was to investigate the perception about AI assistants and the differences between two groups, workers(secretaries) and supervisors(bosses), using the Q-methodology which has an advantage in understanding the types of subjective perceptions. Through literature reviews and interviews, 34 Q-samples were extracted, and then Q-sorting was conducted by P-samples(20 workers and 15 supervisors). As a result of Q-sorting, the types and characteristics of AI assistants perceived by each P-sample were explained. The perception of the workers divided into five distinct types, and the perception of the supervisors was divided into three distinct types. The most crucial factors in distinguishing between workers and supervisors' perceptions depend on whether they are capable of performing certain tasks and whether they can replace existing secretarial jobs. This study, as the primary research on AI assistants, can help to redefine the work that can be replaced by AI and the work that only people can do, and thus to establish education, recruitment, and training plans.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.672-676
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• 2023

지식 추적 (knowledge tacing)은 주어진 학습자의 과거 문제 해결 기록을 기반으로 학습자의 지식 습득 정도를 파악하여 목표 문제에 대한 정답 여부를 예측하는 것을 목표로 한다. 이전 연구에서는 이진 분류 기반의 모델을 사용하여 정답 유무만 예측하였기 때문에 학습자의 답변에 존재하는 정보를 활용하지 못한다. 최근 연구에서는 이를 생성 태스크로 변환하여 컴퓨터과학 분야에서 프로그래밍 질문에 대한 지식 추정을 수행하는 open-ended knowledge tracing (OKT)이 제안되었다. 하지만 최적의 OKT 모델에 대한 연구는 진행되지 않았으며 따라서 본 논문에서는 시간에 따라 변화하는 학습자의 지식 상태에 따라 답변 생성을 조정하는 새로운 OKT 방법론을 제안한다. 실험을 본 논문에서 제안하는 방법론의 우수성과 효율성을 증명한다.

• 한국보육지원학회지
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• 제19권2호
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• pp.43-59
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• 2023

Objective: This study investigated the differences in preschool children's perceptions of artificial intelligence (AI) and their distribution by latent profiles according to their experience with AI robots in daycare centers. Methods: The participants included 119 five-year-old children, 52 of whom had experience with AI robots in daycare centers and 67 of whom did not. Children's perceptions of AI were measured using the Godspeed scale from Bartneck et al.(2009). Data were analyzed using a t-test, latent profile analysis, and chi-square test. Results: The results showed that compared to the inexperienced group, the experienced group reported lower levels of animacy and perceived intelligence of AI robots, indicating higher levels of AI knowledge and understanding. In addition, the experienced group had a higher probability of belonging to the 'machine recognition' type than 'organism recognition' type, although the difference was not statistically significant. Conclusion/Implications: The findings suggest that experience with AI robots in daycare centers can improve children's AI knowledge and understanding. To further enhance this effect, it is necessary to increase the number of robots put into classrooms, and to consider various teaching media that reflect children's preferences.

• 지식경영연구
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• 제25권2호
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• pp.155-176
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• 2024

본 연구는 의료 및 금융 서비스 영역에 대해 인간과 AI 에이전트에 대한 소비자의 선호도가 어떻게 달라지는지 확인하고자 하였다. 연구 1은 각 서비스 영역에서 인간과 AI 에이전트 중 소비자가 선호하는 정도에 차이가 있는지 확인하였으며, 그 결과, 의료 서비스에 대해서는 AI 에이전트보다 인간 에이전트가 더 선호되고, 금융 서비스에서는 이와 반대로, 인간 에이전트가 보다 AI 에이전트가 더 선호되는 결과가 나타났다. 연구 2는 의료 및 금융 서비스 영역에 대한 인간-AI 에이전트 선호도가 달라지는 이유를 각 서비스 영역별로 소비자가 지각하는 특정 능력(예: 지각된 공감 능력, 경험치, 주체성)의 중요성의 차이로 설명할 수 있는지 확인하고자 하였다. 그 결과, 서비스 영역에 따른 인간-AI 에이전트 선호도 경향이 소비자가 지각하는 공감 능력의 중요성에 의해 매개된다는 것을 확인하였다. 또한, 지각된 공감 능력이 다른 능력들(경험치, 주체성)에 비해, 두 서비스 영역 간 인간-AI 에이전트 선호를 결정하는 데 더 중요한 역할을 하는 것을 확인하였다. 본 연구는 의료 및 금융 서비스 영역에 대해서 인간과 AI 에이전트에 대한 소비자의 선호도 차이와 그 이유를 확인한 연구라는 점에서 의의가 있다. 이는 인간과 AI 에이전트 선호도에 영향을 미치는 잠재적으로 중요한 요인들에 대한 이론적 이해를 확장하고, 서비스 영역에 따라, 지각된 공감 능력과 같이 인간의 경험적 역량이 인간과 AI 에이전트 선호도를 결정하는데 중요한 역할을 할 수 있다는 점을 강조한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.251-258
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• 2022

본 논문에서는 산업체 수요에 기반한 표준 AI 개발자 직무 교육과정을 제안한다. 이 교육과정의 특징은 산업체와 대학간의 AI 개발자 직무 역량의 미스 매치를 최소화 할 수 있다는 것이다. AI 개발자 직무 교육과정 개발을 위해 산업체 현장에 재직중인 AI 개발자를 대상으로 설문 조사를 실시한다. 이 설문조사에서는 NCS 기반의 5개 AI 개발자 직무 중 산업체 현장의 인력 수요가 많은 AI 개발자 직무를 도출하여 직무분석을 실시한다. 직무분석에서는 해당 직무의 핵심 능력단위요소를 선정하고, 그 핵심 능력단위요소를 수행하기 위해 필요한 지식, 기술, 도구 등을 도출한다. 그리고 지식, 기술, 도구 등을 교육할 수 있는 핵심 교과목과 이수 체계를 도출하여 표준 AI 개발자 직무 교육과정을 개발한다. 그리고 본 논문에서 제안한 표준 AI 개발자 직무 교육과정을 활용한 효율적인 AI 개발자 직무 교육 방안을 제시한다.

• Educational Technology International
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• 제24권2호
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• pp.143-168
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• 2023

This study aims to analyze the perceptions and educational needs of pre-service teachers for the use of Artificial Intelligence (AI) in education. To this end, we collected survey data from 25 undergraduate students who were enrolled in a teacher education college in Seoul. The purpose of the survey was to measure the importance and current performance for instructional AI use based on the technological, pedagogical, and content knowledge (TPACK) framework, and to explore the priority of educational needs using Borich's needs analysis and the Locus for Focus model. The results of the study confirmed that Ethics and TPK competencies are prioritized. Additionally, the results indicated a high demand for practical knowledge that can be implemented in the practice of education. Based on the results, it is necessary to develop a teacher education program that focuses on ethical aspects and teaching strategy competencies in AI-based education.

• 지식경영연구
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• 제24권4호
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• pp.153-176
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• 2023

최근 생성형 AI, 특히 ChatGPT와 같은 대화형 인공지능이 고객 서비스를 자동화하는 기술적 대안으로 주목받고 있다. 그러나 고객 서비스 자동화에 있어 현재의 생성형 AI 기술이 기존 인간 관리자를 효과적으로 대체할 수 있는지, 조건이나 환경에 따라 어떤 상황에서는 유리하고 다른 상황에서는 불리한지에 대한 연구는 아직 충분히 이루어지지 않은 상태이다. 이러한 배경에서 본 연구는 "고객 서비스 활동과 관련하여 생성형 AI가 인간 관리자를 대체할 수 있는가?"라는 질문에 답하기 위해, 음식 배달 플랫폼의 고객 온라인 리뷰에 대한 실험과 설문조사를 수행하였다. 또한 고객의 온라인 리뷰가 긍정적일 때와 부정적일 때에 따라 차이가 있는지 정교화 가능성 모델의 관점을 적용하여 가설을 도출하고 해당 가설이 지지되는지를 분석을 통해 확인하였다. 분석 결과, 긍정적인 리뷰에 대해서는 생성형 AI가 인간 관리자를 효과적으로 대체할 수 있지만, 부정적인 리뷰에 대해서는 완벽한 대체가 어려워 인간 관리자의 개입이 더 바람직한 것으로 확인되었다. 이러한 본 연구의 결과는 생성형 AI를 이용하여 고객 서비스 자동화하고자 하는 기업들에게 유의미한 실무적인 통찰을 제공해 줄 수 있을 것이다.

• 품질경영학회지
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• 제50권1호
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• pp.43-61
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• 2022

Purpose: The purpose of this study was verifying factors that affect to intention to use AI financial services and finding a way of building an user oriented AI ecology. Methods: This study used the UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) model with independent variables such as performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions, trust, personal innovativeness and AI understanding as moderating variable. The data was collected through online & offline survey with questionnaire from 330 financial customers. Results: As a result, the analysis suggested that the performance expectancy, social influence, facilitating conditions, personal innovativeness are statistically significant to the intention to use AI. It was also found that AI knowledge of users differently influence the intention to use through the moderating effect on the facilitating conditions. Conclusion: Performance expectancy, social influence, facilitating conditions, personal innovativeness have positive causation to the intention to use in AI financial service. On the facilitating conditions, unlike other variables, it was found that the user's intention to use was different by the level of AI understanding. It means that customers could have the strong intention to use AI even though they don't have enough pieces of knowledge on the factors. Customers seem to be of recognition that the technology has certain benefits for themselves. The facilitating factors are significantly affected by AI understanding and differently effect on the intention to use AI.