• 감성과학
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• 제25권3호
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• pp.107-116
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• 2022

Purpose: Researchers have shown that aesthetic judgments of artworks depend on contexts, such as the authenticity of an artwork (Newman & Bloom, 2011) and an artwork's location of display (Kirk et al., 2009; Silveira et al., 2015). The present study aims to examine whether contextual information related to the creator, such as whether an artwork was created by a human or artificial intelligence (AI), influences viewers' preference judgments of an artwork. Methods: Images of Impressionist landscape paintings were selected as human-made artworks. AI-made artwork stimuli were created using Google's Deep Dream Generator by mimicking the Impressionist style via deep learning algorithms. Participants performed a preference rating task on each of the 108 artwork stimuli accompanied by one of the two creator labels. After this task, an art experience questionnaire (AEQ) was given to participants to examine whether individual differences in art experience influence their preference judgments. Results: Setting AEQ scores as a covariate in a two-way ANCOVA analysis, the stimuli with the human-made context were preferred over the stimuli with the AI-made context. Regarding the types of stimuli, the viewers preferred AI-made stimuli to human-made stimuli. There was no interaction effect between the two factors. Conclusion: These results suggest that preferences for visual artworks are influenced by the contextual information of the creator when the individual differences in art experience are controlled.

• 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.

• 벤처창업연구
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• 제17권2호
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• pp.167-177
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• 2022

본 연구는 인공지능 챗봇 서비스의 만족과 불만족에 영향을 미치는 요인을 파악하여 인공지능 챗봇을 활용하여 시장 점유율을 높이고자 하는 기업이 활용할 수 있는 시사점을 제시하고자, ICT서비스의 14개 선호요인을 KANO모델을 통해 분류한 후 어떠한 요인이 인공지능 챗봇의 재사용과 이탈에 미치는지 확인하였다. 연구결과에 따르면 (1) 인공지능 챗봇의 선호요인은 매력적 품질, 필수적 품질, 일원적 품질로 구분되고, (2) 인공지능 챗봇은 각 선호요인의 품질특성에 따라 이용자의 만족과 불만족을 모두 고려한 서비스 전략이 필요하며, (3) 인공지능 챗봇 이용자는 상호작용성을 필수적 품질로 인식하고, 서비스에 대해 불만족하는 경우 적극적인 의견 개진보다는 이탈을 선택한다는 점을 확인하였다. 이 연구결과는 인공지능 챗봇을 활용하여 시장 점유율을 높여가기 원하는 벤처기업은 인공지능 챗봇을 통한 고객과의 소통이 가장 중요하며, 서비스 개선을 위해 고객의 참여를 적극적으로 유도하여야만 한다는 점을 시사한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.77-85
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• 2022

유튜브 콘텐츠의 다양성에 주목한 기존 연구와 달리 본 연구는 이용자들의 유튜브 추천 시스템에 대한 만족도에 영향을 미치는 요인을 밝히고자 하였다. 구체적으로 기술수용모델에 이용자들의 인식 변인인 콘텐츠 선호 적합성, 프라이버시 염려를 추가하여 이러한 변인들이 유튜브 AI 추천 시스템의 만족도에 어떠한 영향을 미치는지 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 20~30대의 대학생을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 본 연구의 응답자들에게 있어서 기술수용모델의 주요 변인인 유희성, 유용성은 유튜브 AI 추천 시스템 만족도에 영향을 미치는 유의미한 요인으로 나타난 반면에 용이성의 영향력은 발견되지 않았다. 둘째, 유튜브 콘텐츠의 선호적합성은 AI 추천 시스템 만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 프라이버시 염려는 유튜브 AI 추천 시스템 만족도에 영향을 미치지 않았다. 이러한 연구결과를 바탕으로 연구의 시사점과 후속 연구의 과제를 제언하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.471-481
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• 2021

본 연구의 목적은 AI 융합교육 프로그램의 교육 효과성을 분석하는 것이다. 이를 위해 선행연구에서 개발한 '머신러닝의 개념을 지도하기 위한 초등 과학 AI 융합교육 프로그램' 총 8차시를 초등학생 4~6학년을 대상으로 교육한 후, 'AI 기술에 대한 태도, 과학선호도, 융합인재소양' 검사 도구를 이용하여 단일집단 사전-사후검사를 진행했다. 각 요인의 정량적 변화는 R 프로그램을 이용하여 분석하였고, 피어슨 상관계수를 이용한 상관분석 및 대응표본 t-검정을 통해 교육 효과성을 분석하였다. 그 결과, 'AI 기술에 대한 태도, 과학선호도, 융합인재소양' 모든 요소에 깊은 상관관계가 있었으며, 대부분의 요소에서 기술적 평균이 향상되었다. 따라서, AI 융합교육 프로그램은 교육적으로 유의미하며, 초등 정규 교육과정에 AI 교육 및 AI 융합교육이 도입된다면 긍정적인 교육 효과를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한가정학회지
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• 제27권3호
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• pp.71-78
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• 1989

As the level of life improves, the eating habit is changing from rice meal to bread meal and at the time, eat more strawberry jam than before. We tried to study to select the good cooking method and the proper strawberry variety for the jam through the sensory evaluation We made four kinds jam of Bogyo-Joseoung and Ai-berry by different cooking methods, the result6s of the sensory evaluation are as follow: The jam of Ai-berry is better than that of Bogyo-Joseoung by the paired comparison test but the difference between those, if we add some lemon to the jam of Bogyo-Joseoung and Ai-berry, is very little. The multiple comparison test proves the sourness, if added some lemon and citric acid, become better and the color and viscosity, if added pectin, became better. The overall preference about jam, if pectin and citric acid were added together, was best. In addition, we evaluated the quality of jammed bread by multiple comparison test. The result is like this: The jam with lemon is very good in color, flavor, sourness and texture, but the jam with pectin and citric acid was the best in overall preference.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제39권1호
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• pp.117-132
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• 2020

The purpose of this study is to investigate elementary school teachers' awareness of Artificial Intelligence (AI) and find out how to apply it in elementary science education. The survey was conducted online and involved 95 teachers working in the metropolitan area. The results of this study are as follows. First, teachers need to learn about the general characteristics of AI and how to apply it to education. Second, science classes had the highest preference for AI among elementary school subjects. Third, the preference for AI application by elementary science field was 68.4% for earth and space, 54.7% for exercise and energy, 32.6% for matter, 27.4% for life. Fourth, AI-based Science Education (AISE) teaching- learning strategies were developed based on AI characteristics and the changing perspective of elementary science education, AISE's teaching-learning strategies are five: 'automation', 'individualization', 'diversification', 'cooperation' and 'creativity' and teachers can use them in teaching design, class practice and evaluation stages. Finally, the creative problem-solving Doing Thinking Making Sharing (DTMS) model was devised to implement the creativity strategy in AISE. This model consists of four-steps teaching courses: Doing, Thinking, Making and Sharing based on the empirical learning theory. In the future, follow-up research is needed to verify the effectiveness of this model by applying it to elementary science education.

• 유통과학연구
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• 제15권4호
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• pp.69-78
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• 2017

Purpose - The study was AI as exploratory study on artificial intelligence (AI) shopping information services, to explore the possibility of a new business of the distribution industry. For research, we compare to IBM of consumer awareness surveys an AI shopping information service for retailing channel and target goods group. Finally, we present to service scenario for distribution service using AI. Research design, data, and methodology - First, to identify possible the success of the information service shopping using AI, AI technology for the consumer is very important for the acceptance of judgement. Therefore, we explored the possibility of AI information service for business as a shopping. The experimental data were used to interpret the meaning of the relevant literature and the IBM Institute of Business Value (IBV) Report 2015. This research is based on the use of a technical acceptance model (TAM) to determine whether the consumer would adopt the 'AI shopping information service' technology. Step 1 of the process assumes that the consumer adopts AI technology. In step 2, consumers find their preference channels and goods targeted at them as per their preferences. Finally Step 3, we present scenario for 'AI shopping information service' based on the results of Step 1 and 2. Results - Consumers have expressed their high interests in the new shopping information services, especially the on/off line distribution channels can use shopping information to increase the efficiency in provision of goods. Digital channel (such as SNS, online shopping etc.) is especially high value goods such as cars, furniture, and home appliances by displaying it to an appropriate product group. Conclusions - The study reveals the potential for the use of new business models such as 'AI shopping information service' by the distribution industry. We present seven scenario related AI application refer from IBM suggestion, and the findings would enable the distribution industry to approach target consumers with their products, especially high value goods. 'Shopping advisor' is considered to the most effective. In order to apply to the other field of the distribution industry business, which utilizes AI technology, it should be accompanied by additional empirical data analysis should be undertaken.

• 경영정보학연구
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• 제21권3호
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• pp.111-129
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• 2019

최근 인공지능(AI) 기술의 신장을 바탕으로 스마트폰, 스마트 스피커, 챗봇 등과 같은 AI 기반 제품(AI-Enabled Products)의 출시가 점차 증가하고 있다. 이에 따라 AI 기반 제품이 지닌 편익을 중심으로 소비자의 수용의도를 밝히고자 하는 많은 연구가 진행되고 있지만, AI 기반 제품이 지닌 특징을 고려하여 속성을 분류하여 각 속성에 대한 소비자의 지각된 효용 가치에 대해서는 연구가 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구는 DeLone과 McLean의 IS Success Model을 바탕으로 AI 제품 속성을 AI 속성과 Non-AI 속성으로 구분하고, 컨조인트 분석을 통해 각 속성이 지닌 효용 가치를 기반으로 제품 개발의 방향성을 제안하고자 한다. 또한, AI 제품의 수용 시점에 따른 AI 제품 속성의 상대적 중요도에 차이가 나타나는지 살펴보고자 한다. 더 나아가 컨조인트 분석을 통해 도출된 각 응답자의 효용 가치를 기반으로 군집 분석을 통해 시장을 세분화하고, 각 세분시장을 구성하고 있는 소비자들의 특징과 니즈를 이해하고자 하였다. 본 연구를 통해 AI 기반 제품의 특성과 속성에 대한 개념적으로 구조화된 틀을 제시하는 이론적 시사점과 각 세분시장에 따라 최적화된 AI 제품 개발 방향을 제안한다는 실무적 시사점을 제공할 것으로 기대한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.449-457
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• 2021

교육부는 최근 2025년부터 초중고에 인공지능교육을 도입한다고 발표하였고 언론에서는 인공지능교육 도입에 대한 우려를 나타내는 기사들을 내보내고 있다. 본 연구에서는 초등학교에서 실제 인공지능교육을 담당할 교사를 대상으로 인공지능교육 도입에 대한 인식을 분석하는데 주안점을 두고 소프트웨어와 관련된 학습경험이 많은 교사와 학습경험이 적은 교사로 구분하여 조사하였다. 분석결과, 학습경험이 많은 교사는 인공지능교육 도입에 100% 찬성의 입장을 나타내었고 학습경험이 적은 교사는 80%가 긍정적 의사를 나타내었다. 학습경험이 적은 교사의 20%가 반대하는 원인 중에는 현재의 실과 교과에 포함된 소프트웨어 단원으로도 충분하다가 높은 비율로 나타났다. 학습경험이 많은 교사와 학습경험이 적은 교사 모두 적절한 교육시기로 5-6학년을 가장 많이 선택했고 교육시수는 주당 1시간을 가장 적절한 시수로 보았다. 교과 구성 형식은 학습경험이 많은 교사의 75%가 소프트웨어교육을 독립교과로 하고 그 안에 인공지능교육을 포함시키는 방안을 선택하였고 학습경험이 적은 교사의 54%가 인공지능교육을 독립교과로 하거나 소프트웨어교육을 독립교과로 하고 인공지능교육을 그 안에 포함시키는 방안을 선택하였다. 교육내용의 선호도는 인공지능 프로그래밍 기초, 인공지능 개념 원리, 인공지능 윤리 순으로 나타났다.