인공지능이 빠르게 발달하면서 의료, 교육, 게임 등 일상생활에 적용되고 있다. 인공지능 알고리즘은 예측 측면에서 언제나 확률적으로 불확실성을 지니고 있다. 기존 제품이나 서비스는 개발자의 의도에 따라 프로그램이 동작하기 때문에, 상호작용에 따른 결과가 명확하며 이에 대한 UX 평가를 할 수 있었다. 하지만, 인공지능이 적용된 서비스는 기존 서비스들과 달리 상호작용에 따른 불확실성으로 인해 위험 요소가 따르고 있다. 이러한 이유로, 인공지능 서비스의 UX 평가는 새로운 체계가 필요하지만, 기존 UX 평가 척도만을 사용하여 평가되고 있다. 인공지능 서비스의 특징을 반영하여, 정확한 UX 평가를 진행할 수 있도록 본 논문에서는 인공지능에 task 위임 적합도, 기존 UX 평가 항목, 기술에 대한 개인적 차이를 포함한 AI-UX 프레임워크를 제안하였다.
Tourism and hospitality have encountered significant changes in recent years as a result of the rapid development of information technology (IT). Customers now expect more expedient services and customized travel experiences, which has intensified competition among service providers. To meet these demands, businesses have adopted sophisticated IT applications such as ChatGPT, which enables real-time interaction with consumers and provides recommendations based on their preferences. This paper focuses on the AI support-prompt middleware system, which functions as a mediator between generative AI and human users, and discusses two operational rules associated with it. The first rule is the Information Processing Rule, which requires the middleware system to determine appropriate responses based on the context of the conversation using techniques for natural language processing. The second rule is the Information Presentation Rule, which requires the middleware system to choose an appropriate language style and conversational attitude based on the gravity of the topic or the conversational context. These rules are essential for guaranteeing that the middleware system can fathom user intent and respond appropriately in various conversational contexts. This study contributes to the planning and analysis of service design by deriving design rules for middleware systems to incorporate artificial intelligence into tourism services. By comprehending the operation of AI support-prompt middleware systems, service providers can design more effective and efficient AI-driven tourism services, thereby improving the customer experience and obtaining a market advantage.
가정용 서비스 로봇들은 사용자들에게 다양한 시간 추론 서비스들을 제공할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 영역-독립적인 인공지능 계획기를 이용하여 이러한 시간 추론 서비스를 효과적으로 구현하는 방법을 제안한다. 영역-독립적인 인공지능 계획기를 이용하여 시간 추론 서비스를 개발하기 위해서는 다양한 실세계 시간 제약들을 어떻게 하나의 계획 영역 정의 언어로 표현하느냐 하는 지식 공학적 문제뿐만 아니라, 인공지능 계획기와 서비스 소비자 사이의 인터페이스를 어떻게 구현하여야 하느냐 하는 시스템 설계 문제를 함께 해결하여야 한다. 본 논문에서는 가정용 서비스 로봇이 고려해야 하는 하나의 예제 시나리오와 전형적인 시간 제약들을 제시하고, 이들을 표준 계획 영역 정의 언어로 표현하는 방법을 제시한다. 또한 본 논문에서는 새로운 시간 추론 서비스를 효율적으로 생성하고 제공하기 위해, 인공지능 계획기를 기초로 하나의 서비스 에이전트를 구현하는 방법에 대해서도 설명한다.
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.
AI의 발전으로 빠르게 확산하고 있는 무인 매장 서비스는 고객에게 새로운 쇼핑 경험을 경험하게 하였다. 그러나 기존의 소매업 서비스 연구는 종업원(사람)을 기준으로 한 평가가 주를 이루었다. 본 연구는 이러한 서비스평가를 무인 매장의 특성에 맞춰 재구성하여 서비스를 평가하고자 시작되었다. 또한, AI 무인 매장이 제공하는 서비스 경험특성이 고객의 긍정 또는 부정적인 감정에 미치는 영향을 파악하고, 최종적으로 재방문 의도에 미치는 영향까지 살펴보려 한다. 본 연구 결과로 AI 무인 매장이 가지는 서비스 경험특성이 감정반응에 일부 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다. 또한, AI 무인 매장 서비스 경험특성이 불러일으키는 긍정적 감정반응은 재방문을 유도하지만, 부정적 감정반응은 재방문을 저해하는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 앞으로 더욱 발전하게 될 AI 무인 매장 서비스의 연구 발전에 기여할 것으로 기대한다.
5G 네트워크와 사물인터넷 기술의 빠른 발전과 보급으로 빅 데이터 분석 기술 및 서비스 시스템에 대한 요구가 증가하고 있다. 특히, AI 기술 활용에 대한 폭발적인 수요 증가로 수집된 데이터에서 새로운 의미를 추출할 수 있는 머신/딥러닝 모델의 활용을 위한 경쟁이 치열해 지고 있다. 다양한 분야에서 AI 기술을 도입하기 위해서는 고성능 GPU를 탑재한 시스템을 구축하고 딥러닝 모델을 실행하기 위한 복잡한 설정을 할 필요가 있다. AI 기술을 활용하기 위해 소요되는 노력을 줄이기 위해, AIaaS 플랫폼은 사전준비과정 및 운영을 위한 복잡함을 클라우드 인프라에 감추고, AI 연구개발자들이 고성능 AI 분석기술을 쉽게 활용할 수 있게 하는 온라인 서비스로써 큰 주목을 끌고 있다. 본 논문에서는 딥 러닝 모델 등록부터 온라인 서비스 운영에 이르기까지 Docker 및 OpenFaaS 기반 AI 서비스 생성을 지원할 수 있는 새로운 AIaaS 시스템을 제안한다. 또한 제안 시스템에서 AI 서비스를 쉽게 생성, 활용하는 방법을 보여주는 사례 연구도 설명한다.
Because of the development and spread of artificial intelligence (AI) technology, new security threats and adverse AI functions have emerged as a real problem in the process of diversifying areas of use and introducing AI-based products and services to users. In response, it is necessary to develop new AI-based technologies in the field of information protection and security. This paper reviews topics such as domestic and international trends on false information detection technology, cyber security technology, and trust distribution platform technology, and it establishes the direction of the promotion of technology development. In addition, the development of international trends in ethical AI guidelines to ensure the human-centered ethical validity of AI development processes and final systems in parallel with technology development are analyzed and discussed. ETRI has developed AI policing technology, information protection, and security technologies as well as derived tasks and implementation strategies to prepare ethical AI development guidelines to ensure the reliability of AI based on its capabilities.
As the development of artificial intelligence (AI) technology spreads to various industrial sectors, diversity in AI utilization rapidly increases, creating rich user experience. In addition, AI is required to solve various social problems through the use of public data. The spread of AI utilization across all sectors will continue, covering such industrial and public demands. This article examines the domestic and international trends in AI utilization technologies and establishes the direction of research and development (R&D), which is highly consistent with Korea's AI policy. ETRI, which leads AI's national R&D, has used its experience to establish AI R&D implementation strategies as well as technology roadmaps for the utilization of AI to improve individual quality of life, continuous growth in society, industrial innovation, and the solutions to public societal problems. In addition, it has derived tasks and implementation strategies for developing AI utilization technologies in 10 major areas including medical services.
최근 인터넷과 모바일 플랫폼에서 AI 기술을 도입하여 서비스 이용자 및 제공자의 효용 가치를 증가하고자 하는 관심이 증대되고 있다. 본 연구는 지역경제, 특히 외식 산업의 활성화에 있어서 AI 기술이 어떤 역할을 가져오는지에 대해 살펴보고자 한다. 국내 최대 인터넷 포털과의 협업을 통해 서비스 이용자 수가 가장 많은 서울시 강남구 지역의 7,035개의 지역 외식 업체들을 대상으로 상점 검색과 선택과 같은 이용자의 참여도에 미치는 AI 추천 서비스의 영향을 실증분석을 통해 확인하였다. 연구결과 AI 검색 및 추천 시스템의 사용은 이전에 덜 주목을 받던 상점의 노출을 증가시키며 서비스 이용자들에 의한 전반적인 상점 선택수와 전환율을 향상시키는 것으로 밝혀졌다. 본 연구의 주요 시사점은 지역 경제에 대한 AI 기반 정보시스템의 가치를 이론화하여 기존 연구를 확장하였다는 점과 지역 상점 및 검색 서비스 제공자들에게 효과적인 AI 기술의 사용이 지역경제 활성화에 이바지할 수 있다는 시사점을 제시한다.
As artificial intelligence is actively studied, chatbot systems are being applied to various fields. In particular, many chatbot systems for psychological counseling have been studied that can comfort modern people. However, while most psychological counseling chatbots are studied as rule-base and deep learning-based chatbots, there are large limitations for each chatbot. To overcome the limitations of psychological counseling using such chatbots, we proposes a novel psychological counseling AI chatbot system. The proposed system consists of a GPT-2 model that generates output sentence for Korean input sentences and an Electra model that serves as sentiment analysis and anxiety cause classification, which can be provided with psychological tests and collective intelligence functions. At the same time as deep learning-based chatbots and conversations take place, sentiment analysis of input sentences simultaneously recognizes user's emotions and presents psychological tests and collective intelligence solutions to solve the limitations of psychological counseling that can only be done with chatbots. Since the role of sentiment analysis and anxiety cause classification, which are the links of each function, is important for the progression of the proposed system, we experiment the performance of those parts. We verify the novelty and accuracy of the proposed system. It also shows that the AI chatbot system can perform counseling excellently.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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