• Asia pacific journal of information systems
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• 제22권4호
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• pp.7-29
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• 2012

Smartphone and its applications (i.e. apps) are increasingly penetrating consumer markets. According to a recent report from Korea Communications Commission, nearly 50% of mobile subscribers in South Korea are smartphone users that accounts for over 25 million people. In particular, the importance of smartphone has risen as a geospatially-aware device that provides various location-based services (LBS) equipped with GPS capability. The popular LBS include map and navigation, traffic and transportation updates, shopping and coupon services, and location-sensitive social network services. Overall, the emerging location-based smartphone apps (LBA) offer significant value by providing greater connectivity, personalization, and information and entertainment in a location-specific context. Conversely, the rapid growth of LBA and their benefits have been accompanied by concerns over the collection and dissemination of individual users' personal information through ongoing tracking of their location, identity, preferences, and social behaviors. The majority of LBA users tend to agree and consent to the LBA provider's terms and privacy policy on use of location data to get the immediate services. This tendency further increases the potential risks of unprotected exposure of personal information and serious invasion and breaches of individual privacy. To address the complex issues surrounding LBA particularly from the user's behavioral perspective, this study applied the privacy calculus model (PCM) to explore the factors that influence the adoption of LBA. According to PCM, consumers are engaged in a dynamic adjustment process in which privacy risks are weighted against benefits of information disclosure. Consistent with the principal notion of PCM, we investigated how individual users make a risk-benefit assessment under which personalized service and locatability act as benefit-side factors and information privacy risks act as a risk-side factor accompanying LBA adoption. In addition, we consider the moderating role of trust on the service providers in the prohibiting effects of privacy risks on user intention to adopt LBA. Further we include perceived ease of use and usefulness as additional constructs to examine whether the technology acceptance model (TAM) can be applied in the context of LBA adoption. The research model with ten (10) hypotheses was tested using data gathered from 98 respondents through a quasi-experimental survey method. During the survey, each participant was asked to navigate the website where the experimental simulation of a LBA allows the participant to purchase time-and-location sensitive discounted tickets for nearby stores. Structural equations modeling using partial least square validated the instrument and the proposed model. The results showed that six (6) out of ten (10) hypotheses were supported. On the subject of the core PCM, H2 (locatability ${\rightarrow}$ intention to use LBA) and H3 (privacy risks ${\rightarrow}$ intention to use LBA) were supported, while H1 (personalization ${\rightarrow}$ intention to use LBA) was not supported. Further, we could not any interaction effects (personalization X privacy risks, H4 & locatability X privacy risks, H5) on the intention to use LBA. In terms of privacy risks and trust, as mentioned above we found the significant negative influence from privacy risks on intention to use (H3), but positive influence from trust, which supported H6 (trust ${\rightarrow}$ intention to use LBA). The moderating effect of trust on the negative relationship between privacy risks and intention to use LBA was tested and confirmed by supporting H7 (privacy risks X trust ${\rightarrow}$ intention to use LBA). The two hypotheses regarding to the TAM, including H8 (perceived ease of use ${\rightarrow}$ perceived usefulness) and H9 (perceived ease of use ${\rightarrow}$ intention to use LBA) were supported; however, H10 (perceived effectiveness ${\rightarrow}$ intention to use LBA) was not supported. Results of this study offer the following key findings and implications. First the application of PCM was found to be a good analysis framework in the context of LBA adoption. Many of the hypotheses in the model were confirmed and the high value of $R^2$ (i.,e., 51%) indicated a good fit of the model. In particular, locatability and privacy risks are found to be the appropriate PCM-based antecedent variables. Second, the existence of moderating effect of trust on service provider suggests that the same marginal change in the level of privacy risks may differentially influence the intention to use LBA. That is, while the privacy risks increasingly become important social issues and will negatively influence the intention to use LBA, it is critical for LBA providers to build consumer trust and confidence to successfully mitigate this negative impact. Lastly, we could not find sufficient evidence that the intention to use LBA is influenced by perceived usefulness, which has been very well supported in most previous TAM research. This may suggest that more future research should examine the validity of applying TAM and further extend or modify it in the context of LBA or other similar smartphone apps.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.57-66
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• 2015

빅데이터 기술에 대한 관심이 급증함에 따라, 소셜 미디어를 통해 유통되는 방대한 양의 비정형 데이터를 분석하고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라서 텍스트 형태의 비정형 데이터 분석을 통해 의미 있는 정보를 찾고자 하는 시도가 비즈니스 영역뿐 아니라, 정치, 경제, 문화 등 다양한 영역에서 이루어지고 있다. 특히 최근에는 여러 현안 및 이슈들을 발굴하여 이를 의사결정에 활용하고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 이처럼 빅데이터 분석을 통해 국가현안이나 이슈를 발굴하고자 하는 시도가 꾸준히 이루어져왔음에도 불구하고, 국가현안 및 이슈로부터 이와 관련된 R&D 문서를 효율적으로 제공하는 방안은 마련되지 않고있다. 이는 사용자들이 인식하는 현안 키워드와 실제 사용되는 R&D 키워드 사이의 이질성이 존재하기 때문이다. 따라서 현안 및 R&D키워드간의 이질성을 극복하기 위한 중간 장치가 필요하며, 이 중간 장치를 통해 각 현안 키워드와 R&D 키워드간에 적절한 대응이 이루어져야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 (1) 현안 키워드 추출을 위한 하이브리드 방법론, (2) 현안 대응 R&D 정보 패키징 방법론, 그리고 (3) R&D 관점에서의 연관 현안 네트워크 구축 방법론의 총 세 가지 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 텍스트 마이닝, 소셜네트워크 분석, 그리고 연관 규칙 마이닝 등의 데이터 분석 기법들을 활용하여 수행하였으며, 그 결과, (1)에 의한 키워드 보강률은 42.8%로 나타났으며, (2)의 경우, 현안 키워드와 R&D 키워드간 다수의 연관 규칙이 나타났다. (3)의 경우는 현재 진행 중에 있으며, 향후 가시적 성과를 낼 수 있을 것으로 예상된다.

• 유통과학연구
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• 제12권6호
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• pp.15-20
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• 2014

Purpose - In general, researchers try to abide by the code of research ethics, but many of them are not fully aware of plagiarism, unintentionally committing the research misconduct when they write a research paper. This research aims to introduce researchers a clear and easy guideline at a conference, which helps researchers avoid accidental plagiarism by addressing the issue. This research is expected to contribute building a climate and encouraging creative research among scholars. Research design, data, methodology & Results - Plagiarism is considered a sort of research misconduct along with fabrication and falsification. It is defined as an improper usage of another author's ideas, language, process, or results without giving appropriate credit. Plagiarism has nothing to do with examining the truth or accessing value of research data, process, or results. Plagiarism is determined based on whether a research corresponds to widely-used research ethics, containing proper citations. Within academia, plagiarism goes beyond the legal boundary, encompassing any kind of intentional wrongful appropriation of a research, which was created by another researchers. In summary, the definition of plagiarism is to steal other people's creative idea, research model, hypotheses, methods, definition, variables, images, tables and graphs, and use them without reasonable attribution to their true sources. There are various types of plagiarism. Some people assort plagiarism into idea plagiarism, text plagiarism, mosaic plagiarism, and idea distortion. Others view that plagiarism includes uncredited usage of another person's work without appropriate citations, self-plagiarism (using a part of a researcher's own previous research without proper citations), duplicate publication (publishing a researcher's own previous work with a different title), unethical citation (using quoted parts of another person's research without proper citations as if the parts are being cited by the current author). When an author wants to cite a part that was previously drawn from another source the author is supposed to reveal that the part is re-cited. If it is hard to state all the sources the author is allowed to mention the original source only. Today, various disciplines are developing their own measures to address these plagiarism issues, especially duplicate publications, by requiring researchers to clearly reveal true sources when they refer to any other research. Conclusions - Research misconducts including plagiarism have broad and unclear boundaries which allow ambiguous definitions and diverse interpretations. It seems difficult for researchers to have clear understandings of ways to avoid plagiarism and how to cite other's works properly. However, if guidelines are developed to detect and avoid plagiarism considering characteristics of each discipline (For example, social science and natural sciences might be able to have different standards on plagiarism.) and shared among researchers they will likely have a consensus and understanding regarding the issue. Particularly, since duplicate publications has frequently appeared more than plagiarism, academic institutions will need to provide pre-warning and screening in evaluation processes in order to reduce mistakes of researchers and to prevent duplicate publications. What is critical for researchers is to clearly reveal the true sources based on the common citation rules and to only borrow necessary amounts of others' research.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.119-142
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• 2015

사용자의 취향과 선호도를 고려하여 정보를 제공하는 추천 시스템의 중요성이 높아졌다. 이를 위해 다양한 기법들이 제안되었는데, 비교적 도메인의 제약이 적은 협업 필터링이 널리 사용되고 있다. 협업 필터링의 한 종류인 모델 기반 협업 필터링은 기계학습이나 데이터 마이닝 모델을 협업 필터링에 접목한 방법이다. 이는 희박성 문제와 확장성 문제 등의 협업 필터링의 근본적인 한계를 개선하지만, 모델 생성 비용이 높고 성능/확장성 트레이드오프가 발생한다는 한계점을 갖는다. 성능/확장성 트레이드오프는 희박성 문제의 일종인 적용범위 감소 문제를 발생시킨다. 또한, 높은 모델 생성 비용은 도메인 환경 변화의 누적으로 인한 성능 불안정의 원인이 된다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해, 군집화 기반 협업 필터링에 마르코프 전이확률모델과 퍼지 군집화의 개념을 접목하여, 적용범위 감소 문제와 성능 불안정성 문제를 해결한 예측적 군집화 기반 협업 필터링 기법을 제안한다. 이 기법은 첫째, 사용자 기호(Preference)의 변화를 추적하여 정적인 모델과 동적인 사용자간의 괴리 해소를 통해 성능 불안정 문제를 개선한다. 둘째, 전이확률과 군집 소속 확률에 기반한 적용범위 확장으로 적용범위 감소 문제를 개선한다. 제안하는 기법의 검증은 각각 성능 불안정성 문제와 확장성/성능 트레이드오프 문제에 대한 강건성(robustness)시험을 통해 이뤄졌다. 제안하는 기법은 기존 기법들에 비해 성능의 향상 폭은 미미하다. 또한 데이터의 변동 정도를 나타내는 지표인 표준 편차의 측면에서도 의미 있는 개선을 보이지 못하였다. 하지만, 성능의 변동 폭을 나타내는 범위의 측면에서는 기존 기법들에 비해 개선을 보였다. 첫 번째 실험에서는 모델 생성 전후의 성능 변동폭에서 51.31%의 개선을, 두 번째 실험에서는 군집 수 변화에 따른 성능 변동폭에서 36.05%의 개선을 보였다. 이는 제안하는 기법이 성능의 향상을 보여주지는 못하지만, 성능 안정성의 측면에서는 기존의 기법들을 개선하고 있음을 의미한다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.37-52
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• 2015

최근 전세계적으로 R&D 네트워크 및 산학연 협력 등을 강화하고 있는 추세이다. 네트워크 및 협업연구 부문에 대한 지원이 증가하면 학제간 융합 연구를 통한 새로운 이론의 창출과 새로운 학문 사업 분야로의 확장 가능성을 높일 수 있다. 우리나라도 정부의 R&D 과제 수행을 통해 형성된 R&D 네트워크를 효율적으로 지원할 수 있는 전략의 필요성이 증대되고 있다. 그럼에도 불구하고 우리나라는 국가 R&D 사업 참여자에 대한 개별인력정보와 일반화된 통계 자료에만 의존하여 네트워크 관점에서의 정책은 미흡한 실정이다. 이에 따라 R&D 사업에 참여하는 각 주체들 간의 관계를 분석하고 산학연 R&D 네트워크를 기반으로 향후 발생할 수 있는 네트워크의 변화를 예측하고자 한다. R&D 네트워크 변화 예측을 위해 Common Neighbor 모형과 Jaccard's Coefficient 모형을 기반 모델로서 채택하고자 하며, 이들의 한계점을 보완하고 Link Prediction 정확도를 향상시킨 새로운 예측 모형을 제안하고 이들간의 비교분석 결과를 도출하고자 한다. 이와 같은 연구 결과는 향후 R&D 네트워크의 변화에 대한 효과적인 예측을 통해 선제적인 산학연 사업 지원 전략을 수립하고, 융합 R&D사업 등을 효과적으로 지원할 수 있는 국가 정책을 도모하기 위한 방안을 제시한다는 점에서 의의가 있다. 본 연구결과 가중치의 적용은 Common Neighbor 모형과 Jaccard's coefficient 모형 모두에서 긍정적인 성과를 나타냈는데 상대적으로는 가중치가 적용된 Common Neighbor 모형에서의 정확도가 더 개선된 것으로 도출되었다. 즉, Common Neighbor 모형에서는 4,136개 중 650개를 예측한 반면, 가중치를 적용한 Common Neighbor 모형에서는50개의 정답이 증가한 700개를 예측하는 효과를 보였다. 한편, 상대적으로 Jaccard 계수의 경우는 약간의 성능 개선은 있으나 그 차이가 미미한 것으로 나타났다.

• 대한교통학회지
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• 제24권5호
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• pp.89-108
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• 2006

우리나라도 2000 년에 65세 이상 고령자 인구가 전인구의 7%에 도달하며서 소위 고령화 사회에 진입하게 되었고 앞으로 25년간 우리나라 고령자인구의 증가율은 세계적으로 유례없이 급속할 것으로 예상된다. 이러한 측면에서 최근 고령화 문제가 사회적인 이슈로 대두됨에 따라 교통시설물 계획 등에서 고령인구의 통행특성을 고려한 계획 및 설계가 필수적으로 요구되어지고 있다 하지만, 기존의 교통존 혐의 집계분석 방법론에서는 일반인과 고령자의 평균값을 사용함으로써 고령자의 통행 특성 및 사회경제적 특성을 고려하는데 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구는 일반인과 다른 고령자의 통행특성을 분석하기 위해 네스티드 로지모형을 이용하여 개인의 통행특성을 반영할 수 있는 비집계분석의 방법론으로 활동 스케줄링 모형을 구축하고 정립하였다. 본 연구에서의 분석결과 일반인과 비교해 고령자의 통행특성은 직장인과 비직장인 모두에서 출발시간과 수단 선택에서 큰 차이를 가지는 것으로 분석되었다 이러한 개인 통행특성의 차이를 간과한 기존의 교통존 중심의 집계분석 방법론으로 장래 수요 예측시에 큰 편이를 초래할 것으로 예상된다 따라서 본 연구는 개인통행특성을 고려하기 위해 활동기반모형의 필요성을 강조할 수 있는 좋은 선행과제가 될 것으로 기대한다 또한, 활동기반분석의 지속적인 연구 및 이에 대한 개발은 현재 대두되고 있는 도로사업 평가의 신뢰성, 향후교통시설물 계획 및 설계 평가에 중요 요소로 인식되는 교통량 예측 등에 대한 신뢰성 향상에 많은 기회를 할 것으로 판단된다

• 재활복지
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• 제22권2호
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• pp.1-30
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• 2018

본 논문은 2006년 유엔 장애인권리협약의 맥락에서 사회복지 관점으로부터 인권 및 장애인 권리의 현주소를 탐구하려고 시도하였다. 전반적인 논의는 일반적인 인권과 특히 장애인권의 과제들에 대한 과감한 해결이 어려운 북한의 상황에 초점이 맞춰져 있다. 유엔 장애인 권리협약은 모든 비준 당사국이 협약을 이행하기 위해 법제도의 개혁과 조화, 정책 및 프로그램 개발을 시작하도록 촉구한다. 남북한도 모두 예외가 아니다. 북한 인권에 관해서는 유엔 조사위원회에 의하지 않더라도 그 비참한 상황은 잘 드러나 있다. 그러나 이 논문에서는 한국의 인권이 북한보다 우월하다고 보는 것은 아니다. 이 논문은 그 문제에 대해 남북한과 그밖에 다른 나라들에게 공통된 추가 조치를 위한 영역들을 제시하였다. 장애인 권리에 관한 일반적인 논의와 별개로 본 논문의 특별한 기여는 북한에 관한 최신 정보와 자료를 도출하려고 노력한 사실에 있다. 그것은 유엔과 북한 자체로부터 나온 여러 출처에 의존하였다. 북한 장애인 당국은 장애인의 인권 개선을 위해 외부로부터의 도움을 청하려는 열의로 매우 노력하고 있음을 알 수 있다. 또한 그것은 재정적 지원 및 물질적 지원에 대한 국제적 협력의 많은 필요성을 보여준다. 본 논문은 유엔장애권리협약 제32조가 규정하는 국제협력의 기치 아래, 남북한의 장애인단체간 협력에 긍정적 신호로 평화와 안정을 위한 단계적 조치를 취하는 남북한 간의 최근 정치발전에 주목하고 있다. 보다 비판적으로, 본 논문에서는 균형 잡힌 법제도 개혁, 정책 개발을 보장하며 국제 협력 분야를 선명하게 하기 위해 전반적인 데이터 기반을 개선해야 할 필요성을 지적하였다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제54권2호
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• pp.179-198
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• 2021

본 연구는 제7기 (2016-2018년) 국민건강영양조사 자료를 활용하여 노인의 식품안정성에 따른 건강과 영양섭취 현황을 분석하고자 하였다. 식품불안정 그룹일수록 직장건강보험 가입자 비율이 유의적으로 낮았으며, 자신의 건강상태에 대한 주관적 평가 점수가 낮았다. 질환과의 상관관계에서 식품불안정 그룹일수록 남자는 류마티스성 관절염, 골다공증에서 여자는 고혈압과 뇌졸중 진단 비율이 높았으며, 관절염과 골관절염은 남녀 노인 모두에서 질환보유 비율이 유의적으로 높게 나타났다. 의료이용실태에서는 식품안정성이 낮을수록 필요한 의료를 받지 못한 것으로 나타났고, 의료서비스를 이용하지 못한 이유를 분석해본 결과, 경제적인 이유라고 답한 비율이 식품안정성이 낮은 그룹에서 높았다. 또한 남녀 노인 모두 유의하게 나타나는 변수를 보정한 후, 건강관련 삶의 질 저하에 대해 식품안정성에 따라 분석한 결과, 성별에 따라 세부 항목에 차이는 나타났지만 전반적으로 식품불안정 그룹일수록 안정한 그룹에 비해 더욱 삶의 질이 저하되는 위험이 컸다. 한 번에 마시는 음주량이 7잔 이상인 비율이 식품안정성이 낮을수록 남녀 노인 모두 유의적으로 높았으며, 특히, 남자 노인에서는 식품안정성이 낮을수록 가족이나 의사로부터 금주를 권유 받거나, 조사 시점 직전 1년 동안 음주 상담을 받은 경험이 유의적으로 더 높았다. 에너지 필요추정량 (EER)보다 낮게 섭취하는 비율이 남녀 노인 모두 식품불안정 그룹에서 유의적으로 높았으며, 단백질, 비타민 A, 비타민 B₁, 비타민 B₂, 나이아신, 비타민 C, 칼슘, 철분을 낮게 섭취하는 비율 또한 이 그룹에서 유의적으로 높았다. 식품안정성에 따른 영양소의 에너지 섭취비율 및 주요 영양소의 밀도를 분석한 결과, 남녀 모두 단백질, 지방에서의 에너지섭취 비율과 비타민 B₂, 나이아신, 칼슘, 칼륨, 인의 영양밀도가 식품불안정 그룹에서 유의하게 낮게 나타났으며, 식품불안정군 남자노인은 비타민 A, 여자 노인은 철분의 영양밀도가 유의하게 낮은 것으로 나타났다. 결론적으로 식품안정성은 사회경제적인 특성, 건강 상태, 삶의 질, 영양과 밀접하게 서로 연계되어 있는 것으로, 고령화 사회에서 취약 계층인 노인의 식품안정성 영향 요인을 확인하여 식품안정성을 확보하는 것과 함께 이들의 식품안정성과 관련한 건강 문제를 개선함으로써 추후 막대한 사회적 비용이 될 노인 의료비를 줄일 수 있는 영양지원 프로그램을 개발하기 위한 방향성을 설정하는데 있어 본 연구가 도움이 될 것으로 사료된다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제56권1호
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• pp.97-111
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• 2023

COVID-19로 인한 사회적 거리 두기 실천으로 소아 비만 증가하였고 비만 학생 대상 영양교육 및 상담의 필요성이 증가하고 있다. 이에 비만 초등학생의 식생활 문제점을 분석하여 비만 개선을 위한 영양교육 및 영양상담 시 활용할 수 있는 기초자료를 제공하고자 하였다. 본 연구는 2020년 부산시교육청 주관 영양캠프에 참여한 초등학생 4-6학년 88명을 대상으로 사진 활용 24시간 식사기록, 한 달 간의 식품섭취빈도 조사, DST 식습관 조사를 활용하여 식생활 실태를 분석하였다. 조사 대상자는 남학생 46.6%, 여학생 53.4%로 정상체중군 15.7%, 과체 중군 30.3%, 비만군 53.9%이다. 조사대상자의 평균 연령은 11.77 ± 0.77세, 평균 신장은 147.44 ± 8.08 cm, 평균 체중은 53.47 ± 1.56 kg, 평균 체질량지수는 23.96 ± 3.01 kg/m² 이었다. 사진활용 24시간 식사기록 조사 결과, 과체중군과 비만군이 정상체중군보다 녹색 채소류 (p < 0.001)와 흰색 채소류 (p < 0.01)의 섭취가 적었으며, 한 달 간의 식품섭취빈도 조사를 식품군으로 묶어 조사한 결과에서는 어패류 (p < 0.01)와 녹색 채소류 (p < 0.05)의 섭취빈도가 낮아 유의한 차이를 보였으며, 81가지 식품을 나누어 분석한 결과에서는 비만군이 정상체중군보다 라면 (p < 0.01)과 스넥과자류 (p < 0.05)의 섭취빈도가 높고 비만군이 정상체중군과 과체중군보다 탄산음료 (p < 0.01), 햄, 소시지 (p < 0.05)의 섭취빈도가 높은 반면, 과체중군과 비만군이 정상 체중군보다 멸치 (p < 0.05)와 브로콜리 (p < 0.05), 단호박 (p < 0.05)의 섭취가 낮아 유의한 차이를 보였다. DST 식습관 조사를 비교한 결과, 과체중군과 비만군이 정상체중군보다 채소류 (p < 0.01) 섭취가 낮은 반면, 유제품 (p < 0.05)과 단 간식 (p < 0.05) 섭취가 높게 나타나 유의한 차이를 보였다. 이상의 결과는 비만 아동의 문제를 해결하기 위해 다양한 방법을 활용하여 식생활 문제를 평가하고 개인 문제에 맞는 해결 방법으로 접근해야 함을 시사한다.

• 서비스연구
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• 제13권3호
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• pp.172-189
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• 2023

본 연구는 공공디자인 정책 결정에 있어 거대 언어 및 정보 모델인 ChatGPT가 기여할 가능성이 있는지에 대해 공공디자인 가진 특징을 중심으로 연구했다. 공공디자인은 디자인의 원리와 접근법을 사용하여 사회문제를 해결하고, 공공서비스 개선을 목표로 한다. 공공디자인 정책과 계획을 수립하기 위해서는 지역의 일반 현황, 인구 현황, 인프라 현황, 자원 현황, 안전 현황, 정책 현황, 법규 현황, 경관 현황, 공간 현황, 공공디자인 현황, 지역 이슈 등 방대한 자료를 기반으로 한다. 따라서 공공디자인은 방대한 자료와 더불어 방대한 언어를 수록하는 디자인 연구 분야다. 인공지능 기술의 급속한 발전과 공공디자인의 중요성을 고려해 ChatGPT와 같은 거대 언어 및 정보 모델이 공공디자인 정책에 어떻게 기여할 수 있는지 알아보고자 한다. 이와 함께, 공공디자인의 개념 및 원칙, 그리고 정책 개발과 실행에 대한 역할을 검토하고, ChatGPT의 개요 및 특징, 적용 사례나 ChatGPT의 선행 연구를 살펴 공공디자인 정책 결정에 활용할 수 있는지 연구했다. 연구 결과, ChatGPT는 공공디자인 정책 수립과정에서 방대한 언어 정보를 제공하고, 의사결정의 지원 역할이 가능하다는 사실을 밝혔다. 특히, ChatGPT는 정책 수립과정에서 다양한 관점을 제공하고, 정책 결정에 필요한 정보를 신속하게 제공하는 데 유용함이 있었다. 이와 함께 정부 정책 개발에 인공지능을 활용하는 추세라는 것이 여러 논문을 통해 확인되었다. 하지만, ChatGPT의 활용에는 윤리적, 법적, 개인 프라이버시 등의 문제 또한 발견되었다. 무엇보다 윤리적인 문제가 제기되었으며, 편향성과 공정성 관련 문제 또한 나타났다. ChatGPT를 공공디자인의 정책 결정에 실질적으로 활용하려면, 첫째, 정책 개발자와 공공디자인 전문가의 역량을 일정부분 키워 활용해야 한다. 둘째, 가칭 '인공지능 정책 활용에 관한 조례'라는 법령(法令)을 마련해 법률(法律)적 정비가 이뤄지기 전까지 지속해서 보완해가면서 활용하는 것이다. 현재로서는 이 두 가지 방안을 적용해 활용하는 것이 필요하다. 따라서 공공디자인 정책 결정에 있어 ChatGPT와 같은 거대 언어 및 정보 모델의 활용은 방대한 언어를 수록하는 디자인 분야에서는 활용할 가치가 충분하다는 것이다.