• 지능정보연구
• /
• 제27권1호
• /
• pp.103-128
• /
• 2021

최근 주식의 수익률과 거래량을 설명하는 주요 요인으로서 투자자의 관심도와 주식 관련 정보 전파의 영향력이 부각되고 있다. 또한 인공지능과 같은 혁신 신기술을 개발보급하거나 활용하려는 기업의 경우 거시환경 및 시장 불확실성 때문에 기업의 미래 주식 수익률과 주식 변동성을 예측하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 이는 인공지능 활성화의 장애요인으로 인식되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 인공지능 관련 기술 키워드의 인터넷 검색량을 투자자의 관심 척도로 사용하여, 기업의 주가 변동성을 예측하는 기계학습 모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 심층신경망 LSTM(Long Short-Term Memory)과 벡터자기회귀(Vector Autoregression)를 통해 주식시장을 예측하고, 기술의 사회적 수용 단계에 따라 키워드 검색량을 활용한 주가예측 성능 비교를 통해 기업의 투자수익 예측이나 투자자들의 투자전략 의사결정을 지원하는 주가 예측 모형을 구축하였다. 또한 인공지능 기술의 세부 하위 기술에 대한 분석도 실시하여 기술 수용 단계에 따른 세부 기술 키워드 검색량의 변화를 살펴보고 세부기술에 대한 관심도가 주식시장 예측에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 키워드를 선정하여, 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 5년간의 인터넷 주별 검색량 데이터와 코스닥 상장 기업의 주가 및 거래량 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 분석 결과 인공지능 기술에 대한 키워드 검색량은 사회적 수용 단계가 진행될수록 증가하는 것으로 나타났고, 기술 키워드를 기반으로 주가예측을 하였을 경우 인식(Awareness)단계에서 가장 높은 정확도를 보였으며, 키워드별로 가장 좋은 예측 성능을 보이는 수용 단계가 다르게 나타남을 확인하였다. 따라서 기술 키워드를 활용한 주가 예측 모델 구축을 위해서는 해당 기술의 하위 기술 분류를 고려할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 혁신기술을 기반으로 기업의 투자수익률을 예측하기 위해서는 기술에 대한 대중의 관심이 급증하는 인식 단계를 포착하는 것이 중요하다는 점을 시사한다. 또한 최근 금융권에서 선보이고 있는 빅데이터 기반 로보어드바이저(Robo-advisor) 등 투자 의사 결정 지원 시스템 개발 시 기술의 사회적 수용도를 세분화하여 키워드 검색량 변화를 통해 예측 모델의 정확도를 개선할 수 있다는 점을 시사하고 있다.

• 정보화정책
• /
• 제29권1호
• /
• pp.60-83
• /
• 2022

본 연구는 인공지능에 관한 개인의 인식과 디지털 정보를 이해하고 활용할 수 있는 디지털 리터러시(Digital Literacy) 수준이 인공지능 기반 공공서비스의 수용에 미치는 영향을 실증적으로 분석하는 것을 목적으로 한다. 실증적 분석을 위해 2017년에 수행된 설문조사 자료를 바탕으로 기술수용모형과 계획된 행동이론에 근거하여 연구모형을 설정하고 구조방정식을 통해 분석하였다. 분석 결과를 요약하면, 첫째, 인공지능 기술에 대한 개인의 긍정적 인식은 인공지능 기술이 도입된 공공민원서비스에 대한 혜택에 대한 태도를 강화하고, 우려는 감소시키는 역할을 한다. 둘째, 디지털 리터러시 수준은 인공지능 기술에 대한 혜택과 우려를 모두 강화하지만, 인공지능 기술에 대한 프라이버시 염려보다는 개인이 인식하는 인공지능 기술의 혜택을 통해 공공민원서비스를 이용할 의도를 강화하는 것으로 나타났다. 셋째, 인공지능 기술에 대한 개인의 지각된 혜택은 공공민원서비스 이용의도를 강화하고, 프라이버시 염려는 이용의도에 부정적 영향이 확인되었다. 특히, 프라이버시 염려보다는 지각된 이용 편의성과 유용성의 영향이 이용의도를 더욱 강화하는 것으로 확인되었다. 이러한 분석 결과는 인공지능 기술을 통해 제공되는 정보의 정확성과 신뢰성에 관한 시민의 긍정적 인식 강화, 인공지능 기술로 인한 오류에 대한 책임 소재에 대한 제도적 보완, 프라이버시 보호와 관련된 기술적 문제 해결의 필요성을 제기한다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제20권3호
• /
• pp.241-249
• /
• 2022

인공지능은 개인의 일상생활뿐 아니라 전 산업 분야에 적용되며 인공지능 시대라 해도 과언이 아닌 시기가 도래하였다. 그러므로 인공지능 수용에 영향을 주는 요인 파악은 중요하다. 본 연구는 상용화되거나 익숙해진 인공지능은 더는 인공지능이라 인식하지 못하는 AI Effect 현상으로 인공지능 사전경험이 무시되었을 때 인공지능 수용에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하였다. 이를 위해 두 번의 실험을 수행하였다. 105명의 성인을 대상으로 한 첫 번째 실험 결과는 실험 대상자 중 32.4%(34명)가 AI Effect가 존재하였고, 이 중 여성이 43.6%(24명), 남성은 20%(10명)가 AI Effect가 존재하는 것을 나타나 여성이 약 2배 정도 높았고, 인공지능 지식 정도가 낮을수록 AI Effect가 존재하는 것으로 나타났다. 두 번째 실험 결과는 성인 240명의 참가자 중 AI Effect가 존재하는 85명만이 대상이었고, 인공지능 경험인지는 인공지능을 적극적으로 수용하게 하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통한 AI Effect 이해는 기업에 인공지능의 적극적 수용방안 설정에 도움을 줄 수 있을 것이라 기대된다. 더불어 사용자의 개인 차이와 AI Effect의 관계 규명, AI Effect가 다양한 수용 태도에 미치는 영향 등을 고려한 연구로의 확장을 기대한다.

• 반도체디스플레이기술학회지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.136-141
• /
• 2023

Artificial intelligence is becoming a global hot topic and is being actively applied in various industrial fields. Not only is artificial intelligence being applied to industrial sites in an on-premises method, but cloud-based artificial intelligence platforms are expanding into "as a service" type. The purpose of this study is to develop and verify a measurement tool for an evaluation framework for the adoption of a cloud-based artificial intelligence platform and test the interrelationships of evaluation variables. To achieve this purpose, empirical testing was conducted to verify the hypothesis using an expanded technology acceptance model, and factors affecting the intention to adopt a cloud-based artificial intelligence platform were analyzed. The results of this study are intended to increase user awareness of cloud-based artificial intelligence platforms and help various industries adopt them through the evaluation framework.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.283-289
• /
• 2021

4차 산업혁명에 기반하여 열린 스마트 홈 시대의 메인 허브 역할을 하는 인공지능 스피커에 많은 장애인의 관심이 모이고 있다. 그러나 인공지능 스피커를 향한 장애인의 니즈(Needs)에 비하여 현재까지 인공지능 스피커를 사용하는 장애인 사용자의 수는 매우 저조하다. 이에 본 연구는 장애 유형 중 가장 많은 수를 차지하는 지체장애인에 초점을 맞추어 지체장애인의 인공지능 스피커 사용 의도를 파악하는 것을 목적으로 하였다. 이에 따라 본 연구는 장애인의 인공지능 스피커 사용 의도에 영향을 미치는 요인을 확인하고 요인 간 인과관계를 분석하기 위하여, 최근 첨단 IT 기술의 수용과 관련하여 설명력이 높은 모형으로 알려진 기술수용모델(Technology Acceptance Model, TAM)을 활용하였다. 기술수용모델의 이론적 모델을 바탕으로 인공지능 스피커에 대한 인지된 용이성과 인지된 유용성이 장애인의 인공지능 스피커 사용 의도에 미치는 영향을 구조방정식(Structural Equation Modeling, SEM)을 이용하여 분석하였다. 연구 결과 기술수용모델은 지체장애인의 인공지능 스피커 사용 의도를 파악하기 위해 적합한 모형인 것으로 확인되었으며, 구체적으로 인공지능 스피커에 대한 인지된 용이성은 유용성에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 지체장애인의 인공지능 스피커에 대한 인지된 용이성은 사용 의도에 통계학적 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며, 인지된 유용성은 사용 의도에 유의미한 영향을 나타내는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 장애인의 인공지능 스피커 사용 의도에 영향을 미치는 요인을 확인하고 요인 간 인과관계를 확인할 수 있었으며, 이는 장애인 맞춤형 인공지능 스피커 서비스 개발과 장애인의 인공지능 스피커 사용성을 향상을 위한 기초자료로써 의의가 있다.

• 한국IT서비스학회지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.1-19
• /
• 2023

This study is a study on the effect of technical readiness factors on counselors' intention to use when applying AICC. AICC counselors experience improved customer service and emotional stability by receiving various monitor notification window services based on artificial intelligence algorithms such as customer counseling history, prohibited word control system, and customized counseling system. Accordingly, this study tried to verify using factors derived from technology readiness theory and technology acceptance theory among the factors affecting the intention to continue using AICC provided to counselors. To verify the research hypothesis, the causal relationship between variables such as Optimism, Innovativeness, Discomfort, Insecurity, and Technology Acceptance Theory, such as Team Support, Ease of Usage, and Innovation Resistance, was verified. As a result of empirical analysis, first, it was verified that Optimism has a positive (+) effect on Team Support and Ease of Usage, and Discomfort and Insecurity have a negative (-) effect on Ease of Usage and Team Support. Second, it was confirmed that Team Support and Ease of Usage had a positive effect on the Intention to use AICC. Based on the above empirical analysis results, the concepts of Technical Readiness were clearly proved, and in practical terms, AICC helped inquiry, quality evaluation, recording, and management of counseling history, ultimately increased corporate work efficiency.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
• /
• 제62권3호
• /
• pp.401-416
• /
• 2023

본 연구는 기술수용모델을 기반으로 예비교사의 자기효능감과 AI 불안이 수학 수업에서 '똑똑! 수학 탐험대'를 사용하려는 의도에 미치는 영향을 구조적으로 살펴보았다. 이를 위해 254명의 예비교사들의 자기효능감, AI 불안, 인지된 사용 용이성, 인지된 유용성, 사용 의도를 변인으로 연구모형을 설정하고 구조방정식으로 변인 간의 구조적 관계와 직·간접효과를 분석하였다. 분석 결과, 자기효능감은 인지된 사용 용이성, 인지된 유용성, 사용 의도에 유의미한 영향을 미쳤으며, AI 불안은 인지된 사용 용이성과 인지된 유용성에 유의미한 영향을 미치지 않았다. 인지된 사용 용이성은 인지된 유용성과 사용 의도에 유의미한 영향을 미쳤으며, 인지된 유용성은 사용 의도에 유의미한 영향을 미쳤다. 이러한 결과를 통해 수학수업에서 예비교사가 '똑똑! 수학 탐험대' 사용을 촉진하기 위한 시사점과 방안을 제안하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제26권8호
• /
• pp.13-21
• /
• 2021

본 논문에서는 현직 초·중등 교사의 인공지능 융합교육 역량 강화 및 소양 함양을 위한 인공지능 소양교육 프로그램을 개발하고 이를 적용하여 인공지능 융합교육 관심도에 미치는 영향을 검증하였다. 검사도구는 Hall et al.(1979)의 관심중심수용모형을 기반으로 George, Hall & Stiegelbauer(2006)이 개발한 관심단계 설문 척도를 사용하였다. 인공지능 소양교육 프로그램 적용 전, 후 인공지능 융합교육에 대한 관심도를 분석한 결과, 프로그램 적용 전, 후 모두 비사용자의 유형이 나타났으나 전반적인 관심도는 적용 전에 비해 상승하였다. 인공지능 소양 교육 프로그램의 만족도 결과를 분석한 결과 대부분의 영역에서 만족한다는 응답이 도출되었으나, 인공지능과 산업의 융합 및 적용 사례에 대해서는 다소 만족도가 떨어지는 경향이 나타났다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.7-14
• /
• 2024

본 연구의 목적은 인공지능을 어떻게 이해하고 받아들이는지를 바탕으로 문화산업 종사자들과 예술가들이 인공지능 발전에 대응하기 위한 구체적 지원 방안을 마련하는 것이다. 이를 위해, 기술 수용 이론을 기반으로 문화산업 종사자들의 인공지능 기술에 대한 수용 태도를 확인하였다. 연구 결과, 첫째, 영향 요인인 개인 특성과 서비스 특성은 인공지능 서비스 이용에 지각된 유용성, 지각된 용이성, 사용 의도에 영향을 제공하였다. 둘째, 인공지능 서비스에 용이성과 유용성이 지각된 경우 혁신적이고 효능감이 있는 개인 특성은 인공지능 서비스 사용 의도를 강화하는 것으로 조사되었다. 본 연구가 인공지능 기술 관련 문화 예술인 지원 정책 수립 시에 참고 자료로 활용될 수 있기를 기대한다.

• 인지과학
• /
• 제32권4호
• /
• pp.169-191
• /
• 2021

인공지능이 발달함에 따라 많은 인간 전문가들의 일자리가 위협당하고 있으며 이는 법조계 또한 해당한다. 본 연구는 실제로 인공지능이 법조계에 종사하는 사람들, 특히 최종 판결을 내리는 판사의 역할까지 대체할 수 있을지에 대해 다루어보고자 하였다. 본 연구는 고유성 무시의 관점에서, 이를 판결 대상자와 얼마나 가까운 사이인지(관여도)와 사건이 얼마나 심각한지(심각성)가 인공지능 판사(실험 1)가 내리는 판결을 수용하는 정도와 전체 배심원 중 인공지능 배심원(실험 2)을 배치하는 정도에 미치는 효과를 확인하는 것으로 시행하였다. 실험 1에서는 관여도와 심각성의 상호작용 효과가 나타났다. 구체적으로, 관여도가 낮을 때는 심각성이 높은 사건(vs. 낮은 사건)에서 더 인공지능 판사 수용도가 높았지만, 관여도가 높을 때는 심각성이 낮은 사건(vs. 높은 사건)에서 더 인공지능 판사 수용도가 높았다. 실험 2에서도 실험 1과 동일한 상호작용이 발생하였다. 구체적으로, 관여도가 낮을 때는 심각성이 높은 사건(vs. 낮은 사건)에서 인공지능 배심원 수를 더 많이 배정하였지만, 관여도가 높을 때는 심각성이 낮은 사건(vs. 높은 사건)에서 인공지능 배심원 수가 더 많아졌다. 본 연구는 인공지능의 법적 판단에 대한 국내 최초의 실험연구라는 점과 법률 전문가들의 일자리에 대한 전망을 제시한다는 점에서 시사점을 가진다.