Changes in modern society are resulting in the emergence of various service models that apply software and artificial intelligence, and all fields are rapidly changing based on software and artificial intelligence. Education on software and artificial intelligence is emerging as a major influencing factor that determines national competitiveness. Following these social changes, interest in the use of software and artificial intelligence is quite high. Starting in 2025, software and artificial intelligence-related curricula are scheduled to be introduced into public education in elementary, middle, and high schools, so many educational activities are becoming active. In this study, based on the content of operating the software and artificial intelligence experience activity program, we would like to propose the efficiency of future learning programs and operating methods for software and artificial intelligence.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.530-532
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2021
This paper deals with AI education service that enables developers who have completed basic programming education to program in C/C++ language in order to learn big data and artificial intelligence. In addition, a customized development environment configuration system according to the development environment and how the user implements and tests artificial intelligence are explained. And also it has a function to check the effect on artificial intelligence through manipulation of various internal parameters. It is expected that it will be possible to develop artificial intelligence education services without language restrictions through networks in the future.
The adoption of artificial intelligence technology is continuously increasing in online stores. However, there have been no empirical studies that examine whether each of the artificial intelligence functions affects consumers' continuance intent to shop online. This study aims to understand the effect of the main function of artificial intelligence on the continuance intention of online store via empirical analysis. In particular, we focus on how artificial intelligence as a resource affects the heterogeneity of online stores in terms of resource-based views. We also analyzed the mediating effect of online store's image (product and service) between artificial intelligence (AI) functions and continuance intention. The results suggest that the presence of AI function on online stores positively influence the continuance intention from the resource-based perspective. Furthermore, it was found that AI technology positively affects the image of a product and service. We also found that there was a difference in the way of influencing the intention to use online stores by AI functions.
In addition to the 4th Industrial Revolution and Industry 4.0, the recent megatrends in the ICT field are Big-data, IoT, Cloud Computing, and Artificial Intelligence. Therefore, rapid digital transformation according to the convergence of various industrial areas and ICT fields is an ongoing trend that is due to the development of technology of AI services suitable for the era of the 4th industrial revolution and the development of subdivided technologies such as (Business Intelligence), IA (Intelligent Analytics, BI + AI), AIoT (Artificial Intelligence of Things), AIOPS (Artificial Intelligence for IT Operations), and RPA 2.0 (Robotic Process Automation + AI). This study aims to integrate and advance various machine learning services of infrastructure-side GPU, CDA (Connected Data Architecture) framework, and AI based on mass distributed Abyss storage in accordance with these technical situations. Also, we want to utilize AI business revenue model in various industries.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.3
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pp.99-105
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2021
In addition to the OTT video production service represented by Nexflix and YouTube, a personalized recommendation system for content with artificial intelligence has become common. YouTube's personalized recommendation service system consists of two neural networks, one neural network consisting of a recommendation candidate generation model and the other consisting of a ranking network. Netflix's video recommendation system consists of two data classification systems, divided into content-based filtering and collaborative filtering. As the online platform-led content production is activated by the Corona Pandemic, the field of virtual influencers using artificial intelligence is emerging. Virtual influencers are produced with GAN (Generative Adversarial Networks) artificial intelligence, and are unsupervised learning algorithms in which two opposing systems compete with each other. This study also researched the possibility of developing AI platform based on individual recommendation and virtual influencer (metabus) as a core content of OTT in the future.
This study aims to explore driving factors of Artificial Intelligence application for city marketing strategy with perspectives of millennials and generation Z. This study proposed the following research questions: i) how perceived place branding factor, public service factor, affective factor, immersive experience factor, cognitive factor, cost benefit factor, social networking factor, and promotional value factor affect attitude toward AI application for city marketing; and ii) how attitude affect satisfaction and prospect toward AI application for city marketing? This study conducted an online survey with the assistance of a well-known research agency and applied factor and regression analysis to test hypotheses. The results found that effects of place branding, cognitive, social networking, and promotional value affect attitude significantly in the case of millennials, while effects of public service, affective, cost benefit, social networking, and promotional value affect attitude significantly in the case of generation Z. The results found that effects of attitude on satisfaction and prospect of AI showed significance. The results provide implications and different aspects for AI application of city marketing strategy with perspectives by generations, while millennials and generation Z perceived effects of promotional value as the most significant factor for AI application of city marketing strategy.
Along with the growing popularity of 5G technology, providing flexible and personalized network services suitable for requirements of customers has also become a lucrative venture and business key for network service providers. Therefore, dynamic network provisioning is needed to help network service providers. Moreover, increasing user demand for network services meets specific requirements of users, including location, usage duration, and QoS. In this paper, a routing algorithm, which makes routing decisions using Reinforcement Learning (RL) based on the information about link stability, is proposed and called Link Stability aware Reinforcement Learning (LSRL) routing. To evaluate this algorithm, several mininet-based experiments with various network settings were conducted. As a result, it was observed that the proposed method accepts more requests through the evaluation than the past link annotated shorted path algorithm and it was demonstrated that the proposed approach is an appealing solution for dynamic network provisioning routing.
Recently, artificial intelligence has spread rapidly and popularized and expanded to the voice recognition personal service sector, and major countries have established artificial intelligence promotion strategies, but in the case of South Korea's defense domain, its influence is low with a geopolitical location with North Korea. This paper presents a total of six strategies for promoting South Korea's defense artificial intelligence, including establishing roadmaps, securing manpower, installing the artificial intelligence base, and strengthening cooperation among stakeholders in order to increase the impact of South Korea's defense artificial intelligence and successfully promote artificial intelligence. These suggestions are expected to establish the foundation for expanding the base of artificial intelligence.
Seung Won Jung;Seo Yeon Hwang;Gi Eun Choi;Eun Young Jo;Jin Wook Lee;Jin Young Nam
Korea Journal of Hospital Management
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v.28
no.3
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pp.27-38
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2023
Objectives: This study explores the impact of age groups on social presence and trust among users of medical artificial intelligence chatbots. Furthermore, we investigate the existence of gender differences within these relationships. Method: We collected data through a survey from people who had interacted with general hospital chatbot services, either by making reservations or seeking consultations. Multiple linear regression analysis was conducted to examine the relationship between general characteristics of study population and social presence and trust of artificial intelligence chatbots. Additionally, we conducted stratified analysis to confirm the presence of gender differences within these relationship. Results: Among 300 participants, those aged 50 and older had higher social presence of artificial intelligence chatbots and greater trust of artificial intelligence chatbots (social presence, 𝛽=0.543, p=0.003; trust, 𝛽=0.787, p=0.000). In stratified by sex, women aged 50 and older had higher social presence and trust of artificial intelligence chatbots compared to those in their 30s age group (social presence, 𝛽 = 0.925, p=0.002; trust, 𝛽=0.645, p=:0.007). However, there was no statistically significant relationship between age and chatbot social presence and trust in men. Conclusion: This study demonstrates that advanced age plays a significant roles in users' social presence and trust in medical artificial intelligence chatbots. Futhermore, our findings reveal gender differences with women aged 50 and older showing the most substantial levels of social presence and trust. Therefore, it is expected that this finding can serve as valuable evidence to enhance the satisfaction of medical institution service users, offering crucial insights into the effective utilization of chatbot services.
Recently, interest in ChatGPT has been increasing. This study investigated the factors influencing the satisfaction of users using ChatGPT service, a chatbot system based on artificial intelligence technology. This paper empirically analyzed causality between the four major factors of service quality, system quality, information quality, and security as independent variables and user satisfaction of ChatGPT as dependent variable. In addition, the mediating effect of reliability between the independent variables and user's satisfaction was analyzed. As a result of this research, except for information quality, among the quality factors, security and reliability had a positive causality with use satisfaction. Reliability played a mediating role between quality factors, security, and user satisfaction. However, among quality factors, the mediating effect of reliability between service quality and user's satisfaction was not significant. In conclusion, in order to increase user satisfaction with new technology-based services, it is important to create trust among users. The research results sought to emphasize the importance of user trust in establishing development and operation strategies for artificial intelligence systems, including ChatGPT.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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