• 한국산업보건학회지
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• 제33권4호
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• pp.412-418
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• 2023

As advances in artificial intelligence (AI) increasingly approach areas once relegated to the realm of science fiction, there is growing public interest in using these technologies for practical everyday tasks in both the home and the workplace. This paper explores the applications of and implications for of using ChatGPT, a conversational AI model based on GPT-3.5 and GPT-4.0, in the field of occupational health and safety. After gaining over one million users within five days of its launch, ChatGPT has shown promise in addressing issues ranging from emergency response to chemical exposure to recommending personal protective equipment. However, despite its potential usefulness, the integration of AI into scientific work and professional settings raises several concerns. These concerns include the ethical dimensions of recognizing AI as a co-author in academic publications, the limitations and biases inherent in the data used to train these models, legal responsibilities in professional contexts, and potential shifts in employment following technological advances. This paper aims to provide a comprehensive overview of these issues and to contribute to the ongoing dialogue on the responsible use of AI in occupational health and safety.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.228-233
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• 2023

인간의 수동 평가 시 시간과 비용의 소모, 주석자 간의 의견 불일치, 평가 결과의 품질 등 불가피한 한계가 발생한다. 본 논문에서는 맥락을 고려하고 긴 문장 입출력이 가능한 ChatGPT를 활용한 한국어 요약문 평가가 인간 평가를 대체하거나 보조하는 것이 가능한가에 대해 살펴보았다. 이를 위해 ChatGPT가 생성한 요약문에 정량적 평가와 정성적 평가를 진행하였으며 정량적 지표로 BERTScore, 정성적 지표로는 일관성, 관련성, 문법성, 유창성을 사용하였다. 평가 결과 ChatGPT4의 경우 인간 수동 평가를 보조할 수 있는 가능성이 있음을 확인하였다. ChatGPT가 영어 기반으로 학습된 모델임을 고려하여 오류 발견 성능을 검증하고자 한국어 오류 요약문으로 추가 평가를 진행하였다. 그 결과 ChatGPT3.5와 ChatGPT4의 오류 요약 평가 성능은 불안정하여 인간을 보조하기에는 아직 어려움이 있음을 확인하였다.

• 한국의류학회지
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• 제47권6호
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• pp.1038-1056
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• 2023

This study investigates the effects of ChatGPT's quality characteristics (service and information) on purchase intention and word of mouth intention. We distributed questionnaires among domestic men and women aged in their 20s and 30s who had experience of using ChatGPT. A total of 222 responses were subjected to frequency analysis, factor analysis, correlation analysis, and multiple linear regression analysis using the IBM SPSS statistical program version 26. The major findings were as follows: (1) The factors of service quality were categorized as Tangibility, Reliability, Empathy, and Assurance, while the factors of information quality were categorized as Recency, Accuracy, and Usefulness. (2) Among the service quality factors of ChatGPT, two factors (Reliability and Empathy) significantly impacted purchase intention, and three factors (Tangibility, Reliability, and Empathy) significantly affected word of mouth intention. (3) Among ChatGPT's information quality factors, two factors (Usefulness and Recency) had a significant effect on purchase intention, and two factors (Usefulness and Accuracy) exerted a significant influence on word of mouth intention. (4) Purchase intention had a significant effect on word of mouth intention.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.87-96
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• 2023

ChatGPT, a leader in generative AI, can use natural expressions like humans based on large-scale language models (LLM). The ability to grasp the context of the language and provide more specific answers by algorithms is excellent. It also has high-quality conversation capabilities that have significantly developed from past Chatbot services to the level of human conversation. In addition, it is expected to change the operation method of the tourism industry and improve the service by utilizing ChatGPT, a generative AI in the tourism sector. This study was conducted to explore ChatGPT trends and paradigms in tourism. The results of the study are as follows. First, keywords such as tourism, utilization, creation, technology, service, travel, holding, education, development, news, digital, future, and chatbot were widespread. Second, unlike other keywords, service, education, and Mokpo City data confirmed the results of a high degree of centrality. Third, due to CONCOR analysis, eight keyword clusters highly relevant to ChatGPT in the tourism sector emerged.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.309-328
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• 2022

본 연구는 자연어처리의 분석목적과 추론데이터 성격에 적합한 한국어 사전훈련 언어모델의 특성을 실증분석했다. 이를 위해 자연어생성이 가능한 대표적 사전훈련 언어모델인 BART와 GPT 모델을 실험에 사용했다. 구체적으로 한국어 텍스트를 BART와 GPT 모델에 학습한 사전훈련 언어모델을 사용해 문서요약 생성 성능을 비교했다. 다음으로 추론데이터의 특성에 따라 언어모델의 성능이 어떻게 달라지는지 확인하기 위해 6가지 정보전달성과 4가지 창작물 유형의 한국어 텍스트 문서에 적용했다. 그 결과, 모든 문서유형에서 인코더와 디코더가 모두 있는 BART의 구조가 디코더만 있는 GPT 모델보다 더 높은 성능을 보였다. 추론데이터의 특성이 사전훈련 언어모델의 성능에 미치는 영향을 살펴본 결과, KoGPT는 데이터의 길이에 성능이 비례한 것으로 나타났다. 그러나 길이가 가장 긴 문서에 대해서도 KoGPT보다 KoBART의 성능이 높아 다운스트림 태스크 목적에 맞는 사전훈련 모델의 구조가 자연어생성 성능에 가장 크게 영향을 미치는 요소인 것으로 나타났다. 추가적으로 본 연구에서는 정보전달성과 창작물로 문서의 특징을 구분한 것 외에 품사의 비중으로 문서의 특징을 파악해 사전훈련 언어모델의 성능을 비교했다. 그 결과, KoBART는 어미와 형용사/부사, 동사의 비중이 높을수록 성능이 떨어진 반면 명사의 비중이 클수록 성능이 좋았다. 반면 KoGPT는 KoBART에 비해 품사의 비중과 상관도가 낮았다. 이는 동일한 사전훈련 언어모델이라도 추론데이터의 특성에 따라 자연어생성 성능이 달라지기 때문에 다운스트림 태스크에 사전훈련 언어모델 적용 시 미세조정 외에 추론데이터의 특성에 대한 고려가 중요함을 의미한다. 향후 어순 등 분석을 통해 추론데이터의 특성을 파악하고, 이것이 한국어 생성에 미치는 영향을 분석한다면 한국어 특성에 적합한 언어모델이나 자연어생성 성능 지표 개발이 가능할 것이다.

• 디지털정책학회지
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• 제2권4호
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• pp.1-10
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• 2023

본 연구는 경찰교통에서의 효과적 ChatGPT 활용 방안 도출을 위한 사전 연구로서 운전면허 학과시험과 도로교통사고감정사 시험에 대한 ChatGPT의 응답을 분석하였다. ChatGPT가 뛰어난 성능과 접근성으로 여러 분야에서 기대를 받고 있으나 경찰 교통법규와 같이 고도의 정확성이 요구되는 분야에서는 사전에 그 성능과 한계를 탐색할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 운전면허 학과시험 문제은행과 도로교통사고감정사 1차 시험을 대상으로 파이썬 코드로 OpenAI API를 이용해 30회의 반복 실험으로 ChatGPT의 응답을 수집하고 응답 결과를 바탕으로 시험별·연도별·내용 영역별 정답률, 일관성 능력을 분석하였다. 분석 결과 첫째, 운전면허 학과시험 및 도로교통사고감정사 1차 시험의 평균 정답률은 각 44.60%, 35.45%로 합격기준보다 낮았다. 연도별로는 2022년 이후 정답률이 평균 정답률을 하회했다. 둘째, 영역별 정답률은 29.69%~56.80%로 나타나 큰 편차를 보였다. 셋째, 정답을 맞힌 경우 95% 이상 일관되게 같은 응답을 출력하였다. ChatGPT의 효과적 활용을 위해서는 사용자의 전문 지식, 평가 데이터 및 방법 마련, 양질의 교통법규 말뭉치 설계와 주기적 학습이 필요하다고 판단된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.79-90
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• 2024

본 연구는 대표적인 생성형 AI 기술인 ChatGPT의 이용자 신뢰를 중심으로 이용실태와 지속사용의도에 영향을 미치는 요인, 그리고 신뢰의 영향력이 목적에 따라 달라지는지를 탐색적으로 살펴보았다. 이를 위해 ChatGPT를 많이 이용하는 20대와 30대를 대상으로 설문조사를 실시하였으며 통계 패키지 프로그램인 IBM SPSS 27과 SmartPLS 4.0을 적용하여 분석을 수행하였다. Bhattacherjee의 기대충족모델(ECM)을 기반으로 구조방정식 모델을 구축하고, 경로분석과 다중그룹분석(MGA)를 실시하여 가설을 검증하였다. 본 연구의 결과는, 첫째, ChatGPT 이용자들은 일상적인 도구로 사용하기보다 특정 목적이나 필요에 따라 사용하고 있으며, 대부분의 사용자가 ChatGPT의 환각효과(Hallucination)에 대해 인지하고 있으나 이는 사용을 저해하는 요인은 아니었다. 둘째, 가설검정 결과 독립변수인기대충족, 인지된 유용성, 사용자 만족 요인 모두가 종속변수인 지속이용의도에 긍정적 영향을 미치고 있음을 확인하였다. 셋째, 이용자가 ChatGPT를 이용하는 목적에 따라 신뢰의 영향력이 달라짐이 확인되었다. 이용자가 정보 검색 목적으로 ChatGPT를 활용하는 경우에는 신뢰가 사용자 만족에 영향을 미친 반면, 창작 목적으로 사용하는 경우 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과가 향후 사회와 기업에 있어 생성형 AI의 도입 과정에서 신뢰성의 문제를 해결하고 성공적인 도입을 위한 정책 수립 및 개선방안 도출을 위해 활용될 수 있기를 기대한다.

• 치위생과학회지
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• 제24권1호
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• pp.62-70
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• 2024

Background: This study aimed to evaluate ChatGPT's performance accuracy in responding to questions from the national dental hygienist examination. Moreover, through an analysis of ChatGPT's incorrect responses, this research intended to pinpoint the predominant types of errors. Methods: To evaluate ChatGPT-3.5's performance according to the type of national examination questions, the researchers classified 200 questions of the 49th National Dental Hygienist Examination into recall, interpretation, and solving type questions. The researchers strategically modified the questions to counteract potential misunderstandings from implied meanings or technical terminology in Korea. To assess ChatGPT-3.5's problem-solving capabilities in applying previously acquired knowledge, the questions were first converted to subjective type. If ChatGPT-3.5 generated an incorrect response, an original multiple-choice framework was provided again. Two hundred questions were input into ChatGPT-3.5 and the generated responses were analyzed. After using ChatGPT, the accuracy of each response was evaluated by researchers according to the types of questions, and the types of incorrect responses were categorized (logical, information, and statistical errors). Finally, hallucination was evaluated when ChatGPT provided misleading information by answering something that was not true as if it were true. Results: ChatGPT's responses to the national examination were 45.5% accurate. Accuracy by question type was 60.3% for recall and 13.0% for problem-solving type questions. The accuracy rate for the subjective solving questions was 13.0%, while the accuracy for the objective questions increased to 43.5%. The most common types of incorrect responses were logical errors 65.1% of all. Of the total 102 incorrectly answered questions, 100 were categorized as hallucinations. Conclusion: ChatGPT-3.5 was found to be limited in its ability to provide evidence-based correct responses to the Korean national dental hygiene examination. Therefore, dental hygienists in the education or clinical fields should be careful to use artificial intelligence-generated materials with a critical view.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.160-165
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• 2023

본 연구에서는 SNS와 같이 이미지와 함께 글을 작성하는 활동을 보조하기 위해 YOLO와 GPT를 활용한 SNS 문장 작성 보조 시스템을 제안한다. YOLO 모델을 활용하여 글 작성 시 삽입되는 이미지에서 객체를 추출하고 메타정보인 GPS 정보, 생성 시간 정보도 추출하여 함께 GPT의 프롬프트 값으로 사용한다. YOLO 모델을 사용하기 위해 양식 이미지 데이터로 학습하여 사용했으며 해당 모델의 mAP score는 평균 약 0.25이다. GPT는 '맛집 리뷰' 주제의 1,000개의 블로그 텍스트 데이터를 학습하였으며, 본 연구에서 학습된 모델을 사용하여 이미지에서 추출한 2가지 타입의 키워드로 문장을 생성하였다. 생성된 문장의 실용성을 평가하기 위해 설문을 진행하였으며 설문 결과의 명확한 분석을 위해 폐쇄형 설문을 진행하였다. 삽입한 이미지와 키워드 문장을 제공하여 질문에 대해 3가지 평가 항목을 두어 진행하였다. 설문 결과 이미지의 핵심 키워드 경우 유의미한 문장을 생성한다는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구를 통해서 이미지 기반 문장 생성 시 이미지 키워드와 GPT 학습 내용과의 관계에 따라 결과물의 정확성이 달라진다는 결과를 얻을 수 있었다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.565-574
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• 2024

챗GPT는 우리 사회의 모든 분야에 커다란 반향을 일으키고 있으며, 이는 교육 분야에서도 마찬가지이다. 하지만 학교 현장에서의 챗GPT에 관한 학계 및 사회적 논의는 주로 표절과 같은 부정행위에 초점이 맞춰져있으며, 학생들의 인공지능 기술 활용으로 인한 긍정적인 효과에 대해서는 상대적으로 연구가 부족한 실정이다. 그와 더불어, 코로나 시대의 교육 위기 속에서 학업열의를 증진시키는 연구의 필요성이 제기되고 있다. 이러한 문제인식에 따라 우리는 학생들의 챗GPT 리터러시 수준에 따라 학업열의가 어떻게 나타나는지에 대해 알아보고, 그 과정에서 학생들의 학업 자신감 및 지각된 학업역량이 매개효과를 나타내는지를 확인했다. 이를 위해 406명의 대학생을 대상으로 수집한 데이터를 SPSS로 분석했다. 그 결과, 챗GPT 리터러시는 학업열의에 긍정적인 영향을 미치는 것이 확인되었으며, 학업자신감은 챗GPT 리터러시와 학업열의 사이를 매개했다. 또한 학업자신감과 지각된 학업역량은 이중으로 매개되었을 때 유의한 결과를 도출했다. 이러한 결과를 바탕으로 우리는 챗GPT 리터러시와 학업열의 사이의 이론적 매커니즘을 명확히 규명할 수 있다는 이론적 함의를 논하였다. 또한 이와 관련하여 챗GPT 리터러시 교육의 중요성에 관한 실용적 함의에 대해도 기술하였다.