• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제16권1호
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• pp.182-190
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• 2024

Various artificial intelligence neural network models that have emerged since 2014 enable the creation of new content beyond the existing level of information discrimination and withdrawal, and the recent generative artificial intelligences such as ChatGPT and Gall-E2 create and present new information similar to actual data, enabling natural interaction because they create and provide verbal expressions similar to humans, unlike existing chatbots that simply present input content or search results. This study aims to present a model that can improve the ChatGPT communication skills of university students through curriculum research on ChatGPT, which can be participated by students from all departments, including engineering, humanities, society, health, welfare, art, tourism, management, and liberal arts. It is intended to design a way to strengthen competitiveness to embody the practical ability to solve problems through ethical attitudes, AI-related technologies, data management, and composition processes as knowledge necessary to perform tasks in the artificial intelligence era, away from simple use capabilities. It is believed that through creative education methods, it is possible to improve university awareness in companies and to seek industry-academia self-reliant courses.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.279-291
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• 2023

최근 몇 년 동안 언어 모델 기반의 생성형 인공지능 기술은 눈에 띄게 발전하고 있다. 특히, 요약, 코드 작성과 같은 다양한 분야에서 활용 가능성이 증가하고 있어 큰 관심을 받고 있다. 이러한 관심의 반영으로, 생성형 인공지능 관련 특허 출원이 급격히 증가하는 추세를 보인다. 이러한 동향을 파악하고 이에 따른 전략을 수립하기 위해 미래 예측이 핵심적이다. 예측을 통해 해당 기술 분야의 미래 동향을 정확히 파악하여 더 효과적인 전략을 수립할 수 있다. 본 논문에서는 언어 모델 기반 생성형 인공지능 발전 방향을 확인하기 위해 현재까지 출원된 특허들을 분석하였다. 특히, 각 국가에서의 연구 및 발명 활동을 깊게 살펴보았으며, 연도별 및 세부 기술별 출원 동향을 중점적으로 분석하였다. 이러한 분석을 통해 핵심 특허들이 포함하고 있는 세부 기술을 이해하고, 향후 생성형 인공지능의 기술 개발 트렌드를 예측해 보고자 하였다.

• 실천공학교육논문지
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• 제16권1_spc호
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• pp.33-39
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• 2024

본 연구는 최근 생성형 AI로 인한 새로운 교육 트렌드 변화에 학습자들의 수업 경험에 대한 긍정/부정 인식의 변화와 실제 활용 형태를 살펴본다. 공학 계열 대학생 6학급을 대상으로 2학기 동안 AI 챗봇을 웹 프로그래밍 수업에 활용하였고, 학기 초부터 설문 조사를 시작으로 중간/기말 고사 보고서 제출 기간까지 학습자의 경험과 활용에 대한 변화를 분석했다. 연구 분석 결과, Q/A 피드백과 실습 문제 해결 등 학습 개선에 도움이 되었고, 수업 적용 이후 중간부터 기말범위까지 챗봇에 대한 인식이 긍정적으로 변화하였다. 이외 수업 내에 커뮤니티 단절(개인화) 문제와 교육 S/W로써 활용 방안에 대한 유의미한 결론을 도출했다. 본 연구는 앞으로 생성형 AI 기반 소프트웨어 개발을 위한 기초 연구로써 의의가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.569-572
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• 2023

최근 하루가 다르게 발전하고 있는 생성형 AI가 창작과 예술 분야에 어떤 영향을 미칠 수 있는지, 새롭게 등장하고 있는 다양한 분야에서 활용 가능한 획기적인 기능 등을 살펴보고 이를 바탕으로 새로운 창작 방향을 제시할 수 있는 방법들을 살펴보려 한다. 최근, 작곡가와 소설가들은 물론, 디지털 아티스트들까지도 생성형 AI를 활용하여 독특한 음악, 글, 그리고 이미지를 창조하는데 성공했다는 사례들이 속속 드러나고 있고 영상, 게임, 웹툰 등 많은 산업현장에서 직접적인 활용방법에 대한 연구결과가 등장하고 실제 적용 사례도 늘어나고 있다. 이미지 생성기인 미드저니와 스테이블디퓨전 같은 도구들은 혁신적인 방법으로 빠르게 높은 퀄리티의 이미지를 생성하고 다양한 아이디어를 제공 받을 수 있는 도구로 창작과 예술 분야에서 큰 관심을 받고 있다. 이러한 발전은 창작과 예술 분야에서 생성형 AI의 무한한 가능성을 보여주는 한편, 인간의 창의성 침해와 예술가들의 노력 희석에 대한 비판적 시각을 불러일으키기도 한다. 본 연구는 이런 다양한 관점에서 창작·예술 분야의 생성형 AI 활용을 깊이 있게 탐구한다. 그 과정에서 여러 생성형 AI 도구들, 특히 이미지 생성기 미드저니와 스테이블디퓨전의 기능과 활용 방안, 그로 인한 사회적, 윤리적 측면을 분석하며, 창작·예술 분야에서의 생성형 AI 활용의 적절한 방향성과 미래 전망을 제시해 보고자 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권2호
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• pp.713-725
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• 2022

Mostly, artificial intelligence does not show any definite change in emotions. For this reason, it is hard to demonstrate empathy in communication with humans. If frequency modification is applied to neutral emotions, or if a different emotional frequency is added to them, it is possible to develop artificial intelligence with emotions. This study proposes the emotion conversion using the Generative Adversarial Network (GAN) based voice frequency synthesis. The proposed method extracts a frequency from speech data of twenty-four actors and actresses. In other words, it extracts voice features of their different emotions, preserves linguistic features, and converts emotions only. After that, it generates a frequency in variational auto-encoding Wasserstein generative adversarial network (VAW-GAN) in order to make prosody and preserve linguistic information. That makes it possible to learn speech features in parallel. Finally, it corrects a frequency by employing Amplitude Scaling. With the use of the spectral conversion of logarithmic scale, it is converted into a frequency in consideration of human hearing features. Accordingly, the proposed technique provides the emotion conversion of speeches in order to express emotions in line with artificially generated voices or speeches.

• Journal of Smart Tourism
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• 제3권1호
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• pp.41-47
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• 2023

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.

• Nutrition Research and Practice
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• 제16권6호
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• pp.801-812
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• 2022

BACKGROUND/OBJECTIVES: Diet planning in childcare centers is difficult because of the required knowledge of nutrition and development as well as the high design complexity associated with large numbers of food items. Artificial intelligence (AI) is expected to provide diet-planning solutions via automatic and effective application of professional knowledge, addressing the complexity of optimal diet design. This study presents the results of the evaluation of the utility of AI-generated diets for children and provides related implications. MATERIALS/METHODS: We developed 2 AI solutions for children aged 3-5 yrs using a generative adversarial network (GAN) model and a reinforcement learning (RL) framework. After training these solutions to produce daily diet plans, experts evaluated the human- and AI-generated diets in 2 steps. RESULTS: In the evaluation of adequacy of nutrition, where experts were provided only with nutrient information and no food names, the proportion of strong positive responses to RL-generated diets was higher than that of the human- and GAN-generated diets (P < 0.001). In contrast, in terms of diet composition, the experts' responses to human-designed diets were more positive when experts were provided with food name information (i.e., composition information). CONCLUSIONS: To the best of our knowledge, this is the first study to demonstrate the development and evaluation of AI to support dietary planning for children. This study demonstrates the possibility of developing AI-assisted diet planning methods for children and highlights the importance of composition compliance in diet planning. Further integrative cooperation in the fields of nutrition, engineering, and medicine is needed to improve the suitability of our proposed AI solutions and benefit children's well-being by providing high-quality diet planning in terms of both compositional and nutritional criteria.

• 서비스연구
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• 제14권1호
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• pp.77-90
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• 2024

본 연구는 소비자의 감성과 경험이 중요한 서비스 분야에서 생성형 인공지능을 활용하는 방법에 대한 조사를 목표로 활용시의 환각 현상을 최소화하고, 소비자의 감성 및 경험에 대한 전략적 서비스를 개발하는 것에 초점을 맞추고 있다. 이를 위해 기계적인 방식의 접근과 사용자가 프롬프트를 직접 생성하는 방식을 검토하였고, 사업아이템 정의 제공, 페르소나 특성 값 제공, 예시와 맥락형 동사명령, 출력 포멧과 톤 컨셉 지정 등의 프롬프트 생성 요인을 중심으로 실험적으로 적용하였다. 연구는 생성형 AI가 제공하는 맞춤형 콘텐츠의 정확성과 사용자 만족도를 향상시키는 데 기여할 수 있는 방안을 탐색한다. 또한, 이러한 접근 방식은 생성형 인공지능을 실제 서비스에 적용 시 발생할 수 있는 환각 현상 중심의 문제들을 해결하는 데 중요한 역할을 하며, 생성형 인공지능을 통한 소비자 서비스 혁신에 기여할 것으로 기대한다. 연구 결과는 소비자의 감성과 경험을 풍부하게 해석하는데 생성형 인공지능이 중요한 역할을 할 수 있음을 보여주며, 이는 다양한 산업 분야에서의 활용 가능성을 넓히고, 기술 발전을 넘어 소비자 감성 및 경험 전략의 새로운 방향을 제시할 것으로 기대한다. 하지만, 아직은 연구가 생소한 생성형 AI 기술 기반의 연구를 진행함으로써 미흡한 부분이 많다. 향후 연구에서는 더 다양한 산업 환경 적용으로 연구요인들의 범용성과 조건별 효과를 더 깊이 탐구할 필요가 있다. 또한, AI 기술의 급속한 발전에 따라 새로운 형태의 환각 증상과 이에 대응하는 새로운 전략 개발에 관한 연구가 지속해서 이루어져야 할 것이다.

• 의료법학
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• 제24권4호
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• pp.67-101
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• 2023

생성형 AI의 활용은 교육계를 넘어서 이미 의료계에서도 의료 기기에 임상 소프트웨어 등의 도입 등으로 연구되고 있다. 생성형 AI는 대규모 대화형 언어모델을 활용하여 방대한 데이터를 이해하고 자료를 선별하는 시간과 에너지를 줄여주면서 사용자와 끊임없는 대화를 통한 정보의 전달이 가능하다. 바로 이러한 점이 인류에게 생성형 AI가 혁신적인 기술의 등장으로 인정받고 있는 점이기도 하다. 그러나 반면 사용자에게 제공되는 컨텐츠의 정합성은 출처나 근거 없이 사용자에게 판단의 영역으로 맡겨지고 있다. 그러나 이 글에서는 생성형 AI를 활용함에 있어서 가장 직접적으로 발생할 수 있는 쟁점을 우선적으로 살펴보기로 한다. 따라서 이 글에서는 생성형 AI의 대표적인 프로그램인 Chat GPT의 발전과 이용자의 활용에 대비하여 특히 개인정보 보호의 쟁점에 대하여 논의하였다. 이를 위하여 먼저 생성형 AI의 기술적인 특성을 살펴본 뒤에 발생 가능한 민사적 쟁점 가운데에서도 개인정보 보호에 관한 문제를 우선적으로 살펴보았다. 생성형 AI는 그 자체로서 학습 데이터의 편향이나 출처 없는 결과값의 제공 등 여러 문제점이 제기되고 있으나, 이러한 문제점은 윤리적 문제를 내포하는 것으로 당장 임상 소프트웨어로서 의료기기에서 활용될 경우 개인정보 보호법제와 보건의료데이터의 활용 가이드로 환자 혹은 이용자의 개인정보를 보호할 수 있을 것인가에 대한 의문에 대한 논의가 시급하다고 판단되었다. 우리나라의 개인정보 보호법제는 특히 보건의료데이터의 활용에서 특정 개인의 개인정보를 가명처리하고 비식별조치를 취하는 데에 적절한 프로세스를 갖추고 있는 것으로 보이나, 생성형 AI이 소프트웨어로서 의료기기에 적용되었을 경우에도 이 법제로서 개인정보 보호의 목적을 이루기에는 어려운 점이 있다. 임상 소프트웨어에서 활용될 생성형 AI의 기능을 대비하기 위해서는 생성형 AI에 걸맞는 개인정보 보호의 법제가 필요할 것으로 보인다.

• 전자통신동향분석
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• 제35권1호
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• pp.60-70
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• 2020

Artificial intelligence (AI) is expected to bring about a wide range of changes in the industry, based on the assessment that it is the most innovative technology in the last three decades. The manufacturing field is an area in which various artificial intelligence technologies are being applied, and through accumulated data analysis, an optimal operation method can be presented to improve the productivity of manufacturing processes. In addition, AI technologies are being used throughout all areas of manufacturing, including product design, engineering, improvement of working environments, detection of anomalies in facilities, and quality control. This makes it possible to easily design and engineer products with a fast pace and provides an efficient working and training environment for workers. Also, abnormal situations related to quality deterioration can be identified, and autonomous operation of facilities without human intervention is made possible. In this paper, AI technologies used in smart factories, such as the trends in generative product design, smart workbench and real-sense interaction guide technology for work and training, anomaly detection technology for quality control, and intelligent manufacturing facility technology for autonomous production, are analyzed.