• Asia pacific journal of information systems
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• 제33권4호
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• pp.1058-1092
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• 2023

This study investigates the perception and adoption of ChatGPT (a large language model (LLM)-based chatbot created by OpenAI) among Korean users and assesses its potential as the next disruptive innovation. Drawing on previous literature, the study proposes perceived intelligence and perceived anthropomorphism as key differentiating factors of ChatGPT from earlier AI-based chatbots. Four individual motives (i.e., perceived usefulness, ease of use, enjoyment, and trust) and two societal motives (social influence and AI anxiety) were identified as antecedents of ChatGPT acceptance. A survey was conducted within two Korean online communities related to artificial intelligence, the findings of which confirm that ChatGPT is being used for both utilitarian and hedonic purposes, and that perceived usefulness and enjoyment positively impact the behavioral intention to adopt the chatbot. However, unlike prior expectations, perceived ease-of-use was not shown to exert significant influence on behavioral intention. Moreover, trust was not found to be a significant influencer to behavioral intention, and while social influence played a substantial role in adoption intention and perceived usefulness, AI anxiety did not show a significant effect. The study confirmed that perceived intelligence and perceived anthropomorphism are constructs that influence the individual factors that influence behavioral intention to adopt and highlights the need for future research to deconstruct and explore the factors that make ChatGPT "enjoyable" and "easy to use" and to better understand its potential as a disruptive technology. Service developers and LLM providers are advised to design user-centric applications, focus on user-friendliness, acknowledge that building trust takes time, and recognize the role of social influence in adoption.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.505-508
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• 2022

인공지능은 존재 자체로서 기술의 약진이라는 가치를 가지며, 여러 산업 분야에 이용되어 각종 산업에서 생산하는 상품 및 서비스의 부가 가치를 증진시키는 역할을 한다. 따라서 인공지능과 관련된 규제와 정책에 대해서 보다 넓은 시각에서 고려되어야 한다. 그러나 연구자 간 이해도가 상이하며, 어떻게 인공지능을 규제할지에 대한 합의는 이뤄지지 않고 있다. 이에 인공지능 기술에 대한 정부규제 방향을 탐색적으로 고찰해 본다. 먼저 인공지능 규제의 목표로 책무성, 투명성, 안정성, 공정성을 도출하고 규제 범위로 시스템 자체, 개발과정 및 활용 과정을 설정하며, 이용자와 개발자가 규제의 준수 대상임을 보인다. 본 연구의 학술적 의의는 인공지능 현재 기술수준을 분석하여 이를 바탕으로 향후 일관된 인공지능 규제 논의의 기반을 마련한 것으로 볼 수 있다. 인공지능 개발에서 응용에 이르는 생애주기를 고려할 때, 중요한 것은 인공지능 산업을 촉진하기 위한 진흥 정책과 그에 따른 리스크에 대해 대응하는 규제 정책의 균형이다. 개발자, 기업 및 사용자 등 모든 참여 주체에게 긍정적인 방향으로 인공지능이 수용될 수 있는 체계를 마련하는 것이 인공지능과 관련된 법학의 목표이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.23-37
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• 2024

디지털 트윈은 현실세계의 물리적 객체를 디지털 세계의 가상객체로 모사하고 시뮬레이션을 통해 미래에 발생 가능한 현상을 예측함으로써, 현실세계의 문제를 해결 또는 최적화하기 위해 고안된 M&S(Modeling and Simulation) 기술이다. 디지털 트윈은 지금까지 도시, 산업 시설 등 대규모 환경에서 특정 목적을 달성하기 위해 수집된 다양한 데이터 기반으로 정교하게 설계되고 활용되어 왔다. 이러한 디지털 트윈 기술을 실생활에 적용하고 사용자 맞춤형 서비스 기술로 확장하기 위해서는 개인정보 보호, 시뮬레이션의 개인화 등 실질적이지만 민감한 문제를 해결해야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 개인화 디지털 트윈을 위한 연합학습 기반의 클라이언트 훈련 가속 방식(FACTS)을 제안한다. 기본적인 접근 방식은 클러스터 기반의 적응형 연합학습 훈련 절차를 활용해 개인정보를 보호하면서 동시에 사용자와 유사한 훈련 모델을 선택하고 훈련을 가속하는 것이다. 다양한 통계적으로 이질적인 조건의 실험 결과 FACTS는 기존의 FL 방식에 비해 훈련 속도 및 자원 효율성 측면에서 우수한 것으로 나타난다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.431-448
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• 2008

경영패러다임의 변화는 오늘날 기술발전에 따른 정보기술 변화를 기업경영에 적극적으로 수용해야 한다는 것이며, 경영층에서 불확실한 경영환경에 보다 민첩하게 적응하며, 실시간으로 분석되는 정보를 기반으로 의사결정을 하여야 하는 것을 의미한다. 이것은 최근 기업의 효과적 목표달성과 효율적 업무생산성을 확보 할 수 있는 근간이 되며, 이에 따른 기업정보시스템으로써의 비즈니스 인텔리전스의 도입은 기업의 필수적인 요소가 되고 있다. 따라서 비즈니스 인텔리전스 시스템을 구축하고자 하는 기업들에게 경영성과에 보다 효과적으로 영향을 미칠 수 있는 핵심성공요인을 도출해 주는 것은 매우 의미 있을 것이다. 본 연구에서는 이론연구를 바탕으로 설정된 연구모형과 연구가설을 설문조사 및 통계분석을 진행하여 연구가설을 검정하고 그 결과를 분석하여 성공요인들 간의 관계를 규명해 준다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권4호
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• pp.1989-2011
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• 2019

Vehicle detection based on aerial images is an interesting and challenging research topic. Most of the traditional vehicle detection methods are based on the sliding window search algorithm, but these methods are not sufficient for the extraction of object features, and accompanied with heavy computational costs. Recent studies have shown that convolutional neural network algorithm has made a significant progress in computer vision, especially Faster R-CNN. However, this algorithm mainly detects objects in natural scenes, it is not suitable for detecting small object in aerial view. In this paper, an accurate and effective vehicle detection algorithm based on Faster R-CNN is proposed. Our method fuse a hyperactive feature map network with Eltwise model and Concat model, which is more conducive to the extraction of small object features. Moreover, setting suitable anchor boxes based on the size of the object is used in our model, which also effectively improves the performance of the detection. We evaluate the detection performance of our method on the Munich dataset and our collected dataset, with improvements in accuracy and effectivity compared with other methods. Our model achieves 82.2% in recall rate and 90.2% accuracy rate on Munich dataset, which has increased by 2.5 and 1.3 percentage points respectively over the state-of-the-art methods.

• 디지털융복합연구
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• 제17권7호
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• pp.73-87
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• 2019

본 연구는 최근 빠르게 확산되는 인공지능의 지속적인수용에 관하여 탐색하고자 온라인 구인정보 플랫폼에 적용된 인공지능의 품질을 정의하고 인공지능의 선호, 지속사용의도 간의 구조적인 관계를 규명하였다. 인공지능 사용자를 대상으로 설문조사를 시행하였고 184개를 회수하였다. 실증분석결과 인공지능의 품질과 선호가 만족에 긍정적인 영향을 미치며, 인공지능의 만족이 지속사용의도에 통계적으로 유의한 수준에서 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 예상과는 달리 인공지능의 품질은 지속사용의도에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 향후 인공지능 기술을 제품이나 서비스에 적용하는데 있어 이론적, 실무적인 차원의 유용한 가이드라인을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.283-292
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• 2020

4차 산업혁명의 대표적인 이미지 중 하나인 인공지능은 2016년 알파고 이후에 인공지능 인식이 매우 높아져 있다. 본 논문은 학국교육학술정보원에서 제공하는 국내 논문 중 '인공지능', '기계학습', '딥 러닝'으로 검색된 국내 발표 논문에 대해서 분석하였다. 검색된 논문은 약 1만여건이며 논문 동향을 파악하기 위해 빈도분석과 토픽 모델링, 의미 연결망을 이용하였다. 추출된 논문을 분석한 결과, 2015년에 비해 2016년에는 인공지능 분야는 600%, 기계학습은 176%, 딥 러닝 분야는 316% 증가하여 알파고 이후에 인공지능 분야의 연구가 활발히 진행됨을 확인할 수 있었다. 또한, 2018년 부터는 기계학습보다 딥 러닝 분야가 더 많이 연구 발표되고 있다. 기계학습에서는 서포트 벡터 머신 모델이, 딥 러닝에서는 텐서플로우를 이용한 컨볼루션 신경망이 많이 활용되고 있음을 알 수 있었다. 본 논문은 '인공지능', '기계학습', '딥 러닝' 분야의 향후 연구 방향을 설정하는 도움을 제공할 수 있다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권6호
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• pp.245-251
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• 2021

This work aims to focus on the current features and characteristics of Human Element and Artificial intelligence (AI), ask some questions about future information security, and whether we can avoid human errors by improving machine learning and AI or invest in human knowledge more and work them both together in the best way possible? This work represents several related research results on human behavior towards information security, specified with elements and factors like knowledge and attitude, and how much are they invested for ISA (information security awareness), then presenting some of the latest studies on AI and their contributions to further improvements, making the field more securely advanced, we aim to open a new type of thinking in the cybersecurity field and we wish our suggestions of utilizing each point of strengths in both human attributions in software security and the existence of a well-built AI are going to make better future software security.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권3호
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• pp.952-973
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• 2021

In recent years, mobile devices have become an essential part of daily life. More and more applications are being supported by mobile devices thanks to edge computing, which represents an emergent architecture that provides computing, storage, and networking capabilities for mobile devices. In edge computing, heavy tasks are offloaded to edge nodes to alleviate the computations on the mobile side. However, offloading computational tasks may incur extra energy consumption and delays due to network congestion and server queues. Therefore, it is necessary to optimize offloading decisions to minimize time, energy, and payment costs. In this article, different offloading models are examined to identify the offloading parameters that need to be optimized. The paper investigates and compares several optimization techniques used to optimize offloading decisions, specifically Swarm Intelligence (SI) models, since they are best suited to the distributed aspect of edge computing. Furthermore, based on the literature review, this study concludes that a Cuckoo Search Algorithm (CSA) in an edge-based architecture is a good solution for balancing energy consumption, time, and cost.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제33권3호
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• pp.624-651
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• 2023

The study makes several contributions to not only the adoption literature by examining the influence of Emotional Intelligence (EI) and Big-Five traits on adoption of Augmented Reality (AR) but also given its utility in both industry and research, it contributes to the interesting inter-disciplinary domain of psychology, information systems, and human behaviour. A quantitative based approach using a sample of 275 respondents was undertaken. It is found that emotional intelligence influence both perceived ease-of-use and perceived usefulness. They in turn influence intention to use. Another important observation is that personality traits (openness and agreeableness) have a significant moderating effect on the relation between attitude and intention to use AR. This research will help academicians and executives working on the adoption of AR in various sectors ranging from retail industry to the education sector. The originality of this study is that it explores the impact of EI on the acceptance of AR and helps in extending the literature in interdisciplinary research.