• 디지털산업정보학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.135-145
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• 2023

ChatGPT is an artificial intelligence-based conversation agent developed by OpenAI using natural language processing technology. In this study, an empirical study was conducted on incumbent teachers on the intention to use the newly emerged Chat GPT. First, we studied how accuracy, entertainment, system accessibility, perceived usefulness, and perceived ease of use affect ChatGPT's acceptance intention. In addition, we analyzed whether perceived usefulness and perceived ease of use differ in the intention to accept depending on the digital technology of teachers. As a result of the study, the suitability of the structural equation model was generally good. Accuracy and entertainment were found to have a significant effect on perceived usefulness, and system accessibility was found to have a significant effect on perceived ease of use. In the analysis of teachers' digital technology control effects, it was found that perceived usefulness and perceived ease of use had a control effect between acceptance intentions. It was found that the group with high digital skills of teachers was strongly intended to accept the service regardless of perceived usefulness and ease of use. In the group with low digital skills of teachers, it is thought that ChatGPT's service shows the acceptance intention only when the perceived usefulness and ease of use are high. Therefore, in the group with low digital technology, it is necessary to seek teaching activities such as the development of instructional models using ChatGPT.

• 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.

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.205-211
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• 2023

본 논문에서는 현재 다양한 분야에서 이슈가 되고 있는 인공지능 기술인 ChatGPT의 광고사진 제작 활용 가능성을 분석하고 이에 대한 타당성을 평가하였다. 이를 위해 광고사진의 시각적 요소와 언어의 관계를 살펴보았고, ChatGPT의 광고 활용 사례를 조사하였다. 또한 광고사진 제작 단계별 요소를 분석한 후 전문가 인터뷰를 통해 광고사진 제작 단계에서 ChatGPT가 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 타당성을 알아보았다. 그 결과 일부 제한적이긴 하지만 광고사진 기획 단계에서 실현 가능성이 높은 것으로 조사되었으나 사진 촬영과 후반 작업에서의 실현 가능성은 낮은 것으로 조사되었다. 이러한 결과를 고려할 때, 우리는 인공지능 기술의 발전을 지속적으로 주시할 필요가 있으며, 기술과 인간의 협업을 통해 광고사진 제작의 창의성과 효율성을 높여 나가는 방향으로 노력해야 할 것이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.105-110
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• 2024

인공지능은 다양한 분야에서 활용되고 있으며 코딩 패러다임 또한 변화하고 있다. ChatGPT, GitHub의 Copilot등 다양한 코딩지원 AI들의 발전이 가속화 되고 있지만 이러한 코딩 도구들은 정확도, 보안, 라이선스 그리고 코드의 품질에 대한 과제가 남아있다. 따라서 이런 문제를 해결하기 위해 AI가 생성한 코드를 실시간으로 컴파일 함으로써 즉시 피드백을 받을 수 있도록 하여 개발 생산성을 높이고자 한다. 본 연구에서는 ChatGPT와 Roslyn의 결합을 테스트 해보고 실제 게임에 적용시킴으로써 해당 기술의 활용 가능성을 검증하고자 한다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권3호
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• pp.467-484
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• 2024

생성형 인공지능의 급속한 발전으로 이제 프로그래머의 도움 없이 누구나 개인 맞춤형 챗봇을 제작하고 이를 무료로 활용할 수 있는 시대가 열렸다. 본 연구는 예비 교사 교육을 목적으로, OpenAI의 GPTs 기반 맞춤형 챗봇을 개발하였다. 개발된 맞춤형 챗봇은 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 토대로한 생성형 AI를 이용했기 때문에 그 응답 또한 확률적이므로, 맞춤형 챗봇의 개발 절차뿐만 아니라 그 응답이 적절한지에 대한 점검이 필요하다. 이를 위해 예비 교사를 지도하는 교수자들이 맞춤형 챗봇의 응답에 대한 타당성을 5점 척도로 분석하여 수학교육적 성능을 살펴보았다. 동일한 질문에 대한 범용적인 챗봇인 ChatGPT, 맞춤형 챗봇인 GPT, 그리고 초등수학교육 전문가의 응답을 교수자들이 분석한 결과, 초등수학교육 전문가의 응답은 평균 4.52점을, 맞춤형 챗봇인 GPT는 평균 3.73점을 받아 맞춤형 챗봇인 GPT의 응답은 초등수학교육 전문가의 수준에는 미치지 못하는 것으로 나타났다. 하지만 5점 척도에서 보통 이상으로 '적절하다'에 가까운 점수를 받아 맞춤형 챗봇인 GPT의 교육적 활용 가능성을 확인할 수 있었다. 한편, 범용적인 챗봇인 ChatGPT의 응답은 평균 2.86점으로 낮은 평가를 받았으며, 예비 교사를 지도하는 교수자들은 답변 내용이 체계적이지 않고 일반적인 수준에 머물러 있다고 평가하였다. 이에 범용적인 챗봇인 ChatGPT는 수학교육에 한정하여 사용하기에는 어려움이 있어 보인다. 기존의 맞춤형 챗봇이 교육적 효과를 입증했음에도 불구하고, 그 제작 과정에서 요구되는 시간과 비용이 큰 장애물로 작용해왔다. 그러나 이제 GPTs 서비스를 통해 누구나 손쉽게 교수자 및 학습자에게 적절한 맞춤형 챗봇을 제작할 수 있으며, 그 응답이 일정 수준 이상의 수학교육적 타당성을 보여 수학교육의 다양한 측면에서 효과적으로 활용할 수 있을 것이다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권3호
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• pp.186-191
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• 2023

This study would investigate the generative AIs currently in service in the era of hyperscale AIs and explore measures for the use of generative AIs, focusing on 'ChatGPT,' which has received attention as a leader of generative AIs. Among the various generative AIs, this study selected ChatGPT, which has rich application cases to conduct research, investigation, and use. This study investigated the concept, learning principle, and features of ChatGPT, identified the algorithm of conversational AI as one of the specific cases and checked how it is used. In addition, by comparing various cases of the application of conversational AIs such as Google's Bard and MS's NewBing, this study sought efficient ways to utilize them through the collected cases and conducted research on the limitations of conversational AI and precautions for its use. If connected to city-related databases, it can provide information on city infrastructure, transportation systems, and public services, so residents can easily get the information they need. We want to apply this research to enrich the lives of our citizens.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제91권4호
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• pp.393-401
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• 2024

This study explores the integration of the generative AI, specifically ChatGPT (GPT-4o), into the field of structural analysis and design using the finite element method (FEM). The research is conducted in two main parts: structural analysis and structural design. For structural analysis, two scenarios are examined: one where the FEM source code is provided to ChatGPT and one where it is not. The AI's ability to understand, process, and accurately perform finite element analysis in both scenarios is evaluated. Additionally, the application of ChatGPT in structural design is investigated, including design modifications and parameter sensitivity analysis. The results demonstrate the potential of the generative AI to assist in complex engineering tasks, suggesting a future where AI significantly enhances efficiency and innovation in structural engineering. However, the study also highlights the importance of ensuring the accuracy and reliability of AI-generated results, particularly in safety-critical applications.

• 정보관리학회지
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• 제40권2호
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• pp.183-209
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• 2023

이 연구의 목적은 ChatGPT가 도서의 표지, 표제지, 판권기 데이터를 활용하여 생성한 더블린코어의 품질 평가를 통하여 ChatGPT의 메타데이터의 생성 능력과 그 가능성을 확인하는 데 있다. 이를 위하여 90건의 도서의 표지, 표제지와 판권기 데이터를 수집하여 ChatGPT에 입력하고 더블린 코어를 생성하게 하였으며, 산출물에 대해 완전성과 정확성 척도로 성능을 파악하였다. 그 결과, 전체 데이터에 있어 완전성은 0.87, 정확성은 0.71로 준수한 수준이었다. 요소별로 성능을 보면 Title, Creator, Publisher, Date, Identifier, Right, Language 요소가 다른 요소에 비해 상대적으로 높은 성능을 보였다. Subject와 Description 요소는 완전성과 정확성에 대해 다소 낮은 성능을 보였으나, 이들 요소에서 ChatGPT의 장점으로 알려진 생성 능력을 확인할 수 있었다. 한편, DDC 주류인 사회과학과 기술과학 분야에서 Contributor 요소의 정확성이 다소 낮았는데, 이는 ChatGPT의 책임표시사항 추출 오류 및 데이터 자체에서 메타데이터 요소용 서지 기술 내용의 누락, ChatGPT가 지닌 영어 위주의 학습데이터 구성등에 따른 것으로 판단하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.21-41
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• 2024

본 연구는 OpenAI가 개발한 고급 언어 모델인 ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer)와 사용자의 애착 유형 간의 관계를 탐구한다. 인공지능(AI)이 점차 일상생활에 통합되면서, 다양한 애착 유형을 가진 개인들이 AI 챗봇과 상호 작용하는 방식을 이해하는 것은 특정 사용자 요구를 충족하고 사용자와 가장 이상적인 방식으로 상호 작용하는 더 나은 사용자 경험을 구축하기 위해 중요하다. 심리학의 애착 이론을 기반으로 한 이 연구에서는 애착 유형이 ChatGPT와 상호 작용에 미치는 영향을 탐구하여 인간과 AI 간의 상호 작용에 대한 이해에서 중요한 공백을 메우고 있다. 예상과는 달리, 애착 유형은 ChatGPT 사용에 유의미한 영향을 미치지 않았다. 애착 유형에 관계없이 중요한 정보를 전달하는 ChatGPT를 완전히 신뢰하는 것을 주저했으며, AI 시스템의 신뢰 문제를 해결해야 할 필요성을 강조한다. 단, 본 연구는 사용자와 ChatGPT 간 독특한 상호 작용에 중점을 두어, 애착 유형이 이러한 상호 작용에 미치는 영향을 해명하여 AI 챗봇의 개인화된 사용자 경험을 개발하는 데에 도움이 되고자 한다. 또, 본 연구는 Perceived Partner Responsiveness Scale의 도입은 사용자가 ChatGPT의 역할에 대한 인식을 평가하는 유용한 도구로 기능하며, AI의 인격화에 대한 관점을 제시한다. 본 연구는 인간과 AI 간의 관계에 대한 넓은 토론에 기여하며, 사용자 중심의 미래를 위해 AI 시스템에 감정 지능을 통합하는 중요성을 강조한다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권5호
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• pp.751-757
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• 2024

본 연구는 인공지능 언어 모델인 ChatGPT를 활용한 광고 카피라이팅의 효과성을 평가하고, 광고 산업 내에서의 잠재적 응용과 그 한계를 분석하였다. 이 연구는 다섯 가지 주요 연구 문제를 설정하여, 부산 지역의 대학생을 대상으로 FGI(Focus Group Interview) 방법을 사용한 심층면접을 실시하였다. 연구 결과, ChatGPT가 생성한 카피와 인간 카피라이터가 작성한 카피 간에는 선호도에 큰 차이가 없는 것으로 나타났으며, 연령별 타깃팅에 있어서는 ChatGPT의 카피가 특히 효과적으로 나타났다. 그러나 성별 타깃팅과 문화적 맥락 반영에 있어서는 AI의 한계가 드러났다. 또한, AI 카피라이팅에 대한 소비자의 수용성은 대체로 긍정적이었으나, AI 카피의 창의성과 자연스러움에 대한 의문이 제기되었다. 이 연구는 AI가 광고 콘텐츠 제작에서 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 실질적인 이해를 제공하며, 광고 산업 내에서 AI 기술의 적절한 활용 방안과 소비자의 수용성에 대한 논의를 촉진할 것이다. 또한, 연구 결과는 광고 전문가들과 학계에 중요한 시사점을 제공할 것이다.