• 지식경영연구
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• 제24권4호
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• pp.153-176
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• 2023

최근 생성형 AI, 특히 ChatGPT와 같은 대화형 인공지능이 고객 서비스를 자동화하는 기술적 대안으로 주목받고 있다. 그러나 고객 서비스 자동화에 있어 현재의 생성형 AI 기술이 기존 인간 관리자를 효과적으로 대체할 수 있는지, 조건이나 환경에 따라 어떤 상황에서는 유리하고 다른 상황에서는 불리한지에 대한 연구는 아직 충분히 이루어지지 않은 상태이다. 이러한 배경에서 본 연구는 "고객 서비스 활동과 관련하여 생성형 AI가 인간 관리자를 대체할 수 있는가?"라는 질문에 답하기 위해, 음식 배달 플랫폼의 고객 온라인 리뷰에 대한 실험과 설문조사를 수행하였다. 또한 고객의 온라인 리뷰가 긍정적일 때와 부정적일 때에 따라 차이가 있는지 정교화 가능성 모델의 관점을 적용하여 가설을 도출하고 해당 가설이 지지되는지를 분석을 통해 확인하였다. 분석 결과, 긍정적인 리뷰에 대해서는 생성형 AI가 인간 관리자를 효과적으로 대체할 수 있지만, 부정적인 리뷰에 대해서는 완벽한 대체가 어려워 인간 관리자의 개입이 더 바람직한 것으로 확인되었다. 이러한 본 연구의 결과는 생성형 AI를 이용하여 고객 서비스 자동화하고자 하는 기업들에게 유의미한 실무적인 통찰을 제공해 줄 수 있을 것이다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권1호
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• pp.133-139
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• 2024

The educational situation, which resulted from the announced self-isolation regime, intensified the forced decisions on the organization of the distance educational process. The study is topical because of the provision of distance learning based on the experience of Kyiv National University of Culture and Arts. The study was conducted in three stages. Systemic, socio-communicative, competence approaches, sociological methods (questionnaires and interviews) were chosen as methodological tools of the research. The results of a survey of teachers and entrants to higher education institutions on the topic "Using social networks and digital platforms for online classes under the conditions of quarantine restrictions" allowed to scientifically substantiate the need for deeper knowledge of such tools as Google Meet (79%), Zoom (13.78%) and Google Classroom (11.62%), which are preferred by entrants. Almost a third of entrants (34.26%) noted the lack of scientific and methodological support for learning the subjects. The study showed high efficiency of messengers in distance education. The study found that in the process of organizing communication in the student-teacher system, it is necessary to take into account the priority of Telegram on the basis of which it is necessary to implement a chatbot for convenient and effective exchange of information about the educational process. Further research should focus on the effectiveness of the use of Telegram. The effectiveness of using chatbots should also be considered. Chatbots can be used to automate routine components of the learning process.

• 경영정보학연구
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• 제22권1호
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• pp.113-124
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• 2020

농가를 운영함에 있어서 수확한 작물에 대한 품질을 평가하여 불량품을 분류하는 작업은 매우 중요하다. 그러나, 농가는 부족한 자본과 인력으로 인하여 품질평가에 소요되는 비용과 시간을 감당하는데 어려움이 있다. 이에 본 연구는 인공지능 기술인 딥 러닝 알고리즘을 이용하여 과일의 표피를 분석함으로써 불량을 검출하고자 한다. 과일을 촬영한 동영상 이미지에 대하여 영역기반 합성곱 신경망(Region Convolutional Neural Network)을 기반으로 한 YOLOv3 알고리즘을 적용하여 표피를 분석할 수 있는 모델을 개발하였다. 총 4개의 클래스를 정해서 학습을 진행하였고, 총 97,600번의 epoch을 통해서 우수한 성능의 불량검출 모델을 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제안한 농작물 불량검출 모델은 데이터 수집, 분석된 데이터를 통한 품질평가, 그리고 불량검출에 이르는 과정의 자동화에 활용될 수 있다. 특히, 농작물들 중에서도 외상에 가장 취약한 복숭아를 대상으로 분석모델을 개발하였기 때문에, 다른 작물에도 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한영상의학회지
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• 제83권6호
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• pp.1229-1239
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• 2022

최근 인공지능기술은 자기공명영상(이하 MRI)의 폭넓은 분야에서 임상적 활용가치를 보여주고 있다. 특히, MRI에서 영상획득과정의 효율성 및 복원된 영상의 품질을 향상시키기 위한 목적으로 인공지능모델의 개발이 활발하다. 임상에서 활용되는 다양한 MRI 프로토콜에서 인공지능은 병렬영상기법과 같은 기존 가속화 방법 대비 추가적인 영상획득시간을 가능하게 해줄 수 것으로 기대된다. 또한, 펄스시퀀스 디자인, 영상의 인공물 감소, 자동화된 품질평가와 같은 영역에서도 인공지능모델은 도움을 줄 수 있는 연구 결과들이 소개되고 있다. 또한, 영상분석 과정에서 중요한 장비 및 프로토콜의 영향을 줄여줄 수 있는 방법으로도 인공지능 기반의 접근이 이루어지고 있다. 본 종설에서는 MRI 영상의 획득 과정에서 최근 인공지능기술들이 적용되고 있는 분야 및 해당 분야에서의 인공지능기술의 개발 및 적용과 관련된 현안들을 소개하고자 한다.

• 대한영양사협회학술지
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• 제30권2호
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• pp.95-111
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• 2024

The Smart Hazard Analysis Critical Control Point (HACCP) management system, which integrates information technology (IT) to automate and analyze big data, has been introduced into school food services. This study investigated the job performance, job satisfaction, and job stress of employees in school food services using Smart HACCP. Data were collected via questionnaires from 350 employees in school food services who utilized Smart HACCP and worked in Gyeonggi-do or Incheon. The questionnaire included general information, workplace characteristics, HACCP education status, job performance, and job satisfaction according to the use of Smart HACCP, and general job stress. The responses showed that 92.3% of the participants had received HACCP education in the workplace, and 66.6% understood the content of the education. Among the HACCP process stages, CCP2 (Food Handling and Cooking) and CCP3 (Cooking Completion and Distribution) were the stages at which all participants were using Smart HACCP. CCP3 had the highest percentage (61.4%) of participants who experienced feeling the maximum reduction in their tasks by using Smart HACCP. The Smart HACCP job performance at CCP1 (Inspection) and Smart HACCP job satisfaction were higher in workplaces with 6~10 employees, compared to those with 10≤ employees (both P<0.05). The Smart HACCP job performances at of CP1 (Refrigeration and Freezer Temperature Management) and CP2 (Cleaning and Disinfection of Food Contact Surfaces) were significantly affected by the work area. General job stress was significantly higher in cooks than in cook practitioners, higher in employees with cook certification than in those without it, and higher in employees with work experience (<1 year), compared to those with 5~10 years or 10~15 years' experience. In conclusion, employees' job performance and satisfaction with Smart HACCP need to be enhanced to improve hygiene in school food service. This requires the effective management of their job stress.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제23권2호
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• pp.1-5
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• 2024

In the electronics industry, a lot of research and development is being conducted on electronic component supply, component alignment and insertion, and automation of soldering on the back side of the PCB for automatic PCB assembly. Additionally, as the use of electronic components increases in the automotive component field, there is a growing need to automate the alignment and insertion of components with leads such as transistors, coils, and fuses on PCB. In response to these demands, the types of PCB and parts used have been more various, and as this industrial trend, the quantity and placement of automation equipment that supplies, aligns, inserts, and solders components has become important in PCB manufacturing plants. It is also necessary to reduce the pre-setting time before using each automation equipment. In this study, we propose a method in which a vision system recognizes the type of component and simultaneously corrects alignment errors during the process of aligning and inserting various types of electronic components. The proposed method is effective in manufacturing various types of PCBs by minimizing the amount of automatic equipment inserted after alignment with the component supply device and omitting the preset process depending on the type of component supplied. Also the advantage of the proposed method is that the structure of the existing automatic insertion machine can be easily modified and utilized without major changes.

• Composites Research
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• 제37권2호
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• pp.76-85
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• 2024

본 논문에서는 보수를 위해 생성된 혼합물을 손상부위에 자동으로 분사하여 보수하는 탄소섬유 분사형 복합재 유지보수 로봇을 개발하였다. 로봇 개발을 위해 불연속 탄소섬유와 에폭시 수지(Epoxy resin) 및 경화제가 혼합된 보수용 혼합물을 손상부위에 분사한 뒤 경화시키는 보수공정을 개발하였다. 이후, 개발된 보수공정의 자동화를 위해 협동로봇(Collaborative robot)을 기반으로 보수용 혼합물을 손상부위에 자동으로 흡입 및 분사하는 말단장치(End of arm tool, EOAT)를 개발하였다. 개발된 로봇의 보수성능평가를 위해 복합재 인장시험 규정 ASTM D3039에 의거하여 0° 및 90°일방향 시편 제작 및 시험을 수행하였다. 시험은 손상되지 않은 시편, 손상된 시편, 그리고 손상 후 로봇에 의해 자동으로 보수된 시편에 대해 수행되었다. 시험 결과, 0와 90° 시편에 대해 각각 보수 후 약 10%와 90%의 인장강도 회복율이 확인되어 개발된 탄소섬유 분사형 복합재 보수 로봇의 보수성능을 검증하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권7호
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• pp.108-117
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• 2024

The selection and recommendation of a suitable job applicant from the pool of thousands of applications are often daunting jobs for an employer. The recommendation and selection process significantly increases the workload of the concerned department of an employer. Thus, Resume Classification System using the Natural Language Processing (NLP) and Machine Learning (ML) techniques could automate this tedious process and ease the job of an employer. Moreover, the automation of this process can significantly expedite and transparent the applicants' selection process with mere human involvement. Nevertheless, various Machine Learning approaches have been proposed to develop Resume Classification Systems. However, this study presents an automated NLP and ML-based system that classifies the Resumes according to job categories with performance guarantees. This study employs various ML algorithms and NLP techniques to measure the accuracy of Resume Classification Systems and proposes a solution with better accuracy and reliability in different settings. To demonstrate the significance of NLP & ML techniques for processing & classification of Resumes, the extracted features were tested on nine machine learning models Support Vector Machine - SVM (Linear, SGD, SVC & NuSVC), Naïve Bayes (Bernoulli, Multinomial & Gaussian), K-Nearest Neighbor (KNN) and Logistic Regression (LR). The Term-Frequency Inverse Document (TF-IDF) feature representation scheme proven suitable for Resume Classification Task. The developed models were evaluated using F-Score_M, Recall_M, Precission_M, and overall Accuracy. The experimental results indicate that using the One-Vs-Rest-Classification strategy for this multi-class Resume Classification task, the SVM class of Machine Learning algorithms performed better on the study dataset with over 96% overall accuracy. The promising results suggest that NLP & ML techniques employed in this study could be used for the Resume Classification task.

• 한국건축시공학회지
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• 제24권4호
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• pp.507-515
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• 2024

최근 건설산업의 경쟁력을 강화하고 스마트화를 추진하기 위한 수단으로서 BIM의 도입이 확대되고 있다. 그러나 품질 및 원가측면에서 중요한 위치를 차지하고 있는 철근공사는 주로 2D 도면 위주로 철근상세도를 작성하는 등 비효율적인 방식으로 공사관리가 이루어지고 있고 BIM의 활용도도 낮은 편이다. 이에 본 논문은 철근공사의 BIM 도입을 촉진하고 공사관리를 효율화하기 위하여 철근 상세 모델을 자동화하는 시스템을 구현하였다. 현실적인 요인을 감안하여 구조설계도면이 완성된 이후의 단계에서 확정된 구조도면의 정보를 바탕으로 기둥과 보 부재의 철근 상세 모델을 자동으로 생성한다. 실무에서의 활용도를 높이기 위하여 Revit API 개발 도구을 기반으로 C# 프로그래밍 언어를 사용하여 국내 구조설계기준에 적합한 철근 상세를 자동으로 생성할 수 있도록 구성하였다. 본 시스템을 활용하면 수작업 오류를 방지할 수 있고 작업시간 또한 상대적으로 단축할 수 있으며, 생성된 철근 모델 정보를 활용하여 철근공사의 효율성을 높일 수 있을 것으로 판단된다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제91권6호
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• pp.643-656
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• 2024

The prediction of the moment rotation behavior of semi-rigid connections has been the subject of extensive research. However, to improve the accuracy of these predictions, there is a growing interest in employing machine learning algorithms. This paper investigates the effectiveness of using Multi-gene genetic programming (MGGP) to predict the moment-rotation behavior of flush-end plate connections compared to that of artificial neural networks (ANN) and previous studies. It aims to automate the process of determining the most suitable equations to accurately describe the behavior of these types of connections. Experimental data was used to train ANN and MGGP. The performance of the models was assessed by comparing the values of coefficient of determination (R²), maximum absolute error (MAE), and root-mean-square error (RMSE). The results showed that MGGP produced more accurate, reliable, and general predictions compared to ANN and previous studies with an R² exceeding 0.99, an RMSE of 6.97, and an MAE of 38.68, highlighting its advantages over other models. The use of MGGP can lead to better modeling and more precise predictions in structural design. Additionally, an experimentally-based regression analysis was conducted to obtain the rotational capacity of FECs. A new equation was proposed and compared to previous ones, showing significant improvement in accuracy with an R² score of 0.738, an RMSE of 0.014, and an MAE of 0.024.