• 실천공학교육논문지
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• 제15권3호
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• pp.589-595
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• 2023

인공지능 기술은 기술과 교육을 조합한 에듀테크(EdTech) 분야에서 효율적인 교육 콘텐츠 제공과 개인화된 학습자 환경을 구축 등 새로운 혁신을 이끌고 있다. 본 연구는 최근 발전된 생성형 AI를 활용한 프로그래밍 교육 소프트웨어를 개발한다. 최근 잘 알려진 ChatGPT API 기반으로 프로그래밍 코드 분석에 최적화된 프롬프트를 연동했다. 이외 프로그래밍 소스 코드 학습에 필요한 기능을 UI로 설계하고 AI 챗봇 기반의 질의/응답 템플릿 기능으로 개발하였다. 본 연구는 생성형 인공지능을 활용한 교육 프로그램 개발의 방향성을 제시하고자 한다.

• 융합보안논문지
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• 제24권3호
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• pp.117-129
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• 2024

2017년 새로운 형태의 아키텍처인 트랜스포머(Transformer)가 발표되면서 언어모델에도 많은 변화가 있었다. 특히 대형 언어 모델인 LLM(Large language model)의 발전으로 검색이나 챗봇(Chatbot)과 같은 생성형 AI 서비스가 다양한 업무 영역에 활용되고 있다. 하지만 개인정보 유출과 같은 보안 이슈나 거짓 정보를 생성하는 할루시네이션(Hallucination)과 같은 신뢰성 문제가 발생하면서 이러한 서비스의 실효성에 대한 우려의 목소리도 커지고 있다. 이에 본 연구에서는 이러한 우려에도 불구하고 생성형 AI를 업무 영역에 활용하고 있는 빈도가 점점 증가하고 있는 요인에 대해서 분석하고자 하였다. 이를 위해 LLM 기반의 생성형 AI 응답 데이터 품질에 영향을 미치는 8가지 요인을 도출하고 유효 표본 195개를 대상으로 이러한 요인들이 업무 활용 만족도에 미치는 영향을 실증 분석하였다. 분석결과 전문성, 접근성, 다양성, 편리성이 지속적 사용의도에 유의한 영향을, 보안성, 안정성, 신뢰성 등이 부분적으로 유의한 영향을, 완전성이 부정적 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 본 연구에서는 응답 데이터 품질에 대한 수요자의 인식이 업무 활용 만족도에 어떠한 영향을 미치는지 학문적으로 규명하고, 이러한 서비스에 대한 수요자 중심의 의미 있는 실무적 시사점을 제시하는데 그 목적이 있다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제57권2호
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• pp.349-377
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• 2023

최근 인공지능의 발전으로 ChatGPT가 등장하게 되면서 다양한 산업 분야에 많은 변화를 일으킬 것으로 예상되고 있다. 특히 교육분야에서 ChatGPT를 도입하려는 시도가 적극적으로 이루어지고 있으며, 사서교사에게 있어서 ChatGPT를 활용하는 것은 미래적인 학습도구로써 필수적인 요소에 해당될 것으로 보여진다. 이러한 배경에서 본 연구는 학교도서관 현장에서 ChatGPT를 도입하는 것에 대한 사서교사들의 인식을 FGI(Focus Group Interview)를 통해 살펴보고자 하였다. 최종적으로 '학교도서관에서의 ChatGPT 도입에 대한 인식, ChatGPT를 활용한 교수-학습 활동, ChatGPT를 활용한 실질적인 운영, 성공적 수행을 위한 고려사항, 사서에게 필요한 역량과 환경(인프라), 학교도서관에서의 ChatGPT 활용 서비스 발전 방향' 6개의 주제를 도출하였으며, 이를 토대로 ChatGPT 활용 교육 서비스 필요성에 대해 제언하였다. 본 연구는 학교도서관 현장에서 ChatGPT를 도입하고자한 최초의 연구로 의의가 있다.

• 경영정보학연구
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• 제25권2호
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• pp.125-144
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• 2023

기존에는 사람이 생성하던 문장, 이미지, 음성 등을 인공지능 기술을 활용하여 자동으로 생성할 수 있게 되면서, 생성형AI 기술이 전 세계적인 관심을 받고 있다. 특히, 대표적 생성형AI 서비스인 ChatGPT는 기존 챗봇 서비스와 차별화되는 능동성과 정확도를 보여주며, 단기간에 이용자 수가 급증하고 있다. 이렇듯 생성형AI 서비스에 대한 관심이 높아지고 있음에도 불구하고, 대부분의 선행연구는 아직 초기 수준에 머무르고 있다. 이에, 본 연구는 생성형AI 서비스의 성공요인을 도출하고 이를 바탕으로 성공적인 비즈니스 전략을 제안하기 위해 LDA 토픽모델링과 키워드 네트워크 다이어그램을 활용하였다. 또한, ChatGPT를 사용하여 기존 텍스트마이닝 방법론을 보완하는 새로운 연구방법론을 제시하였다. 본 연구는 선행연구들의 한계를 극복하고, 생성형AI의 미래 발전에 대한 학술적 및 실무적 시사점을 제공했다는 점에서 의의가 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.933-942
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• 2024

AI의 발달과 함께 2022년 등장한 인공지능 챗봇인 Chat GPT는 다양한 분야에 급속도로 확산하며 활용성을 넓혀가고 있다. 본 연구는 대학생을 대상으로 Chat GPT에 대한 지속사용 의도를 기술수용모델로 살펴보고 미래의 학습 방향에 관한 제언을 하고자 연구되었다. 연구 결과 Chat GPT의 특징들은 모두 대학생들의 인지된 유용성과 인지된 용이성에 긍정적인 영향을 미쳤다. 그러나 Chat GPT의 특징 중 시스템 품질과 상대적 이점은 지속사용 의도에 직접적인 영향을 주지 못했다. 다만, 인지된 유용성과 인지된 용이성을 매개할 경우 영향을 미치는 것으로 확인할 수 있었다. Chat GPT에 대한 인지된 유용성과 인지된 용이성은 지속사용 의도에 긍정적인 영향을 검증하였다.

• 벤처혁신연구
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• 제7권3호
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• pp.101-121
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• 2024

전자 상거래 플랫폼에서 챗봇의 적용이 점점 더 널리 퍼지고 있다. 인공지능 기술의 급속한 발전과 함께, 이전 연구는 주로 챗봇 자체에서 발생하는 서비스 실패에 초점을 맞추었다. 그러나 판매자가 통제할 수 있는 서비스 실패를 챗봇이 처리하는 상황에 대한 연구는 제한적이다. 본 논문은 총 546명의 참가자를 대상으로 두 가지 실험을 통해 온라인 설문 조사를 실시했다. 연구 결과, 서비스 실패가 발생했을 때, 챗봇이 제공하는 서비스가 인간 고객 서비스 대표보다 더 많은 부정적인 구전을 유발하며, 재구매 의도도 낮아진다는 것을 나타냈다. 이는 고객들이 더 높은 수준의 분노를 경험하기 때문이다. 그러나 고객이 서비스 실패를 판매자가 통제할 수 없는 것으로 인식할 때, 고객 분노를 통해 고객 서비스 제공 유형이 부정적 구전에 미치는 영향이 약화되고, 소비자들이 그 서비스 실패를 판매자가 통제할 수 있는 것으로 인식할 때 서비스 제공 유형이 부정적 구전에 미치는 영향은 강화된다. 본 연구는 온라인 소매 기업이 지능형 고객 서비스를 적용함과 동시에 서비스 실패의 추가 악화를 방지하기 위한 이론적 기여를 제공한다.

• 한국산업보건학회지
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• 제34권3호
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• pp.202-213
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• 2024

Introduction: Acknowledging the global issue of diseases potentially caused by overwork, this study aims to develop an AI model to help workers understand the connection between cerebrocardiovascular diseases and their work environment. Materials and methods: The model was trained using medical and legal expertise along with data from the 2021 occupational disease adjudication certificate by the Industrial Accident Compensation Insurance and Prevention Service. The Polyglot-ko-5.8B model, which is effective for processing Korean, was utilized. Model performance was evaluated through accuracy, precision, sensitivity, and F1-score metrics. Results: The model trained on a comprehensive dataset, including expert knowledge and actual case data, outperformed the others with respective accuracy, precision, sensitivity, and F1-scores of 0.91, 0.89, 0.84, and 0.87. However, it still had limitations in responding to certain scenarios. Discussion: The comprehensive model proved most effective in diagnosing work-related cerebrocardiovascular diseases, highlighting the significance of integrating actual case data in AI model development. Despite its efficacy, the model showed limitations in handling diverse cases and offering health management solutions. Conclusion: The study succeeded in creating an AI model to discern the link between work factors and cerebrocardiovascular diseases, showcasing the highest efficacy with the comprehensively trained model. Future enhancements towards a template-based approach and the development of a user-friendly chatbot webUI for workers are recommended to address the model's current limitations.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권11호
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• pp.281-290
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• 2020

스마트폰의 보급으로 인해 개인화된 데이터를 활용하고자 하는 서비스들이 증가하고 있다. 특히, 헬스케어와 관련된 서비스들은 다양한 데이터를 다루며, 이를 효과적으로 보여주기 위해 데이터 시각화 기법을 활용하고 있다. 데이터 시각화 기법이 활용되면서 자연스럽게 시각화에서의 인터랙션 또한 함께 강조되고 있다. PC 환경에서 데이터 시각화에 대한 인터랙션은 마우스로 이루어지기 때문에, 데이터에 대한 필터링이 다양하게 제공되고 있다. 반면, 모바일 환경에서의 인터랙션은 화면의 크기가 작고, 인터랙션 가능 여부를 인지하기 어려워 버튼 터치 방식으로 앱에서 제공하는 제한된 시각화만을 제공받을 수 있다. 이러한 모바일 환경에서의 인터랙션 한계를 극복하기 위해, 챗봇과의 대화를 통해 데이터 시각화 인터랙션을 가능하게 하여 사용자들에게 개개인의 데이터를 다양한 시각화를 통해 확인할 수 있도록 하고자 한다. 이를 위해서는 사용자의 질의를 쿼리로 변환하여, 주기적으로 데이터를 축적하고 있는 데이터베이스에서 변환된 쿼리를 통해 결과 데이터를 불러올 수 있어야 한다. 자연어를 쿼리로 변환하는 연구는 현재 많이 이루어지고 있지만, 시각화를 기반으로 하여 사용자의 질의를 쿼리로 변환하는 연구에 대해서는 아직 이루어지지 않았다. 따라서, 본 논문에서는 사전에 데이터 시각화 기법이 정해진 상황에서의 쿼리 생성에 초점을 맞추고자 한다. 지원하는 인터랙션은 태스크 x-축 값에 대한 필터링 및 두 그룹 간 비교이다. 테스트 시나리오는 걸음 수에 대한 데이터를 활용하였으며, x-축 기간에 대한 필터링은 바 그래프, 두 그룹간 비교는 라인 그래프로 나타내었다. 시각화를 통해 요청한 정보를 제공받을 수 있는 자연어처리 모델을 개발하기 위해 1,000명을 대상으로 한 설문조사를 통해 약 15,800개의 학습 데이터를 수집하였다. 알고리즘 개발 및 성능 평가를 진행한 결과, 분류 모델에서는 약 89%, 쿼리 생성 모델에서는 약 99% 정확도를 보였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제52권1호
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• pp.155-178
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• 2021

4차산업혁명 시대에서 공공도서관은 인공지능과 같은 외부 환경 변화에 능동적으로 대응하기 위하여 도서관 지능형서비스 추진 전략이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 인공지능의 개념과 국내외 인공지능 관련 동향 및 정책, 사례 등의 분석 내용을 기반으로 도서관에서의 향후 인공지능 서비스 도입 및 발전 방향성에 대해 제안하였다. 현재 도서관에서는 딥러닝, 자연어처리 등 인공지능 기술 도입을 통해 자동으로 답변을 제공하는 참고정보서비스를 운영하며, 빅데이터 기반 AI 도서 추천 및 자동 도서 점검 시스템을 개발하여 업무 활용도를 높이고, 이용자 맞춤형 서비스를 제공하고 있다. 기업 및 산업 분야에서는 국내외를 막론하고, 사용자 개인 맞춤형 등을 기반으로 한 기술을 개발하여 서비스하고 있으며, 딥러닝을 사용하여 정보를 스스로 학습하여 최적의 결과를 제공하는 식의 형태로 개발하고 있다. 이에 따라 향후 도서관에서 인공지능을 활용하여, 이용자의 이용 기록을 기반으로 한 개인 맞춤형 도서 추천, 독서·문화 프로그램 추천, 도서 택배 서비스 시 자율주행 드론·자동차 등 운송수단을 통한 실시간 배송 서비스 도입 등 다양한 서비스 개발을 도모해야 한다.

• 서비스연구
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• 제12권1호
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• pp.36-48
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• 2022

디지털 기술의 발전, 스마트폰 보급의 확대, 코로나19 사태 등으로 인한 스마트폰 사용이 급속히 증가하여 스마트폰 과의존과 인터넷 과의존이 심각한 사회문제로 대두되고 있다. 스마트폰 과의존 문제의 해결방안 중 하나로 정부 및 민간기업에서는 스마트폰 과의존 방지 애플리케이션을 출시하고 있다. 하지만 스마트폰 과의존 방지 애플리케이션의 효용성에 대한 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 국내에서 서비스되고 있는 25개의 애플리케이션을 분석대상으로 선정하고 FGI 조사방법을 활용하여 스마트폰 과의존 방지 애플리케이션에 대해 기능적, 서비스적 측면에서 평가를 진행하여 문제점을 파악하고 개선방안을 제안한다. 연구결과 기능 평가에서 불법/유해 앱/웹사이트 차단, 스마트폰 이용시간 제한, 스마트폰 이용현황 모니터링의 기능은 대부분의 애플리케이션에서 서비스되고 있어 기본적인 기능이라 볼 수 있었으며 이에 따른 만족도 점수도 높게 평가되었다. 그러나 일부 애플리케이션에서 서비스하고 있는 위치 확인, 스몸비 방지, 몸캠피싱 방지 등의 기능은 효용성은 높으나 수행 정확성이 떨어져 점수가 낮게 평가되었다. 서비스 제공 주체별로 분류하여 보면 정부제공 애플리케이션은 기능들의 정확한 수행 및 사용 편의성 제고가 필요하고, 사용 수준의 스펙트럼을 보다 넓게 고려하여 서비스를 개선할 필요가 있다. 통신사 제공 애플리케이션은 타 통신사와의 연계와 스마트폰 외 스마트기기와의 호환성을 개선할 필요가 있다. 기타 민간 기업 제공 애플리케이션은 서비스, 유지보수의 향상을 위하여 상담원, 챗봇 상담과 같은 AS채널의 개설이 필요하다.