• 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.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제23권4호
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• pp.12-16
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• 2024

This paper examines the intersection of generative AI technology and copyright law, focusing on the legal challenges posed by AI's ability to create content based on large datasets. As AI systems like Stable Diffusion, GPT models, and GitHub Copilot utilize copyrighted materials for training, significant legal disputes have arisen, including cases filed by Getty Images, OpenAI, and Microsoft. These cases highlight the need for updated legal frameworks to address copyright issues related to AI. The paper proposes solutions such as enhancing dataset transparency, clarifying legal responsibilities for AI-generated content, evolving copyright laws, revisiting fair use principles, and promoting collaboration between AI developers and creators. These measures aim to ensure a balance between technological innovation and intellectual property protection.

• 정보화정책
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• 제31권3호
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• pp.3-33
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• 2024

본 논문은 생성형 AI와 관련하여 제기되는 법적 문제점과 쟁점들을 정리한 것이다. 그리고 이러한 쟁점을 해결하거나 대응하기 위하여 혹은 생성형 AI가 제기하는 위험성을 최소화하기 위하여 개별 국가 또는 국제기구 등은 어떠한 규제적 논의들을 하고 있는지에 대하여 살펴보았다. 생성형 AI로 인해 제기되는 개인의 기본권 침해 문제, 새로운 범죄의 등장과 통제가능성, 특정 시장의 독점화 문제와 환경 문제 등이 주로 논의되고 있고, 규제의 필요성과 방향성에 대해 약간의 차이는 있지만 대부분의 국가들이 유사한 시각을 지니고 있는 것으로 보인다. AI와 관련하여서는 등장 초기부터 현재 제기되고 있는 문제들이 지속적으로 논의되어 왔었다. 특정 쟁점들은 상대적으로 많은 논의가 이루어졌지만 국가별로 조금씩 차이가 존재하기도 하고 과거와 다른 현상에 대한 고려가 필요한 상황들도 생겨나고 있다. 개별 국가의 상황에 맞추어 규제와 정책 등을 세밀화하고 있는 것으로 보인다. 다양한 쟁점들이 빠르게 등장하고 변화하는 상황에서, AI의 위험성을 최소화하고 안전한 AI의 활용을 통해 AI로 인한 효용과 이익을 향유하기 위한 방안들을 모색하여야 할 것이다. 국제적인 동향을 지속적으로 파악 및 분석하면서 국내에 적합한 AI 관련 규제와 세부 정책 등을 정비하는 것이 필요할 것이다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제25권3호
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• pp.224-242
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• 2024

The emergence of Chat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT), a chatbot developed by OpenAI, has garnered interest in the application of generative artificial intelligence (AI) models in the medical field. This review summarizes different generative AI models and their potential applications in the field of medicine and explores the evolving landscape of Generative Adversarial Networks and diffusion models since the introduction of generative AI models. These models have made valuable contributions to the field of radiology. Furthermore, this review also explores the significance of synthetic data in addressing privacy concerns and augmenting data diversity and quality within the medical domain, in addition to emphasizing the role of inversion in the investigation of generative models and outlining an approach to replicate this process. We provide an overview of Large Language Models, such as GPTs and bidirectional encoder representations (BERTs), that focus on prominent representatives and discuss recent initiatives involving language-vision models in radiology, including innovative large language and vision assistant for biomedicine (LLaVa-Med), to illustrate their practical application. This comprehensive review offers insights into the wide-ranging applications of generative AI models in clinical research and emphasizes their transformative potential.

• 문화기술의 융합
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• 제10권6호
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• pp.821-827
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• 2024

생성형 AI는 산업군 전반에서 새로운 비즈니스 방법론을 창출하고 있다. ChatGPT 프롬프팅으로 코드값을 생성하고 Rhino Python Script를 이용하면, Rhino에서 3D 모델링을 할 수 있다. 자연어로 시작된 워크플로우의 종착지가 3D 모델링이 되는 새로운 프로세스의 관심으로 연구를 시작하였다. 연구의 목적은 Rhino 3D에서 자동화하여 효율성 기반의 모델링 방법을 구축함에 있고, 이를 위해 Rhino Python 연구와 모듈의 변형 및 확장에 대한 연구를 진행하였다. 연구 결과, 생성형 AI를 활용하면 제작 생산성을 높이고 3D 모델링에 대한 사용자 접근성이 향상될 수있음이 확인되었다. 특히, 변형 및 확장에 있어서 Rhino Python Script를 통한 표준화로 작업 효율이 증대되었다. 그리고 최적의 3D 형상설계를 위한 필요 조건은 명확한 프롬프팅과 AI와의 피드백 반영임이 확인되었다. 본 연구를 통해 주얼리 3D 모델링에 있어 생성형 AI를 활용한 효율성 기반의 창의적 활동에 도움이 되기를 바란다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권5호
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• pp.645-650
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• 2024

본 논문은 챗GPT를 중심으로 생성형 AI를 활용한 대학 교양교육을 위해 지방 소재의 두 대학에서 교양교과목 교육과정을 공동으로 설계하고 개발하였다. 개발된 교육과정은 기존 연구에서 제시된 대학 챗GPT 통합 활용 수업 설계를 위한 개념적 구성요소를 고려하여 챗GPT의 기반을 이루는 언어모델과 인공지능을 이해하고 챗GPT을 포함하는 생성형 AI를 다양한 도메인에 활용하는 내용으로 개발하였다. 개발된 교육과정은 다양한 전공의 수강생을 대상으로 챗GPT의 기반인 자연어처리 언어모델과 인공지능의 개념 및 변화양상을 소개하고, 생성 AI 및 대형언어모델(LLM)인 챗GPT와 다양한 오픈소스 생성 모델을 이용하여 나만의 AI 서비스를 구현하며, 대학 교양교육에서 혁신적인 교육방법으로서, 대학간 공유협력 공동교육과정운영을 위한 사례를 제시하고자 한다.

• 정보관리학회지
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• 제40권2호
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• pp.263-282
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• 2023

본 연구의 목적은 변화하는 지능 정보 사회에서 핵심 역량으로 대두되고 있는 AI 리터러시와 관련하여, 국내 대학도서관들의 이용자들 대상으로 한 AI 리터러시 교육의 현황과 대학도서관의 AI 리터러시 교육에 대한 인식과 당위성을 파악하고자 하는 것이다. 이를 위해 AI 리터러시에 대한 개념의 변화 양상과 대학도서관 이용자인 학생들의 생성형 AI를 포함한 AI 리터러시의 자가 인식을 분석하였다. 분석 결과, 대학도서관에서 AI 리터리시 교육 및 생성형 AI 리터러시 교육 진행 시 수강 의향의 경우 긍정적인 응답이 주로 확인되었으며, 본 연구는 대학도서관의 AI 리터러시 교육의 대학 필수 교육과정 내 AI 리터러시 함양 기초 교육과 연계하여 진행하는 방향을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권7호
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• pp.81-88
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• 2024

생성형 AI 시장의 급속한 성장과 국내 기업과 기관의 큰 관심에도 불구하고, 부정확한 정보제공과 정보유출의 우려가 생성형 AI 도입을 저해하는 주된 요인으로 나타났다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 검색-증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 구조 기반의 질의응답시스템을 설계·구현하였다. 제안 방법은 한국어 문장 임베딩을 사용해 지식 데이터베이스를 구축하고, 최적화된 검색으로 질문 관련 정보를 찾아 생성형 언어 모델에게 제공된다. 또한, 이용자가 지식 데이터 베이스를 직접 관리하여 변경되는 업무 정보를 효율적으로 업데이트하도록 하고, 시스템이 폐쇄망에서 동작할 수 있도록 설계하여 기업의 기밀 정보의 유출 가능성을 낮추었다. 국내 기업 등 조직에서 생성형 AI를 도입하고 활용하고자 할 때 본 연구가 유용한 참고자료가 되길 기대한다.

• 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.

• 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.