• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.277-283
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• 2022

사주 풀이란 주어진 사주에 대해서 그에 맞는 해석 글을 생성해주는 작업을 의미한다. 전통적으로 사주 풀이는 온전한 사람의 영역으로 인식되어왔으나, 우리는 본 연구를 통해 사주 풀이 영역도 인공지능으로 대체할 수 있을 것이라는 가능성을 탐구한다. 본 연구에서 우리는 최근 연구되고 있는 자연어 생성분야의 연구들에서 영감을 받아, 사주 유형과 사주 풀이 내에 포함할 명사 키워드를 기반으로 풀이글을 생성하는 인공지능 모델 SaJuTeller를 설계한다. 특히 이전 문맥을 고려하여 풀이글을 생성하는 모델과 단순 사주 유형 및 명사 키워드를 기반으로 풀이글을 생성하는 두가지 모델을 제안하며, 이들 각각의 성능을 분석함으로써 각 모델의 구체적인 활용 방안을 제안한다. 본 연구는 우리가 아는 한 최초의 인공지능 기반 사주풀이 연구이며, 우리는 이를 통해 사주풀이에 요구되는 전문인력의 노력을 경감시킴과 동시에, 다양한 표현을 가진 사주 풀이 글을 생성할 수 있음을 제안한다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.10 no.4
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• pp.607-612
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• 2024

Generative AI is a type of artificial intelligence technology that produces various types of data. With the success of ChatGPT, the generative AI market is blooming. As the generative AI market develops, generative AI is being applied in various industries. In this paper, we discuss the trends, applications, and directions for improvement. Currently, generative AI is trained on domain knowledge and data, and it is evolving towards Vertical AI. In the future, generative AI could be extended to AGI, which makes decisions and processes on its own like a human, to be used flexibly in various environments.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.09b
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• pp.41-44
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• 2003

인공생명 기법의 대표적인 응용분야 중 하나인 창발적인 개체의 생성에서 유전자를 표현하는 방법으로 크게 방향성 그래프와 L-system의 두 가지 방법이 사용되고 있다. 두 가지 방법 모두 각기 좋은 특성이 있지만 L-system은 사용자에 의해 내부적인 파라메터로 정의되기 때문에 전체적인 실제 모양을 구조적으로 정의하기 어렵다 본 논문에서는 이런 단점을 극복하고자 실제 모양을 표현하는데 적절한 구조적 방향성 그래프를 도입하여 개체의 유전자를 구조적으로 표현함으로써 실제 개체와 유사한 모양을 창발적으로 생성하고, 이를 클러스터 대화형 유전자 알고리즘에 적용하여 사용자가 생성하고자 하는 실제 모양의 캐릭터를 자동으로 생성하게 하였다. 실험을 통해 2차원에서의 의자모양과 꽃 모양을 생성함으로써 다양한 구조의 창발적인 캐릭터를 생성할 수 있는 가능성을 제시했다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.19 no.4
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• pp.709-720
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• 2024

By inputting consumer satisfaction as an exogenous variable into the value-based adoption model, this study explored the factors that influence the user's intention to continue using image-centered generative AI. Briefly presenting the main results, first, enjoyment did not significantly affect perceived value, but usefulness had a positive effect on perceived value. Second, Fee and technicality had a negative effect on perceived value. Third, perceived value had a positive effect on consumer satisfaction and continuous use intention. Fourth, consumer satisfaction had a positive effect on continuous use intention. Based on the above results, it is important to recognize the usefulness of image-centered generated AI and enjoyment in the process of use in order to increase the user's intention to continue using image-centered generated AI, and at the same time, it will be important to increase the user's perceived value and satisfaction by minimizing the reasonable fee and complexity in the method of use at the level acceptable to the users.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.955-956
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• 2023

AI 기술이 성장하면서 AI 기술의 중요성은 더욱더 커지고 있다. 따라서 미래 인공지능 시대를 선도해 나갈 인재 유아, 초.중등 교육이 매우 중요하게 되었지만 아이들이 인공지능을 쉽게 접할 수 있는 서비스는 아직 부족하다. 아이들이 쉽게 사용할 수 있는 인공지능 서비스를 개발한다면 본격적인 인공지능 교육 시대가 도래하기에 앞서, 인공지능에 친숙해 질 수 있으며 창의력 향상에 도움이 될 것으로 기대된다. 이에 따라 'AI 동화책 생성 시스템' 을 기획하고 개발하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.29 no.7
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• pp.53-71
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• 2024

Generative Artificial Intelligence (AI) has become the focus of societal attention due to its wide range of applications and profound impact. This paper constructs a comprehensive theoretical model based on the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2), integrating variables such as Personal Innovativeness and Perceived Risk to study the key factors influencing enterprises' adoption of Generative AI. We employed Structural Equation Modeling (SEM) to verify the hypothesized paths and used the Bootstrapping method to test the mediating effect of Behavioral Intention. Additionally, we explored the moderating effect of Perceived Risk through Hierarchical Regression Analysis. The results indicate that Performance Expectancy, Effort Expectancy, Social Influence, Price Value, and Personal Innovativeness have significant positive impacts on Behavioral Intention. Behavioral Intention plays a significant mediating role between these factors and Use Behavior, while Perceived Risk negatively moderates the relationship between Behavioral Intention and Use Behavior. This study provides theoretical and empirical support for how enterprises can effectively adopt Generative AI, offering important practical implications.

• Review of KIISC
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• v.30 no.6
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• pp.107-115
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• 2020

다양한 응용분야에서 심층신경망 기반의 학습 모델이 앞 다투어 이용됨에 따라 인공지능의 설명 가능한 동작 원리 해석과, 추론이 갖는 불확실성에 관한 분석 또한 심도 있게 연구되고 있다. 이에 심층신경망 기반 기계학습 모델의 취약성이 수면 위로 드러났으며, 이러한 취약성을 이용하여 악의적으로 모델을 공격함으로써 오동작을 유도하고자 하는 시도가 다방면으로 이루어짐에 의해 학습 모델의 강건함 보장은 보안 분야에서의 쟁점으로 부각되고 있다. 모델 추론의 입력으로 이용되는 이미지에 교란값을 추가함으로써 심층신경망의 오분류를 발생시키는 임의의 변형된 이미지를 적대적 사례라 정의하며, 본 논문에서는 최근 인공지능 및 컴퓨터비전 분야에서 이루어지고 있는 이미지 기반 적대적 사례의 생성 기법에 대하여 논한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.16 no.8
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• pp.279-285
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• 2018

The purpose of this study is to propose the role of future designers and capabilities to be developed in the age of A.I. Active and preliminary designers should prepare themselves to develop necessary capabilities. As a method of study, we investigated the meaning of design and the changing role of designers from the past to present. Additional research was conducted on generative design, design processes, and A.I based design software. Finally, based on the analysis, we proposed the role of future designers and their capabilities in the age of A.I. In conclusion, the role of future designer should lead social innovation through creativity by coworking with artificial intelligence based on understanding and empathy for users. Based on this research, designers are expected to develop unique humanities skills such as empathy and creativity and work with AI in response to $4^{th}$ industrial revolution.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.49-52
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• 2007

전략 게임은 여러 종류의 유닛 (Unit)이 존재한다. 각각의 유닛은 특정 유닛에 대해 강한 면모를 보이기도 하고, 또 다른 종류의 유닛에게는 약한 면모를 가지고 있다. 이를 유닛간의 상성이라고 한다. 상성은 전략적 선택을 하는데 기반이 되고, 심리전을 유발하여 보다 게임에 몰입할 수 있게 해준다. 게임 인공지능이 상성을 고려하도록 하기 위해 각각의 유닛 간에 수치화된 상성 정보가 필요하다. 그리고 생성된 수치 자료를 토대로 유닛의 행동방법을 결정할 인공 지능도 필요하게 된다. 다음 행동 및 이동을 위해 주로 사용되는 방법은 영향력 분포도(influence map)이다. 영향력 분포도는 자신과 상대방의 세력을 수치적으로 파악하는 것이다. 하지만 일반적인 형태의 영향력 분포도로는 각 유닛간의 상성을 표현하기 힘들다. 따라서 본 논문에서는 영향력 분포도를 상성에 맞게 보정할 수 있는 방법을 제시하여 인공지능이 지능적인 행동을 하도록 돕는 방법을 제안한다. 이를 길 찾기 문제에 적용하여 전략적 이동경로를 선택하는 방법을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.627-630
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• 2024

본 연구는 인공지능(AI)과 인간이 만든 예술작품 사이의 나타나는 기술적 요소에서 나타나는 차이점 탐구를 통해, 인공지능 예술의 특성, 가능성, 한계를 파악하고, 예술가의 역할에 대한 심층적 이해를 도모하는 것을 목적으로 한다. 연구 결과는 AI 생성 예술이 인간 예술과 경쟁할 수 있으며, 일반 대중 사이에서 높은 미학적 가치를 인정받을 수 있음을 나타냈다. 또한 AI 가 예술창작에서 중요한 역할을 할 수 있음을 나타냈다. 본 연구는 예술계 내에서 AI 예술의 위치와 사회적 수용에 대한 더 깊은 이해를 제공할 것으로 기대된다.