아동 사용자를 대상으로 한 생성형 AI 기반 교육 콘텐츠와 서비스가 급증함에 따라 생성형 AI에 대한 아동의 인식과 관련된 연구의 필요성이 증가하고 있다. 이에 본 연구는 아동이 인식하는 생성형 AI의 유형 분류, 인지적, 행동적, 감정적 속성 부여 여부를 파악하고자 하였다. 이를 파악하기 위해 아동들과 함께 생성형 AI를 이용해 동화책을 생성해보는 워크샵을 진행하고, 반구조화 인터뷰와 그림 그리기를 통한 응답을 수집하였다. 그 결과 아동들은 생성형 AI를 인지적 수준이 높은 인공물로 여겼지만, 생성형 AI를 통해 창작되는 결과물에 의존한 유형 분류의 모습을 보였다.
본 연구는 생성형 인공지능(Generative AI)의 기술적 특성과 도서관 사서의 개인적 특성이 생성형 AI 사용의도에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 본 연구는 생성형 AI 사용의도에 영향을 미치는 요인으로 개인화, 상호작용, 맥락 인지를 생성형 AI의 기술적 특성으로 투입하고, 혁신성과 사용빈도를 사서의 개인적 특성으로 투입하였다. 연구대상은 도서관에서 재직 중인 사서 187명이 대상이며, 이 중 165부의 설문지를 수집하여 분석에 사용하였다. 연구결과, 생성형 AI의 기술적 특성은 생성형 AI의 사용의도에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났고, 사서의 개인적 특성인 혁신성과 생성형 AI 사용빈도 역시 모두 생성형 AI의 사용의도에 유의미한 영향을 미친 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 도서관 사서들이 생성형 AI 사용의도를 높여 도서관 서비스의 질과 만족도를 제고하는 중요한 기초자료로 활용될 것이다.
생성 AI의 시스템의 발전과 다양화로 인해 해당 기술의 결과물의 활용도가 높아질 것으로 예상된다. 이에 생성 AI를 활용하여 창작한 결과물을 어떻게 받아들여야 할지에 대한 사용자의 인식과 태도에 대한 이해가 중요하다. 본 연구는 생성 AI의 추후 활용도를 높이고 발생 가능한 논란에 대비하기 위해 사용자 조사를 진행하였다. 일반 사용자 집단과 디자인 관계자 집단이 참여하였으며, 사용자 관점에서 생성 AI에 대한 태도와 생성 AI를 활용한 창작물의 저작권 인식을 주제로 디자인 워크샵을 진행하였다. 정성 분석 결과, 일반인 집단은 전반적으로 생성 AI 사용에 대해 긍정적인 반면, 디자인 관계자 집단은 부정적인 인식을 갖는 것으로 나타났다. 사용자들은 생성 AI의 결과물의 표절과 도용, 저작권 보호 법제화의 현실 가능성에 대한 우려를 표출했다. 한편, 생성 AI 결과물을 활용할 가능성이 높은 그룹일수록 창작자의 저작권 소유를 주장하였으며, 직장인 그룹이 생성 AI의 실무 활용 가능성을 더 높게 평가하였다. 생성 AI 결과물의 개별 만족도와 체감 관여도는 저작권에 직결되는 영향을 주지 않았다.
최근 하루가 다르게 발전하고 있는 생성형 AI가 창작과 예술 분야에 어떤 영향을 미칠 수 있는지, 새롭게 등장하고 있는 다양한 분야에서 활용 가능한 획기적인 기능 등을 살펴보고 이를 바탕으로 새로운 창작 방향을 제시할 수 있는 방법들을 살펴보려 한다. 최근, 작곡가와 소설가들은 물론, 디지털 아티스트들까지도 생성형 AI를 활용하여 독특한 음악, 글, 그리고 이미지를 창조하는데 성공했다는 사례들이 속속 드러나고 있고 영상, 게임, 웹툰 등 많은 산업현장에서 직접적인 활용방법에 대한 연구결과가 등장하고 실제 적용 사례도 늘어나고 있다. 이미지 생성기인 미드저니와 스테이블디퓨전 같은 도구들은 혁신적인 방법으로 빠르게 높은 퀄리티의 이미지를 생성하고 다양한 아이디어를 제공 받을 수 있는 도구로 창작과 예술 분야에서 큰 관심을 받고 있다. 이러한 발전은 창작과 예술 분야에서 생성형 AI의 무한한 가능성을 보여주는 한편, 인간의 창의성 침해와 예술가들의 노력 희석에 대한 비판적 시각을 불러일으키기도 한다. 본 연구는 이런 다양한 관점에서 창작·예술 분야의 생성형 AI 활용을 깊이 있게 탐구한다. 그 과정에서 여러 생성형 AI 도구들, 특히 이미지 생성기 미드저니와 스테이블디퓨전의 기능과 활용 방안, 그로 인한 사회적, 윤리적 측면을 분석하며, 창작·예술 분야에서의 생성형 AI 활용의 적절한 방향성과 미래 전망을 제시해 보고자 한다.
테이블 데이터는 일반적으로 헤더와 데이터로 구성되며, 헤더는 데이터의 구조와 내용을 이해하는데 중요한 역할을 한다. 하지만 웹 스크래핑 등을 통해 얻은 데이터와 같이 다양한 상황에서 헤더 정보가 누락될 수 있다. 수동으로 헤더를 생성하는 것은 시간이 많이 걸리고 비효율적이기 때문에, 본 논문에서는 자동으로 헤더를 생성하는 태스크를 정의하고 이를 해결하기 위한 모델을 제안한다. 이 모델은 BART를 기반으로 각 열을 구성하는 텍스트와 열 간의 관계를 분석하여 헤더 텍스트를 생성한다. 이 과정을 통해 테이블 데이터의 구성요소 간의 관계에 대해 이해하고, 테이블 데이터의 헤더를 생성하여 다양한 애플리케이션에서의 활용할 수 있다. 실험을 통해 그 성능을 평가한 결과, 테이블 구조 정보를 종합적으로 활용하는 것이 더 높은 성능을 보임을 확인하였다.
최근 거대언어모델(LLM)이 기계 번역 및 기계 독해를 포함한 다양한 문제들에서 높은 성능을 보이고 있다. 특히 프롬프트 기반의 대규모 언어 모델은 사고사슬 방식으로 적절한 프롬프팅을 통해 원하는 형식의 답변을 생성할 수 있으며 자연어 추론 단계에서도 높은 정확도를 보여주고 있다. 그러나 근본적으로 LLM의 매개변수에 질문에 관련된 지식이 없거나 최신 정보로 업데이트 되지 않은 경우 추론이 어렵다. 이를 해결하기 위해, 본 연구는 검색문서와 생성모델의 상호작용을 통해 답변하는 한국어 질의응답 모델을 제안한다. 검색이 어려운 경우 생성형 모델을 통해 질문과 관련된 문장을 생성하며, 이는 다시 검색모델과 추론 과정에서 활용된다. 추가로 "판단불가"라는 프롬프팅을 통해 모델이 답변할 수 없는 경우를 스스로 판단하게 한다. 본 연구결과에서 GPT3를 활용한 사고사슬 모델이 63.4의 F1 점수를 보여주며 생성형 모델과 검색모델의 융합이 적절한 프롬프팅을 통해 오픈-도메인 질의응답에서 성능의 향상을 보여준다.
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.
국내 기록관리 기관은 대체로 '1인 기록관 체제'를 따르기 때문에 방대한 양의 전자기록물을 관리할 인력과 자원이 부족한 상황이다. 이러한 실정에서 최근 각광을 받고 있는 '생성형 AI' 기술을 활용해 전자기록관리 업무 및 기록정보서비스를 자동화 및 지능화할 수 있다면, 기록관리 담당자의 업무 부담이 경감되고 이용자의 서비스 만족도를 높일 수 있을 것이다. 이에 따라 본 연구는 '생성형 AI' 기술을 기록관리 실무에 활용할 방안 제시를 목표로, 먼저 기록관리 분야의 여러 업무를 지능적으로 자동화하고자 하였던 선행연구를 살펴보았다. 이후 생성형 AI 기술의 기본 개념을 정리하고, 국내 생성형 AI 활용 사례를 조사하였다. 그다음 기록관리 분야에 생성형 AI를 적용시킬 범위를 정의하였으며, 이를 토대로 구체적인 활용 방안을 제안하였다. 특히 제안 방안에 대해서는 공개된 상용 생성형 AI 서비스를 적용한 결과를 제시하거나 타 분야의 실례를 들어 실효성을 확인하였다. 마지막으로 기록관리 분야에서 생성형 AI 기술을 활용할 시의 이점과 시사점 그리고 선결되어야 할 한계점을 제시하였다. 본 연구는 기록관리 현업에서 생성형 AI 기술을 접목할 수 있는 업무를 발굴하고, 그 업무에 맞는 실효성 있는 활용 방안을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.
본 연구는 생성형 AI의 활용 및 사용자 그룹 간 차이에 대한 인식을 분석하고자 하는 목적으로 가지고 있다. 본 연구는 생성형 AI 사용자 그룹 간 차이에 대한 인식을 조사하여 각 사용자층에 대한 AI 활용 역량 증진을 위한 시사점을 도출하였다. 검증 결과, 연령별 집단 간에는 유의적인 차이가 없으며, 전문적 배경에 의한 집단 간에는 생성형 AI 활용 분야와 생성형 AI의 윤리적 관점에서 유의미한 차이를 보였다. 이로 인해 본 연구는 전문 분야에 따라 다른 AI 솔루션 제공 및 맞춤형 교육 훈련 필요성, 윤리적 고려에 대한 특별한 교육과 문화 형성 등에 대한 대안을 제시하였다. 또한 텍스트 마이닝 기법을 통해 연령대별, 전문 분야별로 다른 방식의 AI 활용 및 활용 역량 개발 교육 등을 제안하였다는 점에서 학술적 기여를 했다고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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