• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2004년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.489-492
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• 2004

인공 지능체의 감정을 표현하는 기법으로 제안된 RIDE(Robot Intelligence with Digital Emotion) 감정 표현 기법은 기존의 James-Lange 이론과 Cannon-Bard 이론을 모두 수용하며 Schafter-Singer 이론에서 제기된 감정의 연상 작용을 가능하도록 하는 감정의 기억을 수용하는 모델이다. 또한, 감정 간의 유사성과 상대성을 규정하여 인공 지능체 간의 감정 교류가 가능하도록 되어 있다.

• 인지과학
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• 제29권1호
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• pp.1-16
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• 2018

본 연구에서 얼굴형 인공지능 스피커에 대한 선호도와 신뢰도가 나이에 따라 어떻게 달라지는지 살펴보았다. 인공지능 스피커의 외형은 성별(남녀)과 나이(20/60대) 네 가지 범주에서 로봇 얼굴과 사람 얼굴이 7단계로 혼합되어 제시되었다. 참여자들 역시 이 네 가지 범주에 맞춰 모집되었고, 각 범주의 얼굴 자극에 대한 호감도와 신뢰도를 7점 척도로 평가하였다. 연구 결과, 인공지능 스피커의 외형이 사람 얼굴을 닮을수록 노인들은 호감도와 신뢰도를 높게 평가했지만, 청년들은 로봇 얼굴과 사람 얼굴이 중간 정도 섞인 형태를 가장 선호하고 신뢰하여 전체적으로 뒤집힌 U자 형태의 평가를 보였다. 네 가지 얼굴 범주에서 선호도를 평가했을 때, 참여자들은 나이와 성별과 관계없이 젊은 얼굴이 가장 높은 점수를 받았다. 그런데, 이모티콘 얼굴과 얼굴이 없이 비어있는 조건을 추가하여 물었을 때, 여전히 노인들은 사람 얼굴을 가장 선호했지만, 청년들은 상대적으로 이모티콘 얼굴과 비어있는 조건을 더 선호하였다. 종합하면, 인공지능 스피커 맥락에서, 노인들은 청년들보다 로봇 얼굴이 아닌 사람 얼굴에 높은 수용적 태도를 보였다. 홀로 사는 노인 인구가 증가하는 미래에 인공지능 스피커의 역할이 중요해짐에 따라, 노인들을 위한 인공지능 스피커의 디자인과 개발에서 본 연구 결과가 좋은 참고가 될 것으로 기대된다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.53-62
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• 2021

영화는 대중에게 처음 소개된 이래로 테크놀로지의 발전과 변화 과정을 함께하고 있다. 영화 제작 과정에 시각효과를 중심으로 한 포스트 프로덕션과 디지털 기술들이 본격적으로 적용되면서 영화 산업은 제작 방식에 있어서 큰 변화를 겪었을 뿐만 아니라 최신 기술들을 폭넓게 수용하며 산업적 기회의 폭을 넓혀가고 있다. 디지털 영화로 변화한 지 오래지 않은 지금, 영화의 디지털화가 시작되기도 전인 1956년 다트머스 회의에서 처음 알려진 인공지능이란 개념이 다시 영화 산업의 큰 변화를 가져올 것으로 예상된다. 디지털 영화의 제작 파이프라인은 거대한 디지털 데이터를 체계적으로 운용하고 만들어 내기 때문에 머신러닝과 딥러닝으로 대표되는 최근 인공지능 기술들을 적용하기 용이하고 시각효과 제작 과정에는 반복적인 작업과 분석을 통한 재현이 많고 계산 시간이 오래 걸리는 과정들이 있기 때문에 최근 주요 시각효과 스튜디오들을 중심으로 인공지능 기술의 활용이 두드러지고 있다. 본 연구에서는 제작 도구로서 인공지능 기술을 이용한 영화 시각효과 제작 사례에 대한 분석을 통해서 향후 인공지능 기술이 영화 산업을 어떻게 바꿔놓을지 예측하고 시각효과 기술로서 인공지능의 산업적 가능성을 조망해 보고자 한다.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2017년도 추계학술대회 논문집
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• pp.1297-1297
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• 2017

본 연구는 대화형 인공지능 스피커의 수요 증진을 위한 새로운 비즈니스 전략 제시를 위해 수행되었다. 이를 위해 해당 IoT기기 소비자의 사용의도에 영향을 미치는 요인들을 선정하여 집중적으로 고찰하고 각 요인 사이에 어떤 상관관계가 존재하는지 실증적으로 분석하고자 하였다. 사용 의도에 영향을 미치는 요인으로는 기기 사용에 대한 안전성이 확보 되었음을 의미하는 안전에 대한 신뢰도와 기술적 흐름에 따른 시대적 압박, 기기 사용으로부터 발생하는 쾌락적 동기와 실용적 동기, 기기의 혁신성으로부터 오는 차별적 동기를 고려하였다. 본 연구의 수행을 통해 모든 요인은 각각 소비자의 사용 의도에 긍정적인 영향을 미치며 특히 차별화 욕구와 쾌락적 동기, 실용적 동기 간에는 유의한 양의 상관관계가 있을 것으로 나타낼 것으로 기대된다. 더불어, 본 연구의 핵심 연구 요인인 시대적 압박 요인의 경우 안전에 대한 신뢰도와 사용 의도에 있어 정의 영향을 주지만 차별화 욕구와 실용적 동기와는 음의 상관관계를 보일 것으로 예상된다. 본 연구는 일반적인 연구 모델에서 취급되는 주요 요인들과 더불어 시대적 압박이라는 새로운 요인을 제시하고 그 영향력을 논증하여 융합형 기술에 기반한 새로운 비즈니스 전략을 제시할 수 있다는 점에서 가치를 갖는다

• 정보화정책
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• 제24권2호
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• pp.3-19
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• 2017

본 연구는 최근 인공지능 바둑프로그램인 알파고 대국 이후 관심이 급증되고 있는 지능정보시대의 도래에 대한 관련 연구들을 정리하여 지능정보시대에 관한 이슈들을 전망해 보고 이에 대한 정책적 대응의 방향성을 모색해보고자 하였다. 예상과는 달리 지능정보시대를 연구한 실증적인 논문이 아직은 부족한 상태임을 알게 되었다. 광범위한 연구동향 분석의 리뷰를 하기 에는 연구의 축척이 이루어지지 못한 상태이며 그러나 주요 보고서 및 연구를 중심으로 미래에 도래할 지능정보시대의 모습과 이슈를 조망해보고 해외사례 및 우리나라 사례를 통해 정책적 대응 방향성을 모색해 보았다. 이러한 대응 모색으로는 크게 기술연속성의 확보, 정책 및 제도 정비, 인식 문화 수용성 증대라는 세 가지 영역에서 다양한 내용들이 제언되었다. 특히 정부의 기대되는 역할에는 공공분야에 파급력이 클, 국민생활에 체감이 될 스마트 시티, 도심재생사업에 관한 지능정보 기술의 활용이 바람직할 것으로 본다. 추후 이러한 제언된 내용들에 관한 시급성과 파급력에 관한 우선순위 설정의 논의와 연구가 있어야 하겠다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.153-159
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• 2022

본 논문에서는 인공지능이 생성하는 일상 대화의 품질 향상을 위해 상식 추론을 정의하고 설문을 통해 정량적, 정성적 분석을 진행하였다. 정량적 평가에서는 주어진 문장이 에게 학습시키기에 적합한가'라는 수용성 판단을 요청한 질문에서 40대 이상의 연령이 20, 30대와 유의미한 차이를 보였다. 정성적 평가에서는 '보편적 사실 여부'를 AI 발화 기준의 주요한 지표로 보았다. 이어서 '챗봇' 대화의 품질에 대한 설문을 실시했다. 이를 통해 일상 대화를 사용한 챗봇의 대화 품질을 높이기 위해서는 먼저, 질문의 요구에 적절한 정보와 공감을 제공해야 하고 두 번째로 공감의 정도가 챗봇의 특성에 맞는 응답이어야 하며 세 번째로 대화의 차례에 따라 담화의 규칙을 지키면서 대화가 진행되어야 한다는 결론을 얻을 수 있었다. 이 세 가지 요건이 통합적으로 적용된 담화 설계를 통해 완전히 인공지능스러운 대화가 가능할 것으로 여겨진다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제6권12호
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• pp.587-594
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• 2016

주요 인공지능 기술 선진국에서는 인공지능으로 운행하는 자율주행 자동차가 이미 실험 단계의 수준을 넘어섰다. 운전자가 없이 운행하는 자율주행 자동차에서 가장 큰 문제 가운데 하나는, 사고 발생과 그 사고에 대한 책임 문제이다. 운전자와 보행자 모두를 함께 고려해야 하는 사고 상황에서 자율주행 자동차는 윤리적 딜레마에 부딪힐 수 있다. 이런 딜레마를 해결할 최선의 판단이 자율자동차의 인공지능에 어떻게 설계되어야 하는지 물을 수 있다. 책임의 주체로서 자율주행 자동차에 대해 법적 책임을 어떻게 부여할 수 있는지는 어려운 문제이다. 필자는 우선, 사고 상황에서 자율자동차의 윤리적 딜레마가 무엇인지 소개한다. 다음으로, 사고에 대한 책임의 주체로서 자율주행 자동차에 법적 책임을 부여할 방법을 찾는다. 특별히 인과적 책임에 대한 상당성 개념으로 자율주행 자동차 사고의 법적 책임을 해명할 방법을 모색한다. 상당성은 법적 판단에서 인과적 책임을 해명하는 데에 가장 일반적으로 수용하는 개념이다. 그러나 여전히 해명이 필요한 모호한 개념이다. 필자는 사건 수준의 인과에 대한 확률 이론으로 보다 명료한 인과적 책임에 대한 상당성 개념을 제시한다. 이처럼 해명된 상당성은 자율주행 자동차뿐 아니라 일반적인 영역의 법적 판단에서 요구되는 인과적 책임을 설명하는 데에 기여할 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.1081-1086
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• 2009

기술의 발전은 사회에 많은 변화를 일으키고 있다. 또한 기술의 발전은 예술 영역에 있어서도 형식과 내용에 많은 변화와 영향을 주고 있다. 컴퓨터 아트, 인터액티브 아트, 뉴 미디어 아트라고 불리는 새로운 예술 장르들이 탄생하였으며 예술가들은 다양한 기술과 접목하여 새로운 작품을 만들어 내고 있다. 뉴 미디어 아트의 중요한 특징 중 하나는 상호작용성인데 이것은 예술작품, 예술가, 그리고 관람자의 수용방식에 결정적인 변화를 가져왔다. 즉 뉴미디어 아트서의 예술작품은 완성태가 아닌 과정(process)으로 주어지고, 예술가는 작업의 초안자 또는 작업의 맥락을 규정하는 자로 규정되며, 작품과 관람자간의 상호작용이 무엇보다 강조된다. 그러나 기존의 뉴 미디어 작품에서 일어나는 상호작용성은 미리 계산된 범위 안에서 일어나는 제약이 있기에 진정한 상호작용성이라고 보기 힘들다는 비판도 있다. 이런 상호작용성은 공학적 세계관에 갇힌 닫힌 시스템으로서의 상호작용성이라고 말하며 미적인 상호 작용성의 도구로서 열린 시스템으로서의 새로운 작품의 필요성을 제시한 예술가들이 있다. 본 논문은 이러한 예술가들의 발자취를 따라 더 본질적인 미학적 상호작용성에 대한 고민과 함께 그에 따른 새로운 상호작용적 예술인 행동지향적 예술로서 인공지능, 인공생명 아트에 대하여 살펴보고자 한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권1호
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• pp.111-129
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• 2023

디지털 혁신의 확산에 따라 의료 분야에서도 인공지능을 기반으로 한 혁신의료기술의 채택이 활발해지고 있다. 이에 따라 인공지능 기반 소프트웨어형 의료기기인 SaMD(Software as a Medical Device)의 출시 및 도입도 촉진되고 있지만, 의료기관의 SaMD 도입 요인에 대한 연구는 미흡한 편이다. 본 연구의 목적은 '인공지능 기반 SaMD' 도입에 대한 의료기관의 의사결정에 영향을 미치는 중요한 요인들을 찾고, 이들 요인의 가중치와 우선순위를 분석하는 것이다. 이를 위해 의료계의 기술수용 모델, 의료 인공지능 및 SaMD 등에 관한 문헌연구 결과를 바탕으로 델파이 조사를 실시하였으며, HOTE(Human, Organization, Technology and Environment) 프레임워크와 HABIO(Holistic Approach {Business, Information, Organizational}) 프레임워크를 결합하여 연구 모형을 개발하였다. 5가지 주기준과 22개의 하부기준으로 구성된 연구 모형을 바탕으로 국내 의료기관과 SaMD 공급자의 전문가들을 대상으로 AHP(Analytic Hierarchy Process) 분석을 실시하여 SaMD 도입 요인을 실증적으로 분석하였다. 본 연구의 결과, 인공지능 기반의 SaMD 도입을 결정하는 주기준의 우선순위는 기술적 요인, 경제적 요인, 인적 요인, 조직적 요인, 환경적 요인의 순으로 나타났고, 하부기준의 우선순위는 신뢰성, 진료원가 절감, 의료진의 수용도, 안전성, 최고 경영자의 지원, 보안성, 인허가 및 규제 수준의 순이었다. 특히, 신뢰성, 안전성, 보안성 등의 기술적 요인이 SaMD 도입에 있어서 가장 중요한 것으로 나타났다. 또한, 각 집단별 가중치와 우선순위를 비교·분석한 결과, SaMD 도입 요인의 가중치와 우선순위는 기관의 유형, 의료기관의 유형 및 의료기관 보직의 유형에 따라 매우 다른 것으로 나타났다.

• 경영정보학연구
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• 제24권1호
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• pp.105-123
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• 2022

신용리스크 관리에 해당하는 부도예측모형은 기업에 대한 신용평가라고도 볼 수 있으며 은행을 비롯한 금융기관의 신용평가모형의 기본 지식기반으로 새로운 인공지능 기술을 접목할 수 있는 유망한 분야로 손꼽히고 있다. 고도화된 모형의 실제 응용은 사용자의 수용도가 중요하나 부도예측모형의 경우, 금융전문가 혹은 고객에게 모형의 결과에 대한 설명이 요구되는 분야로 설명력이 없는 모형은 실제로 도입되고 사용자들에게 수용되기에는 어려움이 있다. 결국 모형의 결과에 대한 설명은 모형의 사용자에게 제공되는 것으로 사용자가 납득할 수 있는 설명을 제공하는 것이 모형에 대한 신뢰와 수용을 증진시킬 수 있다. 본 연구에서는 머신러닝 기반 모형에 설명력을 제고하는 방안으로 설명대상 인스턴스에 대하여 로컬영역에서의 설명을 제공하고자 한다. 이를 위해 설명대상의 로컬영역에 유전알고리즘(GA)을 이용하여 가상의 데이터포인트들을 생성한 후, 로컬 대리모델(surrogate model)로 연관규칙 알고리즘을 이용하여 설명대상에 대한 규칙기반 설명(rule-based explanation)을 생성한다. 해석 가능한 로컬 모델의 활용으로 설명을 제공하는 기존의 방법에서 더 나아가 본 연구는 부도예측모형에 이용된 재무변수의 특성을 반영하여 연관규칙으로 도출된 설명에 도메인 지식을 통합한다. 이를 통해 사용자에게 제공되는 규칙의 현실적 가능성(feasibility)을 확보하고 제공되는 설명의 이해와 수용을 제고하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 블랙박스 모형인 인공신경망 기반 부도예측모형을 기반으로 최신의 규칙기반 설명 방법인 Anchor와 비교하였다. 제안하는 방법은 인공신경망 뿐만 아니라 다른 머신러닝 모형에도 적용 가능한 방법(model-agonistic method)이다.