• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.385-388
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• 1998

급격한 경영환경의 변화로 인하여 고객만족을 최우선시하게 됨에 따라, 고객의 다양한 품질 요구를 신속 정확히 만족시키는 것이 주요 경영과제가 되었다. 이러한 상황에 대처 가능한 품질관리가 이루어지기 위해서는 품질기준에 대한 객관적 검증 및 지속적인 보완이 필요하며, 품질설계에 관련된 지식들을 체계적으로 수집하여 공유할 수 있는 체제가 갖추어져야 한다. 이와 같은 목적을 달성하기 위해 인공지능 기법들을 이용한 지능형 품질시스템(Intelligent Quality System, IQS)이 많은 관심을 모으고 있다. 본 연구에서는 일관 제철소의 품질관리를 위해 개발된 IQS중 품질설계 시뮬레이션 지원시스템(Quality Design Simulation Support System, QDSim)에 대해 설명한다. QDSim은 신경망을 기반으로 설계 구현되었는데, 품질설계 시뮬레이션을 지원하기 위해 크게 두가지 기능을 수행한다. 첫째 기능은 주어진 원재료의 구성비와 조업조건에 의해 생산될 제품의 최종 품질특성을 예측하는 것이며, 두 번째는 품질예측치가 고객의 요구 품질, 즉 목표품질을 만족시키는 입력 조건을 찾아가는 것이다. 본 연구에서는 QDSim의 이론적 근거 및 구현내용을 설명한 후, IQS내의 타 시스템과의 관계를 설명한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.559-560
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• 2021

본 논문에서는 인공지능, 사물인터넷 등 4차 산업혁명 기술을 기반으로 생산 업체와 공급 업체 간의 공급망의 가시성, 안전성, 효율성 향상을 위한 물류 표준을 준수하며 고도화 및 지능화된 스마트 SCM 솔루션을 제시하고자 한다. 이를 위해 사물 인터넷, 인공지능 기술을 기반으로 공급망의 가시성, 안전성, 효율성 향상을 위한 물류 표준을 준수하며 고도화되고 지능화된 효율적인 자동 발주 솔루션을 제시한다. 자동 발수 솔루션은 협력업체와의 생산계획정보, 발주정보, 납품정보, 품질판정정보, 재고현황 등의 제품 데이터를 실시간 공유하는 웹 기반 솔루션이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.640-642
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• 2021

비전 기반의 재활용-PET 선별공정에서, PET 외 물체와의 식별 성능은 물론 PET 용기 내 포함된 이물질 및 라벨, 뚜껑의 존재 여부, 색상에 대한 검출 성능은 재활용 소재 품질에 중요한 영향을 미친다. 본 연구에서는 비전 인공지능 기반의 재활용-PET 자동 선별 시스템을 제안하고, 인공지능 모델의 제작에서 감독학습의 학습 효과를 최적화하기 위한 데이터 레이블링 기법을 제안한다. 재활용대상 PET 와 이물질 파트가 포함된 용기의 컨베이어벨트 선별공정 혼입을 재현한 실험을 통해서, 재활용 소재화 물량과 순도를 최대화하기 위한 인공지능 모델 생성 방법에 대해 고찰한다.

• Journal of Service Research and Studies
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• v.13 no.4
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• pp.206-223
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• 2023

The introduction of Smart technologies such as Artificial Intelligence(AI) systems are have a powerful impact in a variety of industry fields. Some experts predict that smart technology will completely change people's daily life and work styles, causing technological innovation, productivity improvement, and discovery and emergence of new fields. On the one hand, this vision cannot ignore negative views and concerns. Despite many social debates about employment, such as job loss and rising unemployment, there have not been many studies based on employee experience that provide a fundamental solution to the conflict between AI and employment. Therefore, this study finds out the effects and related factors of AI concierge robots for hotel employees, focusing on the hotel industry, and how employees' perceptions of AI concierge robots affect user resistance and turnover intention. This study, conducted a questionnaire survey of 322 hotel employees who had experience working with AI concierge robots in China, and used SPSS and SmartPLS statistical analysis programs to draw conclusions. We found that hotel employees' perceptions of AI concierge robots were significantly related to user resistance and turnover intention, and this association was related to employee self-efficacy, perceived organizational support, quality of AI services and new tasks. In addition, it was found that the quality of AI concierge robots directly or indirectly had the greatest influence on user resistance and turnover intention. The findings of this study provide theoretical implications for academia and practical implications for industry practitioners.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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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.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.17 no.6
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• pp.939-945
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• 2023

This study analyzes the 'performance efficiency' of AI-based reading assistance systems in the field of radiology by measuring their 'time behavior' properties. Due to the increase in medical images and the limited number of radiologists, the adoption of AI-based solutions is escalating, stimulating a multitude of studies in this area. Contrary to the majority of past research which centered on AI's diagnostic precision, this study underlines the significance of time behavior. Using 50 chest X-ray PA images, the system processed images in an average of 15.24 seconds, demonstrating high consistency and reliability, which is on par with leading global AI platforms, suggesting the potential for significant improvements in radiology workflow efficiency. We expect AI technology to play a large role in the field of radiology and help improve overall healthcare quality and efficiency.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.496-497
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• 2021

감정 분류는 사람의 사고방식이나 행동양식을 구분하기 위한 중요한 열쇠로, 지난 수십 년간 감정 분석과 관련된 다양한 연구가 진행되었다. 감정 분류의 품질과 정확도를 높이기 위한 방법 중 하나로 단일 레이블링 대신 다중 레이블링된 데이터 세트를 감정 분석에 활용하는 연구가 제안되었고, 본 논문에서는 T5 모델을 한국어와 영어 코퍼스로 학습한 KE-T5 모델을 기반으로 한국어 발화 데이터를 단일 레이블링한 경우와 다중 레이블링한 경우의 감정 분류 성능을 비교한 결과 다중 레이블 데이터 세트가 단일 레이블 데이터 세트보다 23.3% 더 높은 정확도를 보임을 확인했다.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.51 no.4
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• pp.231-247
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• 2020

As artificial intelligence (AI) has emerged as a promising future technology among the fourth industrial revolution, we are trying to apply artificial intelligence technology across all area of society, including libraries. This study investigated the effects, issues, and implications of artificial intelligence on university library services. As a research method, in-depth interviews were conducted with IT experts of university libraries in North America, and conclusions and discussion were drawn from interview results and related documents. Research results revealed that university libraries in North America were trying to build an infrastructure that facilitates information access and retrieval based on artificial intelligence systems and to provide new services in collaboration with AI research institutes in universities. This study raised issues regarding the expansion of the role of libraries and librarians, privacy, and data quality. It was also discussed that the need for re-education of university librarians to become software engineers who play a role in disseminating knowledge. In addition, this study suggested the investment for the establishment of the information system and an artificial intelligence research center in the library. The study discussed limitations of research due to changes in the research environment and suggestions for future research.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.1104-1105
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• 2023

조선업계에서 전문 인력 수급난으로 난항을 겪고 있다. 이는 선박의 검사에 차질을 빚었고 해양 오염과 선박사고와 같은 문제가 발생하고 있다. 이에 안전 검진 수행에 AI 이미지 인식 기반 진단 모델을 적용하여, 애플리케이션을 통해 비전문가도 품질 진단을 수행할 수 있도록 한다.

• Smart Media Journal
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• v.13 no.8
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• pp.26-38
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• 2024

This paper discusses the use of GPT and GPT API for prompt engineering in the development of the interactive smart device lock screen application "Smart Lock," aimed at enhancing literacy among young children and lower-grade elementary and middle school students during critical language development periods. In an era where media usage via smartphones is widespread among children, smartphone-based media is often cited as a primary cause of declining literacy. This study proposes an application that simulates conversations with parents as a tool for improving literacy, providing an environment conducive to literacy enhancement through smartphone use. Generative AI GPT was employed to create literacy-improving problems. Using pre-generated data, situational dialogues with parents were presented, and prompt engineering was utilized to generate questions for the application. The response quality was improved through parameter tuning and function calling processes. This study investigates the potential of literacy improvement education using generative AI through the development process of interactive applications.