• Title/Summary/Keyword: 정서적 AI

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ChatGPT, 대화형 인공지능 관광 검색 서비스의 행동의도에 대한 연구: 인지적 신뢰와 정서적 신뢰의 역할을 중심으로 (A Study of the Behavioral Intention on Conversational ChatGPT for Tourism Information Search Service: Focusing on the Role of Cognitive and Affective Trust)

  • 김민성;구철모
    • 경영정보학연구
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    • 제26권1호
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    • pp.119-149
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    • 2024
  • 이 연구는 여행 정보 검색 서비스로서 ChatGPT와 같은 새로운 AI 챗봇의 신뢰 형성과 행동 의도에 미치는 선행 요소와 메커니즘을 탐구한다. 연구는 익숙함, 참신함, 개인의 혁신성, 정보의 질, 그리고 지각된 의인화 등 다양한 변수들 간의 관계를 분석하여, 이러한 요인들이 사용자의 인지적, 정서적 신뢰와 궁극적으로 정보수용의도, 지속사용의도에 미치는 영향을 규명한다. 결과적으로, 익숙함과 정보의 질은 인지적, 정서적 신뢰 모두에 영향을 미치는 반면 참신함은 인지적 신뢰에만 긍정적으로 기여했다. 더불어, 새로운 AI 챗봇 사용자의 개인적 혁신성은 익숙함과 인지적 신뢰 간의 관계를 약화시키는 한편, 챗봇의 지각된 의인화 수준은 참신함 및 익숙함과 인지적 신뢰 간의 관계를 증폭시키는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 AI 챗봇의 디자인과 도입 시 의인화, 정보의 질 익숙함, 개인의 혁신성 등의 측면을 고려하는 중요성을 강조하며, 이를 통해 새로운 AI 챗봇의 여행 정보 검색 서비스로서 신뢰 및 행동의도 형성에 기여할 것으로 기대된다.

챗봇의 효과적 정서적 지지를 위한 한국어 대화 감정 강도 예측 모델 개발 (On the Predictive Model for Emotion Intensity Improving the Efficacy of Emotionally Supportive Chat)

  • 정세림;노유진;오은석;김아연;홍혜진;이지항
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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    • pp.656-659
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    • 2023
  • 정서적 지원 대화를 위한 챗봇 개발 시, 사용자의 챗봇에 대한 사용성 및 대화 적절성을 높이기 위해서는 사용자 감정에 적합한 지원 콘텐츠를 제공하는 것이 중요하다. 이를 위해, 본 논문은 사용자 입력 텍스트의 감정 강도 예측 모델을 제안하고, 사용자 발화 맞춤형 정서적 지원 대화에 적용하고자 한다. 먼저 입력된 한국어 문장에서 키워드를 추출한 뒤, 이를 각성도 (arousal)과 긍정부 정도(valence) 공간에 투영하여 키워드가 내포하는 각성도-긍정부정도에 가장 근접한 감정을 예측하였다. 뿐만 아니라, 입력된 전체 문장에 대한 감정 강도를 추가로 예측하여, 핵심 감정 강도 - 문맥상 감정강도를 모두 추출하였다. 이러한 통섭적 감정 강도 지수들은 사용자 감정에 따른 최적 지원 전략 선택 및 최적 대화 콘텐츠 생성에 공헌할 것으로 기대한다.

뉴 실버세대의 감성 커뮤니케이션 콘텐츠 사례 분석 (Case Analysis for the Emotional Communication Contents of New Silver Generation)

  • 정윤지;유민성;오주영;황현석;허원회
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제24권2호
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    • pp.23-28
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    • 2024
  • 연구는 고령화가 급속하게 진행되고 있는 현대 사회에서 노인 인구의 증가와 관련된 문제를 조사하고 해결 방안을 탐구하는 데 초점을 맞추고 있다. 고령화 사회의 도래로, 노년 인구는 더 많은 관심과 지원이 필요하다. 이에 기업들은 AI 및 로봇 기술을 활용하여 노인 돌봄 서비스를 제공하려고 시도하고 있다. 이러한 서비스는 건강 관리와 일상생활 돌봄뿐만 아니라 정서적 건강 측면에서 노인들에게 도움을 줄 수 있다. 논문에서는 현재 시장에서 제공되는 다양한 노인관련 기술을 분석하고, 그 장단점 및 발전 가능성을 조사한다. 논문은 고령화 문제를 해결하기 위해 기업들이 더 많은 AI 및 로봇 기반의 노인 돌봄 서비스를 개발하고 제공해야 한다는 결론에 도달한다. 이러한 서비스는 고령화 사회의 사회적 및 정서적 문제를 완화하고, 노인들의 삶의 질을 향상할 수 있다.

Convolutional Neural Network Model Using Data Augmentation for Emotion AI-based Recommendation Systems

  • Ho-yeon Park;Kyoung-jae Kim
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제28권12호
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    • pp.57-66
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    • 2023
  • 본 연구에서는 딥러닝 기법과 정서적 AI를 적용하여 사용자의 감정 상태를 추정하고 이를 추천 과정에 반영할 수 있는 추천 시스템에 대한 새로운 연구 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 분노, 혐오, 공포, 행복, 슬픔, 놀람, 중립의 7가지 감정을 각각 분류하는 감정분류모델을 구축하고, 이 결과를 추천 과정에 반영할 수 있는 모형을 제안한다. 그러나 일반적인 감정 분류 데이터에서는 각 레이블 간 분포 비율의 차이가 크기 때문에 일반화된 분류 결과를 기대하기 어려울 수 있다. 본 연구에서는 감정 이미지 데이터에서 혐오감 등의 감정 개수가 부족한 경우가 많으므로 데이터 증강을 이용한다. 마지막으로, 이미지 증강을 통해 데이터 기반의 감정 예측 모델을 추천시스템에 반영하는 방법을 제안한다.

드라마<굿 플레이스>속 인공지능 로봇의 상호작용 의례적 해석 (Interaction Ritual Interpretation of AI Robot in the TV Show )

  • 추미선;유승호
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제21권5호
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    • pp.70-83
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    • 2021
  • 인간과 인공지능 로봇과의 관계를 예견하는 쟁점은 강한 인공지능 문제로 많은 전문가들은 인간보다 뛰어난 사고능력을 가진 강한 인공지능이 인간을 정복하는 비극적 결말을 예측하고 있다. 동시에 인공지능 로봇에 대해서 가지고 있는 기대가 드라마나 SF영화와 같은 미디어에 투영하여 나타나게 되면서 인간의 기대에 부응하는 '도덕적으로 선한 인공지능'에 대한 문제 또한 중요한 쟁점이다. 그러나 선한 인공지능에 대한 요구와 완벽한 기술의 구현은 그 문제가 기계에만 국한되지 않고 오히려 인간에게 모든 책임을 지우는 결과로 나타나 인간을 비도덕적인 존재로 몰아가고 인간과 인간의 문제로 전환되어 더 많은 소외와 차별을 낳을 수 있다. 이처럼 기술이 가져오는 결과는 사용하는 인간과 상호작용하며 반응에 따라 그 속성이 결정되고 발전하면서 인간에게 영향을 미친다. 따라서 상호작용을 고려하여 인간의 정서를 고려하는 인공지능 기술도 중요하다. 본 연구는 인간과 인공지능의 관계가 '선한 인공지능'에 대한 요구로 귀결되는 과정과 성공적인 상호작용 과정을 밝히기 위해 이론적으로는 랜달 콜린스의 정서적 에너지로 인간 유대의 형성을 설명하는 상호작용 의례 이론을 통해 설명한다. 방법론으로는 사고실험의 한 유형으로서 드라마 <굿 플레이스>의 재닛과 주변 등장인물들을 통해 선한 인공지능 로봇에 대한 기대가 발생되고 지향되는 지점을 밝히고자 한다.

초등학생을 위한 문장의 정서 분류 인공지능 교육 콘텐츠 개발 및 적용 (Development of Artificial Intelligence Education Content to Classify Emotion of Sentences for Elementary School)

  • 심재권;권대용
    • 정보교육학회논문지
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    • 제24권3호
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    • pp.243-254
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    • 2020
  • 인공지능 인력을 양성하기 위해 주요국에서는 초등학교에서부터 인공지능 교육을 제공하고자 하는 노력을 기울이고 있다. 초등학교에서 인공지능 교육을 도입하기 위해서는 초등학생 수준을 고려한 교육과정과 내용이 필요하다. 본 연구는 초등학생의 인공지능 교육을 목적으로 언플러그드 수준의 조작을 통해 인공지능이 학습하는 원리를 체험하는 교육 콘텐츠를 개발하였다. 개발한 교육 콘텐츠는 문장의 정서를 판단하는 인공지능으로 주제를 선정하였고, 문제를 해결하기 위해 데이터 속성을 도출하여 수집하고 인공지능이 학습하는 과정을 시뮬레이션하여 문제를 해결하는 과정으로 구성하였다. 연구결과, 인공지능에 대한 태도가 사전보다 사후에 증가하였고, 과제 수행률이 평균 85%로 나타나 제안하는 인공지능 교육 콘텐츠가 교육적 의의가 있음을 보여주었다.

코로나19로 또래와 단절된 아동을 위한 인공지능 낙서 로봇 제안 (Proposal of AI-based Graffiti Robot for Children disconnected from Peers with COVID-19)

  • 송주연;이강희
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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    • pp.29-31
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    • 2020
  • 본 논문에서는 코로나19 사태로 인한 팬데믹(pandemic) 현상으로 인해 또래와 단절된 아동들의 정서발달을 위해 인공지능 낙서 로봇인 Doodle Robot을 제안한다. Doodle Robot은 또래 형제가 없는 아동에게 함께 그림을 그릴 수 있는 그림친구로서 아동의 정서적 발달에 기여한다. YOLO 알고리즘을 사용하여 객체검출기능을 구현하였고 낙서 Data는 Quick! Draw Dataset에서 추출하였다.

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사전학습 기반 생성모델을 이용한 정서적 지지형 디지털 휴먼 프로토타입 구현 (A prototype of digital humans capable of emotionally using deep generative models)

  • 송채정;이지항
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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    • pp.1005-1008
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    • 2021
  • 메타버스의 산업적/학술적 가치가 증대되면서, 실세계 인간과 메타버스 내 디지털 휴먼과의 상호작용 시스템 또한 큰 조명을 받고 있다. 본 논문에서는 인간과 디지털 휴먼이 상호작용할 때, 인간의 발화에 대해 감성적 지지가 가능한 디지털 휴먼 프로토타입을 소개한다. 대화의 의미에 따른 동작 생성이 가능한 아바타 구축 공개 프레임워크를 도입하고, 사전학습모델을 바탕으로 감성적 지지가 가능한 심층 대화 생성 모델 기반 대화 시스템을 여기에 통합하여 인간의 감성 상태에 따른 동작과 대화를 진행하는 감성 지지형 디지털 휴먼 프로토타입을 구현하였다. 이러한 프로토타입을 고도화 하면, 향후 메타버스 기반 정신 건강 케어 및 디지털 치료제로의 확장이 가능할 것으로 사료된다.

Development of a Multicultural Communication Assistant Application Utilizing Generative AI

  • Jung-hyun Moon;Ye-ram Kang;Da-eun Kim;Ga-kyung Lee;Jae-hoon Choi;Young-Bok Cho
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제29권8호
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    • pp.33-41
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    • 2024
  • 최근 다문화 가구 수의 지속적인 증가와 결혼이민자의 한국어 능력 부족 문제로 인한 다문화 가족 지원 사업의 확대와 다문화 센터 인력 확보의 중요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 AI기술을 활용해 영유아를 육아하는 다문화 가정의 이주자 부모와 자녀간의 소통 증진에 기여하는 다이어리 앱을 설계하고 구현하였다. 제안 기술은 OCR, 기계 번역, 한국어 교정, 감성 분석 AI 모델을 활용해 부모와 자녀 간 일기 기반의 대화를 유도함으로 언어적 문제를 해결함과 동시에 정서적 유대감 형성에 기여하고, 미래 다문화 사회의 발전과 조화에 방향성을 제시할 수 있다.

도구로서 인공지능과 교과로서 인공지능에 대한 중등 수학 교사의 인식 탐색 (Secondary Mathematics Teachers' Perceptions on Artificial Intelligence (AI) for Math and Math for Artificial Intelligence (AI))

  • 심영훈;김지현;권민성
    • 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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    • 제37권2호
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    • pp.159-181
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    • 2023
  • 본 연구는 초점 집단 면담(FGI)을 활용하여 인공지능에 대한 중등 수학 교사의 인식을 도구로서 인공지능과 교과로서 인공지능으로 나누어 분석하였다. 도구로서 인공지능 중 수학 교수 및 학습 도구 측면에서 수학 교사들은 인공지능을 활용하면 다양한 유형의 수학 수업이 가능할 것이라는 긍정적인 의견을 제시하였으나 학생들의 수학적 사고 과정의 면밀한 파악 및 학생들과 정서적 상호작용에 있어 인공지능 활용에 한계를 제시하였다. 도구로서 인공지능 중 수학 평가 도구로서의 측면에서 수학 교사들은 인공지능을 활용하면 문항 출제 및 채점을 용이하게 할 수 있다는 긍정적인 의견이 있었던 반면, 논술형 문항 채점에서는 교사의 개입이 필요하다는 의견이 있었다. 교과로서 인공지능 측면에서 수학 교사들은 <인공지능 수학> 교과의 도입 취지와 학습의 필요성에는 공감하였으나 이를 가르치기 위한 교사의 준비와 교수 학습 및 평가 자료가 다소 부족한 실정이라고 응답하였다. 따라서 본 연구를 통해 중·고등학교 수학에서도 맞춤형 인공지능 학습 도구가 개발되어야 하고, 교사들의 평가를 도울 수 있는 인공지능 평가 도구를 개발 및 보급할 필요가 있으며, <인공지능 수학> 교과에 대한 교사의 이해를 높일 수 있는 전문성 향상 프로그램과 학생들에게 의미 있는 학습을 도울 수 있는 컨텐츠 위주로 교과 내용을 구성할 필요가 있음을 시사한다.