• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.922-925
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• 2019

기계 독해 기술은 기계가 주어진 비정형 문서 내에서 사용자의 질문을 이해하여 답변을 하는 기술로써, 챗봇이나 스마트 스피커 등, 사용자 질의응답 분야에서 핵심이 되는 기술 중 하나이다. 최근 딥러닝을 이용한 기학습 언어모델과 전이학습을 통해 사람의 기계 독해 능력을 뛰어넘는 방법론들이 제시되었다. 하지만 이러한 방식은 사람이 인식하는 질의응답 방법과 달리, 개체가 가지는 의미론(Semantic) 관점보다는 토큰 단위로 분리된 개체의 형태(Syntactic)와 등장하는 문맥(Context)에 의존해 기계 독해를 수행하였다. 본 논문에서는 기존의 높은 성능을 나타내던 기학습 언어모델에 대규모 지식그래프에 등장하는 개체 정보를 함께 학습함으로써, 의미학적 정보를 반영하는 방법을 제시한다. 본 논문이 제시하는 방법을 통해 기존 방법보다 기계 독해 분야에서 높은 성능향상 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.239-240
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• 2023

교통사고는 차량 운전자의 부주의 및 보행자의 안전 불감증 등 여러 가지 이유로 다양한 형태의 교차로에서 사고가 발생한다. 이것을 개선하고자 본 논문에서는 보행자 위험 알림 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 YOLO v4 tiny 알고리즘 사용해 약 8,000장의 보행자와 차량의 사진을 학습시켜 객체 인식의 정확도를 높이고 웹캠과 스피커를 사용하여 보행자에게 위험을 알릴 뿐만 아니라, 사고 발생 등의 경우에 대해서 블랙박스 역할을 할 수 있도록 구현하였다.

• 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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.34-41
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• 2021

본 연구의 목적은 AI 스피커를 활용한 영어 말하기 수업과 활동이 초등영어학습자들의 정의적 특성과 학습 만족도에 미치는 영향을 살펴보기 위함이다. 총 46명의 초등영어학습자가 실험에 참여하였으며설문지를 사전-사후 배포하여 양적으로 분석하였다. 본 연구를 통해 밝혀낸 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, AI 기반 영어 학습에 대한 전반적인 이해도 관련 수업 후 AI 기반 활동의 교육적 장점과 효능에 대한 인식이 넓어진 것을 알 수 있었다. 둘째, AI 기반 영어 말하기 활동에 대한 정의적 특성의 변화를 살펴본 결과 사전대비 사후의 평균값이 상승하고 대응표본 t-검정 결과 흥미도, 가치관, 태도 영역에 있어 유의미한 차이가 발견되었다. AI 활용 영어 학습에 대한 만족도를 살펴본 결과 실험 전에 비해 평균 만족도가 상승하고 특히 효능감, 학업 성취감 및 몰입도면에서 높은 상승을 보였다. 끝으로 AI 기반 영어 학습의 만족도과 정의적 특성 간의 상관관계를 분석한 결과 AI 기반 영어 학습에 대한 만족도는 학습자들의 자신감, 흥미도, 태도와 관련이 있는 것으로 나타났다.

• 지식경영연구
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• 제20권2호
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• pp.25-42
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• 2019

AI speakers which are wireless speakers with smart features have released from many manufacturers and adopted by many customers. Though smart features including voice recognition, controlling connected devices and providing information are embedded in many mobile phones, AI speakers are sitting in home and has a role of the central en-tertainment and information provider. Many surveys have investigated the important factors to adopt AI speakers and influ-encing factors on satisfaction. Though most surveys on AI speakers are cross sectional, we can track customer attitude toward AI speakers longitudinally by analyzing customer reviews on AI speakers. However, there is not much research on the change of customer attitude toward AI speaker. Therefore, in this study, we try to grasp how the attitude of AI speaker changes with time by applying text mining-based analysis. We collected the customer reviews on Amazon Echo which has the highest share of AI speakers in the global market from Amazon.com. Since Amazon Echo already have two generations, we can analyze the characteristics of reviews and compare the attitude ac-cording to the adoption time. We identified all sub topics of customer reviews and specified the topics for smart features. And we analyzed how the share of topics varied with time and analyzed diverse meta data for comparisons. The proportions of the topics for general satisfaction and satisfaction on music were increasing while the proportions of the topics for music quality, speakers and wireless speakers were decreasing over time. Though the proportions of topics for smart fea-tures were similar according to time, the share of the topics in positive reviews and importance metrics were reduced in the 2nd generation of Amazon Echo. Even though smart features were mentioned similarly in the reviews, the influential effect on satisfac-tion were reduced over time and especially in the 2nd generation of Amazon Echo.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.305-318
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• 2022

본 연구는 4차 혁명기술의 핵심인 AI 기술을 활용한 대화형 AI 토이 로봇의 독거노인 돌봄에 대한 효과성에 주목하고, 보다 인간 중심적인 돌봄으로의 개인화, 맞춤화에 기여할 수 있도록 R&D를 통한 '아가야'라는 AI 토이 로봇을 개발하였다. R&D 작업은 활용 중인 AI 스피커와 AI 대화 인형의 기능을 고찰, 현재 AI 로봇을 사용 중인 총 6명의 독거노인과의 인터뷰, 독거노인의 AI 대화 로봇 사용 현황과 효과성, 한계성, 개선점 등을 파악한 후 진행되었다. 첫째, P-TTS 기술을 적용하여 듣고 싶은 사람의 음성을 자율적으로 선택하여 들음으로써 심리적 친밀감을 강화하고 둘째, 추억저장 및 소환기능으로 자신만의 심적 치유를 가능케 하며 셋째, 눈, 코, 입, 귀, 손의 5감의 다양한 역할을 추가하였고 넷째, 따뜻한 체온 유지, 아로마, 살균 및 미세먼지 제거부, 편리한 충전방식 등의 기술을 개발하였다. 이러한 기술들은 친밀감, 개인화 지향을 통한 독거노인의 대화형 로봇에 대한 사용을 확대하고, 돌봄의 수혜자라는 수동적인 프레임에서 벗어나 스스로 남은 노후를 생산적이고 독립적으로 기획할 수 있는 긍정적 이미지의 독거 노인상을 구축하는데 기여한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.81-91
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• 2019

최근 우리나라는 급격한 고령화와, 급격한 산업화로 인한 가족의 역할 약화로 고령자 부양 자체의 문제나 부양의 질적 하락과 같은 다양한 문제를 겪고 있다. 이 중 부양의 질적 측면에서 고령자의 정서 지지에 관한 문제가 주요한 이슈가 되고 있다. 이런 정서적 지지에 관한 문제는 다양한 물적 인적 지원을 통해 해결하는 것이 가장 좋은 해결책일 것이다. 그러나, 여러 가지 한계로 인해 자원의 효율적 이용 차원의 접근이 시도되고 있으며 그중 디지털 기술의 융합을 통한 지원 노력에 주목할 필요가 있다. 본 연구에서는 고령화 현상으로 인한 고령자 수발 인력난의 문제와 수발 서비스의 질적 하락 문제 중 정서 측면의 문제에 주목하고, 디지털 기술의 융합을 통해 정서 측면을 지원하기 위해 디지털 기술이 어떠한 형태로 접목되었는지 사례를 분석하였다. 그중 스마트 스피커를 통한 고령자 지원의 가능성을 확인하고 스마트 스피커를 통한 정서적 지원을 제안하였다. 또한 중년 고령자를 대상으로 스마트 스피커의 사용성 평가와 함께 인뎁스 인터뷰를 진행함으로써 중년 고령자의 정서 지지를 위한 스마트 스피커 대화체계 가이드라인을 제안하였다. 본 연구결과를 토대로 고령자의 정서 지지를 위한 스마트 스피커 개발 시 대화체계 디자인을 위한 기초자료가 될 수 있을 것으로 기대 된다.

• 융합보안논문지
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• 제23권5호
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• pp.151-156
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• 2023

현재 다양한 정보통신기술들이 독거노인 돌봄과 치매노인 실종방지 등에서 폭넓게 활용되고 있으며, 향후 커뮤니티케어 정책을 통해 인공지능과 로봇활용 비대면 돌봄은 향후 더욱 다양한 영역에서 활용될 전망이다. 따라서 본 연구에서는 4차 산업혁명에 관한 정부정책 방향에 기반하여 커뮤니티케어에 활용도가 점차 증가하고 있는 인공지능 기술 기반 돌봄서비스 현황과 활용 및 활성화 전망을 모색해보고자 하였다. 커뮤니티케어에 활용될 수 있는 서비스인 AI 스피커와 돌봄로봇은 노인층이 경험하고 있는 다양한 문제를 해결하는데 도움이 되며, 감성적인 기능을 추가하여 대화 부족이나 외로움을 해소하는데도 활용하고 있다. 향후 AI 기술을 활용한 커뮤니티케어 활성화를 위해서는 첫째, 커뮤니티케어 고령자의 AI기기 친밀화를 위한 지속적인 교육과 고령층을 위한 '사용자 경험(User Experience, UX) 디자인'이 필요하며, 둘째, 기능위주의 기술 활용보다는 상호보완적 관계를 가지고 감성적인 상호관계가 가능한 인간중심의 기술 활용이 필요하며. 셋째, 사용자의 자기결정권 보장, 사생활 보호 등의 윤리적 문제를 해결할 필요가 있다.

• 기술혁신학회지
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• 제22권2호
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• pp.242-264
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• 2019

본 연구는 빠르게 확산되고 있는 인공지능 기반 서비스에 대한 사용자들의 수용 의도에 영향을 주는 요인을 분석하는 연구이다. 구체적으로는, 본 연구는 인공지능 기반 서비스의 사용자들의 수용 의도에 영향을 주는 요인 중, TAM, UTAUT 기반 연구와 같은 기존의 선행 연구들이 제시한 바 있는 쾌락적 동기, 실용적 동기와 함께, 인공지능 기반 서비스의 사용 안전성에 대한 사용자 인식, 이들 서비스의 필요성을 강조하는 시대적 압박, 서비스의 혁신성과 서비스의 체험 경험 등의 요인들이 주는 직 간접적인 영향을 집중적으로 분석한다. 분석 결과, 제시된 요인들은 A.I. 스피커에 대한 소비자의 사용 의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 보다 구체적으로는, 기존에 다양한 연구에서 제시되어 온 TAM, UTAUT모형에서 제시되어온 편의성과 쾌락적/실용적 동기가 A.I. 스피커로 대표되는 지능형 서비스의 사용자 수용 의도에도 유의미한 요인임을 증명하였다. 이와 함께, 기존에는 소수의 연구에서만 고려되었던 시대적 압박이라는 비자발적 영향 요인이 지능형 서비스를 포함한 IT융합형 서비스의 수용 의도에 유의미한 영향력을 나타내었으며, 이러한 서비스에 대한 사용자의 보안성 인지와 지능형 서비스(A.I. 스피커)의 실제 경험 여부 또한 중요한 영향요인으로 제시되었다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제17권2호
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• pp.191-205
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• 2018

With the advancement of artificial intelligence (AI) techniques, many consumer products have adopted AI features for providing proactive and personalized services to customers. One of the most prominent products featuring AI techniques is a smart speaker. The fundamental of smart speaker is a portable wireless Internet connecting speaker which already have existed in a consumer market. By applying AI techniques, smart speakers can recognize human voices and communicate with them. In addition, they can control other connecting devices and provide offline services. The goal of this study is to identify the impact of AI techniques for customer rating to the products. We compared customer reviews of other portable speakers without AI features and those of a smart speaker. Amazon echo is used for a smart speaker and JBL Flip 4 Bluetooth Speaker and Ultimate Ears BOOM 2 Panther Limited Edition are used for the comparison. These products are in the same price range ($50~100) and selected as featured products in Amazon.com. All reviews for the products were collected and common words for all products and unique words of the smart speaker were identified. Information gain values were calculated to identify the influences of words to be rated as positive or negative. Positive and negative words in all the products or in Amazon echo were identified, too. Topic modeling was applied to the customer reviews on Amazon echo and the importance of each topic were measured by summating information gain values of each topic. This study provides a way of identifying customer responses on the AI feature and measuring the importance of the feature among diverse features of the products.