In the era of artificial intelligence, the use of 'artificial intelligence-based services' has been diversified by combining various smart devices, big data, and voice recognition technology with artificial intelligence. From the perspective of IT services, these services are important technology that cause a paradigm shift from display-centered to voice-centered, and from passive to active IT-based services. This study seeks to find a solution to the current situation where AI assistant service is still in its beginning stage, despite having been ten years since its release and having a growing number of consumer touch points. Accordingly, we categorized the functions of AI assistant services and identified the degree of importance and satisfaction of services recognized by actual users. In order to define the 'ideal' services of AI assistant, seven experts from AI assistant-related industry have participated in the interview. Based on this result, we investigated the importance and satisfaction of services perceived by actual users of AI assistant services. As a result of IPA (Importance Performance Analysis). we find out which services are potentially 'keep', 'concentrate', 'low priority', or 'overkill' and provide various implications from the findings.
Kim, Ji-won;Park, Jae-young;Shin, Min-seo;Lee, Jin-kyu;Jeon, Ji-Yeon;Kim, Hyun
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.11a
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pp.1192-1195
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2021
본 연구는 'AI를 활용한 스마트 홈 서비스' 개발에 관한 것이다. 기존의 다양한 정보를 수집하고 제어하는 홈 IoT서비스에서 본 논문은 더 나아가, AI 기술을 바탕으로 사용자가 자신에게 맞는 형태로 스마트 디바이스들을 제어하여 홈 (Home)을 편리하게 제어할 수 있게 함과 동시에 사용자의 관여없이도 AI를 활용해 자동으로 홈의 상황을 인지하고 동작할 수 있는 P2M + M2M 기술 기반 홈 IoT 서비스를 구현하고자 하였다. 특히 사용자의 동작을 인식해 IoT 기반 기기들을 통합적으로 제어할 수 있도록 모션인식, 영상인식 기술 등 사용자를 인식하고 주변 환경 상태를 실시간으로 측정해 최적의 제어 서비스를 제공하는 것을 목적으로 하였다.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.14
no.4
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pp.37-48
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2009
Household service robots should be able to provide their users with a variety of temporal reasoning services. In this paper, we propose an effective way of developing such temporal reasoning services using a domain-independent AI planner. Developing temporal reasoning services with a domain-independent AI planner, we have to address both the knowledge engineering problem of how to represent various real-world temporal constraints in a planning domain definition language, and the system design problem of how to realize the interface between the AI planner and the service consumer. In this paper, we introduce an example scenario and a set of typical temporal constraints for a household service robot, and then present how to represent them in the standard planning domain definition language. We also explain how to implement a service agent based on an AI planner in order to develop and provide new services efficiently.
Kim, Jaehwan;Kim, Gyeonghoon;No, Jaechun;Park, Seongsoon
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.07a
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pp.32-33
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2020
쿠버네티스는 컨테이너를 사용하는 분산 클라우드에서 컨테이너화를 쉽고 빠르게 배포/확장할 수 있어 유용한 플랫폼이다. 쿠버네티스에서 다양한 애플리케이션들이 동작하며 서비스를 제공하고 있다. 서비스의 원활한 제공을 위하여 고객과 서비스수준에 대한 약속인 SLA와 SLA의 기준이 되는 SLO에 필요한 지표를 확인하는 것은 중요하다. 본 논문은 쿠버네티스 클러스터로 구성된 분산 클라우드 DECENTER를 소개하고 DECENTER에서 분산 AI 애플리케이션의 효율적인 SLO를 지원하는 모니터링 시스템을 제안한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.05a
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pp.437-439
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2023
본 연구는 프로그래밍 협업 환경에서 생성형 AI인 ChatGPT-4를 활용한 코딩 프로세스를 제안한다. 일관성 있는 결과를 얻기 위해 프롬프트 생성, GPT 실행, 의사코드 변환, 코드 비교, 동일 코드 생성 여부 판단, 테스트 실행, 동일 결과 생성 여부 판단, 코드 검사 및 수정의 8단계를 거친다. 팀 프로젝트와 페어 프로그래밍 등의 다양한 협업 환경에 적용 가능한 이 프로세스를 통해 생성형 AI를 효과적으로 활용할 수 있음을 보여주었다는 점에서 그 의미가 있다. 본 연구는 생성형 AI를 활용한 협업 환경에서의 코딩이 본격적으로 이루어질 것으로 예상되는 이 시점에서, 인간-AI 협업 환경에서의 코딩 효율성 및 일관성을 높일 수 있을 것으로 기대한다. 이러한 연구는 인간과 AI가 함께 작업하는 미래를 위한 기초를 마련하는 데 중요한 역할을 할 것이다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2022.11a
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pp.32-33
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2022
팬데믹이후 온라인 커뮤니케이션이 가속화되면서 개인화의 현상이 두드러지고 있는 가운데 도시의 정보시스템의 많은 부분들이 디지털 트윈으로 가고 있다. 때문에 오프라인의 사이니지 등은 이미 개인화에 익숙한 사용자에게 만족도나 낮고 이를 반영하여 다양화시키기에는 많은 예산이 소요되며 물리적 한계가 있다. 본 연구는 사용자 중심 프로세스의 기술 융합 연구를 통해 이러한 오프라인 정보 표기와 전달 등의 문제점을 해결하고자 하였다. 본 논문은 이러한 목적을 가지고 개인화 기반 도시 인포메이션 시스템의 물리적 사이니지와의 정보 데이터 간의 상호운용을 실현화하는 연구를 진행하였다. QR 코드 등 비쥬얼 코드-기반 기존의 인터랙션 기술들의 장점을 활용하고 AI 기반의 필터 시스템을 도입하여 도시 복합정보데이터와 개인데이터와의 연동 및 변별 시스템을 설계하여 AR서비스 환경을 디자인 하였다. 개인화 서비스를 위하여 'Personal Data'와 타사용자의 'Feedback Data를 기존의 클라우드 정보와 AI-Analytic-Process에 개입시켜서 개인화 기반의 서비스 시스템 모델로 개발하였다.
Yun-Jin Park;Da-Yeon Choi;Su-Yeong Kim;Ji-Won Jang
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.842-843
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2023
Covid-19으로 인한 언택트(Untact) 문화의 확산으로 키오스크 주문과 같은 비대면 서비스가 증가하였다. 본 연구에서는 비대면 서비스로 인해 발생하는 정보격차 및 접근성 문제를 해결하기 위해 AI 기술과 사용자 인터페이스를 결합하여 개인 맞춤화된 키오스크를 소개한다. 본 연구에서 개발된 AI 키오스크는 자연어 처리기술을 활용한 음성 주문을 통해 편리성을 증진하고, 딥러닝 기술을 이용한 연령대 인식, 사용자의 알레르기 정보를 고려한 메뉴 추천을 통해 사용자에게 맞춤화된 서비스를 제공한다. 개발된 키오스크를 통해 개인화된 서비스를 개선할 수 있으며 더불어 정보 취약계층 간의 정보격차를 해소할 수 있다.
This research aims to investigate methods of leveraging generative artificial intelligence in service sectors where consumer sentiment and experience are paramount, focusing on minimizing hallucination phenomena during usage and developing strategic services tailored to consumer sentiment and experiences. To this end, the study examined both mechanical approaches and user-generated prompts, experimenting with factors such as business item definition, provision of persona characteristics, examples and context-specific imperative verbs, and the specification of output formats and tone concepts. The research explores how generative AI can contribute to enhancing the accuracy of personalized content and user satisfaction. Moreover, these approaches play a crucial role in addressing issues related to hallucination phenomena that may arise when applying generative AI in real services, contributing to consumer service innovation through generative AI. The findings demonstrate the significant role generative AI can play in richly interpreting consumer sentiment and experiences, broadening the potential for application across various industry sectors and suggesting new directions for consumer sentiment and experience strategies beyond technological advancements. However, as this research is based on the relatively novel field of generative AI technology, there are many areas where it falls short. Future studies need to explore the generalizability of research factors and the conditional effects in more diverse industrial settings. Additionally, with the rapid advancement of AI technology, continuous research into new forms of hallucination symptoms and the development of new strategies to address them will be necessary.
Through case studies for insurance service marketing using artificial intelligence(AI) in the insurtech industry, it investigated how innovative technologies(artificial intelligence, machine learning etc.) are being used in the insurance ecosystems. In particular, through domestic and international case studies, it was examined by Lemonade's service of insurance contracts and getting the indemnity and AI company's service of calculating the compensation through a medical certificate image based on OCR, which brought disruptive innovations using artificial intelligence. As a result of the case analysis, these services have drastically shortened the lead time of insurance contracts and payment through machine learning using numerous customer data based on artificial intelligence. And accurate and reasonable compensation was calculated in the estimation of indemnity, which has a lot of disputes between customers and insurance companies. It was able to increase customer satisfaction and customer value.
Generative Artificial Intelligence (AI) technology is gaining global attention as it can automatically generate sentences, images, and voices that humans previously generated. In particular, ChatGPT, a representative generative AI service, shows proactivity and accuracy differentiated from existing chatbot services, and the number of users is rapidly increasing in a short period of time. Despite this growing interest in generative AI services, most preceding studies are still in their infancy. Therefore, this study utilized LDA topic modeling and keyword network diagrams to derive success factors for generative AI services and to propose successful business strategies based on them. In addition, using ChatGPT, a new research methodology that complements the existing text-mining method, was presented. This study overcomes the limitations of previous research that relied on qualitative methods and makes academic and practical contributions to the future development of generative AI services.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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