본 연구는 의료 및 금융 서비스 영역에 대해 인간과 AI 에이전트에 대한 소비자의 선호도가 어떻게 달라지는지 확인하고자 하였다. 연구 1은 각 서비스 영역에서 인간과 AI 에이전트 중 소비자가 선호하는 정도에 차이가 있는지 확인하였으며, 그 결과, 의료 서비스에 대해서는 AI 에이전트보다 인간 에이전트가 더 선호되고, 금융 서비스에서는 이와 반대로, 인간 에이전트가 보다 AI 에이전트가 더 선호되는 결과가 나타났다. 연구 2는 의료 및 금융 서비스 영역에 대한 인간-AI 에이전트 선호도가 달라지는 이유를 각 서비스 영역별로 소비자가 지각하는 특정 능력(예: 지각된 공감 능력, 경험치, 주체성)의 중요성의 차이로 설명할 수 있는지 확인하고자 하였다. 그 결과, 서비스 영역에 따른 인간-AI 에이전트 선호도 경향이 소비자가 지각하는 공감 능력의 중요성에 의해 매개된다는 것을 확인하였다. 또한, 지각된 공감 능력이 다른 능력들(경험치, 주체성)에 비해, 두 서비스 영역 간 인간-AI 에이전트 선호를 결정하는 데 더 중요한 역할을 하는 것을 확인하였다. 본 연구는 의료 및 금융 서비스 영역에 대해서 인간과 AI 에이전트에 대한 소비자의 선호도 차이와 그 이유를 확인한 연구라는 점에서 의의가 있다. 이는 인간과 AI 에이전트 선호도에 영향을 미치는 잠재적으로 중요한 요인들에 대한 이론적 이해를 확장하고, 서비스 영역에 따라, 지각된 공감 능력과 같이 인간의 경험적 역량이 인간과 AI 에이전트 선호도를 결정하는데 중요한 역할을 할 수 있다는 점을 강조한다.
본 연구에서는 인권의 측면에서 AI 모델이 향상된 답변을 제시할 수 있는 방안을 모색하기 위해서 AI가 인권의 문제를 고민하는 전문가와 자신의 문제를 해결하고자 하는 사용자 사이에서 어느 정도로 도움을 줄 수 있는가를 정량적, 정성적으로 검증했다. 구체적으로는 국가인권위원회의 결정례와 상담사례를 분석한 후 이를 바탕으로 좀 더 나은 답변은 무엇인지에 대해 고찰하기 위해서 인권과 관련된 질의 응답 세트를 만든다. 질의 응답 세트는 인권 코퍼스를 학습한 모델과 그렇지 않은 모델의 생성 결과를 바탕으로 한다. 또한 생성된 질의 응답 세트를 바탕으로 설문을 실시하여 전문적인 내용을 담은 문장에 대한 선호도를 분석한다. 본 논문은 대화형 생성 모델이 인권과 관련된 주제에 대해서도 선호되는 답변을 제시할 수 있는가에 대한 하나의 대안이 될 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 AI 융합교육 프로그램의 교육 효과성을 분석하는 것이다. 이를 위해 선행연구에서 개발한 '머신러닝의 개념을 지도하기 위한 초등 과학 AI 융합교육 프로그램' 총 8차시를 초등학생 4~6학년을 대상으로 교육한 후, 'AI 기술에 대한 태도, 과학선호도, 융합인재소양' 검사 도구를 이용하여 단일집단 사전-사후검사를 진행했다. 각 요인의 정량적 변화는 R 프로그램을 이용하여 분석하였고, 피어슨 상관계수를 이용한 상관분석 및 대응표본 t-검정을 통해 교육 효과성을 분석하였다. 그 결과, 'AI 기술에 대한 태도, 과학선호도, 융합인재소양' 모든 요소에 깊은 상관관계가 있었으며, 대부분의 요소에서 기술적 평균이 향상되었다. 따라서, AI 융합교육 프로그램은 교육적으로 유의미하며, 초등 정규 교육과정에 AI 교육 및 AI 융합교육이 도입된다면 긍정적인 교육 효과를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
유튜브 콘텐츠의 다양성에 주목한 기존 연구와 달리 본 연구는 이용자들의 유튜브 추천 시스템에 대한 만족도에 영향을 미치는 요인을 밝히고자 하였다. 구체적으로 기술수용모델에 이용자들의 인식 변인인 콘텐츠 선호 적합성, 프라이버시 염려를 추가하여 이러한 변인들이 유튜브 AI 추천 시스템의 만족도에 어떠한 영향을 미치는지 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 20~30대의 대학생을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 본 연구의 응답자들에게 있어서 기술수용모델의 주요 변인인 유희성, 유용성은 유튜브 AI 추천 시스템 만족도에 영향을 미치는 유의미한 요인으로 나타난 반면에 용이성의 영향력은 발견되지 않았다. 둘째, 유튜브 콘텐츠의 선호적합성은 AI 추천 시스템 만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 프라이버시 염려는 유튜브 AI 추천 시스템 만족도에 영향을 미치지 않았다. 이러한 연구결과를 바탕으로 연구의 시사점과 후속 연구의 과제를 제언하였다.
본 연구는 인공지능 챗봇 서비스의 만족과 불만족에 영향을 미치는 요인을 파악하여 인공지능 챗봇을 활용하여 시장 점유율을 높이고자 하는 기업이 활용할 수 있는 시사점을 제시하고자, ICT서비스의 14개 선호요인을 KANO모델을 통해 분류한 후 어떠한 요인이 인공지능 챗봇의 재사용과 이탈에 미치는지 확인하였다. 연구결과에 따르면 (1) 인공지능 챗봇의 선호요인은 매력적 품질, 필수적 품질, 일원적 품질로 구분되고, (2) 인공지능 챗봇은 각 선호요인의 품질특성에 따라 이용자의 만족과 불만족을 모두 고려한 서비스 전략이 필요하며, (3) 인공지능 챗봇 이용자는 상호작용성을 필수적 품질로 인식하고, 서비스에 대해 불만족하는 경우 적극적인 의견 개진보다는 이탈을 선택한다는 점을 확인하였다. 이 연구결과는 인공지능 챗봇을 활용하여 시장 점유율을 높여가기 원하는 벤처기업은 인공지능 챗봇을 통한 고객과의 소통이 가장 중요하며, 서비스 개선을 위해 고객의 참여를 적극적으로 유도하여야만 한다는 점을 시사한다.
인공지능, 로봇, 빅데이터 등의 기술발전으로 사회 전분야에 대변혁을 일으키고 있다. 본 논문에서는 예비교사들의 인터넷/게임/스마트폰생활 습관 정도를 파악하고, 무인자동차의 윤리적 딜레마 상황에서 남녀별, 진단군별 선호도 요인의 차이를 분석하였다. 분석결과, 남학생 대부분은 인터넷/게임생활습관의 고위험군이며, 남학생이 여학생에 비해 게임에 더 몰두하고 내성이 생겨 일상생활에 지장을 받고 있었다. 인터넷/게임/스마트폰생활 습관중 하나라도 고위험군 학생들은 인터넷/게임/스마트폰생활 습관 3가지 모두 고위험군일 가능성이 높았으나, 스스로 인터넷/게임/스마트폰 중독이라고 자각하고 있었으며 사용습관을 바꾸기를 원했다. 이들의 모랄 머신 평가결과, 남녀별, 진단군별 선호도 차이는 통계적으로 유의하지 않았지만, 무인자동차의 윤리적 딜레마 상황에서 선택의 선호도는 남녀, 일반군/고위험군 모두 사람우선, 보행자우선, 소수보다는 다수를, 교통규칙을 잘 지키는 사람을 중시하였다. 남학생보다는 여학생이 이를 더 중요하게 생각하였으며, 일반군보다 고위험군 학생들이 사회적 지위가 낮은사람, 젊은이보다 노인을 우선시 하는 경향을 보였다.
세계의 주요 국가들은 높은 수준의 인공지능 교육 환경을 구축하고자 국가 차원에서 전략을 수립하고 막대한 자본을 투입하여 실행에 옮기고 있다. 국내의 관계 부처들도 이러한 시대적 흐름에 맞추어 '인공지능 국가전략'을 수립하고 인공지능 교육의 전문성을 향상하여 선도국과의 격차를 해소하기 위한 노력을 기울이고 있다. 본 논문에서는 예비 및 현직 초등교사들을 대상으로 교육현장에서 현재 활용되고 있는 인공지능 수업 콘텐츠를 설명하고, 수업에 참여하였던 학생들이 특별히 선호하는 수업의 내용과 초등교육 현장에 학생들이 직접 적용하고자 계획하는 수업 아이디어를 분류하였다. 그 결과, 예비 및 현직 초등교사들은 인공지능의 기저 이론에 대한 깊이 있는 내용보다는 초등교육에 즉시 적용이 가능한 인공지능 교육 도구 중심의 실습을 더욱 선호하는 경향이 있음을 알게 되었다. 그러나 인공지능의 이론에 대한 충분한 이해를 토대로 인공지능의 활용 역량도 배양될 수 있으므로, 이론 교육에 대한 학습 효과를 향상하기 위한 방안이 향후 연구로써 필요함을 본 연구를 통해 알 수 있었다.
학교폭력은 사회적 문제로 인식되고 있으며 이를 예방하기 위한 다양한 노력도 함께 이루어지고 있다. 본 연구에서는 학생들 상호 간의 친밀도, 대화 빈도 및 모둠 선호도 데이터를 분석함으로써 교우 관계를 파악하고 이를 통해 궁극적으로 학교폭력을 예방할 수 있는 시스템을 개발하였다. 리커트 척도 설문을 활용하여 학급 내 학생들과의 친밀도, 대화 빈도 및 모둠 선호도를 각각 수치화하였고, 설문 데이터는 K-means 알고리즘을 활용하여 적정한 개수의 클러스터로 군집화 및 시각화하였다. 담임교사는 학급 내 학생들 간의 친밀도, 대화 빈도 및 모둠 선호도 분석 데이터를 그래프의 형태로 시각적으로 확인하고, 이를 근거로 특정 그룹의 학생 개별 상담 및 학급 운영 등 학교폭력 예방을 위한 참고 자료로 활용 가능하다. 데이터 분석 결과는 기존에 교사가 학생 관찰등의 방법으로 정성적으로 파악하고 있던 교우 관계와 상당 부분 일치하였고, 이는 본 데이터 분석 시스템이 담임교사의 학급 내 교우 관계 파악을 위한 정량적 근거 자료로 유의미하게 활용될 수 있음을 의미한다. 한계점은 학생들의 주관적인 기준으로 인해 설문 결과가 왜곡될 수 있는 점이다. 본 연구가 담임교사의 학급 내 교우 관계 파악 및 학교폭력 예방 노력에 실질적인 도움을 제공하며 학교폭력 예방에 기여하기를 기대한다.
메신저 창에서 제공되는 AI 챗봇의 경우 프로필 이미지가 챗봇과 소통하는 첫 단계가 된다. SNS에서 인상관리 수단으로 이용되는 프로필 이미지는 챗봇의 경우에도 서비스에 대한 인상을 전달하기 때문에 사용 목적에 맞는 이미지를 설정하는 것은 매우 중요한 의미가 있다. 따라서 본 연구는 사용목적과 사용자에 따라 선호하는 챗봇의 프로필 이미지와 표현 방식을 밝히고자 한다. 대화 자체가 중요시 되는 심심할 때와 심리상담을 목적으로 하는 인기 챗봇들의 사례를 분석 하여 프로필 이미지를 추출한 결과 사람, 로봇, 동물, 추상적 이미지로 유형이 구분되었다. 이 기준에 따라 텍스트 버전과 이미지 버전으로 선택지를 만들어 설문한 결과 심심할 때 텍스트 버전에서는 남녀 모두 사람 이미지를 가장 선호하였으나 이미지 선택지를 보고 고른 경우 남성은 여성과 로봇 이미지, 여성은 귀여운 의인화된 만화 캐릭터와 로봇 이미지를 선호하였다. 심리상담의 경우 남녀 모두 텍스트 버전에서는 사람을, 이미지 버전에서는 여성과 동물의 이미지를 가장 선호하였다. 종합해보면 심심할 때는 남녀의 차이가 분명히 드러난 반면 심리상담의 경우 유사하게 나타났다. 차이점은 사람 이미지를 제외하고 재미에서는 로봇, 심리 상담에서는 동물 이미지를 선호하는 것으로 나타났다. 이미지 표현 방식에 있어서 남녀 모두 실사 이미지를 가장 선호하였지만 여성의 경우 2D 그래픽으로 단순화된 이미지와 추상화된 이미지에 대한 선호도가 남성에 비해 높았다. 본 연구 결과는 챗봇 서비스에서 긍정적인 인상을 제공하는 프로필 이미지를 설정하는데 중요한 역할을 할 것이라 기대한다.
챗봇 서비스가 단순 테스크 기능을 벗어나 심리상담, 친구 역할과 같이 사람과 같은 수준의 지능을 가진 강인공지능으로 진화하기 위해 기술적 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 실제로 챗봇을 사람으로 인지하기 위해서 일관된 성격을 부여하는 것이 중요함에도 그에 관한 기준이 부재하고 연구 또한 미비하다. 따라서 본 연구는 챗봇의 사용 목적과 사용자 유형에 따라 선호되는 챗봇의 성격에 관해서 연구하였다. 사용 목적은 심심할 때, 심리상담, 테스크(task)로 구분하였고 성격은 DISC이론의 주도형(D), 사교형(I), 신중형(C), 안정형(S)으로 4가지로 구분하였다. 사용자 인터뷰를 통해 사용 목적에 따라 선호하는 챗봇의 나이, 성별, 성격과 심심할 때 챗봇에게 기대하는 콘텐츠 및 말투에 대해서 설문 문항을 도출하였다. 설문한 결과 심심할 때는 주로 사람중심의 성격인 I, S, 테스크 목적일 때는 일 중심 성격인 D,C, 심리상담일 때는 느린 성격인 C,S를 선호하는 것으로 나타났다. 여성은 심리상담을 제외하고 중성을 선호했고 남성은 목적에 상관없이 여성을 선호하였다. 선호하는 연령대는 심심할 때는 또래이거나 어린 나이, 심리상담의 경우 또래이거나 다소 연상, 테스크 목적일 때는 주로 30대가 선호되었다. 심심할 때 기대하는 바에 있어서 대부분의 연령대가 정보를 선호하였지만 20대는 재미가 앞섰고 50-70대는 공감 및 정서적 안정감을 중시하는 것으로 나타났다. 말투에 있어서 20대와 6-70대는 존댓말에 대한 선호가 적지만 3-50대는 존댓말을 선호하였다. 결론적으로 심심할 때는 자신보다 낮은 존재, 테스크 목적일 때는 효율성, 심리상담의 경우에는 신중하게 듣는 태도를 선호하는 경향을 보임을 알 수 있었다. 이러한 결과는 챗봇의 서비스 목적에 따라 적합한 정체성을 설정하는데 유용한 가이드가 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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