This study is to investigate the perception of domestic appraisers about the possibility of using artificial intelligence (AI) and related risks from the use of AI in the appraisal industry. We conducted a mobile survey of evaluators from February 10 to 18, 2022. We collected survey data from 193 respondents. Frequency analysis and multiple response analysis were performed for basic analysis. When AI is used in the appraisal industry, factor analysis was used to analyze various types of risks. Although appraisers have a positive perception of AI introduction in the appraisal industry, they considered collateral, consulting, and taxation, mainly in areas where AI is likely to be used and replaced, mainly negative effects related to job losses and job replacement. They were more aware of the alternative risks caused by AI in the field of human labor. I was very aware of responsibilities, privacy and security, and the risk of technical errors. However, fairness, transparency, and reliability risks were generally perceived as low risk issues. Existing studies have mainly studied analysis methods that apply AI to mass evaluation models, but this study focused on the use and risk of AI. Understanding industry experts' perceptions of AI utilization will help minimize potential risks when AI is introduced on a large scale.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.10
no.5
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pp.743-749
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2024
Recently, the use of generative AI has become more active in university education, but jewelry design education and research using generative AI are still insufficient. Accordingly, we would like to discuss the possibilities and limitations of visualization of jewelry design ideation and expression using generative AI in the jewelry design development education and ideation stage, as well as the experience and application of generative AI by college students. To analyze the impact of generative AI on the learning experience, it was analyzed from the perspectives of 'usability', 'usefulness', 'reliability', and 'satisfaction'. As a result, generative AI confirmed positive results in terms of usability and usefulness to trainees, and confirmed the potential for effects using personalized education and collective intelligence. The combination of jewelry design education and generative AI is part of convergence education, and the significance of this study is to lay the foundation for effective use in jewelry design education by analyzing learners' experiences and perceptions of using generative AI. This kind of education reflects the trends of the times for nurturing future society's talents and will contribute to the promotion of learners' broad creative thinking.
The integration of ChatGPT, an AI-powered language model, is causing a profound transformation within the food industry, impacting various domains. It offers novel capabilities in recipe creation, personalized dining, menu development, food safety, customer service, and culinary education. ChatGPT's vast culinary dataset analysis aids chefs in pushing flavor boundaries through innovative ingredient combinations. Its personalization potential caters to dietary preferences and cultural nuances, democratizing culinary knowledge. It functions as a virtual mentor, empowering enthusiasts to experiment creatively. For personalized dining, ChatGPT's language understanding enables customer interaction, dish recommendations based on preferences. In menu development, data-driven insights identify culinary trends, guiding chefs in crafting menus aligned with evolving tastes. It suggests inventive ingredient pairings, fostering innovation and inclusivity. AI-driven data analysis contributes to quality control, ensuring consistent taste and texture. Food writing and marketing benefit from ChatGPT's content generation, adapting to diverse strategies and consumer preferences. AI-powered chatbots revolutionize customer service, improving ordering experiences, and post-purchase engagement. In culinary education, ChatGPT acts as a virtual mentor, guiding learners through techniques and history. In food safety, data analysis prevents contamination and ensures compliance. Overall, ChatGPT reshapes the industry by uniting AI's analytics with culinary expertise, enhancing innovation, inclusivity, and efficiency in gastronomy.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.644-647
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2023
건설은 경제 발전과 일자리 창출에 중요한 역할을 담당하고 있다. 그러나, 건설 산업은 타 산업에 비하여 고위험 산업으로, 매년 많은 사고와 재해가 발생하고 있다. 노동부 중대산업재해감독과에 따르면 2022 년 재해조사 대상 사망사고 발생 현황 발표 결과, 건설 사고 사망자는 341 명으로, 전체 산업재해 사망사고자의 53%를 차지하고 있다. 최근 사회 변화와 다양한 경기 변동, 물가 상승에 따라 건설 공사 비용 절감을 위한 안정성 결여, 시공 품질 관리의 어려움, 근로자 안전 의식 부족 등의 문제가 심화되고 있다. 이에 따라, 건설 현장의 근본적인 안전문화의 정착과 함께, 첨단 ICT 기술을 활용한 지능형 건설 안전관리 시스템의 구축이 필요한다. 그리고, 건설안전관리를 위한 스마트 건설 안전관리통합관제시스템(SCMS)의 기능과 적용 범위를 더욱 확대함으로써 건설 현장의 안전사고 예방을 개선할 수 있을 것으로 기대된다. 이를 위해 지속적인 다양한 연구와 데이터 수집과 분석 등 기술적인 연구와 함께 법과 제도에 대한 개선 논의가 필요하다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2022.06a
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pp.572-573
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2022
본 논문은 메타버스 환경에서 문제가 대두되고있는 AI 윤리(ethic)를 배경으로 인터랙션을 통해 사람들의 온라인과 오프라인의 결정요소에 직접적으로 영향을 미치는 대화형 AI가 어떻게 윤리적으로 진화될 수 있을지에 대한 공학적 솔루션을 UX 관점으로 찾아보는 기술 전략 연구라고 할 수 있다. 연구의 가설은 AI 의 머신러닝과정에 개별 사용자 그룹의 경험데이터가 반드시 포함되고 고려되어야 AI 는 오류값을 줄이고 윤리적으로 대응할 수 있다는 전제이다. 이를 위하여 본 논문은 기존의 머신러닝과 대화형 AI 의 UX 관점의 다이아로그 플로우 등을 연구 분석하고 사용자 데이터들을 실험하여 메타버스 서비스 환경에서의 기존에 논의되고 있는 컨택스트기반의 AI 머신러닝 과정에 사용자의 정성적 경험데이터를 추가한 윤리적 UX 접근 개념 모델을 제안 하였다. 아직은 개념모델 단계이고 시스템에서는 지금까지 다르지 않았던 비정량적인 감정과 융합적경험을 어떻게 문화적으로 코드화 하고 시스템적인 랭귀지와 연결시킬 수 있을지에 대한사용자 연구가 후속연구로 진행될 예정이다.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.25
no.2
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pp.405-412
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2021
To prevent problems such as portrait rights, copyright, and cyber violence, an ethics education STEAM projects using deepfake apps using AI technology were developed and applied. The Deepfake apps were screened, and the contents of the elementary school curriculum were reconstructed. The STEAM project as creative experiential activities was mainly operated by the UCC activities, and applied the info-ethics awareness measurement test based on the planned behavior theory. The social STEAM project as money (financial) education was qualitatively analyzed. It was found that this STEAM classes using AI technology app significantly enhances the ethical awareness of information communication.
AI products are used 'AI assistants' as embedded in smart phones, speakers, appliances as agents. Studies on anthropomorphism, such as personality, voice with a weak AI are being conducted. Role and function of AI agents will expand from development of AI technology. Various attributes related to the agent, such as user type, usage environment, appearance of the agent will need to be considered. This study intends to categorize interaction factors related to agents from the user's perspective through analysis of concept videos which agents with strong AI. Framework for analysis was built on the basis of theoretical considerations for agents. Concept videos were collected from YouTube. They are analyzed according to perspectives on environment, user, agent. It was categorized into 8 attributes: viewpoint, space, shape, agent behavior, interlocking device, agent interface, usage status, and user interface. It can be used as reference when developing, predicting agents to be commercialized in the future.
The purpose of this study was to identify the factors affecting intention and attitude of artificial intelligence technology(AI) of university students in healthcare using UTAUT model. Participants were 278 college students and the data were collected through self-reported questionnaire from May 15 to June 14, 2016. The collected data were analyzed using PASW Statistics/AMOS 22.0. The results were as follows. The effect of expectation factor, social influence, usefulness of work, anxiety factor had a significant effect on use of AI technology Intention. Factor of expectation effect, social influence, usefulness of work, anxiety factor had a significant effect on use of AI technology. As a result of verifying the significance of the indirect effect, it can be seen that the direct effect of the anxiety factor on the attitude factor is partially mediated by the use intention factor and the intention to use was partially mediated in the direct effect of the usefulness factor of the task on the attitude factor. This result means that it is important to increase the expectation factors, social effects, and perceived usefulness through accurate information based on facts and to reduce vague anxiety in order to increase the positive intention and attitude of university students' use of AI technology.
The defense environment is rapidly changing, such as nuclear and missile threats of North Korea, changes in war patterns, and a decrease in military service resources due to low birth rate. In order to actively respond to these changes, the Korean military is promoting Defense Innovation 4.0 and is trying to foster an army armed with high technology such as artificial intelligence (AI), big data analysis, etc. In this regard, we analyze the effectiveness of the radar-based AI scientific guard system applied by high technology for guard operations using Analytic Hierarchy Process (AHP). We first select evaluation factors that can assess the effectiveness of the scientific guard system, and analyze its relative importance. Each evaluation factor was selected by deriving a significant concept from operating principle and how they work, and by consulting experts on the correlation between each factor and effectiveness of the scientific guard system. We examine the relative effects of the radar-based AI scientific guard system and existing scientific guard system based on the importance of the evaluation factors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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