KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권3호
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pp.1022-1034
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2023
Various aspects of artificial intelligence (AI) have become of significant interest to academia and industry in recent times. To satisfy these academic and industrial interests, it is necessary to comprehensively investigate trends in AI-related changes of diverse areas. In this study, we identified and predicted emerging convergences with the help of AI-associated research abstracts collected from the SCOPUS database. The bidirectional encoder representations obtained via the transformers-based topic discovery technique were subsequently deployed to identify emerging topics related to AI. The topics discovered concern edge computing, biomedical algorithms, predictive defect maintenance, medical applications, fake news detection with block chain, explainable AI and COVID-19 applications. Their convergences were further analyzed based on the shortest path between topics to predict emerging convergences. Our findings indicated emerging AI convergences towards healthcare, manufacturing, legal applications, and marketing. These findings are expected to have policy implications for facilitating the convergences in diverse industries. Potentially, this study could contribute to the exploitation and adoption of AI-enabled convergences from a practical perspective.
오랜 기간과 막대한 비용에도 성공 확률이 낮은 제약·바이오 산업의 생산성 위기를 해결하기 위한 전략으로 전 세계적으로 인공지능과 빅데이터를 활용하려는 사례가 증가하고 있고 가시적인 성과가 나오고 있지만 국내에서는 신약연구에 인공지능 플랫폼 도입에는 관망하는 상황이다. 본 연구는 신약개발을 지원하는 인공지능 플랫폼의 사용과 확산을 촉진하기 위해 도입 및 수용을 견인하는 지각된 가치와 변화에 대한 저항, 수용의도 관계를 검증할 가치기반수용모형과 혁신저항모형 결합 연구모형을 제시하였다. 인공지능 신약개발 플랫폼 사용의도의 연구모형은 지각된 편익으로 유용성, 지식풍부성을, 지각된 희생으로 복잡성, 알고리즘 불투명성을 채택하였고 지각된 가치, 혁신저항의 매개변수로 구성되었다. 실증 결과, 유용성, 지식풍부성, 복잡성, 인공지능 알고리즘의 불투명성이 지각된 가치에 유의미한 영향을 미치고, 유용성, 지식풍부성, 알고리즘의 불투명성, 시험가능성, 인공지능 기술지원환경이 플랫폼 도입에 따른 혁신저항에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
Purpose This study investigates the impact of organizational characteristics on organizational performance through case studies of smart factory implementation in the context of Korean small and medium Enterprises (SMEs). To achieve this goal, this study adopts the smart factory index of KOSMO (Korea Smart Manufacturing Office) established by Korean Ministry of SMEs and Startups. We visited 3 firms implemented smart factory projects. This study presents the results of field study in detail with evaluation criteria on how organizational competences like AI technology adoption and facility automation can be exploited to positively influence organizational performance through smart factory implementation. Design/methodology/approach There are not so many results of empirical studies related to smart factories in Korea. This is because organizational support and user involvement are required for facility AI platform service beyond factory automation after the start of the 4th Industrial Revolution. Korean government's KOSMO (Korean Smart Manufacturing Office) has developed and proposed a level measurement index for smart factory implementation. This study conducts case studies based on the level measurement method proposed by KOSMO in the process of conducting case studies of three companies belonging to the root and mechanic industries in Korea. Findings The findings indicate that organizational competences, such as facility AI platform adoption and user involvement, are antecedents to influence smart factory implementation, while smart factory implementation has significant relationship with organizational performance. This study provides a better understanding of the connection between organizational competences and organizational performance through smart factory case studies. This study suggests that SMEs should focus on enhancing their organizational competences for improving organizational performance through implementing smart factory projects.
ChatGPT를 포함한 생성형 AI 서비스가 활성화되고 있다. 본 연구에서는 대학생의 관점에서 생성형 AI 서비스의 확산하는 요인에 대하여 실증적으로 분석하고자 하였다. 이를 위해 Value-based Adoption Model의 프레임워크를 토대로 연구모형을 도출하였다. 혜택요인으로 유용성과 즐거움을, 희생요인으로 보안성과 할루시네이션을 도출하였다. 이러한 요인들이 생성형 AI 서비스 이용의도에 미치는 영향을 분석하였다. 실증 분석을 위하여 대학생을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 유효한 200부를 분석하였다. 분석은 AMOS 24를 활용하여 구조방정식으로 하였다. 실증 분석 결과 유용성, 즐거움은 인지된 가치에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 보안성과 할루시네이션은 인지된 가치에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 인지된 가치에 영향을 미치는 영향력의 크기는 유용성, 할루시네이션, 보안성, 즐거움 순이었다. 인지된 가치는 이용의도에 정(+)의 영향을 미쳤다. 또한, 인지된 가치는 유용성, 즐거움, 보안성, 할루시네이션과 생성형 AI 서비스 이용의도간 매개역할을 하는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 학술적으로는 기존의 검정된 모형을 바탕으로 생성형 AI 서비스의 특성을 결합하여 그 유효성을 검정함으로써 연구의 지평을 넓혔고, 실무적으로는 유용성이 여전히 중요한 요인인 것을 검정하였다는 점에서 의의가 있었다.
New drug discovery and development research enable clinical treatment that saves human life and improves the quality of life, but the possibility of success with new drugs is significantly low despite a long time of 14 to 16 years and a large investment of 2 to 3 trillion won in traditional methods. As artificial intelligence is expected to radically change the new drug development paradigm, artificial intelligence new drug discovery and development projects are underway in various forms of collaboration, such as joint research between global pharmaceutical companies and IT companies, and government-private consortiums. This study uses the TOE framework and the Value-based Adoption Model, and the technical, organizational, and environmental factors that should be considered for the acceptance of AI technology at the level of the new drug research organization are the value of artificial intelligence technology. By analyzing the explanatory power of the relationship between perception and intention to use, it is intended to derive practical implications. Therefore, in this work, we present a research model in which technical, organizational, and environmental factors affecting the introduction of artificial intelligence technologies are mediated by strategic value recognition that takes into account all factors of benefit and sacrifice. Empirical analysis shows that usefulness, technicality, and innovativeness have significantly affected the perceived value of AI drug development systems, and that social influence and technology support infrastructure have significant impact on AI Drug Discovery and Development systems.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제31권1호
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pp.139-161
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2024
The Fourth Industrial Revolution has spurred widespread adoption of AI-based services, driving global interest in AI semiconductors for efficient large-scale computation. Text mining research, historically using LDA, has evolved with machine learning integration, exemplified by the 2021 BERTopic technology. This study employs BERTopic to analyze AI semiconductor-related patents and research data, generating 48 topics from 2,256 patents and 40 topics from 1,112 publications. While providing valuable insights into technology trends, the study acknowledges limitations in taking a macro approach to the entire AI semiconductor industry. Future research may explore specific technologies for more nuanced insights as the industry matures.
This study analyzes the factors and effects on the users' intention to switch from contact center-oriented to AI chatbot-oriented customer services by combining Push-Pull-Mooring Model and provides insights for companies considering the adoption of AI chatbots. To test the model, we surveyed users with experience using chatbots at least once across different age groups. Finally, we analyzed 176 cases for the analysis using IBM SPSS Statistics and SmartPLS 4.0. The results of hypotheses testing rejected the hypotheses for variables of inconsistent quality and low availability of push factors and low switching cost of mooring factor while accepting the hypotheses for the tardy response of push factors and all pull factors. Therefore, these findings provide important implications for researchers and practitioners who wish to conduct research or adopt AI chatbots. In conclusion, users do not feel inconvenienced by the contact center-oriented service but also perceive high trust and convenience with AI chatbot-oriented service. However, despite low switching costs, users consider chatbots a complementary tool rather than an alternative. So, companies adopting AI chatbots should consider what features the users expect from AI chatbots and facilitate these features when implementing AI chatbots.
정보보안에서 AI 기술은 알려지지 않은 악성코드를 탐지하기 위해 사용한다. AI 기술은 높은 정확도를 보장하지만, 오탐을 필연적으로 수반하므로 AI가 예측한 결과를 해석하기 위해 XAI 도입을 고려하고 있다. 그러나, XAI는 단순한 해석결과만 제공할 뿐 그 해석을 평가하거나 검증하는 XAI 평가 연구는 부족하다. XAI 평가는 어떤 기술이 더 정확한지 안전성 확보를 위해 필수적이다. 본 논문에서는 악성코드 분야에서 AI 예측에 크게 기여한 feature로 AI 결과를 해석하고, 이러한 AI 결과해석에 대한 평가방안을 제시한다. 약 94%의 정확도를 보이는 tree 기반의 AI 모델에 두 가지 XAI 기술을 사용하여 결과해석을 진행하고, 기술 정확도 및 희소성을 분석하여 AI 결과해석을 평가한다. 실험 결과 AI 결과해석이 적절하게 산출되었음을 확인하였다. 향후, XAI 평가로 인해 XAI 도입 및 활용은 점차 증가하고, AI 신뢰성 및 투명성이 크게 향상될 것으로 예상한다.
AI 기술의 급격한 진보는 우리 사회의 다양한 문제점을 개선해주는 기대를 주는 동시에, 인간이 제어할 수 없을 만큼 발전했을 경우 일어날 수 있는 다양한 부작용에 대한 불안을 안겨준다. 본 연구는 첨단 기기에 대한 거부감이 적은 20대 초반 젊은 층을 대상으로 강한 AI 기술이 적용된 제품의 수용의도를 알아보는 과정을 통해 AI에 의해 도래할 미래 환경에 대한 이들의 생각과 태도를 이해하는 단서를 제시하고자 하였다. 이를 위해 계획적 행동이론을 적용하였고, 나아가 이 연구모델을 확장시켜 AI에 대한 태도에 영향을 미치는 요인들을 확인해보고자 하였다. 연구 결과, AI 제품 사용의도에 AI에 대한 태도 및 지각된 행동통제가 유의한 영향을 미쳤고, AI에 대한 태도에는 업무 성과 향상의 혜택에 대한 기대와 관계 교란의 위협에 대한 불안의 영향을 확인하였다. 본 연구는 AI관련 기업 관점에서는 기술개발의 방향을 세우고, 국가적 관점에서는 AI의 정책적 수용 방향성을 세우는 데 시사점을 제시하며 연구적 공헌점을 가진다.
모바일 기술의 진보는 미디어 산업에 혁신적인 변화를 가져왔다. 모바일 기기가 등장함에 따라 미디어 소비에서의 시공간적 제약이 사라졌다. 본 연구는 한국의 온디맨드 서비스 제공업체의 미디어 소비 데이터셋을 사용하여 모바일 채널의 도입이 개인의 영상 시청 행태에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과 모바일 채널 채택이 TV 기반의 총 영상 시청 시간과 시청 콘텐츠 수를 유의하게 증가시킨다는 사실을 발견하였다. 본 연구 결과는 모바일 채널이 기존 TV 채널에 보완적인 역할을 한다는 것을 시사한다. 본 연구는 신흥 Over-the-Top(OTT) 시장에서 소비자 사용에 관한 이론 및 실무적 통찰력을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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