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.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권4호
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pp.329-344
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2021
AI assistant, a software interface designed to interact with a user in a natural way and perform specific tasks on the user's behalf, receives increasing attention from both scholars and practitioners. While most of the literatures explain about technical aspects, little is known about the social and psychological factors that intimately influence consumers when using it. This study sheds light on the reason people use AI assistant and how perceived values influence on intention of continuous usage. A total of 361 AI assistant users participated in an online survey, and all were recruited from a major online panel in South Korea. The results from the principal component analysis suggest five social and psychological motives: self-expression, quality of life, entertainment, information, and compatibility. In addition, perceived values, informativeness, entertainment, and trustworthiness, positively predict the intention to use AI assistant. This research provides theoretical contributions from finding motivations of AI assistant usage and from the effects of perceived values on the intention to use it. Practical implications should not be overlooked in this ever-expanding AI industry.
This study aims to help companies with efficient investment and marketing strategies by empirically verifying the impact on satisfaction and purchase intention for artificial intelligence-based digital technology supported shopping assistants introduced in e-commerce. Frequency, factor, SEM, and multiple group analysises were conducted using SPSS 26.0 and Amos 26.0. As a result, first, motivated consumer innovativeness elements of AI shopping assistant were derived into a total of four categories: functional, hedonic, rational, and reliable. Second, in the order of hedonic and rational, satisfaction with the AI shopping assistant was significantly affected, and in the order of rational and functional, purchase intention was significantly affected. The satisfaction with the AI shopping assistant did not affect the purchase intention. Third, in the case of hedonic, the AI-preferred group had a more significant effect on satisfaction than the human-preferred group, and in the case of rational, there was no difference by group in purchase intention. Thus, it was found that consumers prefer AI shopping helpers for e-commerce because they can shop reasonably and are functionally convenient. Therefore, when introducing AI shopping assistants, it is essential to include content that can compare and analyze fundamental information, such as product prices, as well as search functions and payment system compatibility that facilitate shopping.
Purpose: The purpose of this study is to explore the perceptions of millennials and Generation Z regarding AI applications in marketing, an area that has been rarely explored in previous researches. This study formulated research questions how millennials and Generation Z perceive the impact of brand image, AI-assistant customer service, affective factor, immersive experience, cognitive factor social factor and competitiveness of products and brands on overall attitude through the lens of AI applications in marketing. Additionally, this study also explored the influence of overall attitudes on satisfaction, intention to use, and loyalty towards AI applications. Research design, data and methodology: To gather data, this study employed an online survey conducted in collaboration with a reputable research organization. This study utilized factor analysis, ANOVA, and regression analysis for data analysis. Results: The findings revealed that the impact of brand image, AI-assistant customer service, and competitiveness on attitude demonstrated significance in both millennials and generation Z cohorts. The study identified that cognitive and social factors significantly influenced attitudes among millennials, whereas affective and immersive experiences showed significance in influencing attitudes among Generation Z. Conclusions: The findings offer valuable managerial implications, shedding light on the application of AI in marketing with distinct perspectives between millennials and Generation Z.
AI (인공지능)는 알렉사와 같은 지능형 가상 비서 (IVA)을 통해서 이미 우리의 삶에 침투했으며 디자인 작업에도 도입될 가능성이 높다. 본 연구에서는 AI를 활용하여 개발될 지능형 디자인 비서에 (intelligent design assistant) 대해서, 디자이너들이 어떠한 생각을 가지고 있는지 이해하고자 한다. 이를 위해서 브라질의 UX/UI 디자이너들에게 지능형 가상 비서와 AI 디자인 도구에 관한 설문 조사를 실시했으며, 추가로 알렉사와 (Alexa) 어도비 센세이를 (Adobe Sensei) 결합하여 음성 기반 AI 디자인 비서인 알렉사 센세이를 (Alexa Sensei) 가상의 시나리오로 만든 뒤, 이에 관한 설문도 함께 실시했다. 설문조사 결과, 브라질 디자이너들은 AI와 협업할 기회는 제한되어 있었으나 AI가 디자인 프로세스의 효율성을 개선해줄 것으로 기대한다는 사실을 알아냈다. 또한 응답자의 대다수는 AI 설계 시스템과 창의적으로 협력할 수 있을 것이라고 예측했다. 자연어를 통한 의사소통에는 한계가 있을 것으로 바라보았지만, 이미 지능형 가상 비서를 사용한 경험이 있는 디자이너들은 음성 기반 AI 디자인 비서에 대한 거부감이 낮다는 점도 함께 밝혀졌다.
Park, Ji Hun;Jo, Hye Seon;Lee, Sang Hyun;Oh, Sang Won;Na, Man Gyun
Nuclear Engineering and Technology
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제54권4호
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pp.1271-1287
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2022
When abnormal operating conditions occur in nuclear power plants, operators must identify the occurrence cause and implement the necessary mitigation measures. Accordingly, the operator must rapidly and accurately analyze the symptom requirements of more than 200 abnormal scenarios from the trends of many variables to perform diagnostic tasks and implement mitigation actions rapidly. However, the probability of human error increases owing to the characteristics of the diagnostic tasks performed by the operator. Researches regarding diagnostic tasks based on Artificial Intelligence (AI) have been conducted recently to reduce the likelihood of human errors; however, reliability issues due to the black box characteristics of AI have been pointed out. Hence, the application of eXplainable Artificial Intelligence (XAI), which can provide AI diagnostic evidence for operators, is considered. In conclusion, the XAI to solve the reliability problem of AI is included in the AI-based diagnostic algorithm. A reliable intelligent diagnostic assistant based on a merged diagnostic algorithm, in the form of an operator support system, is developed, and includes an interface to efficiently inform operators.
AI 기반 음성비서 서비스 이용에 관한 연구에서는 서비스 이용 경험으로 인한 이용자의 신뢰 및 프라이버시 보호와 관련된 문제가 지속적으로 제기되고 있다. 본 연구의 목적은 AI에 대한 개인의 신뢰와 온라인 프라이버시 염려가 AI 기반 음성비서의 지속적인 사용에 미치는 영향, 특히 상호 작용의 영향을 실증적으로 분석하는 것이다. 본 연구에서는 선행연구를 바탕으로 설문문항을 구성하고 응답자 405명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였다. 인공지능에 대한 사용자의 신뢰와 개인정보보호 관심이 인공지능 기반 음성비서 서비스 도입 및 지속 이용의도에 미치는 영향을 Heckman 선택모형을 이용하여 분석하였다. 연구의 주요 결과로 첫째, 인공지능 기반 음성비서 서비스 이용행태는 기술수용 촉진요인인 지각된 유용성, 지각된 이용편의성, 사회적 영향에 의해 긍정적인 영향을 받았다. 둘째, 인공지능에 대한 신뢰는 인공지능 기반 음성비서 서비스 이용행태에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않았으나 지속 이용의도에는 정(+)의 영향을 미쳤다. 셋째, 프라이버시 염려 수준은 AI에 대한 신뢰와의 상호작용을 통해 지속적인 이용의도를 억제하는 효과(β=-0.153)가 있음을 확인하였다. 이러한 연구 결과는 디지털 정부를 구현하기 위한 거버넌스로서 기술에 대한 신뢰를 높이고 프라이버시에 대한 사용자의 우려를 완화할 수 있는 이용자 의견수렴과 조치를 통한 이용자 경험을 강화할 필요가 있음을 시사한다. 이러한 수단으로서 인공지능 기반의 정책서비스를 도입할 때, 인공지능 기술의 적용 범위를 공론화 과정을 통해 투명하게 공개하고, 프라이버시 문제가 사후적으로 추적 및 평가될 수 있는 제도의 마련과 프라이버시의 보호를 고려한 알고리즘의 개발이 필요하다.
고령화 사회로 진입하고 있는 지금, 시니어 세대에게는 새로운 디바이스나 IoT기술에 대한 사용자 접점은 매우 불편하다. 이를 개선하기 위하여 우리는 AI 기술 기반 지능형 시니어 도우미 음성인식 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 Cloud platform기반 API를 구현하여 머신러닝 처리 활용을 위한 데이터를 축적하며, 치매진단, 치매예방활동을 위한 콘텐츠를 제공하며,시니어 세대를 위한 챗봇 콘텐츠를 제공한다. 우리가 제안한 개념모델을 이용한 서비스를 API로 제공함으로서 시니어 세대에 대한 IoT기반 등 새로운 디바이스의 접근성 및 편리성을 증대하는 계기가 될 것으로 기대한다.
본 연구는 생성형 AI를 활용한 소프트웨어교육에 관한 수업모델을 연구하였다. 연구 목적은 ChatGPT를 소프트웨어교육에 활용함으로써 비전공학생들의 프로그래밍 수업에서 교수자의 보조자 역할로 ChatGPT를 활용하기 위함이다. 또한, ChatGPT를 이용해 학습자 개별 교육이 가능하도록 설계하고, 학생들이 필요로 한 시점에 즉각적인 피드백을 제공하고자 하였다. 연구 방법은 교양과목의 파이썬 수업을 듣는 컴퓨터 비전공자를 대상으로 ChatGPT를 보조자로 활용하여 수업을 진행하였다. 그리고 비전공학생의 프로그래밍 교육에서 ChatGPT가 보조자로서 가능성이 있는지 확인하였다. 학생들은 ChatGPT를 과제작성, 오류수정, 코딩 작성 및 지식 습득에 활발히 사용하였으며, 오류 해결에 많은 시간이 걸리는 것을 프로그램을 이해하는데 집중할 수 있는 등 다양한 이점을 확인하였다. ChatGPT가 학생들의 학습 효율을 높일 수 있는 가능성 볼 수 있었으며, 교육에 활용하는 데 있어서 더 많은 연구가 필요함을 알 수 있었다. 향후에는 ChatGPT를 활용한 교육 모델의 발전과 보완, 평가 방법에 관한 연구가 이루어질 것이다.
This study looked through the text mining analysis to check the status of the virtual assistant service, and explore the needs of consumers, and present consumer-oriented directions. Trendup 4.0 was used to analyze the keywords of AI services in Online News and social media from 2016 to 2020. The R program was used to collect consumer comment data and implement Topic Modeling analysis. According to the analysis, the number of mentions of AI services in mass media and social media has steadily increased. The Sentimental Analysis showed consumers were feeling positive about AI services in terms of useful and convenient functional and emotional aspects such as pleasure and interest. However, consumers were also experiencing complexity and difficulty with AI services and had concerns and fears about the use of AI services in the early stages of their introduction. The results of the consumer review analysis showed that there were topics(Technical Requirements) related to technology and the access process for the AI services to be provided, and topics (Consumer Request) expressed negative feelings about AI services, and topics(Consumer Life Support Area) about specific functions in the use of AI services. Text mining analysis enable this study to confirm consumer expectations or concerns about AI service, and to examine areas of service support that consumers experienced. The review data on each platform also revealed that the potential needs of consumers could be met by expanding the scope of support services and applying platform-specific strengths to provide differentiated services.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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