• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.741-744
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• 2021

본 논문은 사전 학습된 심층생성모델을 기반으로 가수 별 가사의 특성을 반영하여 새로운 가사를 생성하는 모델을 소개한다. 베이스 모델로 한국어 사전 학습 모델 KoGPT-2 를 사용하였으며, 총 가수 10 명의 노래 823 곡을 수집하여 미세조정 기법을 바탕으로 학습하였다. 특히, 가수 별로 구분한 가사를 학습 데이터로 구축하여, 가수 별로 독특하게 나타나는 가사 스타일이 전이되도록 하였다. 가수의 이름과 시작 단어를 입력으로 주고 작사를 수행한 실험 결과, (i) 가수 별로 생성되는 가사의 어휘와 스타일이 그 가수의 기존 곡들의 가사와 유사함을 확인하였고, (ii) 작사 결과 가수 별 차이를 확인하였다. 추후 설문을 통해, 개별 가수들의 가사와 생성된 가사의 어휘와 스타일 유사성을 확인하고, 가수 별 차이 또한 확인하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.615-617
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• 2022

본 논문에서는 얼굴사진 기반 감정인식 심층망, 음성사운드를 기반한 감정인식 심층망을 결합한 앙상블 네트워크 구축을 위한 사전연구로서 얼굴사진 기반 감정을 인식하는 기존 딥뉴럴 네트워크 모델들을 입력 데이터 처리 방법에 따라 분류하고, 각 방법의 특성을 분석한다. 또한, 얼굴사진 외관 특성을 기반한 감정인식 네트워크를 여러 구조로 구성하고, 구성된 방법의 성능을 비교하여, 우수 성능을 보이는 네트워크를 선정하여 추후 앙상블 네트워크의 구성 네트워크로 사용하고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.672-676
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• 2023

지식 추적 (knowledge tacing)은 주어진 학습자의 과거 문제 해결 기록을 기반으로 학습자의 지식 습득 정도를 파악하여 목표 문제에 대한 정답 여부를 예측하는 것을 목표로 한다. 이전 연구에서는 이진 분류 기반의 모델을 사용하여 정답 유무만 예측하였기 때문에 학습자의 답변에 존재하는 정보를 활용하지 못한다. 최근 연구에서는 이를 생성 태스크로 변환하여 컴퓨터과학 분야에서 프로그래밍 질문에 대한 지식 추정을 수행하는 open-ended knowledge tracing (OKT)이 제안되었다. 하지만 최적의 OKT 모델에 대한 연구는 진행되지 않았으며 따라서 본 논문에서는 시간에 따라 변화하는 학습자의 지식 상태에 따라 답변 생성을 조정하는 새로운 OKT 방법론을 제안한다. 실험을 본 논문에서 제안하는 방법론의 우수성과 효율성을 증명한다.

• Steel and Composite Structures
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• 제53권1호
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• pp.115-121
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• 2024

The present paper deals with a comprehensive study about dynamic performance and educational economic assessment of nanocomposite structures, while it focuses on truncated conical shells. Advanced structure dynamic behavior has been analyzed by means of AI techniques, which allow one to predict and optimize their performances with good accuracy for different loading and environmental conditions. The incorporation of the AI method significantly enhances the computational efficiency and is a powerful tool in designing nanocomposites and for their structural analysis. Further, an educational assessment is provided in the context of cost and practicality related to such structures in engineering education. This study showcases the capabilities of AI-enabled methods with regard to cost reduction, improvement of structural efficiency, and enhancement of learning engagement for students through certain practical examples on state-of-the-art nanocomposite technology. The results also confirm a remarkable capability of artificial intelligence regarding the optimization of both dynamic and economic aspects, which could be highly valued for further development of nanocomposite structures.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제48권6호
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• pp.777-784
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• 2006

본 연구는 돼지에서 정자 SCSA와 정자 운동성 및 인공수정을 이용한 분만율과의 상관관계를 조사하기 위해 인공수정센터에서 정액 생산용으로 이용되고 있는 종모돈 중 개체별 정액을 이용한 인공수정 번식성적을 가지고 있는 종모돈 26두의 정액 성상 기록과 번식성적을 분석 하였고, 액상정액을 공시하여 정자운동성 분석과 SCSA를 실시하였다. 종모돈의 정액 채취 횟수에 따른 SCSA 분석은 종모돈 26두를 공시하여 정액을 8주간 6회 채취하여 공시하였다. 종모돈은 인공수정 분만율(80% 이상 ; 종모돈 7두, AI 256복, 8070% ; 종모돈 9두, AI 745복 및 70% 미만 ; 종모돈 10두, AI 293 복)에 따라 3개 군으로 구분 하였다. 액상 정액의 CASA 분석 결과는 분만율에 따른 종모돈 군 간에 유의적인 차이는 인정되지 않았다. 종모돈의 SCSA 결과는 분만율이 높을수록 COMP αt, %Red, %Peak R 및 %Mean R 값은 낮게 나타났고, 분만율이 가장 낮은 종모돈 군과 다른 두 군간에 유의적인 차이를 보였다(P<0.05). 종모돈 정액을 채취 차수에 따른 정액의 성상과 SCSA를 조사한 결과에서 채취 차수에 따른 차이는 나타나지 않았다. 종모돈의 인공수정 분만율과 SCSA 결과와의 상관관계는 COMP αt, SD αt, %Red, %Peak R, Mean R는 모두 부의 상관관계를 나타냈다. 이상의 결과에서 SCSA는 종모돈 정액의 수정 능력을 평가하고 예측하는데 유용한 방법으로 사료된다.

• 융합정보논문지
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• 제7권4호
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• pp.53-60
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• 2017

본 연구는 UTAUT 모델을 이용하여 보건의료분야 대학생들의 인공지능기술(Artificial Intelligence Technology, AI)의 사용 의도와 태도에 영향을 미치는 요인들을 규명하기 위해 시행되었다. 연구대상은 278명의 대학생으로, 2016년 5월 15일부터 6월 14일까지 자기기입식 설문지를 통하여 자료를 수집하였다. 연구결과 성과기대, 사회적 영향, 업무의 유용성, 불안요인이 사용 의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 성과기대, 업무의 유용성, 불안요인은 태도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 사용 의도는 태도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 불안요인과 업무의 유용성이 태도에 미치는 직접 효과가 사용 의도에 의해 부분 매개하는 것으로 나타났다. 대학생들의 AI 기술에 대한 긍정적인 사용 의도와 태도를 높이기 위해서는 사실에 근거한 정확한 정보전달과 막연한 불안감을 줄이면서 성과기대, 사회적 영향, 인지된 유용성을 향상시키는 것이 중요한 것으로 나타났다.

• 의학교육논단
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• 제18권2호
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• pp.51-57
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• 2016

This literature review explores artificial intelligence (AI) technology trends and IBM Watson health and medical references. This study explains how healthcare will be changed by the evolution of AI technology, and also summarizes key technologies in AI, specifically the technology of IBM Watson. We look at this issue from the perspective of 'information overload,' in that medical literature doubles every three years, with approximately 700,000 new scientific articles being published every year, in addition to the explosion of patient data. Estimates are also forecasting a shortage of oncologists, with the demand expected to grow by 42%. Due to this projected shortage, physicians won't likely be able to explore the best treatment options for patients in clinical trials. This issue can be addressed by the AI Watson motivation to solve healthcare industry issues. In addition, the Watson Oncology solution is reviewed from the end user interface point of view. This study also investigates global company platform business to explain how AI and machine learning technology are expanding in the market with use cases. It emphasizes ecosystem partner business models that can support startup and venture businesses including healthcare models. Finally, we identify a need for healthcare company partnerships to be reviewed from the aspect of solution transformation. AI and Watson will change a lot in the healthcare business. This study addresses what we need to prepare for AI, Cognitive Era those are understanding of AI innovation, Cloud Platform business, the importance of data sets, and needs for further enhancement in our knowledge base.

• 창의정보문화연구
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• 제7권4호
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• pp.197-206
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• 2021

본 연구는 초등학교에서 엔트리의 인공지능 모델을 활용한 융합교육 사례이다. 교과는 영어이며 그림을 그리는 미술과와의 융합 활동과 엔트리의 인공지능모델중 이미지 학습 모델을 기반으로 수업을 진행하였다. 영어과의 말하기 및 쓰기 교육의 학습목표에 효과적으로 달성하기 위해 미술과와 SW를 융합하여 수업을 설계하였다. 학생들은 인공지능을 활용한 의사소통을 경험하고 자신감이 향상되었으며, 듣고 말하는 표현뿐만 아니라 그림이나 사진 등 다양한 매체로 표현하며 창의성과 의사소통 능력을 증진할 수 있었다. 또한 수업의 효과성을 알아보기 위해 학생들에게 설문을 진행하여 그 결과를 분석하였다. 분석 결과 학생들의 수업 참여율, 수업이후 인공지능에 대한 이해 정도, 인공지능에 대한 관심, 인공지능 수업 만족도 등에 긍정적 영향을 주었음을 알 수 있었다.

• 벤처창업연구
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• 제17권2호
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• pp.167-177
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• 2022

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.

• 디지털융복합연구
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• 제16권8호
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• pp.151-159
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• 2018

본 연구는 서비스 접점에서 개별 고객의 욕구에 맞춰 다양한 형태의 감정들을 반응해야 하는 영업사원의 긍정 탐색과 감정노동이 적응적 판매행동 및 고객만족에 미치는 영향을 중심으로 분석하였다. 115명의 자동차 영업사원들과 해당 영업사원으로부터 서비스를 제공받은 고객 2명씩 230명으로부터 이원적(dyadic) 설문자료를 수집하였다. 총 345명을 대상을 구조방정식모형으로 분석하였다. 분석결과, 긍정 탐색은 심층행동과 표면행동에 유의하게 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 심층행동만 적응적 판매행동에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 표면행동과는 유의미하지 않게 나타났다. 마지막으로 적응적 판매행동은 고객만족에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 이론적으로 영원사원의 긍정 탐색(AI) 접근의 본질을 규명하고, 긍정 탐색(AI) 실천과 관련된 감정노동을 통한 적응적 판매행동을 활성화시키는데 기여할 것이다.