AI 기술을 활용한 다양한 서비스가 개발되면서, AI 서비스 운영에 많은 관심이 집중되고 있다. 최근에는 AI 기술도 하나의 ICT 서비스를 보고, 범용적인 AI 서비스 운영을 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 일반적인 기계학습 개발 절차의 마지막 단계인 기계학습 모델 배포 및 운영에 초점을 두고 AI 서비스 운영을 위한 시스템 측면에서의 연구 결과를 기술하였다. 3대의 서로 다른 Ubuntu 시스템을 구축하고, 이 시스템상에서 서로 다른 AI 모델(RFCN, SSD-Mobilenet)과 서로 다른 통신 방식(gRPC, REST)의 조합으로 2017 validation COCO dataset의 데이터를 이용하여 객체 검출 서비스를 Tensorflow serving을 통하여 AI 서비스를 요청하는 부분과 AI 서비스를 수행하는 부분으로 나누어 실험하였다. 다양한 실험을 통하여 AI 모델의 종류가 AI 머신의 통신 방식보다 AI 서비스 추론 시간에 더 큰 영향을 미치고, 객체 검출 AI 서비스의 경우 검출하려는 이미지의 파일 크기보다는 이미지 내의 객체 개수와 복잡도에 따라 AI 서비스 추론 시간이 더 큰 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다. 그리고, AI 서비스를 로컬이 아닌 원격에서 수행하면 성능이 좋은 머신이라고 하더라도 로컬에서 수행하는 경우보다 AI 서비스 추론 시간이 더 걸린다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 통하여 서비스 목표에 적합한 시스템 설계와 AI 모델 개발 및 효율적인 AI 서비스 운영이 가능해질 것으로 본다.
Voice interaction combined with artificial intelligence is poised to revolutionize human-computer interactions with the advent of virtual assistants. This paper is analyzing interactive elements of AI-based voice recognition services such as sympathy, assurance, intimacy, and trust on intention to use. The questionnaire was carried out for 284 smartphone/smart TV users in Korea. The collected data was analyzed by structural equation model analysis and bootstrapping. The key results are as follows. First, AI-based voice recognition service characteristics such as sympathy, assurance, intimacy, and trust have positive effects on interactivity with the AI-based voice recognition service. Second, the interactivity with the AI-based voice recognition service has positive effects on intention to use. Third, AI-based voice recognition service characteristics such as interactional enjoyment and intimacy have directly positive effects on intention to use. Fourth, AI-based voice recognition service characteristics such as sympathy, assurance, intimacy and trust have indirectly positive effects on intention to use the AI-based voice recognition service by mediating the effect of the interactivity with the AI-based voice recognition service. It is meaningful to investigate factors affecting the interactivity and intention to use voice recognition assistants. It has practical and academic implications.
이 연구에서는 중등 과학 예비교사들의 AI 활용 역량 강화를 위하여, 구글의 티쳐블머신을 활용하여 예비교사들이 'AI 기반 분자구조 맞춤형 학습 지원 도구'를 직접 생성해 보는 프로젝트 활동을 개발 및 적용하였다. 이를 위하여, 충청북도 소재 H 대학교 화학교육과에 재학 중인 3학년 예비교사 26명을 대상으로 비교과 활동 시간에 개발된 프로그램을 14차시 동안 적용하였고, 'AI의 작동 원리 이해', '과학 수업에서 AI 활용에 대한 효능감', '과학 수업에서 AI 활용 방안'에 대한 인식을 살펴보았다. 연구 결과, 본 연구에서 개발한 프로그램은 예비교사들에게 머신러닝에 대한 AI 기술의 작동 원리를 기초적 수준에서 이해시키고, 그 사용법을 익히는 데 효과가 있는 것으로 나타났다. 또한 본 연구에서 개발한 프로그램은 과학 수업에서 AI 활용에 대한 예비교사들의 효능감을 높이는 데에도 효과가 있는 것으로 나타났다. 그리고 예비교사들은 학생들의 과학 개념 이해를 도울 수 있는 새로운 교수학습 전략이자 도구로서 AI 기술의 활용 방안 측면을 인식한 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서 개발한 프로그램은 기초적 수준에서 예비교사들의 AI 활용 역량 강화 및 인식 개선 등에 긍정적 영향을 미쳤음을 알 수 있었다. 이에 대한 시사점에 대해 논의하였다.
국내 AI Speaker 시장은 18년말 국내 보급대수 300만대로 혁신소비자 시장을 넘어 본격적인 조기 수용자 시장으로 성장하고 있지만, 여러 이유로 사용에 만족함을 느끼지 못하는 것이 현실이다. AI Speaker에 대한 많은 선행논문이 나오고 있지만, 지금까지 대다수의 연구는 기기 자체 성능에 대한 수용여부에 치우쳐 있는 경향이 있다, Covid-19시대에 이전 보다 많은 시간을 집안에서 거주를 하게 되고, 이는 많은 OTT사업자들이 AI스피커 사업자와의 협업을 통한 시장 확보를 노력 하는 등의 많은 변화가 이루어지고 있는 오늘의 상황에서, 본 연구는 아직 불만족적인 기술에 대한 요인은 배제하고 AI스피커의 또 하나의 주요 선택 요인이 될 수 있는 콘텐츠 서비스에 대한 우선순위를 파악하고자 하였다. 먼저, 본 연구는 문헌연구를 통해 도출된 AI스피커 선택 요인을 바탕으로, AHP(Analytic Hierarchy Process)를 이용하여 AI스피커 선택 요인 간 우선순위를 파악하였다. AI스피커 선택에 있어서 가장 중요한 상위계층 요인은 Concierge Service, Education Service, Entertainment Service순서였고, 개별 요인 중 우선순위로 선정된 요인은 1순위로 날씨/기온/미세먼지 (11.6%)를 알리는 기능이 주요 요인이었고, 그 다음으로 2순위 육아 컨텐츠(10.8%), 3순위는 음악 서비스(9.8%)로 분석되었다. 상위 우선순위 3개는 상위 계층 1, 2, 3 우선순위에 있는 항목에서 도출되었다. 전체 15개 개별 서비스 중 Concierge Service(날씨/기온/미세먼지, 뉴스, 음성일정 알림)와 Education Service(외국어, 유아, 책읽기)의 하위계층 6개는 상위 8위 안에 들었으며, Entertainment Service의 두 가지 음악서비스와 영화서비스는 3위와 6위에 랭크되었다.
Purpose - The study was AI as exploratory study on artificial intelligence (AI) shopping information services, to explore the possibility of a new business of the distribution industry. For research, we compare to IBM of consumer awareness surveys an AI shopping information service for retailing channel and target goods group. Finally, we present to service scenario for distribution service using AI. Research design, data, and methodology - First, to identify possible the success of the information service shopping using AI, AI technology for the consumer is very important for the acceptance of judgement. Therefore, we explored the possibility of AI information service for business as a shopping. The experimental data were used to interpret the meaning of the relevant literature and the IBM Institute of Business Value (IBV) Report 2015. This research is based on the use of a technical acceptance model (TAM) to determine whether the consumer would adopt the 'AI shopping information service' technology. Step 1 of the process assumes that the consumer adopts AI technology. In step 2, consumers find their preference channels and goods targeted at them as per their preferences. Finally Step 3, we present scenario for 'AI shopping information service' based on the results of Step 1 and 2. Results - Consumers have expressed their high interests in the new shopping information services, especially the on/off line distribution channels can use shopping information to increase the efficiency in provision of goods. Digital channel (such as SNS, online shopping etc.) is especially high value goods such as cars, furniture, and home appliances by displaying it to an appropriate product group. Conclusions - The study reveals the potential for the use of new business models such as 'AI shopping information service' by the distribution industry. We present seven scenario related AI application refer from IBM suggestion, and the findings would enable the distribution industry to approach target consumers with their products, especially high value goods. 'Shopping advisor' is considered to the most effective. In order to apply to the other field of the distribution industry business, which utilizes AI technology, it should be accompanied by additional empirical data analysis should be undertaken.
This research is on how people's trust in human-like AI-based service will influence customer engagement (CE). This study will discuss the relationship between trust and CE and explore how people's trust in AI affects CE when they lack knowledge of the company/brand. Items from the philosophical study of trust were extracted to build a scale suitable for trust in AI. The scale's reliability was ensured, and six components of trust in AI were merged into three dimensions: trust based on Quality Assurance, Risk-taking, and Corporate Social Responsibility. Trust based on quality assurance and risk-taking is verified to positively impact customer engagement, and the feelings about AI-based service fully mediate between all three dimensions of trust in AI and CE. The new trust scale for human-like AI-based services on social media sheds light on further research. The relationship between trust in AI and CE provides a theoretical basis for subsequent research.
This paper deals with a resource efficient artificial intelligence (AI) service architecture for multi-channel video streams. As an AI service, we consider the object detection model, which is the most representative for video applications. Since most object detection models are basically designed for a single channel video stream, the utilization of the additional resource for multi-channel video stream processing is inevitable. Therefore, we propose a resource efficient AI service framework, which can be associated with various AI service models. Our framework is designed based on the modular architecture, which consists of adaptive frame control (AFC) Manager, multiplexer (MUX), adaptive channel selector (ACS), and YOLO interface units. In order to run only a single YOLO process without regard to the number of channels, we propose a novel approach efficiently dealing with multi-channel input streams. Through the experiment, it is shown that the framework is capable of performing object detection service with minimum resource utilization even in the circumstance of multi-channel streams. In addition, each service can be guaranteed within a deadline.
The development of platform service based on the information and communication technology has revolutionized patterns of commercial transactions, driving the growth of global economy. Furthermore, the radical advancement of artificial intelligence(AI) presents the huge potential to innovate almost all the industrial and economic activities. Given these technological developments, the goal of this paper is to investigate AI's impact on the platform service innovation as well as its influence on the business performance. For the goal, this paper presents the review of the types of service innovation, the nature of platform services, and technological characteristics of leading AI technologies, such as chatbot and recommendation system. As an empirical study, this paper performs a multiple case study of Kakao Group which is the leading mobile platform service with the most advanced AI in Korea. To understand the role and effect of AI on Kakao platform service, this study investigated three cases, including chatbot agent of Kakao Bank, Smart Call service of Kakao Taxi, and music recommendation system of Kakao Mellon. The analysis results of the case study show that AI initiated innovations in platform service concepts, service delivery, and customer interface, all of which lead to a significant decrease in the transaction costs and the personalization of services. Finally, for the successful development of AI, this research emphasizes the significance of the accumulation of customer and operational data, the AI human capital, and the design of R&D organization.
AI의 발전으로 빠르게 확산하고 있는 무인 매장 서비스는 고객에게 새로운 쇼핑 경험을 경험하게 하였다. 그러나 기존의 소매업 서비스 연구는 종업원(사람)을 기준으로 한 평가가 주를 이루었다. 본 연구는 이러한 서비스평가를 무인 매장의 특성에 맞춰 재구성하여 서비스를 평가하고자 시작되었다. 또한, AI 무인 매장이 제공하는 서비스 경험특성이 고객의 긍정 또는 부정적인 감정에 미치는 영향을 파악하고, 최종적으로 재방문 의도에 미치는 영향까지 살펴보려 한다. 본 연구 결과로 AI 무인 매장이 가지는 서비스 경험특성이 감정반응에 일부 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다. 또한, AI 무인 매장 서비스 경험특성이 불러일으키는 긍정적 감정반응은 재방문을 유도하지만, 부정적 감정반응은 재방문을 저해하는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 앞으로 더욱 발전하게 될 AI 무인 매장 서비스의 연구 발전에 기여할 것으로 기대한다.
본 연구의 목적은 인공지능 서비스 영향성 평가를 위한 분석 기준에 대해 조사하는 것이다. 본 연구 결과는 다음과 같이 조사 되었다. 인공지능 평가 대상은 인공지능 서비스와 인공지능 기술인 2가지 영역으로 분류하였다. 인공지능 서비스 평가는 영향력, 지속가능성, 효율성, 효과성, 적절성 등을 도입하여 평가할 수 있다. 인공지능 서비스의 시간적 측면평가는 사전평가와 사후 평가로 나누어 정리 할 수 있다. 사전평가는 사전 서비스를 위해 개발하고 설계할 때 검토해야 하는 사항에 대해 제시하고 있다. 인공지능 서비스 영역 평가는 공공서비스와 민간서비스 및 혼합형태로 분류 될 수 있다. 인공지능 서비스 영향성 평가 분류 기준으로 수직적 또는 수평적 구조 형태로 분류가 가능하다. 인공지능 서비스 적용(활용) 기준은 규범적 측면과 규제적 측면으로 나누어 볼 수 있다. 인공지능 서비스 목적 측면에서 영향평가 또는 과정 평가로 분류될 수 있다. 인공지능 서비스 목적 측면에서 바라보면, 주제별 평가와 분야별 평가를 들 수 있다. 본 연구는 인공지능 서비스 영향성 정책 및 대응 방안 마련하는데 도움이 되며. 향후 연구는 인공지능 서비스 영향성 분석 기준을 바탕으로 구체적인 지표를 발굴하는게 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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