본 연구는 생성형 AI의 활용 및 사용자 그룹 간 차이에 대한 인식을 분석하고자 하는 목적으로 가지고 있다. 본 연구는 생성형 AI 사용자 그룹 간 차이에 대한 인식을 조사하여 각 사용자층에 대한 AI 활용 역량 증진을 위한 시사점을 도출하였다. 검증 결과, 연령별 집단 간에는 유의적인 차이가 없으며, 전문적 배경에 의한 집단 간에는 생성형 AI 활용 분야와 생성형 AI의 윤리적 관점에서 유의미한 차이를 보였다. 이로 인해 본 연구는 전문 분야에 따라 다른 AI 솔루션 제공 및 맞춤형 교육 훈련 필요성, 윤리적 고려에 대한 특별한 교육과 문화 형성 등에 대한 대안을 제시하였다. 또한 텍스트 마이닝 기법을 통해 연령대별, 전문 분야별로 다른 방식의 AI 활용 및 활용 역량 개발 교육 등을 제안하였다는 점에서 학술적 기여를 했다고 사료된다.
The impacts that AI and robotics systems can and will have on our everyday lives are already making themselves manifest. However, there is a lack of research on the ethical impacts and means for amelioration regarding AI and robotics within tourism and hospitality. Given the importance of designing technologies that cross national boundaries, and given that the tourism and hospitality industry is fundamentally predicated on multicultural interactions, this is an area of research and application that requires particular attention. Specifically, tourism and hospitality have a range of context-unique stakeholders that need to be accounted for in the salient design of AI systems is to be achieved. This paper adopts a stakeholder approach to develop the conceptual framework to centralize human values in designing and deploying AI and robotics systems in tourism and hospitality. The conceptual framework includes several layers - 'Human-human-AI' interaction level, direct and indirect stakeholders, and the macroenvironment. The ethical issues on each layer are outlined as well as some possible solutions to them. Additionally, the paper develops a research agenda on the topic.
Despite the growing interest and normative discussions on AI ethics, there is a lack of discussion on policy instruments that are necessary for companies to develop AI-based services in compliance with ethical principles. Thus, the purpose of this study is to explore policy instruments that can encourage companies to voluntarily comply with and adopt AI ethical standards and self-checklists. The study reviews previous research and similar cases on AI ethics, conducts interviews with AI-related companies, and analyzes the data using AHP to derive action plans. In terms of desirability and feasibility, Research findings show that policy instruments that induce companies to ethically develop AI-based services should be prioritized, while regulatory instruments require a cautious approach. It was also found that a consulting support policy consisting of experts in various fields who can support the use of AI ethics, and support for the development of solutions that adhere to AI ethical standards are necessary as incentive policies. Additionally, the participation and agreement of various stakeholders in the process of establishing AI ethical standards are crucial, and policy instruments need to be continuously supplemented through implementation and feedback. This study is significant as it presents the necessary policy instruments for companies to develop ethical AI-based services through an analytical methodology, moving beyond discursive discussions on AI ethical principles. Further analysis on the effectiveness of policy instruments linked to AI ethical principles is necessary for establishing ethical AI-based service development.
As artificial intelligence is actively studied, chatbot systems are being applied to various fields. In particular, many chatbot systems for psychological counseling have been studied that can comfort modern people. However, while most psychological counseling chatbots are studied as rule-base and deep learning-based chatbots, there are large limitations for each chatbot. To overcome the limitations of psychological counseling using such chatbots, we proposes a novel psychological counseling AI chatbot system. The proposed system consists of a GPT-2 model that generates output sentence for Korean input sentences and an Electra model that serves as sentiment analysis and anxiety cause classification, which can be provided with psychological tests and collective intelligence functions. At the same time as deep learning-based chatbots and conversations take place, sentiment analysis of input sentences simultaneously recognizes user's emotions and presents psychological tests and collective intelligence solutions to solve the limitations of psychological counseling that can only be done with chatbots. Since the role of sentiment analysis and anxiety cause classification, which are the links of each function, is important for the progression of the proposed system, we experiment the performance of those parts. We verify the novelty and accuracy of the proposed system. It also shows that the AI chatbot system can perform counseling excellently.
Electronic cigarettes (e-cigarettes) are becoming increasingly popular worldwide and their cellular effects warrant further evaluation. In this study, we investigated the effects of an e-cigarette cartridge solution on allergen related asthmatic airway inflammation (AI) and airway hyperresponsiveness (AHR), when it is delivered by intratracheal route in mice. Asthmatic AI and AHR were induced by systemic sensitization to ovalbumin (OVA) followed by intratracheal, intraperitoneal, and aerosol allergen challenges in BALB/c mice. The cartridge solution of e-cigarette (containing 16 mg/ml nicotine) was diluted 50 times and $100{\mu}l$ of the diluted solution was intratracheally instilled to OVA-sensitized (OVA-S) mice two times a week for 10 weeks. Long-term e-cigarette inhalation elicited no remarkable changes in the activities of alanine aminotransferase (ALT), aspartate aminotransferase (AST), lactate dehydrogenase enzymes in serum, however, increased infiltration of inflammatory cells including eosinophils, into airways from blood, aggravated the asthmatic AI and AHR, and stimulated the production of cytokines such as interleukin (IL)-4, IL-5 and IL-13, and OVA-specific IgE production. Our data suggest that the inhalation of e-cigarette solutions can function as an important factor to exacerbate the allergy-induced asthma symptoms. Further studies are needed to address the effects of e-cigarette solutions on human health.
본 논문은 AI 기술을 활용하여 웹 디자인 및 개발 과정에서 생산성과 비용 측면에서 발생하는 문제점을 해결하기 위한 솔루션을 제안하고 있다. ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델을 기반으로 사용자가 원하는 웹사이트 유형과 데이터를 입력하면, AI가 적절한 웹 템플릿을 제시하고, 해당 템플릿을 기반으로 동적인 웹사이트를 자동으로 제작하는 방식으로 작동한다. 이를 통해 개발자는 웹사이트 디자인 및 레이아웃 개발에 소요되는 시간과 비용을 절감할 수 있다. 이러한 방식은 웹사이트를 더 사용자 친화적이고 참여도 높은 것으로 만들어, 고객 유치와 이타적 상호작용을 유도하며, 회사나 조직의 성공에 기여할 수 있다.
Omar Abdulrahmanal Alattas Alhashmi;Mohd Faizal Abdullah;Raihana Syahirah Abdullah
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권2호
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pp.173-182
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2023
The UAE government has set its sights on creating a smart, electronic-based government system that utilizes AI. The country's collaboration with India aims to bring substantial returns through AI innovation, with a target of over $20 billion in the coming years. To achieve this goal, the UAE launched its AI strategy in 2017, focused on improving performance in key sectors and becoming a leader in AI investment. To ensure public safety as the role of AI in government grows, the country is working on developing integrated cyber security solutions for SCADA systems. A questionnaire-based study was conducted, using the AI IQ Threat Scale to measure the variables in the research model. The sample consisted of 200 individuals from the UAE government, private sector, and academia, and data was collected through online surveys and analyzed using descriptive statistics and structural equation modeling. The results indicate that the AI IQ Threat Scale was effective in measuring the four main attacks and defense applications of AI. Additionally, the study reveals that AI governance and cyber defense have a positive impact on the resilience of AI systems. This study makes a valuable contribution to the UAE government's efforts to remain at the forefront of AI and technology exploitation. The results emphasize the need for appropriate evaluation models to ensure a resilient economy and improved public safety in the face of automation. The findings can inform future AI governance and cyber defense strategies for the UAE and other countries.
Rapid development of information and communication technology is leading the digital transformation (hereinafter, DT) of various industries. At this point in rapid online transition, fashion manufacturers operating offline-oriented businesses have become highly interested in DT and artificial intelligence (hereinafter AI), which leads DT. The purpose of this study is to examine the development status and application case of AI-based digital technology developed for the fashion industry, and to examine the DT stage and AI application status of domestic fashion manufacturers. Hence, in-depth interviews were conducted with five domestic IT companies developing AI technology for the fashion industry and six domestic fashion manufacturers applying AI technology. After analyzing interviews, study results were as follows: The seven major AI technologies leading the DT of the fashion industry were fashion image recognition, trend analysis, prediction & visualization, automated fashion design generation, demand forecast & optimizing inventory, optimizing logistics, curation, and ad-tech. It was found that domestic fashion manufacturers were striving for innovative changes through DT although the DT stage varied from company to company. This study is of academic significance as it organized technologies specialized in fashion business by analyzing AI-based digitization element technologies that lead DT in the fashion industry. It is also expected to serve as basic study when DT and AI technology development are applied to the fashion field so that traditional domestic fashion manufacturers showing low growth can rise again.
최근 몇 년 동안, AI 시스템, 블록체인, VR/AR, 3D 프린팅, 로봇 공학, 나노 기술과 같은 기술의 발전은 바로 우리 눈앞에서 건강 관리의 미래를 재편하고 있습니다. 또한, 의료는 소비자의 요구에 초점을 맞춘 예방 중심의 의학으로 패러다임이 전환되었습니다. Covid-19와 같은 전염병의 확산으로 의료 및 치료 시설의 정의가 변경되어 병원의 물리적 환경을 재설계하고 사회적 거리 두기 요구사항을 해결하도록 통신 모델을 조정하고 가상 의료 솔루션을 구현하고 새로운 임상 프로토콜을 수립하기 위한 즉각적인 조치가 필요하게 되었습니다. 전통적으로 의료 시스템의 허브 역할을 해 온 병원은 이러한 환경에 맞서 스스로를 재정립하는 것을 추구하거나 강요당하고 있습니다. 미래의 건강관리는 질병을 치료하는 것뿐만 아니라 건강과 예방에 초점을 맞출 것으로 예상됩니다. 개인화된 진료에서는 장기적인 예방 전략, 원격 모니터링, 조기 진단 및 탐지가 매우 중요합니다. 이러한 현대 기술로 정의되는 스마트 헬스케어에 대한 관심이 높아짐에 따라, 본 연구는 스마트 헬스케어의 정의와 서비스 종류를 조사했습니다. 스마트 병원의 배경과 기술적 측면도 문헌 검토를 통해 탐구했습니다.
Gil-Sun Hong;Miso Jang;Sunggu Kyung;Kyungjin Cho;Jiheon Jeong;Grace Yoojin Lee;Keewon Shin;Ki Duk Kim;Seung Min Ryu;Joon Beom Seo;Sang Min Lee;Namkug Kim
Korean Journal of Radiology
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제24권11호
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pp.1061-1080
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2023
Artificial intelligence (AI) in radiology is a rapidly developing field with several prospective clinical studies demonstrating its benefits in clinical practice. In 2022, the Korean Society of Radiology held a forum to discuss the challenges and drawbacks in AI development and implementation. Various barriers hinder the successful application and widespread adoption of AI in radiology, such as limited annotated data, data privacy and security, data heterogeneity, imbalanced data, model interpretability, overfitting, and integration with clinical workflows. In this review, some of the various possible solutions to these challenges are presented and discussed; these include training with longitudinal and multimodal datasets, dense training with multitask learning and multimodal learning, self-supervised contrastive learning, various image modifications and syntheses using generative models, explainable AI, causal learning, federated learning with large data models, and digital twins.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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