• 한국HCI학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.71-81
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• 2019

인공지능(AI) 기술이 발달함에 따라 다양한 영역에서 활용되고 있다. 인공지능을 활용한 챗봇(Chatbot)의 이용도 여러 분야로 확대되고 있으며, 특히 모바일 쇼핑 이용이 증가하면서 챗봇 서비스의 소비자와의 소통 기능이 주목 받고 있다. 그러나 챗봇에 대한 연구는 초기 단계이며 모바일 커머스에서 이용하는 챗봇에 대한 선행연구는 아직 미비하다. 따라서 본 연구는 쇼핑 챗봇에 대한 소비자 반응을 실증적으로 살펴보고 의인화된 챗봇의 에이전트로서의 유형과 메시지 유형이 어떠한 영향을 주는지를 검증하고자 하였다. 구체적으로 챗봇 에이전트 유형(비서/친구)과 메시지 유형(사실/평가)을 독립변수로 $2{\times}2$ 집단 간 실험을 수행하였다. 연구 결과, 챗봇 에이전트 와 메시지 유형이 소비자의 챗봇에 대한 지각된 인식 및 반응에 미치는 주효과는 발견되지 않았지만, 에이전트 유형과 메시지 유형의 간 상호작용이 나타났다. 구체적으로 에이전트 유형이 비서일 때에는 사실적 메시지로 상품 추천을 하였을 때 긍정적인 영향을 미치는 반면, 친구일 경우에는 평가적 메시지 유형이 보다 긍정적인 반응을 얻는 것으로 나타났다. 이 결과는 챗봇 서비스에 대한 소비자 반응을 이해하기 위해서 커뮤니케이션 요소들을 고려해야 하며 이를 적절하게 활용하여 긍정적인 경험을 유도할 수 있다는 학문적, 실무적 시사점을 제공한다.

• 기독교교육논총
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• 제72권
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• pp.183-203
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• 2022

연구 목적 : 본 연구의 목적은 예비 유아 교사들의 인공지능 활용 교육역량을 높이기 위한 교육과정 편성을 위한 기초자료로써 인공지능 교육 활용 역량 요인을 구성하는 것이다. 연구 내용 및 방법 : 이를 위해서 선행연구를 탐색해서 7편의 역량 요인 및 모형과 관련된 연구를 선정하였다. 7편의 선행연구를 분석해서 인공지능의 이해를 포함하여 18개의 역량 요소를 추출하였다. 추출된 역량 요소는 코딩을 통해서 교과 지식 이해, 수업 준비, 수업 운영, 수업결과 피드백, 수업지도, 자기 계발로 구분되는 6개 영역이 구성되었고, 15개 요인이 추출되었다. 코딩을 통해 구성된 초안은 유아교육 전문가 3인의 검토를 통해서 개선하였다. 전문가 검토를 통해 개선된 요인은 교육과정 편성을 위해 지식, 기능, 태도로 구분하여 구조화하였고, 구조화된 역량 요인은 전문가 델파이를 통해서 타당성을 검증하였다. 델파이 검증 결과 1차 설문에서 모든 요소들이 수렴되었다. 이를 통해서 역량 영역 6개, 역량 요인 11개, 역량 요소는 지식이 19개, 기능이 10개, 태도가 5개로 구성되었다. 결론 및 제언 : 본 연구의 결과로 제시된 역량 요인은 예비 유아 교사들의 인공지능 교육 활용 능력 향상을 위한 교육과정 편성에 기초자료로 사용할 수 있는 것이 시사점이다.

• 성인간호학회지
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• 제22권1호
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• pp.60-69
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• 2010

Purpose: The aim of this study was to investigate the level of resilience and related factors in patients with Parkinson's disease (PD) in Korea. Methods: Data were obtained from 148 patients using the Resilience Scale (RS), Beck's Depression Inventory (BDI), and Spielberger's Anxiety Inventory (AI). Results: The mean scores of the RS, BDI, and AI were $127.7{\pm}21.6$, $12.9{\pm}9.3$, and $41.9{\pm}11.1$, respectively. The RS score was strongly correlated with the BDI score (r=-.531, p<.001) and the AI (r=-.572, p<.001). The resilience was significantly revealed by household income (F=4.002, p=.009) and presence of a hobby (t=-3.300, p=.001). In addition, resilience was significantly correlated with age of disease onset (r=.164, p=.046), years of living with PD (r=-.262, p=.001), and the length of treatment with levodopa (r=-.283, p<.001). From the stepwise multiple regression analysis, the most important factors related to the RS score were the AI score, household income, and length of treatment with levodopa. Conclusion: Understanding these factors is essential for developing effective interventions to improve resilience in patients with PD.

• 한국의류학회지
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• 제46권3호
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• pp.464-480
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• 2022

With the steady development of Artificial Intelligence (AI), online stores are adopting chatbot services as virtual shopping assistants. This study proposes the concept of para-social presence to explore the undiscovered role of fashion chatbots' emotional and relational characteristics on service acceptance. Based on the Technology Acceptance Model (TAM), this study investigates the effect of a chatbot's para-social presence on service acceptance intention through consumers' beliefs. The web-based experiment was conducted on adult consumers who experienced chatbot services in an online shopping situation. A total of 247 responses were analyzed using confirmatory factor analysis, structural equation modeling, and multi-group SEM by AMOS 21.0 and SPSS 23.0. The findings illustrate that the chatbot's intimacy positively influenced consumers' perceived enjoyment, while the chatbot's understanding had a significant effect on perceived usefulness and ease of use. The chatbot's involvement had a positive effect on all consumer beliefs. Moreover, perceived ease of use had a positive influence on usefulness. A greater level of perceived usefulness and enjoyment positively heightened consumers' service acceptance intention. This study also verifies the moderating role of a need for human interaction. Consumers with a high need for human interaction have a relatively low tendency to perceive chatbot services as useful.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권1호
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• pp.115-122
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• 2024

Multi-object tracking (MOT) is a vital component in understanding the surrounding environments. Previous research has demonstrated that MOT can successfully detect and track surrounding objects. Nonetheless, inaccurate classification of the tracking objects remains a challenge that needs to be solved. When an object approaching from a distance is recognized, not only detection and tracking but also classification to determine the level of risk must be performed. However, considering the erroneous classification results obtained from the detection as the track class can lead to performance degradation problems. In this paper, we discuss the limitations of classification in tracking under the classification uncertainty of the detector. To address this problem, a class update module is proposed, which leverages the class uncertainty estimation of the detector to mitigate the classification error of the tracker. We evaluated our approach on the VisDrone-MOT2021 dataset,which includes multi-class and uncertain far-distance object tracking. We show that our method has low certainty at a distant object, and quickly classifies the class as the object approaches and the level of certainty increases.In this manner, our method outperforms previous approaches across different detectors. In particular, the You Only Look Once (YOLO)v8 detector shows a notable enhancement of 4.33 multi-object tracking accuracy (MOTA) in comparison to the previous state-of-the-art method. This intuitive insight improves MOT to track approaching objects from a distance and quickly classify them.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.15-20
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• 2023

본 논문은 캐릭터 웹드라마에 적합한 간접광고 제품을 추천하는 인공지능(AI) 시스템 알고리즘 개발에 관한 연구이다. 본 연구는 웹드라마의 대사 작성에 있어 그에 어울리는 간접광고 제품을 추천함으로써 시청자의 콘텐츠 몰입도를 높이고, 드라마의 스토리를 보다 깊게 이해하는 데 도움을 주는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 자연어처리 모델 인 GPT를 활용하여 대사, 줄거리를 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 소품형, 배경형 등 두 가지 유형의 간접광고 제품 추천 시스템을 개발한다. 이를 통해 웹드라마의 스토리에 부합하는 제품을 적절히 배치함으로써 간접광고가 자연스럽게 노출될 수 있도록 하고, 그로 인해 시청자들의 몰입도가 증가하며, 상품 홍보의 효과 또한 높인다. 숨겨진 뜻이나 문화적 뉘앙스를 완벽하게 이해하기 어려운 인공지능 모델의 한계와 학습에 필요한 충분한 데이터 확보가 어렵다는 한계가 있다. 그러나 본 연구는 AI가 창작물 제작에 어떻게 기여할 수 있는지에 대한 새로운 인사이트를 제공하고, 창의적 산업 분야에서 자연어 처리 모델의 활용 가능성을 넓히는 중요한 발판이 될 것이다.

• Animal Bioscience
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• 제37권2_spc호
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• pp.337-345
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• 2024

Ruminants possess a specialized four-compartment forestomach, consisting of the reticulum, rumen, omasum, and abomasum. The rumen, the primary fermentative chamber, harbours a dynamic ecosystem comprising bacteria, protozoa, fungi, archaea, and bacteriophages. These microorganisms engage in diverse ecological interactions within the rumen microbiome, primarily benefiting the host animal by deriving energy from plant material breakdown. These interactions encompass symbiosis, such as mutualism and commensalism, as well as parasitism, predation, and competition. These ecological interactions are dependent on many factors, including the production of diverse molecules, such as those involved in quorum sensing (QS). QS is a density-dependent signalling mechanism involving the release of autoinducer (AIs) compounds, when cell density increases AIs bind to receptors causing the altered expression of certain genes. These AIs are classified as mainly being N-acyl-homoserine lactones (AHL; commonly used by Gram-negative bacteria) or autoinducer-2 based systems (AI-2; used by Gram-positive and Gram-negative bacteria); although other less common AI systems exist. Most of our understanding of QS at a gene-level comes from pure culture in vitro studies using bacterial pathogens, with much being unknown on a commensal bacterial and ecosystem level, especially in the context of the rumen microbiome. A small number of studies have explored QS in the rumen using 'omic' technologies, revealing a prevalence of AI-2 QS systems among rumen bacteria. Nevertheless, the implications of these signalling systems on gene regulation, rumen ecology, and ruminant characteristics are largely uncharted territory. Metatranscriptome data tracking the colonization of perennial ryegrass by rumen microbes suggest that these chemicals may influence transitions in bacterial diversity during colonization. The likelihood of undiscovered chemicals within the rumen microbial arsenal is high, with the identified chemicals representing only the tip of the iceberg. A comprehensive grasp of rumen microbial chemical signalling is crucial for addressing the challenges of food security and climate targets.

• 대한치매학회지
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• 제23권1호
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• pp.1-10
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• 2024

Background and Purpose: Voice, reflecting cerebral functions, holds potential for analyzing and understanding brain function, especially in the context of cognitive impairment (CI) and Alzheimer's disease (AD). This study used voice data to distinguish between normal cognition and CI or Alzheimer's disease dementia (ADD). Methods: This study enrolled 3 groups of subjects: 1) 52 subjects with subjective cognitive decline; 2) 110 subjects with mild CI; and 3) 59 subjects with ADD. Voice features were extracted using Mel-frequency cepstral coefficients and Chroma. Results: A deep neural network (DNN) model showed promising performance, with an accuracy of roughly 81% in 10 trials in predicting ADD, which increased to an average value of about 82.0%±1.6% when evaluated against unseen test dataset. Conclusions: Although results did not demonstrate the level of accuracy necessary for a definitive clinical tool, they provided a compelling proof-of-concept for the potential use of voice data in cognitive status assessment. DNN algorithms using voice offer a promising approach to early detection of AD. They could improve the accuracy and accessibility of diagnosis, ultimately leading to better outcomes for patients.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권9호
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• pp.271-276
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• 2017

본 연구는 해외에서 대표적으로 인식되는 메신저 기반의 어시스턴트 챗봇 서비스인 구글(Allo)과 페이스북 M을 대상으로 사용성 경험 평가를 하고, 연구결과를 바탕으로 국내 챗봇 서비스의 사용성을 개선하고 발전 방향을 모색하는데 목적이 있다. 우선, 문헌연구를 하여 인공지능(AI) 챗봇 서비스에 대한 전반적인 이해와 챗봇의 특성 및 국내 메신저 기반 어시스턴트 챗봇 서비스의 현황 및 전망을 정리 및 분석하였다. 사용자 평가를 실기하기 위해 피터 모빌의 허니콤 모델을 재구성하여 사용자들에게 심층 인터뷰를 실시하였다. 그 결과 다음과 같은 개선 사항들이 도출되었다. 첫째, 사용자가 챗봇의 기능들을 쉽게 이해할 수 있도록 직관적인 요소들을 사용해야 한다. 둘째, 사용성에 방해가 되는 챗봇의 질문을 개선해야 한다. 셋째, 사용자의 만족도 향상을 위해 답변 정확도를 높여야 한다. 향후 본 연구를 바탕으로 사용자들과 챗봇의 사용성 평가가 지속해서 이루어진다면, 해당 서비스에 대한 구체적인 연구와 가이드라인을 제시할 수 있기를 기대한다.

• 산업융합연구
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• 제20권2호
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• pp.29-36
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• 2022

디지털 사회를 위한 AI와 빅데이터 시대의 컴퓨팅 사고는 컴퓨터가 실행할 수 있는 방식으로 우리가 해결하고자 하는 문제와 솔루션을 표현하는 일련의 문제해결 방법을 의미한다. 컴퓨팅 사고는 컴퓨터 과학의 기본 개념을 도출함으로써 문제를 해결하고 시스템을 설계하고 인간의 행동을 이해하는 것으로, 학생들에게는 어려운 문제와 애매한 퍼즐을 맞추는 접근법이다. 본 논문에서 우리는 컴퓨팅 사고를 댄스 동작과 융합하여 학생들이 문제를 해결할 수 있는 수업 모델을 개발하였다. 개발된 수업 모델을 가지고 ◯◯대학교 1학년 예비교원 93명을 대상으로 1학기 동안 수업한 결과, 수업 참가자들은 비디오 수준의 만족스러운 알고리즘을 만들어 냈다. 또한, 제안된 모델이 수업 참여 학생들의 컴퓨팅 사고 이해에 크게 기여함을 알 수 있었다.