본 연구에서는 소비자가 인공지능 스피커를 사용하고자 하는 의도에 영향을 미치는 요인을 제품에 대한 가치 지각과 제품 필요성 지각을 중심으로 연구하였다. 소비자의 제품에 대한 가치 지각에 영향을 미치는 요인으로 편익과 비용을 구분하였고, 정보기술 제품이라는 특성을 반영하여 제품에 대한 유용성 지각을 포함시켰다. 실증 연구결과, 인공지능 스피커 제품에 대한 소비자의 편익 지각과 유용성 지각은 가치 지각과 필요성 지각에 각각 정적(+)으로 영향을 미쳤고, 필요성 지각은 가치 지각에 정적(+)으로 유의한 영향을 미쳤으며, 필요성 지각과 가치 지각은 각각 사용 의도에 정적(+)으로 유의한 영향을 미쳤다. 그렇지만, 소비자가 지각하는 비용은 가치 지각에 유의한 영향을 미치지 않았다.
최근 인공지능 기술을 이용한 챗봇 서비스가 다양한 플랫폼에 적용되면서 그 이용자의 수도 급증하고 있다. 이에 본 연구에서는 자기결정성이론(Self Determination Theory)을 적용해 이용자의 세 가지 심리욕구(인지된 자율성, 인지된 유능성, 인지된 관계성)가 사용 만족도 및 지속사용의도에 미치는 영향을 살펴보고자 한다. 또한, 챗봇의 타입을 음성 기반 인공지능 비서, 텍스트 기반 모바일 메신저의 두 가지로 구성하고, 챗봇 이용동기는 실용적 동기, 유희적 동기, 사회 및 관계적 동기의 세 가지 차원으로 구성하여 이들간의 관계도 규명하고자 하였다. 본 연구는 챗봇 사용 경험이 있는 이용자들을 대상으로 설문조사 실시하였다. 분석 결과, 자기결정성 요인인 인지된 자율성, 유능성, 관계성이 모두 사용 만족도 및 지속사용의도에 긍정적인 효과를 보였다. 또한 챗봇 이용자의 사용만족도는 지속사용의도에 긍정적인 영향을 미치고 있었다. 또한, 사회 및 관계적 동기가 인지된 자율성과 사용만족도간의 관계를 조절하는 것으로 나타났다. 본 연구는 자기결정성이론을 적용해 이용자 심리적인 특성의 중심으로 이용자 심리욕구가 챗봇 사용 만족도 및 지속사용의도에 어떠한 영향을 미치는지 설명함으로써 다양한 분야의 인공지능 관련 연구의 확장을 도모하고, 급속도로 성장하고 있는 챗봇 시장에 유용한 실무 전략을 제공한다는 점에서 의의가 있다.
블록체인(Blockchain)이란 중앙 서버를 둔 기존의 시스템에서 중앙 서버를 제외 하고 각 노드를 P2P(Peer to Peer) 방식으로 직접 연결하는 기술이다. 블록체인의 종류 중 하나인 public 블록체인 같은 경우 체인에 연결되기 위한 노드로 구성 되는데 별다른 규제 조건 없이 아무나 참여할 수 있으며, 체인에 연결하기 위한 nonce만 발견한다면 모든 노드에 데이터를 전파(broadcast)할 수 있다. 이때 nonce를 발견한 노드가 악의적 의도로 블록에 악성코드를 숨겨 전파한다면, 블록체인의 탈중앙화 시스템의 특징으로 인해 체인에 참여한 모든 노드가 악성코드에 감염 돼 큰 문제가 발생 할 수 있다. 본 논문에서는 해커들이 악용할 수 있는 public 블록체인의 특징인 아무나 노드로 참여할 수 있다는 점을 해결하기 위해, AI 기술이 접목 된 방화벽을 통하여 악의 의도를 가진 사용자는 노드로 참여할 수 없게 제한하여 각 노드에서 전파하는 데이터에 대하여 기존의 데이터보다 신뢰성을 높이고자 한다.
For advanced TFT-LCD manufacturing processes, dry etching of thin-film layers(a-Si, $SiN_x$, SID & gate electrodes, ITO etc.) is increasingly preferred instead of conventional wet etching processes. To dry etch Al gate electrode which is advantageous for reducing propagation delay time of scan signals, high etch rate, slope angle control, and etch uniformity are required. For the Al gate electrode, some metals such as Ti and Nd are added in Al to prevent hillocks during post-annealing processes in addition to gaining low-resistivity($<10u{\Omega}{\cdot}cm$), high performance to heat tolerance and corrosion tolerance of Al thin films. In the case of AI-Nd alloy films, however, low etch rate and poor selectivity over photoresist are remained as a problem. In this study, to enhance the etch rates together with etch uniformity of AI-Nd alloys, magnetized inductively coupled plasma(MICP) have been used instead of conventional ICP and the effects of various magnets and processes conditions have been studied. MICP was consisted of fourteen pairs of permanent magnets arranged along the inside of chamber wall and also a Helmholtz type axial electromagnets was located outside the chamber. Gas combinations of $Cl_2,{\;}BCl_3$, and HBr were used with pressures between 5mTorr and 30mTorr, rf-bias voltages from -50Vto -200V, and inductive powers from 400W to 800W. In the case of $Cl_2/BCl_3$ plasma chemistry, the etch rate of AI-Nd films and etch selectivity over photoresist increased with $BCl_3$ rich etch chemistries for both with and without the magnets. The highest etch rate of $1,000{\AA}/min$, however, could be obtained with the magnets(both the multi-dipole magnets and the electromagnets). Under an optimized electromagnetic strength, etch uniformity of less than 5% also could be obtained under the above conditions.
The purpose of this study is to compare the correlation of clinical characteristics and patterns of disease. Subjects of the study were the adults(207) living in Geoje City, the diabetes mellitus and the hypertension patients(166) and the normal people(41). In the diabetes mellitus group and the hypertension group, blood pressure, blood glucose, total cholestero LDL-cholesterol and atherogenic index(AI) were significantly high. As the obesity index was getting higher, the blood pressure of the diabetes mellitus group was high, and the HDL-cholesterol of the hypertension group was low, but AI of it was significantly high. The AI was significantly high as serum lipid index were getting higher in both groups. The rate of the prevalence was very high in the diabetes mellitus group(74.3%) and the hypertension group(73.7%). The pattern in the diabetes mellitus group was in order of the hypertension, the hyperlipidemia, and the obesity but, in the hypertension group was the hyperlipidemia, and the obesity. The obesity index and serum lipid index of complex patient group were higher than single patient group.
융합, 초연결, 인공지능을 특성으로 한 4차 산업혁명 시대에 대한 대비와 정책마련을 위해 본 논문은 개별적으로 논의되고 있는 인문사회학적 쟁점들을 통합적으로 정리하였다. 그 결과, 인공지능기술(무인) 측면에서는 노동의 의미와 형태의 변화를 논의하면서 전통적 일자리의 감소, 프로젝트형 근로관계, 기본소득 및 로봇세에 대한 이슈에서부터 인공지능기술의 법적 책무와 자동화된 불평등 이슈까지 정리하였다. 초연결과 빅데이터 기술(무선 & 무한) 측면에서는 보안과 사이버 해킹 문제, 프라이버시 침해 문제가 부각되었다. 블록체인과 생명공학(무정부) 기술에서는 향후 중앙집권의 약화 및 개방화 사회로의 변화와 더불어 빅데이터를 기반으로 한 부의집중화, 디지털격차, 생명공학 기술의 윤리적 문제 등이 논의되었다. 공유경제(무소유) 측면에서는 시민윤리와 인간의 상품화라는 문제점이 부각되었다. 마지막으로 가상현실(무감각)기술의 발전은 사이버증후군, 대인기피증, 문제회피, 상상력 억압 등의 부작용과 이에 대한 법적 질서의 필요성이 논의되고 있다.
마이티는 불완전 정보 게임으로, 국제적으로 대중적인 4인용 카드 게임 브리지와 유사하지만 게임 규칙 및 운영 측면에서 더욱 복잡한 특성을 가지고 있다. 마이티 게임의 전략을 탐구하고 분석하기 위한 환경이 필요하지만, 브리지 등 타 카드 게임의 전략 분석을 위한 시뮬레이터가 다수 개발된 것에 비해 마이티 게임의 분석 도구는 존재하지 않는다. 심지어 마이티 게임에 대한 학문 차원에서의 정의 및 이해가 부족한 상황이다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 마이티 게임의 절차 및 규칙을 체계적으로 정의하였다. 그리고 이를 기반으로 마이티 게임을 학습하고 전략을 분석할 수 있는 시뮬레이터를 구현하였다. 시뮬레이터는 서비스의 활용성과 접근성을 고려하여 자바스크립트로 개발되었으며, 다양한 분석 기능을 PC/모바일 웹 환경에서 제공한다. 마지막으로, 관련 분야에서 연구 주제로 다루고 있는 다른 트릭테이킹 게임과의 비교 분석을 통해, 마이티 게임이 불완전 정보 게임으로서 연구 가치가 있으며 AI학습이 용이한 게임 특성이 존재함을 보였다.
Kim, Wonsu;Jang, Dongmin;Park, Sung Won;Yang, MyungSeok
Journal of Information Science Theory and Practice
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제10권spc호
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pp.135-142
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2022
Recently, with the development of data processing technology and the increase of computational power, methods to solving social problems using Artificial Intelligence (AI) are in the spotlight, and AI technologies are replacing and supplementing existing traditional methods in various fields. Meanwhile in Korea, heavy rain is one of the representative factors of natural disasters that cause enormous economic damage and casualties every year. Accurate prediction of heavy rainfall over the Korean peninsula is very difficult due to its geographical features, located between the Eurasian continent and the Pacific Ocean at mid-latitude, and the influence of the summer monsoon. In order to deal with such problems, the Korea Meteorological Administration operates various state-of-the-art observation equipment and a newly developed global atmospheric model system. Nevertheless, for precipitation nowcasting, the use of a separate system based on the extrapolation method is required due to the intrinsic characteristics associated with the operation of numerical weather prediction models. The predictability of existing precipitation nowcasting is reliable in the early stage of forecasting but decreases sharply as forecast lead time increases. At this point, AI technologies to deal with spatio-temporal features of data are expected to greatly contribute to overcoming the limitations of existing precipitation nowcasting systems. Thus, in this project the dataset required to develop, train, and verify deep learning-based precipitation nowcasting models has been constructed in a regularized form. The dataset not only provides various variables obtained from multiple sources, but also coincides with each other in spatio-temporal specifications.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권1호
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pp.1-15
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2023
The aim of this study is to identify intelligent learning support functions in Learning Management System (LMS) to support university student learning activities during the transition from face-to-face classes to online learning. To accomplish this, we investigated the perceptions of students on the levels of importance and urgency toward learning support functions of LMS powered with Artificial Intelligent (AI) technology and analyzed the differences in perception according to student characteristics. As a result of this study, the function that students considered to be the most important and felt an urgent need to adopt was to give automated grading and feedback for their writing assignments. The functions with the next highest score in importance and urgency were related to receiving customized feedback and help on task performance processed as well as results in the learning progress. In addition, students view a function to receive customized feedback according to their own learning plan and progress and to receive suggestions for improvement by diagnosing their strengths and weaknesses to be both vitally important and urgently needed. On the other hand, the learning support function of LMS, which was ranked as low importance and urgency, was a function that analyzed the interaction between professors and students and between fellow students. It is expected that the results of this student needs analysis will be helpful in deriving the contents of learning support functions that should be developed as well as providing basic information for prioritizing when applying AI technology to implement learner-centered LMS in the future.
본 연구의 목적은 인공지능 교육에서 체화된 메타포를 활용한 실제적 학습 과정과 학습자 인식을 포함한 교육 맥락을 이해하는 것이다. 이를 위해 질적 접근을 통해 체화된 메타포 기반 언플러그드 활동 활용 수업을 설계하고, 심층인터뷰를 실시하였다. 수업 전 과정에서 수집된 자료는 학습자 특성과 학습환경, 학습 맥락에 따른 경험과 인식을 분석하기 위해 매트릭스 분석기법을 활용하였다. 연구결과는 첫째, 표상 지식과 이후 실습 과정에 미치는 영향에 학습자의 사전 경험에 따라 차이가 나타났다. 다음으로 체화된 메타포를 활용한 언플러그드 활동은 실습 및 텍스트 코딩에 연착륙 효과를 나타냈다. 끝으로, 언플러그드 방식과 플러그드 방식의 수업의 유기적 통합은 컴퓨팅 사고의 잠재력을 이해하는 데 도움이 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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