KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.11
no.10
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pp.323-332
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2022
As various services using AI technology are being developed, much attention is being paid to AI service production. Recently, AI technology is acknowledged as one of ICT services, a lot of research is being conducted for general-purpose AI service production. In this paper, I describe the research results in terms of systems for AI service production, focusing on the distribution and production of machine learning models, which are the final steps of general machine learning development procedures. Three different Ubuntu systems were built, and experiments were conducted on the system, using data from 2017 validation COCO dataset in combination of different AI models (RFCN, SSD-Mobilenet) and different communication methods (gRPC, REST) to request and perform AI services through Tensorflow serving. Through various experiments, it was found that the type of AI model has a greater influence on AI service inference time than AI machine communication method, and in the case of object detection AI service, the number and complexity of objects in the image are more affected than the file size of the image to be detected. In addition, it was confirmed that if the AI service is performed remotely rather than locally, even if it is a machine with good performance, it takes more time to infer the AI service than if it is performed locally. Through the results of this study, it is expected that system design suitable for service goals, AI model development, and efficient AI service production will be possible.
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.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.43
no.2
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pp.99-110
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2023
In this study, in order to strengthen the AI utilization competency of pre-service secondary science teachers, a project activity in which pre-service teachers directly create an 'AI-based molecular structure customized learning support tool' by using Google's teachable machine was developed and applied. To this end, the program developed for 26 third-grade pre-service teachers enrolled in the Department of Chemistry Education at H University in Chungcheongbuk-do was applied for 14 sessions during extracurricular activities. Then, the perceptions of 'understanding how AI works', 'efficacy of using AI in science classes', and 'plans to utilize AI in science classes' were investigated. As a result of the study, it was found that the program developed in this study was effective in helping pre-service teachers understand the operating principle of AI technology for machine learning at a basic level and learning how to use it. In addition, the program developed in this study was found to be effective in increasing the efficacy of pre-service teachers for the use of AI in science classes. And it was also found that pre-service teachers recognized the aspect of using AI technology as a new teaching·learning strategy and tool that can help students understand science concepts. Accordingly, it was found that the program developed in this study had a positive impact on pre-service teachers' AI utilization competency reinforcement and perception improvement at the basic level. Implications of this were discussed.
The domestic AI speaker market is growing into a full-fledged early audience market beyond the innovative consumer market with 3 million domestic supply units at the end of 2018, but the reality is that for various reasons, we are not satisfied with the use. There are many previous papers on AI Speaker, but the majority of research so far tends to be biased towards the acceptance of the device's own performance. Many changes are being made, such as OTT providers trying to secure the market through collaboration with AI speaker providers. This study tried to identify the priorities for content services, which can be another major selection factor for AI speakers, excluding the factors of unsatisfactory technology. First, this study identified the priorities among AI speaker selection factors using AHP (Analytic Hierarchy Process), based on the AI speaker selection factors derived through literature research. The most important hierarchical factor are Concierge Service, Education Service, and Entertainment Service order in AI speaker selection, and the primary content among the individual factors was the one that ranked weather/temperature/fine dust (11.6%) and child caring content was in the second place (10.8%), and then music service was in the third place (9.8%). The three top priorities were derived from the items in the top tier 1, 2 and 3 priorities. Of the total 15 individual services, 6 sub-layers of Concierge Service (weather/temperature/fine dust, news, voice schedule notification) and Education Service (foreign language, toddler, reading books) were in the top 8, and two of the Entertainment Service Music service and movie service ranked third and sixth.
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.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.10
no.3
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pp.791-800
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2024
The cashierless store, which is rapidly spreading with the development of AI, is providing new shopping experiences to customers. However, the existing retail service research mainly focused on evaluation based on employees (people). This study was initiated to evaluate services by reorganizing these service evaluations according to the characteristics of cashierless store. In addition, the effect of the service experience characteristics of AI cashierless store on customers' positive or negative emotions was identified, and the effect on revisit intention was verified. As a result of this study, it was confirmed that the service experience characteristics of AI cashierless store had some effect on emotional response. In addition, it was confirmed that the positive emotional response caused by the characteristics of the AI cashierless store service experience induces revisiting, but the negative emotional response hinders revisiting. The results of this study are expected to contribute to the research and development of AI cashierless store services.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.23
no.1
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pp.7-13
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2023
This study investigated the criteria for evaluating the impact of artificial intelligence services. The study classified AI evaluation targets into two areas: AI service and AI technology, and identified influence, sustainability, efficiency, effectiveness, and appropriateness as potential evaluation criteria. The time aspect of AI service evaluation was divided into pre-evaluation and post-evaluation, with pre-evaluation focused on reviewing items during development and design. The AI service area was classified into public, private, and mixed forms, and the impact assessment was classified as vertical or horizontal. The application of AI services was divided into normative and regulatory aspects, and the purpose of the evaluation could be impact or process evaluation. The subject and field of the AI service could also be used for classification purposes. The results of this study can be used to support the creation of AI service impact policies and countermeasures. However, further research is needed to develop specific indicators based on the criteria identified in this study to evaluate the impact of AI services.
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