In the era of artificial intelligence, the use of 'artificial intelligence-based services' has been diversified by combining various smart devices, big data, and voice recognition technology with artificial intelligence. From the perspective of IT services, these services are important technology that cause a paradigm shift from display-centered to voice-centered, and from passive to active IT-based services. This study seeks to find a solution to the current situation where AI assistant service is still in its beginning stage, despite having been ten years since its release and having a growing number of consumer touch points. Accordingly, we categorized the functions of AI assistant services and identified the degree of importance and satisfaction of services recognized by actual users. In order to define the 'ideal' services of AI assistant, seven experts from AI assistant-related industry have participated in the interview. Based on this result, we investigated the importance and satisfaction of services perceived by actual users of AI assistant services. As a result of IPA (Importance Performance Analysis). we find out which services are potentially 'keep', 'concentrate', 'low priority', or 'overkill' and provide various implications from the findings.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.355-357
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2019
Now that we are entering an aging society, the user interface for new devices and IoT technology is very inconvenient for senior generation. To improve this, we propose an AI technology-based intelligent senior assistant voice recognition system. This system implements Cloud platform based API to accumulate data for machine learning processing, provides content for diagnosis and prevention of dementia, and provide chat-bot content for senior generation. We hope that senior generations will increase the accessibility and convenience of IoT devices and new technology devices with our system.
In research on the use of AI-based voice assistant services, problems related to the user's trust and privacy protection arising from the experience of service use are constantly being raised. The purpose of this study was to investigate empirically the effects of individual trust in AI and online privacy concerns on the continued use of AI-based voice assistants, specifically the impact of their interaction. In this study, question items were constructed based on previous studies, with an online survey conducted among 405 respondents. The effect of the user's trust in AI and privacy concerns on the adoption and continuous use intention of AI-based voice assistant services was analyzed using the Heckman selection model. As the main findings of the study, first, AI-based voice assistant service usage behavior was positively influenced by factors that promote technology acceptance, such as perceived usefulness, perceived ease of use, and social influence. Second, trust in AI had no statistically significant effect on AI-based voice assistant service usage behavior but had a positive effect on continuous use intention. Third, the privacy concern level was confirmed to have the effect of suppressing continuous use intention through interaction with trust in AI. These research results suggest the need to strengthen user experience through user opinion collection and action to improve trust in technology and alleviate users' concerns about privacy as governance for realizing digital government. When introducing artificial intelligence-based policy services, it is necessary to disclose transparently the scope of application of artificial intelligence technology through a public deliberation process, and the development of a system that can track and evaluate privacy issues ex-post and an algorithm that considers privacy protection is required.
Almurayziq, Tariq S;Alshammari, Gharbi Khamis;Alshammari, Abdullah;Alsaffar, Mohammad;Aljaloud, Saud
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.1
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pp.61-68
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2022
The present study was based on developing an AI based model to facilitate the academic registration needs of blind students. The model was developed to enable blind students to submit academic service requests and tasks with ease. The findings from previous studies formed the basis of the study where functionality gaps from the literary research identified by blind students were utilized when the system was devised. Primary simulation data were composed based on several thousand cases. As such, the current study develops a model based on archival insight. Given that the model is theoretical, it was partially applied to help determine how efficient the associated AI tools are and determine how effective they are in real-world settings by incorporating them into the portal that institutions currently use. In this paper, we argue that voice-activated personal assistant (VAPA), text mining, bag of words, and case-based reasoning (CBR) perform better together, compared with other classifiers for analyzing and classifying the text in academic request submission through the VAPA.
Artificial Intelligence (AI) has been inserted into people's lives through Intelligent Virtual Assistants (IVA), like Alexa. Moreover, intelligent systems have expanded to design studios. This research delves into designers' perspectives on developing AI-based practices and examines the challenges of adopting future intelligent design assistants. We surveyed UX/UI professionals in Brazil to understand how they use IVAs and AI design tools. We also explored a scenario featuring the use of Alexa Sensei, a hypothetical voice-controlled AI-based design assistant mixing Alexa and Adobe Sensei characteristics. The findings indicate respondents have had limited opportunities to work with AI, but they expect intelligent systems to improve the efficiency of the design process. Further, majority of the respondents predicted that they would be able to collaborate creatively with AI design systems. Although designers anticipated challenges in natural language interaction, those who already adopted IVAs were less resistant to the idea of working with Alexa Sensei as an AI design assistant.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.9
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pp.4264-4279
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2017
In this paper, maximum likelihood-based automatic lexicon generation using mixed-syllables is proposed for unlimited vocabulary voice interface for East Asian languages (e.g. Korean, Chinese and Japanese) in AI-assistant based interaction with mobile devices. The conventional lexicon has two inevitable problems: 1) a tedious repetition of out-of-lexicon unit additions to the lexicon, and 2) the propagation of errors during a morpheme analysis and space segmentation. The proposed method provides an automatic framework to solve the above problems. The proposed method produces a level of overall accuracy similar to one of previous methods in the presence of one out-of-lexicon word in a sentence, but the proposed method provides superior results with the absolute improvements of 1.62%, 5.58%, and 10.09% in terms of word accuracy when the number of out-of-lexicon words in a sentence was two, three and four, respectively.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.10a
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pp.213-216
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2018
As the advantages of smart devices based on artificial intelligence and voice recognition become more prominent, Virtual Assistant is gaining popularity. Virtual Assistant provides a user experience through smart speakers and is valued as the most user friendly IoT device by consumers. The purpose of this study is to investigate whether there are differences in people's perception of the key virtual assistant brand voice recognition. We collected tweets that included six keyword form three companies that provide Virtual Assistant services. The authors conducted semantic network analysis for the collected datasets and analyzed the feelings of people through sentiment analysis. The result shows that many people have a different perception and mainly about the functions and services provided by the Virtual Assistant and the expectation and usability of the services. Also, people responded positively to most keywords.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.10a
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pp.1011-1013
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2019
4차 산업 혁명에 따라 최근 스마트홈 연구가 활발히 이루어지고 있으며 기술이 발전함에 따라 스마트홈의 개념은 변해왔다. '음성' 인터페이스를 기반으로 Google에서 제공하는 지능형 가상 비서인 Google Assistant API[1]를 이용하여 AI를 기반으로 한 음성인식 제어 수전을 제안한다. 나아가 OECD가 발표한 '심각한 물 스트레스 국가'에 속하는 대한민국 국민들에게 물 사용량의 실태를 확인하고 과다한 물 사용량에 대한 경각심을 일깨워준다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.4
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pp.15-24
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2023
One of the objectives and aspirations of scientists and engineers ever since the development of computers has been to interact naturally with machines. Hence features of artificial intelligence (AI) like natural language processing and natural language generation were developed. The field of AI that is thought to be expanding the fastest is interactive conversational systems. Numerous businesses have created various Virtual Personal Assistants (VPAs) using these technologies, including Apple's Siri, Amazon's Alexa, and Google Assistant, among others. Even though many chatbots have been introduced through the years to diagnose or treat psychological disorders, we are yet to have a user-friendly chatbot available. A smart generative cognitive behavioral therapy with spoken dialogue systems support was then developed using a model Persona Perception (P2) bot with Generative Pre-trained Transformer-2 (GPT-2). The model was then implemented using modern technologies in VPAs like voice recognition, Natural Language Understanding (NLU), and text-to-speech. This system is a magnificent device to help with voice-based systems because it can have therapeutic discussions with the users utilizing text and vocal interactive user experience.
Companies' interest in developing AI-based intelligent new products is increasing. Recently, the main concern of companies is to innovate customer experience and create new values by developing new products through the effective use of Artificial intelligence technology. However, due to the nature of products based on radical technologies such as artificial intelligence, intelligent products differ from existing products and development methods, so it is clear that there is a limitation to applying the existing development methodology as it is. This study proposes a new research method based on KANO-TOPSIS for the successful development of AI-based intelligent new products by using car voice assistants as an example. Using the KANO model, select and evaluate functions that customers think are necessary for new products, and use the TOPSIS method to derives priorities by finding the importance of functions that customers need. For the analysis, major categories such as vehicle condition check and function control elements, driving-related elements, characteristics of voice assistant itself, infotainment elements, and daily life support elements were selected and customer demand attributes were subdivided. As a result of the analysis, high recognition accuracy should be considered as a top priority in the development of car voice assistants. Infotainment elements that provide customized content based on driver's biometric information and usage habits showed lower priorities than expected, while functions related to driver safety such as vehicle condition notification, driving assistance, and security, also showed as the functions that should be developed preferentially. This study is meaningful in that it presented a new product development methodology suitable for the characteristics of AI-based intelligent new products with innovative characteristics through an excellent model combining KANO and TOPSIS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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