• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.371-382
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• 2024

본 연구는 성인남녀를 대상으로 ChatGPT 이용의도에 영향을 미치는 요인을 탐색하였다. 가설을 중심으로 결과를 요약, 제시하면 다음과 같다. 첫째, 인지된 용이성은 인지된 유용성에 정적 영향을 미친 것으로 나타났다. 둘째, 정보 신뢰성은 인지된 유용성에 유의한 영향을 미치지 못하였다. 셋째, 정보제공 신속성은 인지된 유용성에 정적 영향을 미친 것으로 나타났다. 넷째, 인지된 용이성은 이용자 만족에 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯째, 인지된 유용성은 이용자 만족에 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 여섯째, 정보 신뢰성은 이용자 만족에 유의한 영향을 미치지 못하였다. 일곱째, 정보제공 신속성은 이용자 만족에 정적 영향을 미친 것으로 나타났다. 여덟째, 이용자 만족은 이용의도에 정적 영향을 미친 것으로 나타났다.

• 실천공학교육논문지
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• 제16권1_spc호
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• pp.21-31
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• 2024

본 연구는 ChatGPT를 활용한 글쓰기 의사소통 역량을 평가하는 AI 평가도구 개발에 초점을 두었다. 개발 과정에 있어 내용 전문가와 기술 전문가 간의 상호작용을 통해 IT와 인문사회 영역의 융합과정을 탐구하였다. 내용 전문가와 기술 전문가는 긴밀한 소통 및 상호작용을 통해, 글쓰기 의사소통 역량의 채점기준을 탑재하였고 각 영역별(내용의 적절성, 조직의 효과성, 어법의 정확성) 점수와 피드백을 제공하는 AI 평가도구를 개발하였다. 이 과정에서 본 연구는 내용과 기술이 어떻게 결합하는지에 대한 과정을 드러내고, 이후 생성형 AI를 활용한 평가도구 기술 전문가를 포함한 융합연구자들이 유의해야 할 사항 등에 대해 제시하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.157-162
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• 2024

본 연구는 조선시대 게임의 몰입감을 향상시키기 위해 ChatGPT API를 활용한 조선시대 대화체 구현을 위해 진행되었다. 연구는 중인계급 플레이어와 다른 계급과의 대화에 중점을 둔다. 조선시대 배경의 드라마 대사를 학습시키는 방법과 대화체의 종결어미를 학습시키는 두 방법으로 연구를 진행하였다. 종결어미를 학습시키는 방법이 자체 평가 기준에서 더 높이 평가되었다. 이를 반영하여 프롬프트를 구성해서 조선시대 게임에서의 설정을 반영한 NPC 프롬프트를 구상하였고, 추가적으로 프롬프트 조합 방식을 활용하여 다양한 NPC의 프롬프트를 구성하는 방법을 제안하였다. 본 연구는 조선시대 게임 제작 시 NPC 대화체의 참고 자료로 활용될 수 있다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권2호
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• pp.123-138
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• 2024

본 연구는 S대학 <인공지능을 위한 기초수학[Math4AI]> 강좌의 교수·학습과정에서 맞춤형 챗GPT를 개발하여 활용한 경험을 공유한다. 연구진은 ① 먼저 강좌 맞춤형 챗GPT (https://math4ai.solgitmath.com/)를 개발하였다. 이때 챗GPT가 부정확한 정보를 주지 않도록 수년간의 해당 강좌 주요 데이터(교재, 실습실, 토론 기록, 코드 등)를 우선적으로 학습하는 챗GPT의 기능을 적용하였다. ② 학생들이 교재를 스스로 학습하다 궁금한 부분이 생기면, 맞춤형 챗GPT 인터페이스를 통해 자연어로 수학 용어, 정리, 예제, 열린 문제 번호, 핵심어 등을 질문하여 도움을 얻을 수 있도록 하였다. 그러면 챗GPT는 관련된 주요 문제나 용어, 그리고 이전 학생들의 토론에 기반한 몇 가지 샘플 답안 또는 토론 내용과 함께 사용되었던 코드 샘플을 제공한다. ③ 학생들이 챗GPT를 통해 얻은 내용을 스스로 윤문하여 공유하고, 상호 토론하면서, 교재에서 제시하는 주요 개념과 열린 문제의 대부분을 이해하도록 하였다. ④ 학기 말에는 그간 본인이 얻은 열린 문제들에 대한 학습기록을 모아 PBL (Problem-Based Learning) 보고서로 제출하고, 발표하여 강좌를 수료하도록 하였다. 이러한 방식은 학생들이 학습을 포기하지 않고 한 단계 앞으로 더 나아갈 추진력과 동기를 주며, 궁극적으로 각각의 문제를 스스로 해결하는 자기 주도적 학습을 도울 수 있다. 또한 학생들 각자의 수준에 맞추어 실시간으로 최적화된 조언을 제시하므로 강좌뿐만 아니라 대학수학교육 전반에 대한 학생별 맞춤형 교육(personalized education)을 제공할 수 있다. 즉, 학생들이 담당교수(또는 조교)와 AI 조교의 도움으로 실시간 답변과 효과적인 조언을 받을 수 있게 됨을 의미한다. 이는 양질의 조교 부족에 대한 고민을 추가 비용 없이 획기적으로 해결할 수 있다. 본 연구는 강좌의 교수·학습과정에 교재 맞춤형 챗GPT를 접목한 것으로, 인공지능(AI) 기술을 기타 대학수학 과목들(미적분학, 선형대수학, 이산수학, 공학수학, 기초통계학 등)과 초·중·고 수학교육에 적용할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 특히 AI 기술을 적용하여 이전 수강생들의 학습기록(열린 문제 풀이, 토론 자료, 코드 등)을 참고하며, 각자 실습한 결과를 공유 및 상호 토론하여 문제를 해결하는 방식은, 다양한 전공의 학생들이 내용을 더 효과적으로 이해하고, 본인 전공 관련 문제 해결 능력을 향상시키는 데 획기적인 도움을 줄 것으로 예상된다. 또한 교재 맞춤형 챗GPT와 함께 자기주도적인 학습을 경험토록 하는 교수학습 방법은 평생 교육(lifelong learning, extension school, extension college, extended college) 또는 평생학습의 관점에서 중요하다.

• 벤처창업연구
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• 제18권4호
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• pp.65-76
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• 2023

기술 창업 및 스타트업 분야에서는 인공지능(AI)의 발전이 사업 모델 혁신의 핵심 주제로 부상하였다. 이를 통해 벤처기업들은 경쟁력 확보를 위해 AI를 중심으로 다양한 노력을 기울이고 있다. 본 연구는 GenAI 기술의 발전과 스타트업 생태계 간의 관계를 국내 뉴스 기사를 분석하여, 기술 창업 분야의 동향을 파악하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구는 빅카인즈(BIG Kinds)를 활용하여 1990년부터 2023년 8월 10일까지의 국내 뉴스 기사에서 ChatGPT의 등장 전후를 중심으로 GenAI 관련 뉴스 기사, 주요 이슈 및 트렌드의 변화를 조사하였으며, 네트워크 분석 및 키워드 시각화를 통해 관련성을 시각화하였다. 연구결과, 2017년부터 2023년까지 GenAI에 대한 언급이 기사 내에서 점차 증가하였다. 특히, OpenAI의 GPT-3.5를 기반으로 한 ChatGPT 서비스가 주요 이슈로 부각 되었는데, 이 서비스는 OpenAI의 DALL-E, Google의 MusicLM, VoyagerX의 Vrew 등과 같은 언어 모델 기반 GenAI 기술의 대중화를 시사하였다. 이로써 생성형 인공지능은 다양한 분야에서의 유용성을 입증하며, ChatGPT 출시 이후 국내 기업들의 한국어 언어 모델 개발 활동이 활발히 이루어지고 있는 것으로 확인되었다. 리튼 테크놀로지스와 같은 스타트업들도 GenAI를 활용하여 기술 창업 분야에서의 영역을 확장하고 있다. 본 연구에서는 GenAI 기술과 스타트업 창업 활동 간의 연관성을 확인하였으며, 이는 혁신적인 비즈니스 전략의 구축 지원을 시사하며 GenAI 기술의 발전과 스타트업 생태계의 성장을 지속해서 형성할 것으로 전망된다. 더 나아가 국제적 동향 및 다양한 분석 방법의 활용, 실제 현장에서의 GenAI 응용 가능성을 모색하는 연구가 요구 된다. 이러한 노력은 GenAI 기술의 발전과 스타트업 생태계의 성장 발전에 이바지할 것으로 기대된다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제11권3호
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• pp.253-259
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• 2023

The increasing incorporation of AI in video storyboard creation has been observed recently. Traditionally, the production of storyboards requires significant time, cost, and specialized expertise. However, the integration of AI can amplify the efficiency of storyboard creation and enhance storytelling. In Korea, AiSAC stands at the forefront of AI-driven storyboard platforms, boasting the capability to generate realistic images built on open datasets foundations. Yet, a notable limitation is the difficulty in intricately conveying a director's vision within the storyboard. To address this challenge, we proposed the application of image generation features from ChatGPT and Midjourney to AiSAC. Through this research, we aimed to enhance the efficiency of storyboard production and refined the intricacy of expression, thereby facilitating advancements in the video production process.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.818-819
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• 2023

본 연구는 ICT 기술의 발전과 온라인 정보량 증가에 따른 개인화된 통번역 수요를 충족시키기 위한 새로운 AI 번역 서비스를 제안한다. ChatGPT 의 생성 기능을 활용하여 사용자의 요구사항을 반영한 맞춤형 번역을 제공하며, 사용자와 실시간 피드백을 주고받는 것이 가능하다. 이로써 번역 과정의 자동화와 사용자 맞춤형 번역 경험을 실현할 수 있다. 더불어 AI 기술이 2 차적인 서비스 모델 개발을 촉진하고, 다양한 사용자 니즈를 충족하는 신규 시장을 개척할 수 있음을 시사한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1039-1040
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• 2023

본 논문에서는 무형 유산 DX 플랫폼의 AR(Augmented Reality) 기술과 ChatGPT 를 결합하여 전문가들의 지식을 보존하고 효과적으로 전달하는 시스템을 제안한다. 특히, 고령화 사회에서 은퇴한 전문가들의 지식이 소실될 위험을 방지하며, 사용자들의 교육 경험을 향상시키는 방법을 모색한다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2023년도 가을학술발표대회논문집
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• pp.237-238
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• 2023

Urbanization and the increase in building scale have amplified the complexity of M.E.P design. Traditional design methods face limitations when considering intricate pathways and variables, leading to an emergent need for research in automated design. Initial algorithmic approaches encountered challenges in addressing complex architectural structures and the diversity of M.E.P types. However, with the launch of OpenAI's ChatGPT-3.5 beta version in 2022, new opportunities in the automated design sector were unlocked. ChatGPT, based on the Large Language Model (LLM), has the capability to deeply comprehend the logical structures and meanings within training data. This study analyzed the potential application and latent value of LLMs in M.E.P design. Ultimately, the implementation of LLM in M.E.P design will make genuine automated design feasible, which is anticipated to drive advancements across designs in the construction sector.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.784-785
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• 2024

형량 예측 연구는 법률 인공지능에서 가장 활발히 연구되고 있는 분야 중 하나이며, 비법률전문가의 사법 신뢰도 상승과 법률전문가의 업무 부담 완화에 긍정적 영향을 줄 수 있다. 본 연구는 형사 사건의 양형 예측에 ChatGPT 를 접목하여 입력된 사실관계와 유사한 선행 판례를 검색함으로써 형량 예측에 필요한 모델의 훈련 시간과 비용을 절감하는 접근법을 제안한다. 본 모델의 weighted F1-score 는 0.53 으로, 미세조정된 BERT 모델과 유사한 성능을 기록하였다.