미국 오픈AI사가 개발한 대화형 인공지능(AI) 챗봇 'ChatGPT'가 전 세계적으로 큰 반향을 일으키고 있다. 일부 학계에서는 ChatGPT를 학생들이 표절에 사용할 수 있다며 우려를 표하고 있는 실정이나, ChatGPT는 마케팅문구나 웹사이트 문구를 쓰는 데 활용되는 등 긍정적인 방향으로도 많이 사용되고 있다. 또한 ChatGPT가 '검색'의 새로운 미래가 될 수 있다는 의견도 생겨나고 있으며, 지나친 규제보다 육성에 초점을 맞춰야 한다는 분석도 제기되는 상황이다. 본 연구는 ChatGPT와 표절검사시스템에 대한 인식도 조사를 통해 대학생들의 ChatGPT에 대한 의식을 분석하고, ChatGPT와 표절검사시스템을 활용한 교육지원 모델 구축 방안을 마련하였고 ChatGPT와 표절검사시스템을 활용한 교육지원 모델 구축 방안을 제시하기 위하여 ChatGPT에 대한 기존의 연구들과 표절검사시스템에 대하여 조사하고 분석하였다. 그리고, 이것을 토대로 ChatGPT를 활용한 대학 교육 지원 모델을 구축하였다. ChatGPT를 활용한 교육 모델은 텍스트, 디지털, 예술 등의 기반으로 교육 모델를 설정하고 그 아래로 4차 산업혁명시대에 필요한 세부적인 역략으로 구성하였다. 그리고, 학습 목표에 따라 수업의 교수자가 ChatGPT가 생성하는 콘텐츠의 허용 범위를 결정한 후, 표절검사시스템에서 제공하는 ChatGPT 감지 기능을 활용하여 학생들이 허용된 범위 내에서 ChatGPT를 활용하도록 지도하도록 구성하였다. 이와 같은 방식으로 ChatGPT와 표절검사시스템을 연계하여 활용함으로써 ChatGPT의 우수한 능력이 교육에 악용되는 상황을 막을 수 있을 것으로 기대된다.
AI의 발달과 함께 2022년 등장한 인공지능 챗봇인 Chat GPT는 다양한 분야에 급속도로 확산하며 활용성을 넓혀가고 있다. 본 연구는 대학생을 대상으로 Chat GPT에 대한 지속사용 의도를 기술수용모델로 살펴보고 미래의 학습 방향에 관한 제언을 하고자 연구되었다. 연구 결과 Chat GPT의 특징들은 모두 대학생들의 인지된 유용성과 인지된 용이성에 긍정적인 영향을 미쳤다. 그러나 Chat GPT의 특징 중 시스템 품질과 상대적 이점은 지속사용 의도에 직접적인 영향을 주지 못했다. 다만, 인지된 유용성과 인지된 용이성을 매개할 경우 영향을 미치는 것으로 확인할 수 있었다. Chat GPT에 대한 인지된 유용성과 인지된 용이성은 지속사용 의도에 긍정적인 영향을 검증하였다.
Recently, interest in ChatGPT has been increasing. This study investigated the factors influencing the satisfaction of users using ChatGPT service, a chatbot system based on artificial intelligence technology. This paper empirically analyzed causality between the four major factors of service quality, system quality, information quality, and security as independent variables and user satisfaction of ChatGPT as dependent variable. In addition, the mediating effect of reliability between the independent variables and user's satisfaction was analyzed. As a result of this research, except for information quality, among the quality factors, security and reliability had a positive causality with use satisfaction. Reliability played a mediating role between quality factors, security, and user satisfaction. However, among quality factors, the mediating effect of reliability between service quality and user's satisfaction was not significant. In conclusion, in order to increase user satisfaction with new technology-based services, it is important to create trust among users. The research results sought to emphasize the importance of user trust in establishing development and operation strategies for artificial intelligence systems, including ChatGPT.
As Large Language Models (LLM) like OpenAI's ChatGPT[1] continue to grow in popularity, new applications and services are expected to emerge. This paper introduces an experimental study on a smart web-builder application assistance system that combines Computer Vision with GUI object recognition and the ChatGPT (LLM). First of all, the research strategy employed computer vision technology in conjunction with Microsoft's "ChatGPT for Robotics: Design Principles and Model Abilities"[2] design strategy. Additionally, this research explores the capabilities of Large Language Model like ChatGPT in various application design tasks, specifically in assisting with web-builder tasks. The study examines the ability of ChatGPT to synthesize code through both directed prompts and free-form conversation strategies. The researchers also explored ChatGPT's ability to perform various tasks within the builder domain, including functions and closure loop inferences, basic logical and mathematical reasoning. Overall, this research proposes an efficient way to perform various application system tasks by combining natural language commands with computer vision technology and LLM (ChatGPT). This approach allows for user interaction through natural language commands while building applications.
본 논문에서는 게임의 자율적 레벨 디자인을 위한 밸런싱 작업을 위해 Chat-GPT를 활용하여 게임 밸런스에 영향을 주는 수치들을 변경하는 시스템을 개발하였다. Chat-GPT를 이용한 여러 연구와 사례에서 보여진 Chat-GPT의 활용성을 토대로, 세부적이고 객관적인 게임 내 수치값을 Chat-GPT가 직접 조절하도록 자동화 하였다. 본 논문에서는 Chat-GPT가 답변할 때의 형식을 일관성 있게 조절하여, 답변 내용에서 직접적으로 게임 밸런싱에 필요한 수치값을 가져올 수 있게 하였다. 이 내용을 실시간으로 게임 내 수치값에 적용시켜 변경하도록 제작하였다. 실험 방법으로는 4명의 플레이어가 5개의 라운드를 통해 자율적으로 게임 레벨 디자인을 하여 밸런싱 조절이 되는 것을 확인하였다. 이러한 연구는 추후 Chat-GPT를 활용하여 게임을 제작할 수 있다는 가능성을 기대한다.
채팅 시스템은 사람의 말을 기계가 이해하고 적절한 응답을 하는 시스템이다. 채팅 시스템은 사용자의 간단한 정보 검색 질문에 대답해야 하는 경우가 있다. 그러나 기존의 생성 채팅 시스템들은 질의응답에 필요한 정보인 지식 개체(트리플 형태 지식에서의 주어와 목적어)의 임베딩을 고려하지 않아 발화에 나타나는 지식 개체가 다르더라도 같은 형태의 답변이 생성되었다. 본 논문에서는 생성 기반 채팅 시스템의 질의응답 정확도를 향상시키기 위한 지식 임베딩 방법을 제안한다. 개체와 유의어의 지식 임베딩을 위해 샴 순환 신경망을 사용하며 이를 이용해 주어와 술어를 인코딩 하고 목적어를 디코딩하는 sequence-to-sequence 모델의 성능을 향상 시켰다. 자체 구축한 채팅데이터를 통한 실험에서 제안된 임베딩 방법은 종래의 합성곱 신경망을 통한 임베딩 방법 보다 12.48% 높은 정확도를 보였다.
This study proposes a new methodology to increase the flexibility and efficiency of the design data evaluation system by combining Building Information Modeling (BIM) technology in the architectural industry, OpenAI's interactive artificial intelligence, and ChatGPT. BIM technology plays an important role in digitally modeling and managing architectural information. Since architectural information is included, research and development are underway to review and evaluate BIM data according to conditions through program development. However, in the process of reviewing BIM design data, if the review criteria or evaluation criteria according to design change occur frequently, it is necessary to update the program anew. In order for designers or reviewers to apply the changed criteria, requesting a program developer will delay time. This problem was studied by using ChatGPT to modify and update the design data evaluation program code in real time. In this study, it is aimed to improve the changing standards and accuracy by enabling programming non-professionals to change the design regulations and calculation standards of the BIM evaluation program system using ChatGPT. In this study, in the BIM-based design certification automation evaluation program, a program in which the automation evaluation method is being studied based on the design certification evaluation manual was first used. In the design certification automation evaluation program, the programming non-majors checked the automation evaluation code by linking ChatGPT, and the changed calculation criteria were created and modified interactively. As a result of the evaluation, the change in the calculation standard was explained to ChatGPT and the applied result was confirmed.
The purpose of this study was to understand the effect of WeChat relational benefits on customer satisfaction and purchase intention. Due to the rapid development in the technological field, the use of WeChat has expanded drastically in recent years. In visual arts industry, WeChat business occupies a significant proportion of emerging industries. The recruited participants that were recruited via an online survey website were 335 (www.sojump.com). SPSS 22.0 statistical system was used to analyze the descriptive statistics, reliability, and validity. This study conceptualizes the positive relationship among relational benefits, customer satisfaction, and purchase intention of visual arts products. The findings indicated that WeChat users' relational benefits can be categorized into two distinct benefit types: confidence, and social benefits. The more relational benefits WeChat users perceived, the higher the level of satisfaction. In contrast, the positive influence of customer satisfaction on purchase intention is weaker in consumers with a higher level of perceived risk. The results of this study will help WeChat business to retain its customers, thus, gaining a long-term value for visual arts industry. Theoretical and managerial implication for WeChat business are provided.
소프트웨어 개발에서 요구사항 도출 및 분석은 매우 중요한 단계이며, 다양한 이해관계자가 관여하기 때문에 많은 시간과 노력을 필요로 한다. ChatGPT는 다양한 문서를 학습한 대규모 언어 모델로서 코드 생성, 디버깅 등의 능력은 물론 소프트웨어 분석 설계 영역에서도 활용할 수 있는 능력을 갖고 있는 것으로 연구되고 있다. 본 논문에서는 ChatGPT의 이러한 능력을 활용하여 소프트웨어 요구사항 도출, 시스템 목표에 적합한 요구사항 분석, 유스케이스 형태로 문서화하는 요구공학 방법을 제안한다. 소프트웨어 요구공학에서 이해관계자, 분석가, ChatGPT는 협업 모델을 가져야 하며, 요구사항 도출, 분석, 명세화에서 ChatGPT의 결과를 초기 요구사항으로 하여 분석가와 이해관계자가 점검 및 내용을 추가하는 형태로 요구공학이 진행하는 것을 제안한다. ChatGPT의 성능이 향상될수록 요구사항의 도출 및 분석이 점차 정확도를 높일 수 있을 것이며, 소프트웨어 요구공학에서 시간 및 비용을 절감할 수 있을 것이다.
졸음운전으로 인한 교통사고는 매년 꾸준하게 일어나 이에 대한 다방면의 해결책이 요구되고 있다. 본 논문에서는 위 문제를 개선하고자 ChatGPT와 영상처리를 이용한 졸음 감지 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 운전자의 얼굴 부분을 영상처리로 인식하여 눈동자의 종횡비를 구해 PERCLOS 공식에 따른 운전자의 졸음을 판별시키고, 경고와 동시에 ChatGPT가 운전자에게 특정 주제를 키워드로 TTS와 STT를 통해 대화한다. 운전자의 졸음을 판별하기 위해 임베디드 보드에서 연결된 캠을 통해 졸음 판별을 하고, ChatGPT도 마찬가지로 보드에서 연결한 스피커, 마이크를 통해 운전자와 대화한다. 이를 활용하여 운전자의 졸음 자각을 통한 안전운전 및 사고 발생률의 감소를 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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