가상공간(이하 VR)에서의 환경은 기존의 PC 및 스마트폰에 비해 접근하기 어렵다는 문제가 있지만, 기존 환경에 비해 더 현실감 있고 무궁한 체험과 기능을 제공해 줄 수 있다는 장점이 존재한다. 이러한 VR환경에서 최근 인기있는 AI 기술인 ChatGPT를 활용한 인터페이스와 상호작용을 연구함으로서 가상 세계에서 더욱 편리하게 일을 처리하도록 돕는 기술을 개발할 필요가 있다. VR환경에서의 ChatGPT 인터페이스와 상호작용은 개인화된 서비스 제공을 위한 연구이기도 하다. 이를 통해 사용자는 자신에게 맞는 인터페이스를 선택하고 비서 인터페이스 역시 사용자에게 최적화된 맞춤형 서비스를 제공할 수 있게 된다. 이에 본 연구에서는 VR환경에서 ChatGPT 시스템을 연동하여 편리한 상호작용 방법에 대해 설계함으로서 AI 비서 개발을 위한 이전 연구로 삼는다.
With the rapid development of the Internet and the Mobile Internet, social communication based on the network has become a life style for many people. WeChat is an online social platform, for about one billion users, therefore, it is meaningful to study the spreading and evolution mechanism of the rumor on the WeChat social circle. The Rumor was injected into the WeChat social circle by certain individuals, and the communication and the evolution occur among the nodes within the circle; after the refuting-rumor-information injected into the circle, subsequently,the density of four types of nodes, including the Susceptible, the Latent, the Infective, and the Recovery changes, which results in evolving the WeChat social circle system. In the study, the evolution characteristics of the four node types are analyzed, through construction of the evolution equation. The evolution process of the rumor injection and the refuting-rumor-information injection is simulated through the structure of the virtual social network, and the evolution laws of the four states are depicted by figures. The significant results from this study suggest that the spreading and evolving of the rumors are closely related to the nodes degree on the WeChat social circle.
목적 : 본 연구는 대규모 언어 모델에 기반한 인공지능인 ChatGPT가 한국작업치료사면허시험에 통과할 수 있는지 알아보고자 하였다. 연구방법 : 한국보건의료인국가시험원에서 제공하는 2018년부터 2022년도까지의 한국작업치료사면허시험 문항 중 공개되지 않은 작업치료실기 문항을 제외하고 작업치료학기초, 의료관계법규, 작업치료학 문항을 활용하였다. 시험문항과 함께 가장 적절한 정답을 제시하도록 프롬프트를 영어로 구성하였고 이를 입력한 후 ChatGPT가 제시하는 답을 채점하였다. 2명의 연구자가 독립적으로 전체 과정을 진행하였으며, 2명의 연구자 채점한 정확도를 평균으로 5개년도의 시험에 대한 합격 여부를 확인하였고 연구자 간 ChatGPT 답에 대한 일치도를 확인하였다. 결과 : ChatGPT는 2020년에서만 합격하였고 나머지 4개년도 시험은 탈락권 점수를 보였다. 구체적으로 의료관계법규 문항의 정확도는 25~57% 범위를 보였고 다른 문항의 정확도는 모두 60% 이상을 기록하였다. 또한 의료관계법규 문항을 제외한 연구자 간 ChatGPT는 높은 일치도를 보였으며, 이는 정확도와 유의미한 상관관계를 보였다. 결론 : 언어나 문화권에 영향을 받는 문항의 경우 아직 ChatGPT를 적용하는 데 제한이 있음을 확인하였다. 추후 프롬프트의 최적화 작업과 함께 지속적인 데이터의 학습에 따라 작업치료학을 전공하는 학생들의 학습 도구로서 활용될 수 있는지에 대한 지속적인 연구가 필요하다.
An intelligent chat agent is a computer application that can have conversation with the user. This paper gives an overview of design and implementation of such a system in Java Expert System Shell (Jess) and have compared some of the limitations by using two different implementation approaches.
In this study, we analyzed professors' performance of teaching in college of science and engineering from the perspective of the CHAT. Two professors volunteered to participate in this study. Their syllabi were collected before the lectures, and their lectures were observed and videotaped. Semi-structured interviews were conducted before and after their lectures. The CHAT components were classified into 'subjects', 'objects', 'rules', 'communities', 'division of labor', and 'tools'. We extracted the content of six CHAT components from the data and constructed the analysis framework based on the extracted contents. The analyses of the results revealed that both professors had difficulties due to the contradictions among the components of subject, object, rules, and community in the activity system. Both professors used various strategies to relieve the contradiction related to students' ability, such as inviting students to participate in their lecture. However the extent of providing opportunities to students to participate was different between two professors. Meanwhile, both professors preferred to continue their own strategies, because they observed positive changes in students' learning. In other words, the success experiences of two professors influenced their performances of teaching. We discussed some suggestions to improve the quality of the lecture in the college of science and engineering.
인공지능은 4차 산업혁명에서 화두 되고 있는 기술 중 하나이며, 세계 각국의 기업들이 주목하고 있는 기술로 교육, 금융, 자동차 등 다양한 산업 분야에 적용해 나가고 있다. 챗봇은 정해진 응답규칙에 따라 사용자 질문에 응답할 수 있도록 만들어진 시스템으로, 지능형 가상 도우미 서비스, 날씨, 교통, 일정 등에 대한 간단한 질의응답부터 사용자의 패턴 분석을 통한 서비스 제공까지 점차 그 활용 범위가 확대되며 생활 밀착형 서비스로 입지를 굳혀갈 전망이다. 이에 인공지능 챗봇에 대한 연구는 반드시 필요하다고 볼 수 있다. 따라서 본 연구에서는 중소상인들을 위한 인공지능 챗봇 서비스 플랫폼 설계 및 구현에 대하여 제시하고자 한다.
지금까지 대부분의 코칭은 대면 중심으로 이루어졌으나, 인터넷을 활용한 e-코칭으로 확장이 시도되고 있다. 현재 e-코칭은 대면 코칭을 위한 보조 역할을 수행하고 있다. 따라서 코치와 피코치 간의 수평적 관계에서 언제 어디서나 소통할 수 있는 e-코칭 시스템의 개발이 요구되고 있다. 기존의 e-코칭은 전자문서, 비디오 채팅, 문자 채팅, 전화 등의 네 가지 형태가 일반적이다. 대부분의 e-코칭 방식은 접근성이 용이하나, 비디오 채팅은 우수한 가시성을 제공하나 동기방식을 요구한다. 이에 반해 전자 메일은 비동기 방식이며, 문서 작성 중심이다. 본 논문에서는 동기와 비동기를 지원하는 통합 e-코칭 시스템을 설계하고 구현한다. 제안한 e-코칭 시스템은 비동기 방식의 전자 메일과 동기 방식의 P2P(Peer to Peer) 비디오 채팅과 그룹 문자 채팅을 지원한다. 이를 통해 비동기와 동시적인 방법을 함께 지원하여 개인 혹은 그룹 간의 규칙적, 비공식적 코칭이 가능할 수 있다.
This study investigated how helpful the use of generative AI such as ChatGPT is in conducting engaged learning at each university. In this study, based on the experiences of users using generative AI technology, we analyzed the relationship between usability and ease in consideration of the characteristics of learners, and examined whether there is an intention to continue using generative AI technology in the future. In this study, in order to verify the factors affecting the intention to use ChatGPT technology in order to solve the problems given in the participating classes, we examined previous papers based on the Technology Acceptance Model (TAM) and the Information System Success Model (IS), extracted the factors affecting the intention of ChatGPT technology, and presented the research model and hypothesis. Empirical research on the continuous use of generative AI in participatory learning using ChatGPT was conducted to determine whether it is suitable for long-term and continuous use in the educational environment, and whether it is sustainable by examining the intention of learners to continue using it. First, user satisfaction was positively related to the intention to continue using generative AI technology. Second, if the user experience has a great influence on the intention to continue using ChatGPT technology, and users gain experiences such as usefulness, interest, and effective response in the process of using the technology, the evaluation of the technology is positively formed and the intention to continue using it is high. Third, the ease of use of the technology also showed that it was intended to be used continuously when an environment was provided in which users could easily and conveniently utilize generative AI technology.
본 연구는ChatGPT 사용의 사용자 인식에 대한 연구로, 사용자 정책기대와 사용자 혁신성이 ChatGPT 기술수용과 사용의도에 미치는 영향 관계를 TRA(Theory of Reasoned Action) 등의 변수들을 활용하여 분석하는 것을 목표로 하였다. 정책기대, 사용자 혁신성이 유용성과 쾌락적 동기를 매개하여서 사용의도에 미치는 영향과 주관적 규범이 유용성과 사용의도에 미치는 영향을 연령변수를 이용하여서 MZ세대와 비 MZ세대로 구분하여 분석하였으며, 연령별 차이가 정책기대와 상호작용하여서 유용성에 미치는 영향에 조절효과가 있는지 검증하였다. PLS(Partial Least Square) 구조 방정식과 SPSS Package를 이용하여 ChatGPT사용자 300명을 대상으로 Online 설문을 실시하고, PLS와 SPSS을 통해 통계 분석을 수행하였다. 분석 결과에 따르면, 초기 사용자의 혁신성이 높을수록 ChatGPT 사용의도가 높아진다는 것을 확인하였다. 그리고, MZ세대와 비MZ세대의 차이를 비교한 조절효과분석에서는 정책기대가 ChatGPT사용의 유용성에 부(-)의 영향을 미치는 효과를 보였다.
ChatGPT는 2022년 11월에 서비스를 시작한 후 급격하게 사용자 수가 늘어나며 인공지능의 역사에서 큰 전환점을 가져올 정도로 사회 곳곳에 많은 영향을 미치고 있다. 특히 ChatGPT와 같은 거대언어모델의 추론 능력은 프롬프트 엔지니어링 기법을 통해 빠른 속도로 그 성능이 발전하고 있다. 인공지능을 워크플로우에 도입하려고 하는 기업이나 활용하려고 하는 개인에게 이와 같은 추론 능력은 중요한 요소로 고려될 수 있다. 본 논문에서는 거대언어모델에서 추론을 가능하게 한 문맥내 학습에 대한 이해를 시작으로 하여 프롬프트 엔지니어링의 개념과 추론 유형 및 벤치마크 데이터에 대해 설명하고, 이를 기반으로 하여 최근 거대언어모델의 추론 성능을 급격히 향상시킨 프롬프트 엔지니어링 기법들에 대해 조사하고 발전과정과 기법들 간의 연관성에 대해 상세히 알아보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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