As face-to-face social exchanges are limited by the pandemic, the influence of the metaverse, a virtual space crosses virtual and reality, is gradually expanding. Various metaverse platforms are currently taking advanced AI technology to provide users with a more diverse experience. However, as a result, if AI-human communion in the metaverse space is as active as the relationship between humans, this may lead to side effects that threaten humanity. This study emphasized the value of empathy as a way to minimize the side effects, and suggested that the concept and role of empathy need to be expanded. Accordingly, we conducted an empirical study to examine the difference between social relationship in the metaverse and in real life at the current level, and based on the results, we predicted the future social relationship in the environment where AI was applied to the metaverse. Combining the study, we proposed "Digital Human Empathy" for human dignity in the digital age.
Major global powers are investing heavily in artificial intelligence (AI) and hyper-connected networks, demonstrating their crucial role in future warfare. To advance and utilize AI in national defense, it is essential to have policy support at the governmental or national level. This includes establishing a research and development infrastructure, creating a common development environment, and fostering AI expertise through education and training programs. To achieve advancements in hyper-connected networks, it is essential to establish a foundation for a robust and resilient infrastructure by comprehensively building integrated satellite, aerial, and ground networks, along with developing 5G & edge computing and low-orbit satellite communication technologies. This multi-faceted approach will ensure the successful integration of AI and hyper-connected networks, strengthening national defense and positioning nations at the forefront of technological advancements in warfare.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.10
no.2
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pp.62-68
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2022
Evaluation as learning is important for the learner competency test, and the applicable method is studied. Assessment is the role of diagnosing the current learner's status and facilitating learning through appropriate feedback. The system is insufficient to enable process-oriented evaluation in small educational institute. Focusing on becoming familiar with the AI through experience can end up simply learning how to use the tools or just playing with them rather than achieving ultimate goals of AI education. In a previous study, the experience way of AI education with PLAY model was proposed, but the assessment stage is insufficient. In this paper, we propose ELAS (Experiential K-12 AI education Learning Assessment System) for small educational institute. In order to apply the Assessment factor in in this system, the AI-factor is selected by researching the goals of the current SW education and AI education. The proposed system consists of 4 modules as Assessment-factor agent, Self-assessment agent, Question-bank agent and Assessment -analysis agent. Self-assessment learning is a powerful mechanism for improving learning for students. ELAS is extended with the experiential way of AI education model of previous study, and the teacher designs the assessment through the ELAS system. ELAS enables teachers of small institutes to automate analysis and manage data accumulation following their learning purpose. With this, it is possible to adjust the learning difficulty in curriculum design to make better for your purpose.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.20
no.3
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pp.1-12
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2024
This study explores how generative AI technology can be utilized to create more efficient and effective employment portfolios in the rapidly changing job market and recruitment landscape. To achieve this, the study first conducted an in-depth analysis of recent employment trends and recruitment patterns, categorizing various generative AI tools based on their application in areas such as resume writing, portfolio design, and video production. Particularly, this research includes a case study of a career planning course in a university setting, where generative AI was applied, to empirically evaluate its potential for educational use. Through this case study, the research thoroughly examines how generative AI can contribute to efficient job preparation and skill enhancement for job seekers. The findings suggest that generative AI plays a critical role in providing personalized information, generating creative ideas, and enhancing both the visual and functional quality of employment portfolios, ultimately contributing to increased competitiveness in the job market. The study also emphasizes the need for further research on the expanding scope and effectiveness of generative AI as the technology continues to evolve.
International journal of advanced smart convergence
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v.13
no.3
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pp.170-175
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2024
The field of Generative AI(Artificial Intelligence) involves a technology that autonomously comprehends user intentions through commands and learns from provided data to generate new content, such as images or text. This capability, which allows autonomous creativity even with design keywords, is anticipated to play a significant role in the domain of visual communication design. This article delves into the tools of generative AI applicable to visual design and the methodology for design creation using these tools. Furthermore, it discusses how designers can interact visually with AI technology in the era of generative AI.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.47
no.4
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pp.743-759
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2023
Collaboration between AI and fashion designers is becoming essential. Thus, this study explored (1) 321 consumer responses to fashion designers, comparing their capabilities and product quality across different designer types, (2) the relationship between designer capabilities and perceived product quality, and (3) the moderating role of AI knowledge in the effect of capabilities on perceived product quality. Data were analyzed using EFA, ANOVA, regression, and moderation analysis. The results indicated that subjects perceived human designers as having higher capabilities and perceived product quality than AI designers. All subjects' perceived creativity and empathy significantly impacted the perceived functionality, aesthetics, and symbolism-sociality of clothing. Additionally, the perceived creativity of AI and human+AI designers, and the perceived empathy of human and human+AI designers, significantly influenced the perceived functionality and symbolism-sociality, but the perceived creativity of human designers and empathy of AI designers did not directly impact perceived functionality and symbolism-sociality. Moreover, perceptions of the designers' capabilities significantly aesthetics in all subjects. Furthermore, low levels of perceived consumer AI knowledge enhanced the positive impact of perceived human+AI designers' creativity and empathy on perceived functionality and aesthetics. The study suggests that fashion companies should refrain from revealing AI designers at this time.
The purpose of this study is to analyze the use of generative AI and the perception of differences between user groups. This study explored the perceptions of different user groups regarding generative AI, aiming to derive implications for enhancing AI utilization capabilities for each group. Upon analysis, it was found that there were no significant differences in perceptions across age groups. However, notable differences were observed between professional backgrounds, particularly in the areas of generative AI application and ethical perspectives. Consequently, this study suggests the need for diversified AI solutions tailored to specific fields of expertise. It underscores the importance of customized education and training programs, as well as specialized education focused on ethical considerations. Additionally, this research contributes academically by proposing varied AI usage strategies for different age and professional groups. It also highlights the role of text mining techniques in developing and improving AI utilization skills.
This study investigates the dynamics of the digital divide and social inclusion in a society increasingly influenced by artificial intelligence (AI) by 2035. Using a 2×2 matrix scenario analysis, the research explores future scenarios based on two axes: the level of AI technological advancement and societal response. The scenarios range from an "Inclusive AI Society," characterized by advanced AI technology and comprehensive societal measures, to an "AI Polarized Society," marked by rapid AI advancement but fragmented social responses, exacerbating inequalities. The study emphasizes the critical role of both technological and social strategies in addressing the challenges of AI-driven societies. It provides policy recommendations to mitigate potential disparities, highlighting the need for inclusive education, equitable access to AI benefits, and adaptive governance frameworks. The findings aim to inform policymakers and stakeholders about the impacts of AI on social inclusion and the digital divide, proposing strategies for fostering a balanced and equitable AI future.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.48
no.4
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pp.21-47
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2017
This study aims to analyze features of topics about AI(Artificial Intelligence) which is gaining a massive attention these days. Newspaper articles published from 2016 to June, 2017 were selected to analyze key subjects. The reason why the period was selected is people started to get attention on AI since 2016 as AlphaGo came out and gave a shock. The number of coded main message was 1,210 in 525 newspaper articles in total. The messages were categorized as three subject categories: the seven major categories, 62 middle categories. and minor categories. The seven major categories contains issues such as AI research, AI application, AI business, AI era, AI argument, AlphaGo, and other topics. The first features of issues about AI found in the major subject categories is that they are various and complicate. Second, it is important that social and policy-level issues related AI, such as job losses, misuse, and error should be dealt with to utilize AI safely. Last, issues related the role of human and revolution of education system in the AI era were shown as subjects which are important but hard to discuss.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.11
no.4
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pp.333-339
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2023
In three-dimensional(3D) modeling, texturing plays a crucial role as a visual element, imparting detail and realism to models. In contrast to traditional texturing methods, the current trend involves utilizing AI tools such as Leonardo.Ai and Meshy to create textures for 3D models in a more efficient and precise manner. This paper focuses on 3D texturing, conducting a comprehensive comparative study of AI tools, specifically Leonardo.Ai and Meshy. By delving into the performance, functional differences, and respective application scopes of these two tools in the generation of 3D textures, we highlight potential applications and development trends within the realm of 3D texturing. The efficient use of AI tools in texture creation also has the potential to drive innovation and enhancement in the field of 3D modeling. In conclusion, this research aims to provide a comprehensive perspective for researchers, practitioners, and enthusiasts in related fields, fostering further innovation and development in this domain.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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