This study investigates the perception and adoption of ChatGPT (a large language model (LLM)-based chatbot created by OpenAI) among Korean users and assesses its potential as the next disruptive innovation. Drawing on previous literature, the study proposes perceived intelligence and perceived anthropomorphism as key differentiating factors of ChatGPT from earlier AI-based chatbots. Four individual motives (i.e., perceived usefulness, ease of use, enjoyment, and trust) and two societal motives (social influence and AI anxiety) were identified as antecedents of ChatGPT acceptance. A survey was conducted within two Korean online communities related to artificial intelligence, the findings of which confirm that ChatGPT is being used for both utilitarian and hedonic purposes, and that perceived usefulness and enjoyment positively impact the behavioral intention to adopt the chatbot. However, unlike prior expectations, perceived ease-of-use was not shown to exert significant influence on behavioral intention. Moreover, trust was not found to be a significant influencer to behavioral intention, and while social influence played a substantial role in adoption intention and perceived usefulness, AI anxiety did not show a significant effect. The study confirmed that perceived intelligence and perceived anthropomorphism are constructs that influence the individual factors that influence behavioral intention to adopt and highlights the need for future research to deconstruct and explore the factors that make ChatGPT "enjoyable" and "easy to use" and to better understand its potential as a disruptive technology. Service developers and LLM providers are advised to design user-centric applications, focus on user-friendliness, acknowledge that building trust takes time, and recognize the role of social influence in adoption.
Objectives : Since its enactment in 1987, the 56 standard prescriptions covered by insurance have remained unchanged from its original version. In this study, we tried to discover most frequently used herbal combinations by analyzing prescriptions used in actual clinical settings. Methods : We have built Structured Query Language to analyze herbal combination and progressed this analysis through analyzing the frequencies of medicinal herb combinations in medical prescription slips. Results : We have found out that traditional Korean medical doctors use about 13 herbs in a prescriptions and usually use 253 kinds of herb. And We have found out the most frequently used herbal combination. Conclusions : In this study, We can suggest new method to decide what do we need on insurance prescriptions.
This paper examines high school English textbooks to ascertain if they appropriately reflect the kinds and frequencies of routine formulas and downgraders of request act used by English native speakers. It is important to present authentic routine formulas in textbooks for students to acquire proper, efficient and safe communication strategies to communicate with other English speakers. For the analysis, currently available 7 series of 21 high school English textbooks under the $7^{th}$ National Curriculum were selected. Each series of textbooks contains 3 school grade textbooks as High School English, High School English I, and High School English II. The results show that the high school English textbooks generally demonstrate a secund reflection of the English native speakers' use of request strategies and downgraders. That is, the textbooks were found to have presented mostly casual forms of routine formulas while they have not presented sufficient coverage of elaborated polite routine formulas for requesting which English native speakers frequently use. The presence of some kinds of the frequently used downgraders was also very small in proportion in the textbooks. More effort should be given to complement the deficiency in this area by teachers and researchers.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2002.05a
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pp.195-200
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2002
ART (Adaptive Resonance Theory [1]) neural network and its variations perform non-hierarchical clustering by unsupervised learning. We propose a scheme "arboART" for hierarchical clustering by using several ART1.5-SSS networks. It classifies multidimensional vectors as a cluster tree, and finds features of clusters. The Basic idea of arboART is to use the prototype formed in an ART network as an input to other ART network that has looser distance criteria (Ishihara, et al., [2,3]). By sending prototype vectors made by ART to one after another, many small categories are combined into larger and more generalized categories. We can draw a dendrogram using classification records of sample and categories. We have confirmed its ability using standard test data commonly used in pattern recognition community. The clustering result is better than traditional computing methods, on separation of outliers, smaller error (diameter) of clusters and causes no chaining. This methodology is applied to Kansei evaluation experiment data analysis.
Song, Minsun;Jung, Kyujin;Kim, Jiyoung Ydun;Park, Han Woo
Journal of Contemporary Eastern Asia
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v.18
no.1
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pp.189-216
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2019
The frequent occurrence of overwhelming disasters necessitates risk communication systems capable of operating effectively in disaster contexts. Few studies have examined risk communication networks during disasters through social networking services (SNS). This study therefore investigates the patterns of risk communication by comparing Korean and international networks based on the social amplification of risk communication in the context of the Sewol ferry disaster (SFD). In addition, differences in language use and patterns between Korean and international contexts are identified through a semantic analysis using KrKwick, NodeXL, and UCINET. The SFD refers to the sinking of the ferry while carrying 476 people, mostly secondary school students. The results for interpersonal risk communication reveal that the structure of the Korean risk communication network differed from that of the international network. The Korean network was more fragmented, and its clustering was more sparsely knitted based on the impact and physical proximity of the disaster. Semantic networks imply that the physical distance from the disaster affected the content of risk communication, as well as the network pattern.
'Headline Database of Newspaper Articles' is a database which contains about 141,500 newspaper articles from 1949 to March, 2009. They are collected from two perspectives; 'language' and 'language life' by KOKKEN. There were 3312 newspaper articles (about 2.34%) which included the word ONNA at 'Headline Database of Newspaper Articles'. The number of newspaper articles related to ONNA started to increase in 1975 but they decreased afterwards. They increased rapidly in 1980 and maintained the condition. However, they started to decrease rapidly in 1990 and maintained the decreased condition. They increased rapidly again in 2004 and 2007. The main causes of rapid increase were the commercial message of instant noodles "I am the one who is making. I am the one who is eating." in 1975, newspaper articles related to "Starting of full-scale studies on female language" in 1980, comments of "active women" and "men's crime" related to a murder case of an elementary school student in Sasebo City and mixed attendance books in 2004, a comment of "Women are machines which give birth to babies" in 2007. Those six causes of rapid increase suggested that the perception of gender such as 'Men need to work outside and Women need to do housework and take care of child' which was fixed until then was changing and becoming a stereotype of virtual reality rather than reality. The vocabulary related to ONNA appeared 3411 times among 3312 newspaper articles which included ONNA. Typical forms of the vocabulary related to ONNA were and . They appeared 2390 times and occupied 70% of the whole data. (3411 times) The form of ONNANOKO among the vocabulary related to ONNA appeared 113 times and occupied a high rate. ONNANOKO(113) and other words such as SHOJO(115), JOJI(28), YOJO(9) (152 in total) implied that appearing of young women at newspaper articles were increasing. Also, the vocabulary related to 'female language' such as ONNAKOTOBA(28) ONNANOKOTOBA(10) and a woman's heart such as ONNAGOKORO(35) and ONNANOKIMOCHI(34) appeared frequently. The vocabulary related to JOSEI were divided into <$JOSEI^{**}$> and <$^{**}JOSEI$>. <$JOSEI^{**}$> were mainly related to an occupation. <$^{**}JOSEI$> were mainly used to express women by regional groups such as or combined with modifiers to express women such as . In case with modifiers, WAKAIJOSEI appeared 35 times and showed the highest frequency. It had negative evaluations in many cases. The vocabulary related to JOSI appeared on the form of <$JOSI^{**}$> and mainly associated with 'a girl's school' and 'a female student'.
Korea has entered a multicultural society. As the number of multicultural family grows, identifying factors that facilitate family adjustment seems important. The relationship between parent and children can be a crucial predictor in family adjustment. Thus this study examined how the concordance/discordance in language fluency affects youth's satisfaction towards their parents. This research employed the 2012 National Survey of Multicultural Families (NSMF) using 9 to 24 year-old multicultural youth'(N=4314) data and that of their parents. Since some youth were from the same family, we used Multilevel Models to take into account youth-level data (level-1) and family-level data (level-2). The major findings are as follows: First, concordance/discordance in both national and ethnic language fluency is associated with the quality of relationship between parents and youth. Second, youth's satisfaction toward parents is highest when foreign parent and youth are fluent in Korean, as well as, when Korean parent and youth are fluent in ethnic languages. These findings can suggest directions for Korean multicultural policy to encourage fluency in both Korean and ethnic languages in multicultural families.
This study investigates the use of different speech act of apology strategies between male and female EFL college students by comparing the components of intensity, stylistic competence, and semantic formulas. The data was collected from 37 participants who were studying freshmen English reading course at the Department of English Education of C University in Seoul. Most students were English majors taking pre-teacher course of teaching English for secondary school students. The participants were divided into two gender groups of male and female. The discourse completion test (DCT) which was revised from the speech act of apology by Olshtain and Cohen (1990) was provided with the participants after the researcher explained the speech act of apology in ten situations. The speech act of apology depends on situation variables: social solidarity, severity of offense, and social status. The results show that in the preference of intensity, male and female have almost the similar ratio in high (female: 24.7%, male 24%) and low intensity (female: 75.3%, male: 76%). In the use of stylistic competence, male group (21%) expresses more diversely formal features than female group (12%), while female (87%) use more informal features than male (66%). Most of participants show a limitation in the use of speaking four types of semantic formulas: expression of apology (APOL), acknowledgment of responsibility (RESP), offer of repair (REPR), and promise of forbearance (FORB). As nonnative speakers, the participants cannot conduct the semantic formula in some situations regardless of the tasks provided. The results suggest that English teachers should recognize pragmatic variations in which students feel difficulty in appropriate speaking strategies on apology. This study also contributes to teaching learners the strategies and speaking patterns in the course of various apology situations.
Recently, the damage with social cost of malicious comments is increasing. In addition to the news of talent committing suicide through the effects of malicious comments. The damage to malicious comments including abusive language and slang is increasing and spreading in various type and forms throughout society. In this paper, we propose a technique for detecting abusive language using a bi-directional long short-term memory neural network model. We collected comments on the web through the web crawler and processed the stopwords on unused words such as English Alphabet or special characters. For the stopwords processed comments, the bidirectional long short-term memory neural network model considering the front word and back word of sentences was used to determine and detect abusive language. In order to use the bi-directional long short-term memory neural network, the detected comments were subjected to morphological analysis and vectorization, and each word was labeled with abusive language. Experimental results showed a performance of 88.79% for a total of 9,288 comments screened and collected.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.5
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pp.555-567
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2019
Speech recognition rate is lowered even in a noisy environment, and it is difficult for a person with a speech disability or an inconvenient language to use it in a social life. In addition to improving the inconvenience of using the language, 280 words were selected using the word selection method which was improved when the word was selected considering the pronunciation characteristics of the language impaired. The MEMS development device used in the experiment was made considering material, lead wire type, length and direction. We improved the speech recognition rate by using the developed word selection method and the MEMS device developed to improve the speech recognition rate due to incorrect pronunciation and severe noise. The new method of selecting words and the mems device were improved and the results were included.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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