본 연구는 생성형 인공지능인 챗봇을 활용해서 핵심광물을 탐구하는 과정에서 나타나는 챗봇과 학생의 반응, 그 들 사이에서 일어나는 상호작용을 인식론적 측면에서 분석했다. 그 결과를 바탕으로 인공지능을 활용한 교수·학습 과정 에서 유의해야 할 문제들을 교사의 역할, 교육의 목표, 지식의 속성 측면에서 논의했다. 이 연구를 위해 고등학생 19명 을 대상으로 챗봇을 활용한 3차시 과학 교육 프로그램을 진행했고, 학생들이 작성한 보고서를 분석했다. 그 결과, 학생 의 질문은 형식적 측면에서 검색형 질문과 탈검색형 질문이 나타났고 내용적 측면에서는 대상에 대한 특성을 묻는 다 양한 질문 외에도 여러 자료를 종합해서 판단할 것을 요구하는 질문도 나타났다. 대체로 학생들은 지향해야할 것과 지 양해야 할 것을 구분한 질문 전략을 갖추고 있었다. 챗봇의 답변은 일정한 형태-서문, 본문, 결문 등의 3부분으로 이루 어져 있었고, 특히 결문에는 내용에 대한 의견을 곁들인 논평이나 의견 등이 포함되어 있어서 여기에는 가치 판단과 함께 과학의 본성이 나타났다. 챗봇과 학생의 상호작용은 학생이 챗봇의 답변에 대한 질문을 조직하는 과정에서 잘 드 러났다. 답변 근거 여부에 따라 독립형, 파생형 질문으로, 포괄성 수준의 변화에 따라 상위형, 하위형, 병렬형 질문이 나타나기도 했다. 학생들은 챗봇의 답변에 비판적 사고기술이 포함된 질문으로 반응하기도 했다. 이러한 결과를 바탕으 로 챗봇과 학생 사이에는 교사와 상호작용하는 일반적 수업과 달리 ‘제한된 상호작용’이라는 태생적 한계가 있음을 발 견하고 이를 보완할 교사의 역할을 논의했고, 아울러 AI를 활용한 학습의 목표 및 이들이 제공하는 지식의 속성을 함 께 논의했다.

최근 해외 주요 정보선진국들 차원에서 국가안보의 위협에 대한 인식들의 변화가 발견된다. 전통적인 국가안보의 위협이었던, WMD, 적국 스파이행 위, 군사도발, 테러리스트ㆍ초국가 범죄단체의 위협들 외에도 기후변화, 전 염병과 신종바이러스의 위협, 식량과 반도체 등 공급망, 사이버 공격, 신 기술과 관련된 경쟁과 악용에 대한 위협들이 새롭게 인식되고 있다. 무엇 보다 악의적 허위정보, 정보조작을 통한 사회혼란, 여론조작, 선거개입 등 의 민주주의 시스템을 흔드는 시도들은 자유민주주의 국가에 대한 중요한 위해요소로 등장하였다. 이 같은 위협들이 실존적인 인류와 국가의 생존과 관련되면서 해외주요 국가들은 정보기관들에 복합적 국가안보위협에 대응 하기 위해 기술적, 지식적, 인지적 준비를 갖출 것을 요구하고 있다. 이를 위해서는 입법을 통한 정보기관 권한 강화하가 가장 중요하다. 그러나 국 내의 경우 정보기관의 수사 및 정보활동을 더 약화되었고 현재 주요 국내 정보기관의 활동은 해외의 정보강국들에 비해 상대적으로 크게 위축된 상 황이다. 반면, 미국 등 서구 주요 정보선진국들은 새로운 안보위협들에 대 응할 수 있도록 정보기관의 활동과 권한을 강화할 입법조치를 취하고 있 다. 이러한 변화는 신냉전 상황에서 각 국가의 핵심적인 안보전략과 정보 기관의 업무범위와 방향을 일치시키고 조율하는 것으로 향후 수년간 이러 한 추세가 지속될 것이 예측된다. 따라서 주요 정보강국들의 정보기관 활 동과 권한을 규정하는 법률들을 이해하는 것은 오늘날 한국의 국가안보차 원의 정보활동에 중요하다. 그러나 국내에는 이와 같은 관점에서 정보활동 을 강화하는 법률에 대한 고찰연구를 발견하기 어렵다. 이에 따라 이 연구는 미국의 국가안보와 관련된 가장 핵심적 정보기관들의 정보활동, 업무, 권한과 이를 규정하는 법률들에 대해 소개하고자 한다. 이러한 연구의 목 적을 위해서 다양한 자료들을 대상으로 문헌분석을 수행하였다. 결론 부분 에서 미국 사례분석에 근거하여 국내 정보기관의 권한과 관련한 입법관련 정책시사점이 논의되었다.

This study aimed to investigate which areas AI is sensitive when inputting panoramic radiographs with dental area masked and when inputting unmasked ones. Therefore, the null hypothesis of this study was that masking dental area would not make a difference in the sensitive areas of osteoporosis determination of AI. For this study 1165 female(average age 48.4 ± 23.9 years) from whom panoramic radiographs were taken were selected. Either osteoporosis or normal should be clearly defined by oral and maxillofacial radiologists. The panoramic radiographs from the female were classified as either osteoporosis or normal according to the mandibular inferior cortex shape. VGG-16 model was used to get training, validating, and testing to determine between osteoporosis or normal. Two experiments were performed; one using unmasked images of panoramic radiographs, and the other using panoramic radiographs with dental region masked. In two experiments, accuracy of VGG-16 was 97.9% with unmasked images and 98.6% with dental-region-masked images. In the osteoporosis group, the sensitive areas identified with unmasked images included cervical vertebrae, maxillary and mandibular cancellous bone, dental area, zygomatic bone, mandibular inferior cortex, and cranial base. The osteoporosis group shows sensitivity on mandibular cancellous bone, cervical vertebrae, and mandibular inferior cortex with masked images. In the normal group, when unmasked images were input, only dental region was sensitive, while with masked images, only mandibular cancellous bone was sensitive. It is suggestive that when dental influence of panoramic radiographs was excluded, AI determined osteoporosis on the mandibular cancellous bone more sensitively.

본 논문은 문학 연구와 인공지능의 접점을 감성 영역에서 찾고, 그 연계성을 기반으로 상호 보완과 발전을 지향하는 문학과 기술의 융합에 관한 연구이다. 본 논문은 문학과 공학에서 각각 상대를 보는 관점을 사용하고 공통의 기반인 감성의 주제를 두고 비교 점검하는 연구 방법을 사용한다. 현재 인공 지능과 문학 연구의 융합 연구 결과물이 많이 발표되고 있지 않은데, 본 연구에서는 미래 인공지능의 지향점을 두고 인문학 분야에서의 학제적 연구를 모색해 보고 자 하였다. 이에 문학적 감성을 통해 문학도 인공지능의 발전에 공헌할 방안으로서 주관적인 문학의 감성을 추출하여 인공지능의 객관적 입력을 위한 정형화 작업에 참여할 때에 이르렀다. 본 연구에서 시도하고 있는 감성의 용어 중심 추출 작업을 거쳐서 인간 감정에 접근하는 주관적인 상상력과 객관적인 기술력이 조합된다면, 광범위한 인간의 자료 를 분석하는 속도감 있는 문학 연구의 확장은 물론, 복합적인 인간을 이해하고 상대하는 깊이 있는 인공지능의 개발에 다가갈 수 있을 것이라 본다. 그러한 마주보기 통과 의례를 거쳐서 학제적 연구의 장점을 살린 논의는 두 학문 분야를 별개로 볼 때의 한계 또한 인정하고 부족한 측면을 상호 보완하는 융합 연구의 긍정적 측면을 갖게 될 것이다.

Purpose: To determine whether artificial -intelligence quarantine robots can positively contribute to environmental management in medical institutions. We conducted in-depth interviews to understand the experiences of hospitalized patients receiving environmental management from such robots. Methods: Data were collected during March 20~May 20, 2023. individual in-depth interviews were conducted with 15 hospitalized patients, who could provide specific details of their experience of receiving environmental management from a quarantine robot. Results: Qualitative content analysis identified four themes, including “First encounter with an amazing and new quarantine robot,” “Efficiently performs non-face-to-face quarantine work in hospitals,” “Problems with quarantine robots,” and “Recommendations for improving the functionality of quarantine robots in medical institutions so quarantine robots and humans can coexist.” Conclusion: Currently, quarantine robots have limited functionality, and additional research is needed to identify various other functions in consideration of future infectious disease situations and the level of quarantine appropriate in a hospital.

인공지능은 4차 산업혁명의 프레임이 소개된 이후 점차 보편적인 기술로 자리를 잡아가고 있으며, 인공지능 관련 특허 출원도 크게 증가하고 있다. 최근에는 특허 생태계가 출원 건수 위주의 양적 경쟁에서 고품질의 특허 확보라는 질적 경쟁으로 패러다임이 변화되면서, 저품질 특허로 인한 비용 손실에 관심이 높아지고 있다. 이러한 배경으로 본 연구에서는 머신러닝과 Doc2Vec 알고리즘을 활용하여 특허 품질을 예측하는 방법을 제안하고자 한다. 본 연구를 위해 WIPO에서 정의한 CPC 코드를 활용하여 미국 특허청(USPTO)에 등록된 인공지능 관련 특허 데이터를 추출하였고, 이를 통해 정형 데이터 기반 19개 변수, 비정형 데이터 기반 7개 변수를 개발하였다. 특히, 새롭게 제안하는 Doc2Vec 알고리즘을 이용한 제목과 초록 텍스트 유사도 변수는 고품질 특허를 예측하는데 영향을 미칠 것으로 판단된다. 이에 유사도 변수의 효과를 확인하기 위해 유사도 변수를 포함한 앙상블 기반 머신러닝 모델과 포함하지 않은 모델을 개발하여 비교하였다. 실험 결과, 유사도 변수를 포함한 모델이 AUC 0.013, f1-score 0.025가 높게 나타나 더 우수한 성능을 보였다. 이는 유사도 변수가 고품질 특허 예측에 기여한다는 것을 시사한다. 또한, SHAP을 이용하여 블랙박스 형태의 머신러닝 변수 영향도를 설명하였다. 본 연구를 통해 핵심 기술 분야인 인공지능과 같은 영역에서 특허의 품질을 예측하고, 고품질 특허 개발을 장려함으로써 사회적 가치를 실현하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

식량 작물의 확보 및 생산량 예측은 국가 발전에 있어 필수적이며, 국가 경제뿐만 아니라 전 세계 식량 안보에 기여 한다. 최근 환경오염으로 인한 이상기후는 식량 작물 생산량에 직ㆍ간접적으로 부정적 영향을 끼치고 있어, 작물 수확량 예측 불확실성이 높아지고 있다. 특히, 노지 작물의 경우 생산량 감소와 품질 저하 문제가 화두 되고 있다. 이러한 문제는 농가들뿐만 아니라 소비자들에게도 큰 피해를 안겨주고 있다. 이러한 생산량 예측 이슈를 해결하기 위해 최근에는 인공지능 기술이 농업 분야에도 활발히 적용되고 있다. 작물 수확량의 정확한 예측을 위한 머신러닝 기반 연구가 집중적으로 수행되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 이와 같은 인공지능 기반의 노지 작물 수확량 예측 기술(머신러닝, 딥러닝, 하이브리드 모델 등) 현황 및 작물 수확량에 가장 영향을 많이 끼치는 모델 파라미터 등을 조사하였다.

본 연구는 인공지능(AI)을 정치적 리더십에 통합하여 위기 관리 분야 의 의사 결정에 혁신을 일으킬 수 있는지 알아본다. 특히 이 연구는 데 이터 분석, 위기 예측, 국제 관계에서 분야에서 인공지능의 역할을 강조 하면서 정치적 리더십에 있어서도 인공지능의 혁신적인 역량을 발휘할 수 있는지 조사하였다. 인공지능은 신속한 데이터 처리 및 예측 분석과 같은 큰 이점을 제공하지만 개인 정보 보호 및 알고리즘 편견과 같은 윤 리적 문제를 포함한 중대한 문제도 야기한다. 따라서 이 연구는 정치 지 도자들이 인공지능 발전에 대한 최신 정보를 지속적으로 학습하고, 윤리 적 지침을 설정하며, 인공지능에 대한 토론에 대중을 참여시켜야 할 필 요성을 강조한다. 또한 투명성을 우선시함으로써 지도자들은 인공지능의 이점을 활용하여 신뢰할 수 있는 정보에 입각한 정치적 환경을 조성할 수 있다.

췌장낭성병변은 최근 영상기술의 발전으로 우연히 발견되는 비율이 점차 증가하고 있으며, 유병률은 복부컴퓨터단층촬영을 시행한 사람에서 많게는 13.5%까지 보고되었다. 그러나 췌장낭성질환의 정확한 진단은 양성에서 악성 질환까지 다양한 형태로 보일 수 있어 영상학적 진단만으로는 매우 어렵다. 초음파내시경은 췌장낭성병변을 비교적 정확하게 진단하고 치료를 결정하는 데 매우 중요한 도구로 사용된다. 그러나 내시경 초음파는 악성으로 진행 가능한 점액성 췌장낭종과 다른 췌장낭종질환을 구분하는 데 정확도가 65-75%에 불과하다. 인공지능은 대장암, 폐암, 유방암과 같은 여러 종류의 암 진단의 정확도를 향상시키는 데 효과적인 도구로 사용되고 있으며, 최근 연구에서는 췌장낭성병변에서도 점액성 종양과 비점액성 종양을 구분하고 악성으로 진행 위험도를 평가하는 데 도움이 되는 것으로 보고되고 있다. 인공지능의 적용은 영상분석에도 국한되지 않고 최근에는 췌장낭종의 액체 분석, 유전자 분석, confocal laser endomicroscopy 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며 기대되는 연구 결과를 발표하고 있다. 인공지능은 의료 분야에서 아직 시작단계에 있어, 임상에 적용하기 위해 적절한 알고리즘을 개발하는 데에는 개발자들의 큰 노력이 필요하다. 그러나 이러한 기술은 앞으로 췌장낭종 병변을 보다 정확하게 진단하고 효과적이고 효율적으로 관리하는 데에 도움을 줄 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 하겠다.

This paper investigates how the use of artificial intelligence (AI) in services may potentially have a negative impact on consumer wellbeing due to the fear of being replaced by AI. Drawing on temporal self-appraisal theory, the study proposes that the fear of being replaced by an AI agent (as opposed to a human) has a negative effect on consumers' psychological wellbeing. The research suggests that this fear negatively affects consumers' perceptions of self-continuity, and that self-continuity perceptions mediate the relationship between fear of AI replacement and psychological wellbeing. Furthermore, the study explores how the type of task intelligence replaced by AI, whether thinking or feeling tasks, moderates the effects of AI on self-continuity and wellbeing.

With the evolution of Artificial intelligence (AI), emotional artificial intelligence service agents (AISA) have become common in service industry. However, how artificial empathy of AISA contributes to customer acceptance remains an open question. This study draws on Anthropomorphism Theory and Customer AI Experience Theory to examine whether and how artificial empathy has influence on customer acceptance of AISA. Evidence from three experiments (N=1057) designed by the Experimental vignette method (EVM) shows that: (1) artificial empathy including perspective-taking, empathic concern and emotional contagion has a positive impact on customer acceptance of AISA (study 1); (2) customer AI experience (emotional experience quality, social experience activation and social experience quality) mediates the relationship between artificial empathy and customer acceptance of AISA (study 2); (3) artificial empathy for hedonic (vs. utilitarian) services leads to a stronger effect on customer acceptance of AISA (study 3). This paper enriches our understanding of artificial empathy and provides practical guidance for practitioners strategically managing AISA services in AI-enabled marketing interactions.

Artificial intelligence (AI) is transforming healthcare, yet little is known about how consumers experience and make decisions regarding follow-up care with medical AI. We take an interdisciplinary approach combining behavioral research and neuroscience to examine how anthropomorphism and personalization influence well-being and follow-up decisions. Study 1 found that consumers felt well-being after interacting with a highly personalized interaction, whether human or AI doctor. However, they preferred follow-up visits with the human doctor. Empathy mediated these effects. Study 2 used fMRI to show that the anterior cingulate cortex had greater activation when interacting with the human doctor, indicating more emotional processing and conflict resolution. These findings suggest that medical AI cannot currently replace human doctors, who remain vital for actual medical consultations and treatment. However, consumers viewed AI doctors positively and expressed a belief that AI will enhance well-being. By integrating neuroscience, this research provides biological evidence complementing behavioral findings.

Artificial intelligence (AI) technology is recognized as essential in the 4th industrial revolution (Schwab, 2017), which is capable of interacting with the environment and processing and transforming data information to inform goal-directed behavior (Paschen, Kietzmann, & Kietzmann, 2019). Due to the advances in intelligent systems and the incorporation of AI agents in smart devices, more than eight billion digital voice assistants will be used globally by 2024 (Thormundsson, 2022; Gilkson & Woolley, 2020). For successful and positive consumer-brand relationships, constructs such as trust, satisfaction, and commitment are vital (Garbarino & Johnson, 1999; Nyadzayo & Khajehzadehb, 2016). Unlike humans, Artificial intelligence agents could achieve relationship marketing engagement by encouraging users to anthropomorphize the other parties in their technology-mediated interactions, such as applications like chatbots, virtual assistants, and service robots (Steinhoff et al., 2019). Those applications can also use humanoid traits to engage customers in organizations (van Doorn et al., 2017).

As the use of artificial intelligence (AI) grows, so do the questions regarding this new technology and its potential uses. Among the various possibilities and employment that could be offered by AI is personalized news technology. Nowadays, it is already possible to produce journalistic content through AI (Carlson, 2014; Graefe & Haim, 2018). Digital storytelling has become a reality through automated journalism powered by AI (Caswell & Dörr, 2018; Galily, 2018; Linden, 2017; Thorne, 2020). “Artificial intelligence applies advanced analysis and logic-based techniques, including machine learning, to interpret events, support and automate decisions, and take actions” (Gartner Group, 2019). In personalized news technology, algorithms are responsible for selecting content and sorting it according to the personalization criteria (Powers, 2017). So far, AI has been studied in different fields with distinct research focuses (Loureiro et al., 2021). Studies of news-personalization technologies have mainly focused on research engines and filtering mechanisms (Darvishy et al., 2020; Haim et al., 2017; Manoharan & Senthilkumar, 2020). Few studies examine news aggregators (Haim et al., 2018; Kwak et al., 2021) and the effects of news personalization on audiences (Merten, 2021; Swart, 2021; Thurman et al., 2019), thus demanding further research. AI is an imminent reality for the future, reshaping the news media (Brennen et al., 2022; Linden, 2017; Thorne, 2020). Hence, it is still necessary to investigate the impacts that this technology potentially offers to users. Therefore, the current study seeks to respond to this need to deepen research into the area of news personalization through AI, by analyzing the response of audiences toward current and future technological tendencies. The main aim of this research is to investigate the levels of trust that users have in AI-generated personalized video news.

Voice assistant devices (VADs), driven and improved by artificial intelligence, have been adapted for consumers (e.g., Hey Google and Alexa) and are widely used for their daily lives (Guha et al., 2022; Rabassa, Sabri, & Spaletta, 2022). Consumers benefit from the use of a VAD as it makes their daily lives more convenient, more comfortable, and simpler (Zierau et al., 2022). At the same time, companies can also benefit from interactions with VADs by collecting consumer-related data and storing it in large databases for marketing purposes (Guha et al., 2022; Rabassa et al., 2022).

The following is not a conversation with a bank clerk. " Instead, let me introduce you to customized credit loans," "Do you want me to connect you to the screen of using COVID-19 support funds and checking balance?" These are the contents of consultations with AI chatbots at financial institutions. Chatbot, which used to be an additional tool for adding convenience to life, is now at the center of our lives.

The capability for Artificial Intelligence in the beauty industry is enormous, as customers are demanding increasingly customized offers that only these strategies can offer. However, there is still a scarcity of empirical research on customer experiences enabled by AI, which highlights this research's relevance, which we intend to bridge.

How do people perceive new technology-embedded machines? Based on the previous literature on mind perception, this research proposes how people perceive the mind of machines including artificial intelligence (AI), robots, recommendation systems, chatbots, and self-service technologies (SSTs).

The use of artificial intelligence (AI) service robots is on the rise. With service frontlines gradually shifting to human–robot interactions, the question of whether AI robots should be humanlike or machinelike has emerged. While many firms use robots that resemble humans in their appearance and actions, others use machinelike robots, assuming that very humanlike robots may lead to uncanny valley effects. There is no consensus on whether the anthropomorphism of service robots facilitates or constrains consumers’ experiences. To fill this gap, this article examines when and how service companies should use anthropomorphic AI service robots.