Earticle

초록

영어

Objectives Artificial intelligence (AI) has emerged as a major industry. Among a variety of AI-based products, AI speakers have gained attention for their utility and showed rapid growth in the consumer Internet of Things (IoT) market. This study applied five machine learning algorithms to predict the possibility of socially responsible values of AI speakers as a tool of social support for improving the quality of life of the older generation. Methods The five machine learning algorithms were applied into the analyses of the this study. Results The results indicated that the random forest algorithm produced the most optimized prediction for improvements. In detail, the functional aspects helped to improve the quality of life of older people while the affective aspects influenced that of the weaker ones in the same way. Conclusions Several policy implications and practical insights were provided.

한국어

배경 및 목적 본 연구에서는 데이터를 기반으로 다양한 서비스를 제공하는 AI 스피커가 고령화 시대에 노인층의 삶의 질 을 향상하는 지원 도구로서의 사회적 가치 실현 가능성을 예측하였다. 방법 머신러닝 기법 중 로지스틱 회귀분석(LR), K-최근접 이웃 분류(KNN), 의사 결정 나무(DT), 서포트 벡터 머 신(SVM) 그리고 랜덤 포레스트(RF) 알고리즘을 이용하여 사회적 가치 구현 예측에 대한 최적화된 모형을 도출하였다. 나아가, 그 최적화 모형에 따라 사회적 약자층과 일반 고령층으로 구분한 두 집단에서 삶의 질 향상의 영향 요인 차이를 탐색하여, 공공재로서 AI 스피커의 사회적 가치 창출과 지속에 필요한 효율적인 방 안을 제시하였다. 결과 연구 결과, 예측력이 가장 높은 알고리즘은 랜덤 포레스트였으며, 사회적 약자층에서는 AI 스피커의 정서적 인 지원 속성이, 일반 노령층에서는 기능적 지원 속성이 삶의 질 향상의 주요 요인으로 검증되었다. 논의 및 결론 본 연구는 AI 스피커가 공공의 사회적 가치 실현을 위해서는, 첫째 사용의 용이성을 증대하는 등 제품의 성능 을 지속적으로 향상시키고, 둘째 AI 스피커와 사회적 약자가 교감하는 정서적 지원을 제공하여야 한다는 실 무적인 시사점을 얻었다.

목차

요약
연구의 필요성
이론적 배경
노령화 시대의 삶의 질
사회적 지원
4차 산업혁명과 AI 스피커
AI 스피커 연관 연구 경향
머신러닝
연구문제
연구 방법
표본 및 자료 수집
변인의 개념화와 조작적 정의 및 측정
머신러닝 알고리즘 분석 방법
연구 결과
의사 결정 나무 (DT)
K-최근접 이웃 분류 (KNN)
로지스틱 회귀분석 (LR)
서포트 벡터 머신 (SVM)
랜덤 포레스트 (RF)
결론 및 논의
연구 결과의 시사점
정책적·실무적 함의
연구 한계 및 후속 연구의 제언
References
Abstract

키워드

저자

• 정원준 [ Wonjun Chung | 수원대학교 미디어커뮤니케이션학과 교수 ] 제1저자
• 이정일 [ Jeung Il Lee | 아시아경제 편집국 부국장 ] 공동저자
• 김병희 [ Byoung Hee Kim | 서원대학교 광고홍보학과 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  PR연구(구 홍보학연구) [Journal of Public Relations]

• 간기

  계간

• pISSN

  1229-2869

• eISSN

  2671-8227

• 수록기간

  1997~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 326 DDC 338