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스마트홈 4.0시대에 도래하여 스마트홈4.0은 홈 엔터테이먼트와 홈케어까지 추가된 기능을 제공한다. 이러한 스마트홈 서비스가 보편적으로 확산되기 위해서, 스마트홈의 특징을 알아보고 Value-based adoption MODEL을 기반으로 스마트홈 특징이 사용 의도에 미치는 영향에 대해 살펴보고자 한다.

In the era beyond the Fourth Industrial Revolution, one of the important issues in future society is the collaboration between humans and artificial intelligence (AI). This study aims to theoretically propose the structural relationship between exploration and exploitation, the transactive memory system(TMS), and team performance using generative AI from the perspective of learning behavior, at a time when the value of AI is being recognized as important. In addition, this study seeks to empirically verify the influence relationship among exploration and exploitation, the transactive memory system, and team performance. Based on the theoretical proposal, empirical research will be conducted to identify the impact of learning behavior using generative AI on team performance, and the role of transactive memory systems in the process. Through this, it is expected to contribute to smoother collaboration between humans and AI as artificial intelligence technology continues to develop in the future.

부도 데이터는 전체 데이터 중 극히 일부분을 차지하는 대표적인 불균형 데이터이다. 따라서 부도 예측 모형을 구축할 때는 반드시 데이터의 불균형 문제를 고려해야 한다. 본 연구는 이러한 데이터 불균형 문제 개선을 위한 Sampling 기법의 적용과 Classification Threshold 조정에 따른 부도 예측 모형의 성능 변화 양상을 정리하고, 시사점을 도출하는 것을 중심으로 진행하였 다. 실증 분석을 위해 A 은행의 소매 익스포져 데이터를 대상으로 부도 예측 모형을 구축하였고, 모형의 성능을 비교 분석하였다. 분석 결과 첫째, Sampling 기법을 적용할 경우 민감도 개선에 효과가 있음을 확인하였 고, Oversampling 기법에 비해 Undersampling 기법의 성능 개선 효과가 상대적으로 크게 나타났다. 둘째, Classification Threshold 조정 시 모형의 성능 변화 양상은 Sampling 기법을 적용하는 경우와 유사하 며, 정밀도 및 F1 Score 관점에서 Sampling 기법에 비해 상대적으로 큰 개선 효과를 확인하였다. 셋째, Sampling 기법 적용과 Classification Threshold 조정을 함께할 때 민감도 개선 효과가 가장 크게 나타남을 확인하였 다. 부도 예측 모형은 부도 계좌를 정상 계좌로 예측할 때 더 큰 위험을 초래하므로, 민감도가 가장 우수한 모형을 우선하여 활용하는 것이 바람직할 것이 다. 다만, 수익성을 제고할 필요가 있거나 투입 가능한 비용이 제한적인 상황이라면 F1 Score를 기준으로 모형을 선택하는 것이 적절할 것으로 보인다.

Whether it is music, movie, and fashion, a recommendations system (RS) is a part of our daily life. With the current rise of research on Explainable Artificial Intelligence (XAI) and humanized recommendations system (RS), there is a demand for a recommendations system to explain about recommended items. With this trend, organizations have tried to incorporate explanations about how to come up with the list of recommendations. Giving and receiving a recommendation with a proper explanation is a highly social process, which is depended on personality, emotion, and environmental settings, especially for a receiver. Furthermore, one’s social process is highly shaped by her/his culture. On the one hand, researchers have explored the influence of culture on the list of recommendations and of a recommendations system. On the other hand, the explanations for those recommendations have not been considered. With the help of a scenariobased online survey for two types of recommendations systems based on XAI (Explainable Artificial Intelligence), we will investigate cultural influence on users’ perceptions for a explainable recommendations system in Germany and Korea.

As Artificial Intelligence (AI) becomes increasingly prevalent in everyday life, concerns about AI ethics and privacy are growing. One such concern is the unauthorized use of AI chatbots through a practice known as "jailbreaking." Jailbreaking refers to the act of bypassing software restrictions on chatbots, enabling users to use them in unauthorized ways. Our study aims to explore the motivations behind jailbreaking and its implications for ethical governance in the context of AI. We will employ a mixed-method approach, combining topic modeling and regression analysis to extract and analyze data from online forums related to jailbreaking. Our study has both academic and practical implications. The academic implications of this study include enhancing our understanding of the ethical and privacy implications of jailbreaking. The practical implications include informing organizations and policymakers of potential vulnerabilities in their AI chatbot systems and proactively preventing possible jailbreaking to protect user privacy and maintain ethical standards.

The escalating importance of online reviews in customers' purchasing behavior has led to growing concerns about the prevalence of manipulated reviews, causing confusion in their decision-making process. However, despite several efforts to develop models for manipulated review detection, a critical aspect that has not been addressed is examining the connection between manipulated review writer personality traits and manipulated review detection. In this study, we examine the role of reviewer personality traits among the factors related to review characteristics in manipulated review detection using deep learning and explainable AI. The purpose of this research is to answer the question are reviewer personality matter in manipulated review detection and what features have an impact on detection. To rich our purpose, we apply deep learning twice: 1) to infer reviewers' personality traits from review text (CNN), 2) to create manipulated review detection models (RNN and CNN). Furthermore, we equip manipulated reviews detection model with one of the XAI techniques - SHAP, that generates visual explanations of the model's decision-making process, thereby enhancing the model's interpretability and transparency. We conduct our experiment by utilizing real-world review data from Yelp.com.

본 연구에서는 인공지능 기반의 감정분석 시스템을 활용하여 비대면 상황에서 내담자의 감정상태를 실시간으로 파악하고, 체계적인 분석과 평가가 가능한 온라인 심리상담 플랫폼 개발을 제안한다. 전통적인 대면 상담과 달리 비대면 상황에서의 심리상담은 내담자의 비언어적 정보를 획득하기에 어려움이 존재한다. 이를 해결하기 위해, 얼굴 영상, 음성, 텍스트 데이터를 활용한 인공지능 감정분석 시스템을 활용한 온라인 심리상담 플랫폼을 통해, 실시간 상담 영상을 기반으로 내담자의 감정 변화를 파악하고 상담자에게 정보를 제공하여 적절한 상담을 제공할 수 있게 한다. 본 연구결과는 온라인 심리상담에 있어 인공지능 기반 감정분석 시스템이 상담자와 내담자 간의 커뮤니케이션 효과성을 높이고, 내담자의 심리적 안녕에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

프로젝트의 평가란 프로젝트의 진행상황과 결과물을 평가하는 과정이다. 스마트시티 프로젝트들은 시스템 구성요소별(인프라, 서비스, 플랫폼)로 프로젝트가 나뉘기도 하고, 여러 가지 서비스별로 프로젝트들이 동시에 진행되기도 한다. 또한 추가 프로젝트를 통하여 서비스들이 개발되고 확장되기도 한다. 이렇게 여러 가지 프로젝트들이 복합적으로 진행되는 스마트시티가 목표 및 전략에 맞추어 진행되기 위해서는 프로젝트를 수행하는 과정에서 주기적인 프로젝트 평가가 필요하다. 본 논문이 제안한 스마트시티 프로젝트 평가체계 는 스마트시티의 기획, 설계, 구축 및 운영의 전 단 계에서 발생하는 프로젝트에 대해서 반드시 고려해 야 할 다양한 요소를 반영하여 종합적이고 객관적인 지표를 제공하도록 설계되었다. 평가체계로부터 도 출된 지표는 의사결정자가 스마트시티 프로젝트 개 발 방향을 결정하는데 사용될 수 있다. 또한 프로젝 트의 종료 이전에도 프로젝트의 성과를 중간 평가하 고 이로부터 얻은 피드백을 반영할 수 있도록 설계 하였다. 본 연구가 제안한 스마트시티 프로젝트 평가체계 의 적용 방법을 소개하기 위해 인천경제자유구역청 (IFEZ)의 스마트시티 프로젝트 사례에 개발된 평가 체계를 적용하였다. 또한 평가결과를 바탕으로 스마 트시티 프로젝트 항목별 개선효과를 극대화할 수 있 는 항목을 제시함으로써 스마트시티 프로젝트 추진 방향을 제시하였다. 여러 가지 프로젝트들이 복합적으로 진행되는 스마 트시티 프로젝트의 특성을 반영한 스마트시티 프로 젝트 평가체계를 활용함으로써 스마트시티 프로젝트 의 종합적인 계획 및 관리가 가능할 것이며, 프로젝 트의 우선적인 개선 요소를 파악하는 데 본 연구가 참고가 될 것이다.

Knowledge management can be defined as the valuable storing and creation of new knowledge, as well as the sharing of this knowledge to be applied in all areas of an organization's management activities (Turban et al., 2003). In a knowledge-based society where intangible intellectual assets are the source of competitive advantage rather than tangible assets, knowledge management activities are emphasized in both academia and industry. This study analyzes research on "knowledge management" keyword indexed in the Korean Citation Index (https://kci.go.kr), operated by the National Research Foundation of Korea (NRF), to identify related research trends in Korea and suggest future directions for knowledge management activities.

This study examines the influence of consumers' perceptions of corporate sustainability practices on their behavioral intentions towards carbon-neutral packaging products, and the role of gender in shaping these perceptions. The study investigates the relationships between perceived environmental concern, social responsibility perception, corporate governance perception, perceived environmental benefit, real consumption, consumer satisfaction, and repurchase intention, and explores whether gender moderates these relationships. Results suggest that perceived environmental concern, social responsibility perception, and corporate governance perception are positively related to the perceived environmental benefit, which in turn, is positively related to real consumption, consumer satisfaction, and repurchase intention. Gender was found to moderate some of these relationships. The study contributes to our understanding of how corporate sustainability practices can influence consumer behavior and highlights the importance of considering gender as a factor in sustainability research.

디지털 플랫폼은 현대 사회의 혁신 기술과 함께 경제, 사회 전반에 디지털 혁신을 가속하고 있으며, 민간의 혁신적인 서비스 경험을 창출해 내고 있다. 소셜 미디어 플랫폼은 일상생활에 점점 녹아들고 있지만 소셜 미디어 과부하로 인해 사용자는 일정 기간 동안 플랫폼 사용을 제한하거나 결과적으로 사용 중단을 선택하기도 한다. 본 연구는 S-O-R 프레임워크를 사용하여 소셜 미디어 과부하 특성이 플랫폼 이용의 회피 의도에 미치는 영향에 대해 실증분석을 수행하고자 한다.