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빅카인즈를 활용한 GenAI(생성형 인공지능) 기술 동향 분석: ChatGPT 등장과 스타트업 영향 평가

GenAI(Generative Artificial Intelligence) Technology Trend Analysis Using Bigkinds: ChatGPT Emergence and Startup Impact Assessment

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기술 창업 및 스타트업 분야에서는 인공지능(AI)의 발전이 사업 모델 혁신의 핵심 주제로 부상하였다. 이를 통해 벤처기업들은 경쟁력 확보를 위해 AI를 중심으로 다양한 노력을 기울이고 있다. 본 연구는 GenAI 기술의 발전과 스타트업 생태계 간의 관계를 국내 뉴스 기사를 분석하여, 기술 창업 분야의 동향을 파악하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구는 빅카인즈(BIG Kinds)를 활용하여 1990년부터 2023년 8월 10일까지의 국내 뉴스 기사에서 ChatGPT의 등장 전후를 중심으로 GenAI 관련 뉴스 기사, 주요 이슈 및 트렌드의 변화를 조사하였으며, 네트워크 분석 및 키워드 시각화를 통해 관련성을 시각화하였다. 연구결과, 2017년부터 2023년까지 GenAI에 대한 언급이 기사 내에서 점차 증가하였다. 특히, OpenAI의 GPT-3.5를 기반으로 한 ChatGPT 서비스가 주요 이슈로 부각 되었는데, 이 서비스는 OpenAI의 DALL-E, Google의 MusicLM, VoyagerX의 Vrew 등과 같은 언어 모델 기반 GenAI 기술의 대중화를 시사하였다. 이로써 생성형 인공지능은 다양한 분야에서의 유용성을 입증하며, ChatGPT 출시 이후 국내 기업들의 한국어 언어 모델 개발 활동이 활발히 이루어지고 있는 것으로 확인되었다. 리튼 테크놀로지스와 같은 스타트업들도 GenAI를 활용하여 기술 창업 분야에서의 영역을 확장하고 있다. 본 연구에서는 GenAI 기술과 스타트업 창업 활동 간의 연관성을 확인하였으며, 이는 혁신적인 비즈니스 전략의 구축 지원을 시사하며 GenAI 기술의 발전과 스타트업 생태계의 성장을 지속해서 형성할 것으로 전망된다. 더 나아가 국제적 동향 및 다양한 분석 방법의 활용, 실제 현장에서의 GenAI 응용 가능성을 모색하는 연구가 요구 된다. 이러한 노력은 GenAI 기술의 발전과 스타트업 생태계의 성장 발전에 이바지할 것으로 기대된다.

Abstract

In the field of technology entrepreneurship and startups, the development of Artificial Intelligence(AI) has emerged as a key topic for business model innovation. As a result, venture firms are making various efforts centered on AI to secure competitiveness(Kim & Geum, 2023). The purpose of this study is to analyze the relationship between the development of GenAI technology and the startup ecosystem by analyzing domestic news articles to identify trends in the technology startup field. Using BIG Kinds, this study examined the changes in GenAI-related news articles, major issues, and trends in Korean news articles from 1990 to August 10, 2023, focusing on the emergence of ChatGPT before and after, and visualized the relevance through network analysis and keyword visualization. The results of the study showed that the mention of GenAI gradually increased in the articles from 2017 to 2023. In particular, OpenAI's ChatGPT service based on GPT-3.5 was highlighted as a major issue, indicating the popularization of language model-based GenAI technologies such as OpenAI's DALL-E, Google's MusicLM, and VoyagerX's Vrew. This proves the usefulness of GenAI in various fields, and since the launch of ChatGPT, Korean companies have been actively developing Korean language models. Startups such as Ritten Technologies are also utilizing GenAI to expand their scope in the technology startup field. This study confirms the connection between GenAI technology and startup entrepreneurship activities, which suggests that it can support the construction of innovative business strategies, and is expected to continue to shape the development of GenAI technology and the growth of the startup ecosystem. Further research is needed to explore international trends, the utilization of various analysis methods, and the possibility of applying GenAI in the real world. These efforts are expected to contribute to the development of GenAI technology and the growth of the startup ecosystem.

참고문헌 (44)

  1. ""AI로 영어 지문·문제 생성" 아티피셜소사이어티, 서비스 공개" (2023)[URL]
  2. 권민지, "토픽 모델링 기반 뉴스기사 분석을 통한 서울시 이슈 도출", 한국방송·미디어공학회: 학술대회논문집, pp.11~13 (2019), 한국방송·미디어공학회
  3. 권정흠, "스마트팩토리의 트렌드 및 인식 연구: 뉴스 네트워크 분석을 중심으로", 한국지식정보기술학회 논문지, 14(6), pp.605~614 (2019), 한국지식정보기술학회[DOI]
  4. 김나현, "대규모 빅데이터 분석 기반 COVID-19 Pandemic 분석결과", 한국정보통신학회논문지, 25(4), pp.495~500 (2021), 한국정보통신학회[DOI]
  5. "“오픈AI에 밀리지 않아 ” 獨 AI 번역 '다크호스':‘딥엘'" (2023)[URL]
  6. 김정오, "코로나19 이전(2019)과 이후(2020)에 항공사와 직원 관련 언론사 뉴스 기사 비교분석", 한국컴퓨터정보학회논문지, 25(7), pp.167~173 (2020), 한국컴퓨터정보학회[DOI]
  7. 김주희, "국내 유니콘 기업군의 실태분석과 특징에 관한 연구", 벤처창업연구, 17(1), pp.63~77 (2022), 한국벤처창업학회[DOI]
  8. 김창식, "머신러닝 및 딥러닝 연구동향 분석: 토픽모델링을 중심으로", (사)디지털산업정보학회 논문지, 15(2), pp.19~28 (2019), (사)디지털산업정보학회
  9. "“‘챗GPT’보다 한국어 6500배 잘해”… 네이버, ‘하이퍼클로바X’ 들고 대화형 AI 전쟁 뛰어든다" (2023)[URL]
  10. 박종순, "빅데이터 연구동향 분석: 토픽 모델링을 중심으로", (사)디지털산업정보학회 논문지, 15(1), pp.1~7 (2019), (사)디지털산업정보학회
  11. "과기정통부, ICT 유니콘 육성사업에 뤼튼 등15개사 선정" (2023)[URL]
  12. 변정호, "생성적 인공지능의 교육적 활용 방안 탐색: 생물학습을 위한 ChatGPT 활용을 중심으로", Brain, Digital, & Learning, 13(1), pp.1~17 (2023), 뇌·AI기반교육연구소[DOI]
  13. "생성형AI" (2023)[URL]
  14. "네이버 '클로바 스튜디오', CBT에 스타트업100곳 참여…'AI 대중화' 가속" (2022)[URL]
  15. "'한국의 엔비디아' 리벨리온, AI반도체 '아톰' 앞세워 도약" (2023)[URL]
  16. "AIVA" (2023)[URL]
  17. 윤성만, "공동창업의 단계별 성공요인에 관한 연구: 기회형 창업기업 사례를 중심으로", 벤처창업연구, 18(1), pp.141~158 (2023), 한국벤처창업학회[DOI]
  18. 윤희영, "뉴스기사 빅데이터를 활용한 무역이슈 변화분석 : 2011~2020", 통상정보연구, 23(1), pp.113~136 (2021), 한국통상정보학회[DOI]
  19. 이서영, "뉴스 기사 빅데이터 분석을 통한 노동인권교육 담론 분석", 사회과교육연구, 28(4), pp.33~45 (2021), 한국사회교과교육학회[DOI]
  20. 이은영, "워드 클라우드 기법을 이용한 최근 소비자학 연구 트렌드 분석", 상품학연구, 37(1), pp.1~7 (2019), 한국상품학회[DOI]
  21. 정승원, "지능형 교육 시스템의 학습자 분류를 위한 Var iational Auto-Encoder 기반 준지도학습 기법", 멀티미디어학회논문지, 22(11), pp.1251~1258 (2019), 한국멀티미디어학회[DOI]
  22. 지동철, "신문 빅데이터와 키워드 분석을 이용한 홈트레이닝 트렌드 분석", 한국융합학회논문지, 12(6), pp.233~239 (2021), 한국융합학회[DOI]
  23. 최준영, "중기부 생성형 AI 스타트업과 정책지원 논의", ~ (2023)
  24. "문화일보"[URL]
  25. "2022 KOREA AI STARTUP 100 선정" (2022)[URL]
  26. 한규동, "스타트업 실태 및 육성방안에 관한 연구: 성남시 스타트업을 중심으로", 벤처창업연구, 17(5), pp.67~80 (2022), 한국벤처창업학회[DOI]
  27. Aydın, Ö., "OpenAI ChatGPT generated literature review : Digital twin in healthcare", SSRN 4308687, ~ (2022)
  28. Bommarito II, M., "GPT takes the bar exam", arXiv preprint arXiv:2212.14402, ~ (2022)
  29. Cao, Y., "A comprehensive survey of ai-generated content (aigc): A history of generative ai from gan to chatgpt", arXiv preprint arXiv:2303.04226, ~ (2023)
  30. Cho, J., "DALL-EVAL: Probing the Reasoning Skills and Social Biases of Text-to-Image Generative Models", arXiv preprint arXiv: 2202.04053, ~ (2022)
  31. Forti, S., "Trending topics in software engineering", ACM SIGSOFT Software Engineering Notes, 47(3), pp.20~21 (2022)
  32. Goodfellow, I., "Generative adversarial nets", Advances in neural information processing systems, 27 (2014)
  33. Hataya, R., "Will Large-scale Generative Models Corrupt Future Datasets?", arXiv preprint arXiv:2211.08095, ~ (2022)
  34. 허영진, "Frontal Face Generation Algorithm from Multi-view Images Based on Generative Adversarial Network", Journal of Multimedia Information System, 8(2), pp.85~92 (2021), 한국멀티미디어학회
  35. Isola, P., "Image-to-image translation with conditional adversarial networks", Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pp.1125~1134 (2017)
  36. "Microsoft combines mega AI into all its workplace productivity tools, Copilot" (2023)[URL]
  37. "ChatGPT" (2022)[URL]
  38. Radford, A., "Language models are unsupervised multitask learners", OpenAI blog, 1(8), pp.9~ (2019)
  39. Reddy, M. D. M., "Dall-e : Creating images from text", UGC Care Group I Journal, 8(14), pp.71~75 (2021)
  40. Suzuki, K., "A Deep-Dream Virtual Reality Platform for Studying Altered Perceptual Phenomenology", Scientific reports, 7(1), pp.15982~ (2017)[DOI]
  41. "Transformer" (2022)[URL]
  42. Wolf, M. J., "Why we tay"experiment, "and wider implications", Acm Sigcas Computers and Society, 47(3), pp.54~64 (2017)
  43. Wu, J., "Ai-generated content(aigc) : A survey", arXiv preprint arXiv:2304.06632, ~ (2023)
  44. Zheng, Q., "Codegeex: A pre-trained model for code generation with multilingual evaluations on humaneval-x", arXiv preprint arXiv:2303.17568, ~ (2023)

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