이미지 생성 AI 웹 플랫폼의 분석에 따른 실사 가상 면접관 디자인에 관한 연구 (Research on Designing Actual Virtual Interviewers based on Analysis of Image Generative AI in Web Platforms)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보기술학회논문지 / 22권 / 11호 / 145 ~ 154페이지
· 저자명 : 시종욱, 김성영

초록

생성 AI(Generative AI)는 텍스트 생성, 이미지 생성, 음성 합성 등 다양한 응용 분야에서 큰 관심을 받고 있으며, 특히 이미지 생성 기술은 텍스트를 이미지로 변환하는 기능을 통해 여러 산업에서 변화를 일으키고 있다. 이러한 기술의 발전에 따라 웹 플랫폼을 통해 제공되는 생성 AI 서비스가 점차 확산되고 있다. 가상 면접 시스템에서 생성 AI를 통해 만들어진 가상 면접관을 활용한 면접 연습은 실제 면접과 유사한 환경에서 다양한 면접관과의 상호작용을 경험함으로써 면접 상황에 대한 준비도를 높이고, 자신감을 키워 면접 성과를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 다양한 AI 이미지 생성 웹 플랫폼을 분석하고, 이를 통해 가상 면접관 이미지를 생성하여 여러 기준에 따라 비교 분석한다. 분석 결과, 가상 면접관 생성 결과에 우수한 성능을 보여 적합한 플랫폼이 있는 반면, 일부 플랫폼은 현실감과 다양성 측면에서 개선이 필요한 것으로 나타났다.

영어초록

Generative AI has garnered significant attention in various applications, including text generation, image generation, and speech synthesis. Notably, image generation technology, which converts text into images, is driving transformative changes across multiple industries. As this technology advances, Generative AI services offered through web platforms are becoming increasingly widespread. In virtual interview systems, utilizing AI-generated virtual interviewers for practice can provide substantial benefits to candidates. In this study, various AI image generation web platforms were analyzed, and virtual interviewer images were generated and compared based on several criteria. The analysis revealed that while some platforms exhibited excellent performance in generating virtual interviewers, making them suitable for use, others were identified as needing improvement in terms of realism and diversity.

참고자료

· 없음