• Science of Emotion and Sensibility
• /
• v.21 no.1
• /
• pp.59-70
• /
• 2018

With the breakthrough of speech recognition technology, conversational agents have become pervasive through smartphones and smart speakers. The recognition accuracy of speech recognition technology has developed to the level of human beings, but it still shows limitations on understanding the underlying meaning or intention of words, or understanding long conversation. Accordingly, the users experience various errors when interacting with the conversational agents, which may negatively affect the user experience. In addition, in the case of smart speakers with a voice as the main interface, the lack of feedback on system and transparency was reported as the main issue when the users using. Therefore, there is a strong need for research on how users can better understand the capability of the conversational agents and mitigate negative emotions in error situations. In this study, we applied social strategies, "forewarning" and "apology", to conversational agent and investigated how these strategies affect users' perceptions of the agent in breakdown situations. For the study, we created a series of demo videos of a user interacting with a conversational agent. After watching the demo videos, the participants were asked to evaluate how they liked and trusted the agent through an online survey. A total of 104 respondents were analyzed and found to be contrary to our expectation based on the literature study. The result showed that forewarning gave a negative impression to the user, especially the reliability of the agent. Also, apology in a breakdown situation did not affect the users' perceptions. In the following in-depth interviews, participants explained that they perceived the smart speaker as a machine rather than a human-like object, and for this reason, the social strategies did not work. These results show that the social strategies should be applied according to the perceptions that user has toward agents.

• Informatization Policy
• /
• v.23 no.4
• /
• pp.3-23
• /
• 2016

Since Turing (1950) proposed the development of a machine or system that could think and communicate with humans, many engineers and scientists have made endless efforts to create machines and systems that can replace humans. This effort made the field of artificial intelligence. Recently, as many people have been interested in the 4th Industrial Revolution, research on artificial intelligence technology has been actively carried out not only in the university laboratories but also in the companies as the core technology for realizing the 4th Industrial Revolution. As the artificial intelligence technology has been penetrated deeply into our lives, it is true that our lives have become much easier and more comfortable than in the past, but on the other hand, we have begun to have various negative effects. In this study, we review the social changes caused by artificial intelligence in terms of intelligent products and services. By analyzing positive effects and dysfunctions in various cases of daily life and work environment, we try to identify main policy issues.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
• /
• v.13 no.3
• /
• pp.561-570
• /
• 2018

Artificial Intelligence is one of the technologies that are being discussed in the Fourth Industrial Revolution, attracting the attention from companies around the world and this technology is being applied to various industries such as education, finance, automobile, etc. AI integrated ChatBot is a system designed to respond to user questions according to defined response rules. This system is gradually expanded from simple inquiry responses for intelligent virtual assistant service, weather, traffic, schedule, etc. to service provisions through user pattern analysis, to solidify its position as a life-style service. As a result, research on AI integrated ChatBot platform has become necessary. Therefore, this study suggests the design and implementation of an intelligent chatbot service platform for small businesses.

• Electronics and Telecommunications Trends
• /
• v.34 no.4
• /
• pp.55-64
• /
• 2019

In this study, we introduce trends in neural-network-based deep learning research applied to dialogue systems. Recently, end-to-end trainable goal-oriented dialogue systems using long short-term memory, sequence-to-sequence models, among others, have been studied to overcome the difficulties of domain adaptation and error recognition and recovery in traditional pipeline goal-oriented dialogue systems. In addition, some research has been conducted on applying reinforcement learning to end-to-end trainable goal-oriented dialogue systems to learn dialogue strategies that do not appear in training corpora. Recent neural network models for end-to-end trainable chit-chat systems have been improved using dialogue context as well as personal and topic information to produce a more natural human conversation. Unlike previous studies that have applied different approaches to goal-oriented dialogue systems and chit-chat systems respectively, recent studies have attempted to apply end-to-end trainable approaches based on deep neural networks in common to them. Acquiring dialogue corpora for training is now necessary. Therefore, future research will focus on easily and cheaply acquiring dialogue corpora and training with small annotated dialogue corpora and/or large raw dialogues.

• Review of KIISC
• /
• v.32 no.3
• /
• pp.57-64
• /
• 2022

우리 사회에서 AI 활용이 더욱 보편화 되어가고 있는 가운데 AI 신뢰에 대한 사회적 요구도 증가했다. 특히 최근 대화형 인공지능'이루다'사건으로 AI 윤리에 대한 논의가 뜨거워졌다. 금융 분야에서도 로보어드바이저, 보험 심사 등 AI가 다양하게 활용되고 있지만, AI 윤리 문제가 AI 활성화에 큰 걸림돌이 되고 있다. 본 논문에서는 인공지능으로 발생할 수 있는 윤리적 문제를 활용 도메인과 데이터 분석 파이프라인에 따라 나눈다. 금융 AI 기술 분야에 따른 윤리 문제를 분류했으며 각 분야별 윤리사례를 제시했고 윤리 문제 분류에 따른 대응 방안과 해외에서의 대응방식과 우리나라의 대응방식을 소개하며 해결방안을 제시했다. 본 연구를 통해 금융 AI 기술 발전에 더불어 윤리 문제에 대한 경각심을 고취시킬 수 있을 것으로 기대한다. 금융 AI 기술 발전이 AI 윤리와 조화를 이루며 성장하길 바라며, 금융 AI 정책 수립 시에도 AI 윤리적 문제를 염두해 두어 차별, 개인정보유출 등과 같은 AI 윤리 규범 미준수로 파생되는 문제점을 줄이며 금융분야 AI 활용이 더욱 활성화되길 기대한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2018.10a
• /
• pp.35-39
• /
• 2018

챗봇은 사람과 기계가 자연어로 된 대화를 주고받는 시스템이다. 최근 대화형 인공지능 비서 시스템이 상용화되면서 일반적인 대화와 질의응답을 함께 처리해야할 필요성이 늘어나고 있다. 본 논문에서는 기계독해 기반 질의응답과 Transformer 기반 자연어 생성 모델을 함께 사용하여 하나의 모델에서 일반적인 대화와 질의응답을 함께 하는 기계독해 기반 질의응답 챗봇을 제안한다. 제안 모델은 기계독해 모델에 일반대화를 판단하는 옵션을 추가하여 기계독해를 하면서 자체적으로 문장을 분류하고, 기계독해 결과를 통해 자연어로 된 문장을 생성한다. 실험 결과 일반적인 대화 문장과 질의를 높은 성능으로 구별하면서 기계독해의 성능은 유지하였고 자연어 생성에서도 분류에 맞는 응답을 생성하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2003.10d
• /
• pp.201-207
• /
• 2003

인터넷의 사용이 보편화됨에 따라 인터넷을 통한 정보 제공 서비스가 확대되고 있다. 이에 따라 빠르게 변화하는 사용자의 요구를 만족시킴과 동시에 편리하고 유용한 서비스를 제공하기 위하여 사용자와 자연스럽게 의사소통할 수 있는 대화형 에이전트의 연구가 활발히 진행되고 있다. 더불어 시스템의 효율적인 설계 또한 중요한 문제가 아닐 수 없다. 본 논문에서는 패턴매칭 기법과 베이지안 네트워크를 이용해 사용자 질의에 대한 적절한 답변을 생성하고, 스크립트 인터페이스를 통한 자동 스크립트 설계로 보다 효율적인 시스템 구축 방안을 제안해 보고자 한다. 실제 의류 사이트를 위한 안내 도우미 에이전트를 구현해 봄으로써 그 기능성을 평가해 본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2024.05a
• /
• pp.480-481
• /
• 2024

이 연구는 자폐 스펙트럼 장애(ASD)를 가진 아이들을 대상으로 한 디지털 치료제의 필요성을 탐구하고자 한다. ASD는 사회 생활 및 관심사에 제한을 가지고 있으며, 현재까지는 진단과 치료에 대한 효과적인 방법이 없는 상황이다. 최근 디지털 기술과 의료가 결합된 치료제의 중요성이 부각되고 있기에, 저자는 이를 통해 시간과 비용을 절감하는 디지털 치료 방법을 제안한다. 본 연구에서는 대화형 인공지능을 활용하여 스무 고개 게임을 통해 자폐 스펙트럼 장애를 가진 아이들의 사회성 기술을 향상시키는 플랫폼을 개발하고자 한다. ASD특성을 고려하여 디지털 기기에 익숙한 아이들에게 소통을 훈련시키는 효과를 기대한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.29 no.4
• /
• pp.23-30
• /
• 2024

In this paper, we propose a deep learning-based personalized senior care service application. The proposed application uses Speech to Text technology to convert the user's speech into text and uses it as input to Autogen, an interactive multi-agent large-scale language model developed by Microsoft, for user convenience. Autogen uses data from previous conversations between the senior and ChatBot to understand the other user's intent and respond to the response, and then uses a back-end agent to create a wish list, a shared calendar, and a greeting message with the other user's voice through a deep learning model for voice cloning. Additionally, the application can perform home IoT services with SKT's AI speaker (NUGU). The proposed application is expected to contribute to future AI-based senior care technology.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.623-643
• /
• 2017

최근 인공지능 기술이 발달하면서 챗봇이 글로벌 IT기업들에게 새로운 IoT플랫폼으로 주목받고 있다. 챗봇이란 대화형 인터페이스 상에서 규칙 또는 인공지능(AI)을 이용해 사용자와 상호작용(interaction)을 하는 서비스를 지칭한다. 챗봇은 현재 간단한 정보검색 및 가상비서 서비스를 제공하는 수준이지만, 향후 IoT와 O2O 영역의 핵심적인 인공지능 플랫폼으로 부상할 전망이다. 챗봇은 스마트폰 디바이스와 어플리케이션을 기반으로 빠르게 확산되어 핵심 플랫폼의 지위를 차지할 것으로 예상된다. 그러나 챗봇 사용자의 수용행태에 관한 학술적 연구는 미비한 상황이다. 이에 본 연구는 기존의 기술수용이론(TAM)보다 수용의도에 대한 설명력이 높다고 검증된 통합기술수용이론(UTAUT)을 적용하여 챗봇의 사용자 수용행동에 관한 모델을 구축하였다. 구체적으로, 수용의도의 결정요인인 성과기대, 예상노력, 사회적영향, 촉진조건이 수용의도에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상하였다. 이 과정에서 수용의도 결정요인과 수용의도 간의 관계를 성별, 연령, 개인혁신성이 조절할 것으로 보았다. 본 연구는 챗봇의 수용에 영향을 미치는 결정요인과 조절변인의 효과를 검증하여 실무적 시사점을 제공하고자 한다.