• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.365-368
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• 2018

인공지능 기술이 발달하면서 챗봇 플랫폼이 주목받고 있다. 챗봇이란 규칙 또는 인공지능(AI)을 이용해 사용자와 상호작용을 하는 대화형 인터페이스다. 챗봇에서 대화를 처리하는 방법은 규칙기반 대화 시스템, 검색기능 대화 시스템, 생성기반 대화 시스템이 있다. 본 논문에서는 규칙 기반 대화 시스템을 바탕으로 하는 모바일 영화 챗봇 서비스를 개발하였다. 이를 통하여 사용자는 더 편리하게 영화 관련 정보를 제공받을 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.474-477
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• 2017

최근 모바일 메신저 챗봇 API를 이용한 서비스 시장이 활성화되고 있다. 챗봇은 대화형 인터페이스 상에서 규칙 또는 AI로 유저와의 인터랙션을 하는 서비스로 지도, 쇼핑, 금융 등의 앱들이 챗봇 안으로 흡수되어 앱이나 웹에 별도로 접속하지 않아도 된다는 이점이 있다. 챗봇에 필요한 자동응답 API는 대표적으로 텔레그램, 페이스북 메신저, 네이버 톡톡, 카카오톡과 같은 메신저 앱에서 구현 가능하다. 아직까지 카카오톡 메신저는 챗봇 구현 환경이 제한적이라는 단점이 있지만, 국내 메신저 사용시간 점유율 94%를 차지하여 유저 접근성이 뛰어나다. 따라서 이 서비스의 타겟층이 주부 및 1인 가구이므로 서비스 범위보다는 접근성을 기준으로 두고 메신저 앱을 카카오톡으로 선택했다. 본 논문은 카카오톡 자동응답 API를 이용한 대화형 서비스를 연구 및 개발하는데 중점을 두고 있다. 이 대화형 서비스는 요리에 관한 전반적인 정보를 제공하며, 서비스 이용자에게 간편한 요리환경을 제공할 수 있도록 한다. 다양한 세부 기능을 확장한다면 효율적인 대화형 서비스가 될 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.696-698
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• 2018

본 연구에서는 메신저 플랫폼 상에서 위치정보 서비스를 제공하는 대화형 인공지능 챗봇(Chatbot)을 제안한다.별도의 애플리케이션에 들어가서 위치정보 서비스를 제공받던 기존 방식과는 달리 본 연구에서 제안하는 챗봇은 메시지 앱 내에서 대화형 방식으로 사용자에게 위치정보 서비스를 제공한다. 제안 챗봇은 Amazon Web Services 서버, Dialogflow API, ODSay API, 공공데이터 포탈 API 등을 통하여 구현되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.203-204
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• 2020

챗봇이란 인공지능 기반으로 인간과 대화하는 로봇을 일컬으며, 요청과 응답구조로 운영되는 인공지능 프로그램을 말한다. 챗봇은 사용자와 상호작용하기 위해 대화형 인터페이스를 사용하는 소프트웨어로 기존 사용자의 언어를 이해하고 학습하여 인간이 대화하듯이 대화를 하도록 설계되어있다. 챗봇을 사용하는 회사는 인건비를 줄이고 빅데이터를 기반으로 전문적이고 정확한 답변을 제공할 수 있어 활용 효율성이 높은 편이다. 그러나 회사가 챗봇을 적극적으로 도입하고 사용자에게 긍정적인 영향을 줄 것이라는 기대와 달리 사용자는 챗봇을 계속 사용하지 않고있다. 따라서 본 논문은 챗봇 서비스의 지속사용의도에 영향을 미치는 요인들을 파악하고자 한다. 특히 인공지능 특성이 챗봇 서비스 지속적 사용의도에 미치는 영향을 연구한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.7 no.10
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• pp.397-404
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• 2018

Various applications are widely developed for smartphones to meet customer's needs. In many companies, messenger's typed interactive systems have been studied for business marketing, advertising and promotion to provide useful services for the customers. Such interactive systems are usually called as "Chatbot". In Chatbot, duplicated responses from Chatbot could occur frequently, and these make one lose interest. In this paper, we define a case that the response of Chatbot is duplicated according to the user's input, and propose a method to reduce duplicated responses of Chatbot. In the proposed method, we try to reduce duplication responses through a new duplication avoidance algorithm by building multiple tables in a database and by making combinations of user's input and its response in each table. In our experiments, the proposed method shows that duplicated responses are reduced by an average of 70%, compared with the existing method.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.35-39
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• 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
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• 2021.10a
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• pp.518-523
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• 2021

챗봇과 같은 대화형 에이전트 사용이 증가하면서 채팅에서의 혐오 표현 사용도 더불어 증가하고 있다. 혐오 표현을 자동으로 탐지하려는 노력은 다양하게 시도되어 왔으나, 챗봇 데이터를 대상으로 한 혐오 표현 탐지 연구는 여전히 부족한 실정이다. 이 연구는 혐오 표현을 포함한 챗봇-사용자 대화 데이터 35만 개에 한국어 말뭉치로 학습된 KoELETRA 기반 혐오 탐지 모델을 적용하여, 챗봇-사람 데이터셋에서의 혐오 표현 탐지의 성능과 한계점을 검토하였다. KoELECTRA 혐오 표현 분류 모델은 챗봇 데이터셋에 대해 가중 평균 F1-score 0.66의 성능을 보였으며, 오탈자에 대한 취약성, 맥락 미반영으로 인한 편향 강화, 가용한 데이터의 정확도 문제가 주요한 한계로 포착되었다. 이 연구에서는 실험 결과에 기반해 성능 향상을 위한 방향성을 제시한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.24 no.4
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• pp.85-110
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• 2018

A chatbot is an interactive assistant that utilizes many communication modes: voice, images, video, or text. It is an artificial intelligence-based application that responds to users' needs or solves problems during user-friendly conversation. However, the current version of the chatbot is focused on understanding and performing tasks requested by the user; its ability to generate personalized conversation suitable for relationship-building is limited. Recognizing the need to build a relationship and making suitable conversation is more important for social chatbots who require social skills similar to those of problem-solving chatbots like the intelligent personal assistant. The purpose of this study is to propose a text analysis method that evaluates relationships between chatbots and users based on content input by the user and adapted to the communication situation, enabling the chatbot to conduct suitable conversations. To evaluate the performance of this method, we examined learning and verified the results using actual SNS conversation records. The results of the analysis will aid in implementation of the social chatbot, as this method yields excellent results even when the private profile information of the user is excluded for privacy reasons.

• The Journal of Bigdata
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• v.3 no.2
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• pp.79-85
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• 2018

As the utilization of chatbots grows and the AI market grows, many companies are interested. And everybody is spurring growth by offering chatbot build services so that they can create chatbots. This makes chatbots easier to service on the messenger platform, which is changing the existing application market. In this paper, we present a methodology for designing and implementing existing DB-based applications as instant messenger platform-based applications, and summarize what to consider in actual implementation to provide an optimal system structure. According to this methodology, we design and implement a chatbot that serves as an teaching advisor who provides information to the students in the curriculum. The implemented application objectively visualizes the user's desired information from the user's point of view and delivers it through the interactive interface quickly and intuitively. By implementing these services and real service, it is predicted that DB-based information providing applications will be implemented as chatbots and will be changed to bi-directional communication through an interactive interface. it is predicted that DB-based information providing applications will be implemented as chatbots and will be changed to bi-directional communication through an interactive interface. Enterprise legacy application will take chatbot technology as one of important digital transformation initiative.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2022.10a
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• pp.65-66
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• 2022

산업 재해가 지속적으로 증가하고 있으며, 이에 따라 다양한 ICT 기술을 활용하여 산업현장에서 재해 발생 경감을 위한 노력이 진행되어왔다. 본 연구에서는 작업자 안전을 위한 loT 기반 시스템과 챗봇을 이용한 작업자와 대화형 안전 관리 기술에 대한 연구를 진행하였다. 기존의 챗봇의 활용은 홈페이지에서 단순한 매뉴얼 정보를 대화형으로 제공하는 수준에서 머무르고 있는데 반하여 본 사업에서는 작업자의 헬멧 등 장비에 장착된 인터페이스를 통하여 챗봇을 통한 안전관리를 제공할 수 있는 것이다.