• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.425-426
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• 2022

본 논문에서는 사용자가 원하는 주제를 통해 전시장을 추천, 등록, 조회하는 Microsoft Bot Framework, Microsoft Azure 기반의 챗봇을 설계하고 구현한다. 이 챗봇은 사용자가 원하는 주제를 입력하면, 해당하는 주제의 전시장을 추천하게 된다. 주제는 알고리즘으로 단어를 지정한 것이 아닌, Azure Luis로 단어를 학습시켜서 비슷한 주제의 단어를 도출하는 알고리즘을 선택한다. 등록 부분은 Form 형식이 아닌 대화형으로 사용자 정보를 수집하게 된다. 사용자 정보는 Microsoft SQL Database 서버에 저장이 되고, 구현한 챗봇은 애뮬레이터 형식이 아닌 Channel 연동으로 Line 서비스로 배포한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.656-659
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• 2023

정서적 지원 대화를 위한 챗봇 개발 시, 사용자의 챗봇에 대한 사용성 및 대화 적절성을 높이기 위해서는 사용자 감정에 적합한 지원 콘텐츠를 제공하는 것이 중요하다. 이를 위해, 본 논문은 사용자 입력 텍스트의 감정 강도 예측 모델을 제안하고, 사용자 발화 맞춤형 정서적 지원 대화에 적용하고자 한다. 먼저 입력된 한국어 문장에서 키워드를 추출한 뒤, 이를 각성도 (arousal)과 긍정부 정도(valence) 공간에 투영하여 키워드가 내포하는 각성도-긍정부정도에 가장 근접한 감정을 예측하였다. 뿐만 아니라, 입력된 전체 문장에 대한 감정 강도를 추가로 예측하여, 핵심 감정 강도 - 문맥상 감정강도를 모두 추출하였다. 이러한 통섭적 감정 강도 지수들은 사용자 감정에 따른 최적 지원 전략 선택 및 최적 대화 콘텐츠 생성에 공헌할 것으로 기대한다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제27권3호
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• pp.303-320
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• 2024

본 연구는 폴리아의 문제해결 단계에 따라 풀이를 제공하는 GPTs 기반 맞춤형 챗봇을 제작하여 수학적 성능을 검증하였다. 우선 맞춤형 챗봇 베타 버전을 제작하여 수학적 성능을 검증한 후 대표적인 오류를 수정하여 최종 맞춤형 챗봇을 완성하였다. 완성된 맞춤형 챗봇은 초등 수학 6학년 교과서에 제시된 이미지 형태의 65개 문제 중 평균 약 57.8개를 옳게 해결하여 약 89.0%의 정답률을 보였으며, 베타 버전에 비해 약 4%p 높은 정답률을 나타냈다. 또한 그림이 문제를 해결하는 데 핵심적인 역할을 하지 않는 50개 문제의 경우 평균 45.5개를 옳게 해결하여 약 91.0%의 정답률을 보였다. 완성된 맞춤형 챗봇의 답변 중 대표적인 오류는 문제 인식 오류이며, 문제에 인식하기 어려운 그림이 사용되었거나 문제 구성이 복잡한 경우에 해당 오류가 나타났다. 다음으로 개념 혼동 오류, 문제 이해 오류 등이 나타났다. 본 연구에서 개발한 문제해결 맞춤형 챗봇은 범용적인 챗봇인 ChatGPT보다 우수한 수학적 성능을 보였다. 또한 학년 수준에 적절하도록 풀이 과정의 조정이 가능하여 학생 개별화 맞춤형 지도에 활용할 수 있으며, 누구나 제작이 가능하여 교사 개인별 수업 보조 등 수학교육에서의 다양한 활용 가능성을 엿볼 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권11호
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• pp.517-522
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• 2019

많은 비즈니스에서 챗봇은 사용자의 질문에 가장 즉각적이고 직접적인 피드백으로 제공함으로써 사용자 경험을 높여가고 있으며 그 활용 영역이 커져가고 있다. 본 연구에서는 챗봇의 정의를 비롯해 명령방식, 기능, 플랫폼에 따른 세 가지 유형을 구분되는 요소에 따라 분류해 보았다. 그 과정에서 기능적 구분 요소는 패턴인식, 자연어처리, 시멘틱 웹, 텍스트 마이닝, 상황인식 컴퓨팅의 기능적 부분의 핵심 기술 요소가 챗봇 UX를 위해 필요하지만 현재 단계에서의 한계도 알 수 있었다. 이를 바탕으로 더 나은 사용자 경험을 위한 챗봇의 UX요소를 페이스북, 스카이프, 텔레그램, 구글어이스턴트를 대상으로 분석하였으며 카드와 같은 기본 UI요소와 빠른 응답, 명령, 영구 메뉴의 적용이 사용자 경험요소로 필요함을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.233-234
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• 2021

본 논문에서는 Microsoft Bot Framework와 Microsoft Azure Service, LUIS AI를 활용하여 쇼핑몰 이용에 도움을 주는 쇼핑 챗봇을 설계하고 구현한다. 이 챗봇은 쇼핑몰을 이용하는 사용자들에게 대화형 인터페이스를 통한 편의성을 제공하고 접근성을 증가시킨다. 또한 직접 찾는 방식이 아닌 AI의 선택이 중심이 되어 검색 시간 감소로 인한 시간 절약 효과를 얻을 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1092-1093
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• 2023

본 논문에서는 한국무역협회(KITA)의 오픈상담 자료들을 바탕으로, 딥러닝 기술을 이용하여 구현한 해상물류 대화형 챗봇 ShipMate를 제안한다. 챗봇 ShipMate는 KoGPT2를 활용한 답변과 Doc2Vec 기반의 유사 상담사례 추천이 가능하고, 무역상담을 시간제약 없이 진행할 수 있기 때문에, 기존 해상물류 서비스의 접근성을 한층 더 높일 수 있으며 이를 실험을 통해 입증하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권1호
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• pp.41-50
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• 2023

최근에 인공지능 기술발전과 더불어 코로나19 바이러스(COVID-19)가 장기화되면서 비대면 사회가 일상화되었고, 많은 기업들은 이에 대응하기 위한 디지털 트랜스포메이션과 인공지능 도입의 활성화를 촉진시키고 있으며 챗봇의 수요가 급격히 늘어났다. 또한 챗봇은 기존의 단순문의 대응에서 업무 트랜잭션 처리를 하기에 이르렀다. 하지만 기존 시스템과 연계를 위해 API를 개발해야하고 연계 하는데 많은 어려움이 발생하고 있어, 이를 해결하기 위해 RPA연계를 통한 하이브리드 챗봇을 구축하는 것이 점점 중요해지고 있으며, 최근 RPA와 챗봇의 결합이 많은 비즈니스 프로세스를 처리하는 효과적인 도구로 간주되고 있다. 그러나 연계사례 부족과 구축 방법을 찾아보기 힘들어 많은 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 기존 선행연구 고찰과 하이퍼오토메이션 관점에서 Conversational UX인 챗봇과 Task Automation의 RPA를 연계한 하이브리드 챗봇 구축을 위한 방법을 실제 구현사례를 바탕으로 제시하여, 보다 쉽게 연계방법을 이해하고 구축할 수 있도록 하여 디지털 트랜스포메이션에 적극적으로 AI 챗봇을 활용할 수 있도록 하는데 시사점이 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.303-308
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• 2022

챗봇은 문자나 음성을 통해 사람과 가능한 응답형 채팅 프로그램으로 스마트폰에 탑재된 'Siri'나 'Bixby'도 챗봇 시스템을 활용한 대표적인 인공지능이다. 챗봇이 빠르게 발전하면서 다양한 분야에서 이용자 관광 외식 업계에서도 주목하기 시작했다. 머신러닝 기술이 발달하면서 보다 유연한 대화를 구사할 수 있게 되었고, 곧 교육의 영역까지 확대되었다. 이용자는 챗봇과의 대화를 통해 상호작용을 하게 되는데, 활발한 상호작용은 이용자의 욕구를 자극함과 동시에 학습동기 등의 긍정적인 영향을 주게 된다. 챗봇을 활용한 추천 시스템 프로그램들은 이용자의 선호도에 맞춰 상품을 추천해줌은 물론 다양한 부가 정보까지 제공한다. 본 연구는 챗봇 시스템과 관광서비스를 접목시킨 프로그램을 기획하였다. 챗봇 큐레이터는 이용자에게 학습을 통해 흥미와 호기심을 유도하고, 비로소 관광 욕구를 촉진시는 형태로 발전할 것이다. 본 연구를 선행 연구를 바탕으로 기초 기반를 다지는 것을 목적으로 한다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.843-848
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• 2022

챗봇은 문자나 음성을 통해 사람과 가능한 응답형 채팅 프로그램으로 스마트폰에 탑재된 'Siri'나 'Bixby'도 챗봇 시스템을 활용한 대표적인 인공지능이다. 챗봇이 빠르게 발전하면서 다양한 분야에서 이용자 관광 외식 업계에서도 주목하기 시작했다. 머신러닝 기술이 발달하면서 보다 유연한 대화를 구사할 수 있게 되었고, 곧 교육의 영역까지 확대되었다. 이용자는 챗봇과의 대화를 통해 상호작용을 하게 되는데, 활발한 상호작용은 이용자의 욕구를 자극함과 동시에 학습동기 등의 긍정적인 영향을 주게 된다. 챗봇을 활용한 추천 시스템 프로그램들은 이용자의 선호도에 맞춰 상품을 추천해줌은 물론 다양한 부가 정보까지 제공한다. 본 연구는 챗봇 시스템과 관광서비스를 접목시킨 프로그램을 기획하였다. 챗봇 큐레이터는 이용자에게 학습을 통해 흥미와 호기심을 유도하고, 비로소 관광 욕구를 촉진시는 형태로 발전할 것이다. 본 연구를 선행 연구를 바탕으로 기초 기반를 다지는 것을 목적으로 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.561-570
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• 2018

인공지능은 4차 산업혁명에서 화두 되고 있는 기술 중 하나이며, 세계 각국의 기업들이 주목하고 있는 기술로 교육, 금융, 자동차 등 다양한 산업 분야에 적용해 나가고 있다. 챗봇은 정해진 응답규칙에 따라 사용자 질문에 응답할 수 있도록 만들어진 시스템으로, 지능형 가상 도우미 서비스, 날씨, 교통, 일정 등에 대한 간단한 질의응답부터 사용자의 패턴 분석을 통한 서비스 제공까지 점차 그 활용 범위가 확대되며 생활 밀착형 서비스로 입지를 굳혀갈 전망이다. 이에 인공지능 챗봇에 대한 연구는 반드시 필요하다고 볼 수 있다. 따라서 본 연구에서는 중소상인들을 위한 인공지능 챗봇 서비스 플랫폼 설계 및 구현에 대하여 제시하고자 한다.