• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.27-38
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• 2023

본 논문에서는 시간의 흐름에 따라 새로운 데이터를 지속적으로 학습하고 성장할 수 있는 연속 학습 기반 대화형 AI 에이전트를 제안한다. 연속학습 기반 대화형 AI 에이전트는 태스크 관리자 (Task Manager), 사용자 속성 추출(User Attribute Extraction), 자동 확장 지식 그래프(Auto-growing Knowledge Graph), 크게 3가지 요소로 구성된다. 태스크 관리자는 사용자와의 대화에서 새로운 데이터를 발견하면 이전에 학습한 지식을 통해 새로운 태스크를 생성한다. 사용자 특성 추출 모델은 새로운 태스크에서 사용자의 특성을 추출하고, 자동 확장 지식 그래프는 새로운 외부 지식을 지속적으로 학습할 수 있도록 한다. 한정된 데이터셋을 기반으로 학습된 기존 대화형 AI 에이전트와 달리, 본 논문에서 제안하는 방법은 지속적인 사용자의 특성과 지식 학습을 기반으로 대화를 가능하게 한다. 연속학습 기술이 적용된 대화형 AI 에이전트는 사용자와의 대화가 축적될수록 개인 맞춤형 대응이 가능하며, 새로운 지식에도 대응이 가능하다. 본 논문에서는 시간에 따른 대화 생성 모델의 성능 변화 실험을 통해 제안하는 방법의 가능성을 검증한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.572-573
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• 2022

본 논문은 메타버스 환경에서 문제가 대두되고있는 AI 윤리(ethic)를 배경으로 인터랙션을 통해 사람들의 온라인과 오프라인의 결정요소에 직접적으로 영향을 미치는 대화형 AI가 어떻게 윤리적으로 진화될 수 있을지에 대한 공학적 솔루션을 UX 관점으로 찾아보는 기술 전략 연구라고 할 수 있다. 연구의 가설은 AI 의 머신러닝과정에 개별 사용자 그룹의 경험데이터가 반드시 포함되고 고려되어야 AI 는 오류값을 줄이고 윤리적으로 대응할 수 있다는 전제이다. 이를 위하여 본 논문은 기존의 머신러닝과 대화형 AI 의 UX 관점의 다이아로그 플로우 등을 연구 분석하고 사용자 데이터들을 실험하여 메타버스 서비스 환경에서의 기존에 논의되고 있는 컨택스트기반의 AI 머신러닝 과정에 사용자의 정성적 경험데이터를 추가한 윤리적 UX 접근 개념 모델을 제안 하였다. 아직은 개념모델 단계이고 시스템에서는 지금까지 다르지 않았던 비정량적인 감정과 융합적경험을 어떻게 문화적으로 코드화 하고 시스템적인 랭귀지와 연결시킬 수 있을지에 대한사용자 연구가 후속연구로 진행될 예정이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.409-414
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• 2023

최근 지식 기반 대화 생성에 많은 연구자가 초점을 맞추고 있다. 특히, 특정 도메인에서의 작업 지향형 대화 시스템을 구축하는 것은 다양한 도전 과제가 있으며, 이 중 하나는 거대 언어 모델이 입력과 관련된 지식을 활용하여 응답을 생성하는 데 있다. 하지만 현재 거대 언어 모델은 작업 지향형 대화에서 단순히 정보를 열거하는 방식으로 응답을 생성하는 경향이 있다. 이 논문에서는 전문 지식과 대화 정책 예측 모델을 결합한 프롬프트를 제시하고 작업 지향형 대화에서 사용자의 최근 입력에 대한 정보 제공 및 일상 대화를 지원하는 가능성을 탐구한다. 이러한 새로운 접근법은 모델 파인튜닝에 비해 비용 측면에서 효율적이며, 향후 대화 생성 분야에서 발전 가능성을 제시한다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.694-702
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• 2022

본 논문은 메타버스 환경에서 대화형 AI가 어떻게 윤리적으로 진화될 수 있을지에 대한 솔루션을 UX(사용자경험) 관점으로 찾아보는 기술 전략 연구이다. 대화형 AI는 사람들과의 직접적인 인터랙션을 통해 사람들의 온·오프라인의 결정요소에 영향을 미치기 때문에 메타버스 AI 윤리가 필수적으로 반영되어야 한다. 대화형 AI의 머신러닝의 과정에는 사용자 개인의 경험데이터와 함께 문화적 코드들이 포함되고 고려되어야 사용자경험의 오류값을 줄일 수 있다. 이를 통해 초 개인화된 메타버스의 서비스가 사회적 가치를 고려하며 윤리적으로 진화할 수 있다. 위와 같은 가설을 기반으로 본 논문의 연구 결과로 메타버스 서비스 환경에서 컨택스트 기반의 대화형 AI를 위한 머신러닝(ML)과정에 사용자의 경험데이터를 추가한 선행적 관점의 개념 모델을 개발, 제안하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.305-318
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• 2022

본 연구는 4차 혁명기술의 핵심인 AI 기술을 활용한 대화형 AI 토이 로봇의 독거노인 돌봄에 대한 효과성에 주목하고, 보다 인간 중심적인 돌봄으로의 개인화, 맞춤화에 기여할 수 있도록 R&D를 통한 '아가야'라는 AI 토이 로봇을 개발하였다. R&D 작업은 활용 중인 AI 스피커와 AI 대화 인형의 기능을 고찰, 현재 AI 로봇을 사용 중인 총 6명의 독거노인과의 인터뷰, 독거노인의 AI 대화 로봇 사용 현황과 효과성, 한계성, 개선점 등을 파악한 후 진행되었다. 첫째, P-TTS 기술을 적용하여 듣고 싶은 사람의 음성을 자율적으로 선택하여 들음으로써 심리적 친밀감을 강화하고 둘째, 추억저장 및 소환기능으로 자신만의 심적 치유를 가능케 하며 셋째, 눈, 코, 입, 귀, 손의 5감의 다양한 역할을 추가하였고 넷째, 따뜻한 체온 유지, 아로마, 살균 및 미세먼지 제거부, 편리한 충전방식 등의 기술을 개발하였다. 이러한 기술들은 친밀감, 개인화 지향을 통한 독거노인의 대화형 로봇에 대한 사용을 확대하고, 돌봄의 수혜자라는 수동적인 프레임에서 벗어나 스스로 남은 노후를 생산적이고 독립적으로 기획할 수 있는 긍정적 이미지의 독거 노인상을 구축하는데 기여한다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권8호
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• pp.26-38
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• 2024

본 논문은 언어 발달의 핵심 시기에 있는 유아 및 초등학교, 중학교 저학년 아동들을 대상으로 문해력 향상을 목표로 하는 대화형 스마트 기기 잠금 화면 애플리케이션 '스마트 락'의 개발 과정 중 문제 생성을 위해 사용한 생성형 인공지능인 GPT와 GPT API를 활용하기 위한 프롬프트 엔지니어링에 대한 내용을 다룬다. 스마트폰을 활용한 미디어의 사용이 아동들 사이에 널리 퍼져 있는 상황에서, 스마트폰을 기반으로 하는 미디어가 문해력 저하의 주된 원인으로 제시되고 있다. 본 연구에서는 아동들에게 문해력 향상 환경을 스마트폰을 활용하는 형태로 제공하기 위하여 부모와의 대화 과정을 모사한 애플리케이션을 문해력 향상을 위한 도구로 제안한다. 아동 문해력 향상을 위한 문제 생성을 위하여 생성형 인공지능 GPT를 활용하였다. 사전 생성한 데이터를 기반으로 사용하여 부모와의 대화 속 상황을 제시하였고, 프롬프트 엔지니어링을 통해 애플리케이션에 사용되는 문제를 생성하고, 파라미터 튜닝 및 Function Calling 과정을 거쳐 응답 품질을 높였다. 본 연구는 대화형 애플리케이션의 개발과정을 통해 생성형 인공지능을 활용한 문해력 증진 교육의 가능성을 알아본다.

• 경영정보학연구
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• 제26권1호
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• pp.193-218
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• 2024

본 연구는 대화형 생성AI 서비스의 기술적 특성과 사용자의 과업 특성을 요인을 발굴하고 과업기술적합이 사용자 만족과 지속 사용에 미치는 영향을 분석하였다. 또한, 생성AI가 제공하는 정보에 대한 사용자의 믿음 정도를 나타내는 신뢰 변수가 과업-기술적합, 사용자 만족, 지속 사용 의도에 미치는 영향을 확인하였다. 본 연구에서 제안된 모형을 분석하기 위하여 연령대별 다양한 사용자를 대상으로 설문조사를 실시하였고 총 198부의 설문을 취합하여 SmartPLS 4.0을 이용해 분석을 실시하였다. 가설 검증 결과, 기술 특성 중 언어유창성과 상호작용성이, 과업특성 중 모호성이 과업-기술적 합을 매개로 사용자 만족과 지속사용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 하지만, 기술 특성 중 창의성, 과업 특성 중 시간 유연성은 과업-기술적합에 유의한 영향을 미치지 못하였으며, 신뢰 역시 과업-기술적합과 지속사용의도에 직접적인 영향을 미치지 못하고 오직 사용자 만족에만 긍정적인 영향을 미침을 확인하였다. 이러한 본 연구의 결과는 대화형 생성AI 서비스를 개발하여 공급하려고 하는 공급기업이나 비즈니스 생산성 향상을 목적으로 생성AI 기술을 도입하려고 하는 기업들에게 유의미한 시사점을 제공해 줄 수 있을 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.11-22
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• 2022

최근 교육 분야에서 다양한 인공지능 기술을 활용한 연구와 개발이 이뤄지고 있다. 인공지능을 활용한 교육 중 특히 대화형 에이전트는 시간과 공간의 제약을 받지 않고 음성인식, 번역과 같은 다양한 인공지능 기술과 결합해 더 효과적인 언어 학습을 가능하게 한다. 본 논문은 상용화된 교육용 플랫폼 중 이용자 수가 많고 영어 학습을 위한 대화형 에이전트가 활용된 플랫폼에 대한 동향 분석을 진행하였다. 동향 분석을 통해 현재 상용화된 교육용 플랫폼의 대화형 에이전트는 여러 한계점과 문제점이 존재했다. 구체적인 문제점과 한계점 분석을 위해 사전 학습된 최신 대용량 대화 모델과 비교 실험을 진행하였고, 실험 방법으로 대화형 에이전트의 대답이 사람과 비슷한지를 평가하는 Sensibleness and Specificity Average (SSA) 휴먼 평가를 진행하였다. 실험 내용을 바탕으로, 효과적인 학습을 위해 개선방안으로 대용량 파라미터로 학습된 대화 모델, 교육 데이터, 정보 검색 기능의 필요성을 제안했다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.67-68
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• 2023

본 논문에서 제안한 Multi Agent Multi Action은 기존의 대화형 시스템 방식인 Single Agent Single Action 구조에 비해 확장성을 갖춘 대화 시스템을 구현하는 방식이다. 시스템을 여러 에이전트로 분할하고, 각 에이전트가 특정 액션에 대한 처리를 담당함으로써 보다 유연하고 효율적인 대화형 시스템을 구현할 수 있으며, 다양한 작업에 특화된 에이전트를 그룹화함으로써 작업의 효율성을 극대화하고, 사용자 경험을 향상 시킬 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.571-576
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• 2023

본 연구에서는 인권의 측면에서 AI 모델이 향상된 답변을 제시할 수 있는 방안을 모색하기 위해서 AI가 인권의 문제를 고민하는 전문가와 자신의 문제를 해결하고자 하는 사용자 사이에서 어느 정도로 도움을 줄 수 있는가를 정량적, 정성적으로 검증했다. 구체적으로는 국가인권위원회의 결정례와 상담사례를 분석한 후 이를 바탕으로 좀 더 나은 답변은 무엇인지에 대해 고찰하기 위해서 인권과 관련된 질의 응답 세트를 만든다. 질의 응답 세트는 인권 코퍼스를 학습한 모델과 그렇지 않은 모델의 생성 결과를 바탕으로 한다. 또한 생성된 질의 응답 세트를 바탕으로 설문을 실시하여 전문적인 내용을 담은 문장에 대한 선호도를 분석한다. 본 논문은 대화형 생성 모델이 인권과 관련된 주제에 대해서도 선호되는 답변을 제시할 수 있는가에 대한 하나의 대안이 될 수 있을 것이다.