대화형 에이전트는 자연어를 기반으로 사용자질외에 대한 적절한 정보를 제공하고, 사용자와 지속적으로 대화를 진행해가는 시스템이다. 사용자의도를 파악하고 적절히 대답하기 위해서는 사용자질의에 대한 효과적인 분석이 필요하다. 또한 단발적인 대답뿐 아니라 지속적인 대화가 가능해야 한다. 본 논문에서는 사용자 모델링에 사용되는 베이지안 네트워크를 계층적으로 구성하여 사용자질의로부터 사용자의도를 추론하며, 이전 대화상태를 활용하여 지속적인 대화가 가능하도록 한다. 실제 웹 사이트를 안내하는 대화형 에이전트를 설계하며 적용해봄으로써 그 가능성을 확인해 볼 수 있었다.
온라인 쇼핑몰 사용자들의 챗봇 사용에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위하여 문헌 연구에 바탕을 두고 응대 정확성, 개인화 수준, 지능성, 친밀성, 사회적 실재감, 개인정보 위험이 사용자들이 챗봇을 확대하여 사용하거나 반대로 챗봇 사용을 축소 또는 포기하려는 의도에 영향을 미치는 것으로 가설을 설정하였다. 온라인 쇼핑몰 챗봇 사용자들을 대상으로 한 300부의 설문을 회수하여 변수들의 신뢰성과 타당성을 분석하였다. 다중회귀분석을 통해 개인화 수준, 지능성, 사회적 실재감, 개인정보 위험이 활용 확대 의도에 유의적인 영향을 미치는 것을 검정하였다. 또한 응대 정확성과 개인정보위험이 활용 축소/포기 의도에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구는 챗봇을 설계하고 관리하는데 소비자의 활용 확대 또는 활용 축소/포기에 영향을 미치는 요인들을 제시함으로써 실무적인 시사점이 있다. 기능적인 측면에서는 개인화 수준이 높고 지능성이 높을수록 챗봇 활용을 확대하려는 의도에 영향을 주고 응대 정확성이 낮을 경우 챗봇 활용을 포기/축소하려는 의도를 증가시키는 것으로 분석되었다. 감성적 측면에서는 친밀감과 사회적 실재감이 있는데 친밀감이 활용 확대 의도 또는 축소/포기 의도에 미치는 영향에 대한 가설은 기각되었고 사회적 실재감은 활용 확대 의도에만 영향을 주는 것으로 분석되었다. 그리고 개인정보 위험의 경우 확대의도와 축소/포기 의도에 모두 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다.
개인 정보의 확산 및 유출의 문제점으로 인해 보이스 피싱의 피해 건수가 증가하고 있다. 이러한 보이스 피싱의 사회적 문제에 대하여 상황 인지 및 사용자 의도 파악 시스템을 적용하여 해결책으로 제안하고자 한다. 이 시스템은 음성 전화로 이루어지는 순차 정보를 텍스트 데이터에 기반하여 사기범의 문맥적 흐름에서 행위 동사를 추출한다. 추출된 행위 동사의 순차 정보를 통해 보이스 피싱의 상황임을 인지하고, 흐름의 행동 패턴을 분석하여 사기범의 의도를 파악한다. 이러한 상황 인지 및 사용자 의도 파악 시스템은 개인 정보의 문제뿐만 아니라 경제적 피해 규모를 축소시킬 것으로 예상된다.
사용자가 컨텐츠의 소비자에 그치는 것이 아니라 생산자 역할까지 담당하는 웹 2.0 시대에는 사용자의 지속적 컨텐츠 생산이 온라인 사이트의 성공에 핵심 요소가 된다. 온라인 Q&A 사이트는 웹 2.0 트렌드의 대표적 사례로, 고품질의 지식을 반복적으로 공유하는 핵심 사용자들이 지속적으로 지식을 공유하도록 하는 것이 사이트의 성패를 결정짓는다. 본 연구는 핵심 사용자의 지식공유 지속행위를 유발하는 두가지 경로, 즉 지속의도로 대표되는 정교한 의사결정 과정(elaborate decision process)와 과거행위로 대표되는 자동화된 인지적 과정(automated cognitive process)을 제안하였다. 네이버 지식인의 핵심 사용자 337인의 주관적 의도 데이터와 객관적 온라인 행동 데이터를 수집한 뒤, 지속의도와 과거행위의 직접효과 및 둘 간의 조절효과를 검증해 보았다. 종속변수로 이전 연구에서 주로 사용되었던 지식공유 빈도를 측정하는 것과 더불어, 특정 기간 이상 답변활동이 없을 경우 지식공유를 중단한 것으로 판단하는 지식공유 지속여부를 측정하였다. 콕스비례위험 회귀분석과 음이항 회귀분석을 사용하여 지속의도와 과거행위가 지속행위의 두가지 유형에 미치는 효과를 살펴본 결과, 지식공유 지속여부에는 과거행위만 유의한 영향력을 보였으며, 지식공유 빈도에는 지속의도와 과거행위 모두 유의한 영향력을 보였다. 또한, 과거행위가 지속의도의 지식공유 빈도에 대한 영향력을 부정적으로 조절하는 것까지 확인할 수 있었다. 온라인 Q&A 사이트에서 핵심 사용자들의 지식공유 행위를 지속시키기 위해서는 꾸준한 지식공유를 통해 습관화 과정을 거치는 것이 중요하며, 지식공유 빈도를 높이고자 할 경우에는 습관화와 더불어 지식공유 지속의도를 높일 수 있는 적절한 혜택의 마련이 필요하다.
대화 시스템은 사용자의 의도를 파악하기 위해 발화 문장으로부터 다양한 형태론적 분석을 시도한다. 하지만 사용자는 발화 문장에 포함된 사전적 의미를 통해 의도를 전달할 뿐만 아니라 현재 감정 상태에 따라서 사전적 의미와는 다른 의도를 표현하거나 동일한 의미를 갖는 발화에서 다양한 의도를 표현한다. 따라서 대화에서 사용자의 감정을 파악하는 것은 사용자의 의도를 다양한 방향으로 분석할 수 있게 한다. 본 연구는 기계 학습 방법을 사용하여 사용자 발화 문장에 자동으로 감정 범주를 할당하는 방법을 제안한다. 일반적 감정 범주를 정의하기 위해 세부적인 감정 모델로 인정받고 있는 Plutchick의 감정 모델을 사용하여 9개 감정 범주를 재 정의하고 감정 분류를 위한 자질 집합을 문장 자질과 선험적 자질 그리고 문맥 자질로 구분하였다. 실험을 통하여 3가지 자질들의 최적 조합을 구성하고 감정의 자동 분류를 위해 SVM 분류기를 사용하였다. 실험 결과에서 제안 시스템은 비교 시스템에 비해 15% 높은 62.8%의 F1-평가치 성능을 나타냄으로서 제안된 방법이 감정 분류에 효과적임을 증명한다.
본 논문에서는 스마트폰 모바일뱅킹 서비스의 수용의도에 영향을 미치는 요인을 살펴보기 위하여 연구모형을 설계하였으며, 기존 연구에 비해 스마트폰 특성이라는 독립변수와 사용만족도라는 매개변수를 추가하여 확장하였다. 이동성, 다양성, 보안성 등의 스마트폰 특성, 즉시접속성, 보안성, 시험가능성, 정보풍부성, 이용편의성 등의 모바일뱅킹 서비스 특성, 사용자 친숙도, 사용자 혁신성 등의 사용자 개인특성 등의 독립변수와 사용자 만족도라는 매개변수가 스마트폰 모바일뱅킹서비스의 수용과 관련하여 어떠한 경로를 통해 중국 소비자들의 수용의도에 영향을 주는지와 관련해 이론적 모델을 제시하고 이를 설문을 통하여 실증분석을 실시하였다. 분석 결과에 의하면 스마트폰 특성 중 이동성이, 모바일뱅킹 서비스 특성 중 즉시 접속성과 이용편의성이, 사용자 개인 특성 중 사용자 친숙도가 사용만족도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 사용만족도는 수용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 이동 중에도 언제 어디서나 이용할 수 있고 사용이 쉬운 인터페이스를 제공하는 것이 스마트폰 뱅킹서비스의 수용의도를 높인다는 것을 암시한다.
코로나 사태 이후, 대학 및 평생교육원의 예체능 수업은 온라인으로 주로 실시하고 있다. 대면 수업을 통한 실기 연습이 중요한 무용 역시 온라인 교육의 한계 등으로 학생들의 만족도가 떨어지고 있다. 따라서 온라인 수업을 듣는 무용 전공자들을 대상으로 이들이 느끼는 교육서비스품질을 측정할 필요가 있다. 아울러 이들의 불만이 가중되어 휴학 등 학업이탈 역시 늘고 있는 상황이므로 온라인 교육과 관련한 사용자 만족, 지속사용의도, 학업지속의도를 함께 살펴보고자 한다. 이를 위해 본 연구는 탐색적 요인분석과 신뢰도분석, 모형적합도 및 타당성 검증, 경로분석을 거쳐 이들 4개 변수들 간 인과관계를 확인하였다. 연구결과, 총 6개의 가설 중에서 3개가 채택되었고 세부적으로 교육서비스 품질은 사용자 만족과 지속사용의도에, 사용자 만족은 지속사용의도에 정적으로 유의미한 영향을 끼쳤다. 반면, 학업지속의도를 종속변수로 하는 가설들은 모두 기각되었다. 이를 종합하면 교육서비스품질은 온라인 무용교육에서도 만족과 사용 등에 긍정적 영향을 끼치는 중요한 변수라는 것을 확인했다는 점과 그럼에도 불구, 학업지속의도에까지는 영향을 끼치지 못하는 한계점을 확인하였다. 일시적 사용자 만족 이상의 중장기 교육문제인 학업이탈을 방지하기 위해서는 온라인 교육 품질 개선 외에 다양한 사회적 변수를 고려한 후속 연구가 필요할 것으로 보인다.
최근 군집화와 분류기법이 데이터 마이닝에 중요한 도구로 많은 응용분야에 사용되고 있다. 따라서 이러한 기법을 이용하는데 있어서 각각의 속성의 중요도가 달라 중요하지 않은 속성에 의해 중요한 속성이 왜곡되거나 때로는 마이닝의 결과가 잘못되는 결과를 얻을 수 있으며, 또한 전체 데이터를 사용할 경우 마이닝 과정을 저하시키는 문제로 속성 가중치과 속성선택에 과한 연구가 중요한 연구의 대상이 되고 있다. 최근 연구되고 있는 알고리즘들은 사용자의 의도와는 상관없이 데이터간의 관계에만 의존하여 가중치를 설정하므로 사용자가 마이닝 결과를 쉽게 이해하고 분석할 수 없는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 클래스 정보가 있는 데이터뿐 아니라 클래스 정보가 없는 데이터를 분석할 경우 사용자의 의도에 따라 학습할 수 있도록 각 가중치를 부여하는 속성가중치 알고리즘을 제안한다. 또한 사용자가 의도한 정보를 이용하여 속성간의 가장 최적화 된 가중치를 찾아주며, Cramer's $V^2$함수를 적합도 함수로 하는 유전자 알고리즘을 사용한다. 알고리즘의 타당성을 검증하기 위해 전자상거래상의 실험 데이터와 몇 가지 벤치마크 데이터를 이용하여 본 논문의 타당성을 보인다.
최근 정보 제공에 도움을 주는 대화형 에이전트의 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분의 대화형 에이전트는 사용자의 요구에 미리 준비된 정적인 답변을 제공하므로 친밀감을 주는 다양한 대화를 유지하지 못한다. 이런 한계점을 극복하기 위해 베이지안 네트워크 등의 인공지능 기법을 이용한 사용자 의도 추론을 통해 보다 세밀하고 유연한 대화처리 모델이 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존의 정보검색을 위한 대화형 에이전트에서 사용자 의도 추론에 사용된 베이지안 네트워크의 효율을 높이기 위해 노드간의 의미 관계를 표현하는 정보를 결합한 시맨틱 베이지안 네트워크 모델을 제안함으로써 효과적인 사용자 의도 추론을 가능하게 한다. 또한 단발적인 질의 분석이 아닌 점증적 질의 분석 방법으로써, 불충분한 정보로 적절한 답변을 추론하지 못할 경우에 MII(mixed-initiative interaction)를 이용하여 주어진 문제를 해결한다. 실제 모바일 검색 사이트를 대상으로 다양한 유형의 대화를 수행하여 유용성을 확인하였다.
본 연구에서는 사용자 의도를 의도 범위(intention range)에 따라 정의하고, 이를 다양하게 변화시켜 반영한 인터렉티브 사운드 인스톨레이션을 제안한다. 사용자 의도는 요소(element), 부분(part), 전체(entire) 등의 다양한 계층 범위로 분류하여 정의되었다. 또한, 분류된 각 범위는 서로 소속/포함 관계로 정의되었다. 요소 의도를 반영하기 위해 우리는 사용자의 반응에 따라 색과 음이 인터렉티브하게 표시되는 Color note 라는 인터페이스를 제작하였다. 부분 의도를 반영하기 위해 요소 의도를 화성학 규칙으로 보정하기 위한 화성 정리 방법(HD)을 제안한다. 마지막으로 전체 의도는 요소 의도의 거시적 방향성으로써 추정된다. 추정 기법으로서 칼루엔-뢰브 변환(K-L Transform) 등과 같은 통계적 기법을 적용하였다. 제안한 인터페이스인 Color note와 다양한 기법들의 유효성을 확인하기 위해, 전시설치가 되었고, 다양한 사용자에게 평가 설문을 시행하였다. 또한, 전체 의도를 표현하기 위해 사용된 다양한 통계적 기법의 만족도를 조사하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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