최근 급속히 보급된 스마트폰과 SNS의 발전은 가상 세계와 실세계를 보다 밀접하게 연결하여 사람들간의 다양한 상호작용을 가능하게 하였다. 지금까지 등장한 여러 SNS들은 사용자들 간의 네트워크를 쉽게 구성하는 방법에 치중하였기 때문에 상대방을 확인하고 정보를 교환하는 기능은 매우 단순하였다. 특히, 실시간 그룹 채팅 등과 같은 복합적인 형태의 정보 교환 기능을 지원하지 않기 때문에 협업 수행과 같은 다양한 분야에서 활용되기는 어려운 실정이다. 본 논문에서는 대표적인 SNS인 트위터의 사용자 네트워크를 기반으로 실시간 그룹 채팅을 지원하는 방법을 제안하고 이를 바탕으로 스마트폰 기반의 인스턴트 메시징 시스템을 개발했다. 본 연구에서는 트위터의 소셜 네트워크 정보를 분석하여 메시징 시스템 서버에 실시간으로 반영할 수 있는 알고리즘을 고안하였으며, 소셜 네트워크 관계를 분석하여 자동으로 그룹을 생성하고, 그룹간 실시간 메시징을 지원하는 XMPP 프로토콜 기반의 스마트폰 메시징 시스템 클라이언트를 구현하였다.
본 연구는 인공지능 챗봇을 활용한 채팅 활동이 국내 대학생의 영어 문법 능력 향상에 미치는 영향을 조사한 것으로, 챗봇과의 채팅을 통해 실험 참가자의 영어 문법 능력이 실제로 상승하는지에 대한 여부를 알아보는 데 그 목적이 있다. 총 16주 동안 70명의 참가자가 챗봇 그룹과 인간 그룹으로 나뉘어 본 연구에 참여하였고, 참여인원은 각각 36명, 34명이었다. 챗봇 그룹은 수업시간에 배운 내용을 주제로 챗봇과의 채팅에 참여하였고, 인간 그룹은 같은 반 학생들끼리 짝지어 채팅을 진행하였다. 채팅 활동의 효과를 파악하기 위하여 본 연구 시작 전과 종료 후, 사전 사후 영어 문법 시험을 실시하였고, 그룹 간 비교를 위하여 독립표본 t검증을 실시하였다. 주요 결과 및 시사점은 다음과 같다. 사전 사후 평가 분석 결과, 두 그룹 모두에서 영어 문법 능력이 유의미하게 상승한 것으로 나타나 채팅 활동의 효과를 증명하였다. 문법 능력 상승에 대한 그룹 간 차이 역시 통계적으로 유의미한 것으로 밝혀져 국내 영어 교육에 있어서 챗봇의 긍정적인 역할을 확인하였다. 본 연구는 영어 문법 능력 향상을 위한 인공지능 챗봇 활용에 대한 시사점을 제시하는데 그 의의를 갖는다.
최근 급속히 보급된 스마트폰과 소셜 네트워킹 서비스의 발전은 가상 세계와 실세계를 보다 밀접하게 연결하여 사람들 간의 다양한 상호작용을 가능하게 하고 있다. 일반적인 소셜 네트워킹 서비스는 사용자들 간의 네트워크를 쉽게 구성하는 방법에 치중하고 있으며 네트워크에 참여한 다른 사용자들과 단순한 정보 교환 기능을 지원한다. 세계적으로 널리 사용되는 서비스인 트위터는 정보 교환 기능으로 트윗이라는 단문 메시지만을 사용하고 있으며 2억명이 넘는 사용자를 확보하고 있다. 논문에서는 대표적인 SNS인 트위터의 소셜 네트워크를 기반으로 실시간 그룹 채팅을 지원하는 기법을 제안하고 이를 활용하여 스마트폰 그룹 메시징 시스템을 개발하였다. 트위터의 소셜 네트워크를 반영하여 트위터 사용자와 그 사용자의 팔로워들이 참여하는 그룹을 자동적으로 형성하고 그룹 구성원이 모두 참여할 수 있는 실시간 그룹 메시징을 지원하는 기법을 제안하였다. 그리고 이를 바탕으로 개발된 스마트폰 그룹 메시징 시스템은 XMPP 프로토콜 기반의 메시징 서버와 트위터의 소셜 네트워크를 기반으로 실시간 메시징을 수행하는 스마트폰 클라이언트로 구성된다. 사용자는 트위터 메시지를 이용하여 손쉽게 메시징 시스템을 사용할 수 있으며, XMPP 서버에 자동적으로 형성되는 그룹을 통하여 자신의 팔로워들과 메시지를 실시간으로 교환할 수 있다.
동일한 관심사를 갖는 개인 또는 그룹에서 생성 및 공유한 정보를 선별하여 제공하는 소셜큐레이션 서비스는, 최근 많이 사용되고 있는 SNS 기반 채팅 기능과 접목될 경우 시너지적 효과를 기대할 수 있다. 특히 이러한 기술이 제품 및 서비스를 판매하는 인터넷 쇼핑몰에 적용될 경우, 구매자는 채팅을 통해 보다 신뢰할 수 있는 정보를 실시간으로 제공받을 수 있으며, 판매자는 자사 제품 및 서비스에 관심을 갖는 고객에게 차별적이고 풍부한 정보를 지속적으로 제공할 수 있다. 본 연구는 소셜 큐레이션 서비스를 채팅 기반으로 제공하는 대화형 상거래 플랫폼을 제시한다. 제시된 상거래 플랫폼은 상점 및 상품별로 채팅 채널을 구성하여 상점 및 브랜드, 그리고 세부 상품에 대한 신규 및 기존 고객의 문의에 실시간으로 대응할 수 있고, 해당 채널에 가입된 고객에게 차별화된 판매전략을 지속적으로 구사할 수 있도록 구성되었다. 특히 MongoDB를 이용하여 채널별 수록된 정보와 채팅 내역이 반영구적으로 저장 및 보관되도록 하여, 구매자가 언제든 해당 채널에 수록된 제품 정보와 채팅 내역을 검색 및 참고할 수 있도록 구성하였다.
Jakarta Slide는 아파치 프로젝트 중의 하나로 개발된 WebDAV 서버로서 인터넷 통하여 다양한 콘텐츠의 비동기적인 협업 활동을 지원한다. 하지만 WebDAV 프로토콜은 사용자와 그룹을 위한 작업공간을 명시적으로 지원하지 않기 때문에, Jakarta Slide를 통하여 복잡한 협업을 수행하기는 매우 어렵다. CoSlide는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 Jakarta Slide를 확장한 협업시스템으로서 다수의 사용자와 그룹을 위한 다양한 작업공간을 제공하여 효과적인 협업 환경을 제공한다. 협업시스템을 통하여 복잡한 협업을 보다 효과적으로 수행하기 위해서는 협업 참여자들 간에 실시간적인 통신이 원활이 이루어져야 할 필요성이 있다. 본 논문은 CoSlide 협업시스템에서 실시간 메시징을 지원하기 위한 CoJBother 메신저 클라이언트의 개발에 대하여 기술한다. 개발된 CoJBother는 협업시스템의 사용자와 그룹을 정의하기 위하여 개발된 Jabber 프로토콜을 사용하며, 또한 이를 지원하기 위하여 개발된 메신저 서버와 함께 동작한다. 사용자는 CoJBother를 통하여 협업시스템의 작업그룹에 참여하는 사용자들을 확인하고 자동적인 그룹채팅 기능을 사용함으로써 그룹 참여자들과 협업 수행을 위한 원활한 의사소통을 할 수 있다.
본 논문에서는 다양한 목적의 공동 작업 시스템에서 공통적으로 사용할 수 있으며, 플랫폼에 독립접인 웹 기반의 화이트 보드와 채팅을 설계하고 구현한 내용을 소개한다. 본 논문에서 구현한 시스템은 서버/클라이언트 구조로서, 서버와 클라이언트 모두 JAVA로 구현하였다. 그러므로 플랫폼에 독립적인 서버 시스템(application)을 구성할 수 있으며, 별도의 어플리케이션 없이도 웹 브라우저만 있으면 클라인언트의 접속이 가능하다. 멀티유저와 멀티작업그룹을 지원하기 위해서 서버에는 접속 관리자와 세션 관리자를 두었으며, 각각 쓰레드로 동작하여 서버의 부하를 줄이고, 또한 서버와 클라이언트간의 통신이 실시간으로 이루어지게 하였다. 웹 사이트와 MS Office 문서의 공유, 1:1대화, 작업 포인터 등의 기능을 지원하여 공동 작업의 효율을 증진시키고, 마치 동일한 공간에서 작업하고 있는 듯한 효과를 얻게 하였다.
본 프로젝트에서는 IoT를 활용한 스마트한 풋살 대관 예약 시스템이다. 최근 건강 및 취미에 관심이 많아지면서 하나의 국면으로 풋살에 대한 관심이 많아지고 있다. 이러한 관심은 관련 블로그 등과 같은 그룹 활동으로 많은 정보를 공유하고 있다. 하지만 풋살장 예약, 팀매칭, 용병에 구하기 등과 풋살장 관리에도 어려움이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 본 프로젝트는 웹과 앱을 활용한 커뮤니티 제공, 풋살장 관리, 팀매칭, 용병 등을 실시간으로 공유하고 활용할 수 있도록 하였다. 팀매칭 및 용병은 실시간으로 상대팀과 채팅 통해 조율할 수 있고 용병게시판을 이용하여 용병을 구할 수 있다. 앱에서는 상대팀이 예약시간의 지각, 불참석을 하면 도착알림을 오게 해주고 풋살장에 도착하여 구장문을 열거나 닫고, 구장 조명을 키거나 끄거나, 구장 실시간 영상, 구장 실시간 이용현황 등을 볼 수 있는 기능들을 제공하며, IoT를 활용한 스마트하게 풋살장 관리 및 운영, 활용할 수 있는 시스템이다.
인터넷이라는 가상의 공간에서 사람들은 공동체를 형성하며 서로 상호작용 한다. 이러한 사이버 공간에서 아바타(Avatar)의 존재는 자신을 표현하는 분신일 뿐만 아니라 가상공간에서 나를 표현하는 '또 하나의 나'로서 의미를 부여한다. 자신의 생각에 따라 표정 짓고 행동하는 아바타를 보며 사용자가 느끼는 현실감은 실로 크다고 할 수 있다. 따라서 아바타 기반 채팅 커뮤니케이션에서 문자 입력만으로 아바타의 표정이 애니메이션 될 수 있다면 사용자간의 커뮤니케이션에 더욱 효과적인 감정 전달이 가능할 것이다. 본 연구는 채팅시 사용자에 의해 입력되는 단어들에 의해 아바타가 스스로 반응하는 시스템을 위해 요구되는 감정 표현 어휘들을 분류 분석하였다. 분류 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 한국어의 형용사와 자동사에서 추출한 감정 표현 어휘는 25개 그룹 209단어로 분류할 수 있었다. 둘째, 25개의 감정 표현 어휘 그룹 중 긍정적인 표현은 단 2개(좋다, 혹하다)이고 나머지 23개는 모두 부정적인 감정 표현 어휘들이다. 따라서 한국어에는 긍정적인 감정 표현 어휘보다는 부정적인 감정 표현 어휘가 더 발달되어 있다는 것을 알 수 있었다. 셋째, 분류된 25개의 감정 표현 어휘들을 수량화이론III류 분석하여 아바타의 표정을 제작한 결과 감정 표현 어휘들과 아바타 표정이 밀접한 관련성을 지니고 있어 사용자의 감정을 표현하는데 있어 유용하다는 것을 명확히 하였다. 하지만 국어 언어학적 구조 즉, 문맥 전체의 의미를 정량적 관계로 해석해 내지 못하는 등 실험의 한계성을 지니고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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