인공지능이 발전하면서 AI 챗봇 시스템의 활용이 활발히 이루어지고 있다. 그 예로 공공기관에서는 민원, 행정 분야에서 업무 보조, 전문지식 서비스 등으로 챗봇 활용 분야가 확대되고 있으며 민간기업은 대화형 고객 응대 서비스 등으로 챗봇을 활용하고 있다. 본 연구에서는 시나리오 기반의 AI 음성 챗봇 시스템을 제안하여 박물관의 운영 비용을 절감하고 관람객에게 양방향성 안내 서비스를 제공하고자 한다. 구현한 음성 챗봇 시스템은 실시간으로 특정 디렉터리를 감시하여 사용자의 음성을 감지하는 감시자 객체와 음성 파일이 생성되면 순차적으로 모델별 추론을 수행하여 AI의 응대 음성을 출력하는 이벤트 핸들러 객체로 구성되며, 스레드와 데크를 활용한 중복 방지 기능을 포함하여 단일 GPU 환경에서 추론 중에 GPU의 연산이 중복되지 않도록 한다.
본 연구의 목적은 서로 다른 두 유형의 챗봇(음성기반 챗봇 및 문자기반 챗봇)이 한국 EFL 학습자의 말하기 능력 및 학습자 인식에 미치는 영향을 파악하는데 있다. 실험 참가자는 총 80명으로, 한국에 있는 한 대학교의 신입생들이었으며, 모두 교양 영어 말하기 수업을 듣는 학생들이었다. 참가자들은 무작위 하게 두 실험집단으로 나뉘어 16주 동안 서로 다른 두 유형의 챗봇과 10번의 채팅에 참여하였다. 실험 전후 참가자의 말하기 능력에 변화가 있는지를 알아보기 위하여 사전사후 말하기 시험을 진행하였고, 챗봇을 이용한 영어학습에 대해 인식변화가 있는지를 살펴보기 위해 사전사후 설문조사를 실시하였다. 말하기시험결과, 챗봇을 이용한 한국 EFL 학습자들의 의사소통능력은 유의미하게 향상되었고, 그 중 문자기반 챗봇이 의사소통능력 향상에 더욱 도움이 되는 것으로 나타났다. 설문조사결과, 챗봇기반 영어학습에 대한 학습자들의 인식은 긍정적으로 변화하였고, 그 중 음성기반 챗봇에 대한 인식이 좀 더 호의적으로 바뀐 것으로 조사됐다. 본 연구는 EFL 상황에서 챗봇기반 영어학습에 대한 새로운 가능성을 모색하고, 효과적인 챗봇활용을 위한 제언을 도출하고 있다.
사회적 문제와 인공지능 기술의 발달로 챗봇 서비스에 대한 관심이 점점 증가하고 있으며, 그 결과 TTS(Text to Speech) 및 STT(Speech to Text) 기술을 기반으로 한 보조형 프로그램에 대한 개발이 다양한 모바일 환경에서 진행중이다. 본 논문에서는 문자를 소리로 변환해주는 TTS(Text to Speech) 기술과 소리를 문자로 변환해주는 STT(Speech to Text) 기술을 사용하여 음성지원 챗봇 시스템을 제작하고 이를 안드로이드 기반의 모바일 애플리케이션으로 구현한 '음성지원 챗봇 모바일 애플리케이션'을 제안하고, 이와 관련하여 관련 기술 및 기대효과에 대해 소개한다.
최근 자연어 처리 기술에 대한 중요도가 높아지고, 발전 속도가 빨라지면서, 산업 전반에 걸쳐 챗봇에 대한 수요가 증가하고 있다. 본 논문은 챗봇을 이용한 소셜 매거진 생성 및 배포, 그리고 이를 활용하여 사용자에게 텍스트를 음성으로 변환하여 동영상의 형태로 전달해 주는 시스템을 다루고 있다. 챗봇이 사용자 대화를 수집, 분석하여 상황에 맞는 키워드를 추출하고, 중복 콘텐츠 제거, 텍스트 요약 등 일련의 과정을 거쳐 소셜 매거진을 생성 및 배포하는 서비스와, 매거진의 각 콘텐츠를 구성하는 이미지, 텍스트 정보를 가지고 음성 합성, 자막 생성, 영상 효과 등을 이용하여 영상을 합성하는 서비스에 관한 것이다. 본 논문에서 제안한 시스템에 대한 성능은 실험을 통하여 검증하였다.
지역여행이나 타 지역 방문 등 해당 지방 방언을 사용하는 사람과 대화를 할 시, 단어의 뜻을 이해하지 못해 대화를 진행하기 어려운 경우가 종종 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문은 챗봇에게 음성이나 단어, 문장을 입력하면 표준어로 번역 및 뜻을 알려주는 방언 번역기 시스템을 제안한다. 이 시스템은 카카오톡과 연동되어 누구나 이용 가능하며, 사용자가 발화한 단어를 입력하면 챗봇이 해당 내용을 표준어로 번역하여 해당 방언의 뜻, 내용, 사용지역을 알려주며, 예문이 존재 시, 해당 방언이 들어간 예문을 보여준다. 또한 문장을 작성할 시 해당 문장을 표준어로 번역된 문장으로 바꾸어주고 시각화하여 사용자는 이를 보고 상대방의 의도를 파악할 수 있도록 도와준다.
최근 인공지능 기술을 이용한 챗봇 서비스가 다양한 플랫폼에 적용되면서 그 이용자의 수도 급증하고 있다. 이에 본 연구에서는 자기결정성이론(Self Determination Theory)을 적용해 이용자의 세 가지 심리욕구(인지된 자율성, 인지된 유능성, 인지된 관계성)가 사용 만족도 및 지속사용의도에 미치는 영향을 살펴보고자 한다. 또한, 챗봇의 타입을 음성 기반 인공지능 비서, 텍스트 기반 모바일 메신저의 두 가지로 구성하고, 챗봇 이용동기는 실용적 동기, 유희적 동기, 사회 및 관계적 동기의 세 가지 차원으로 구성하여 이들간의 관계도 규명하고자 하였다. 본 연구는 챗봇 사용 경험이 있는 이용자들을 대상으로 설문조사 실시하였다. 분석 결과, 자기결정성 요인인 인지된 자율성, 유능성, 관계성이 모두 사용 만족도 및 지속사용의도에 긍정적인 효과를 보였다. 또한 챗봇 이용자의 사용만족도는 지속사용의도에 긍정적인 영향을 미치고 있었다. 또한, 사회 및 관계적 동기가 인지된 자율성과 사용만족도간의 관계를 조절하는 것으로 나타났다. 본 연구는 자기결정성이론을 적용해 이용자 심리적인 특성의 중심으로 이용자 심리욕구가 챗봇 사용 만족도 및 지속사용의도에 어떠한 영향을 미치는지 설명함으로써 다양한 분야의 인공지능 관련 연구의 확장을 도모하고, 급속도로 성장하고 있는 챗봇 시장에 유용한 실무 전략을 제공한다는 점에서 의의가 있다.
챗봇은 음성, 이미지, 비디오 또는 텍스트와 같은 다양한 매채를 이용하여 대화가 가능한 대화형 어시스턴트이자 인공지능을 기반으로 사용자의 질문에 답하거나 문제를 해결할 수 있는 사용자 친화적 프로그램이다. 하지만 현재 챗봇은 사용자가 요청한 작업을 정확하게 수행하는 기술적측면에 초점이 맞추어져 있으며, 개인화된 대화로 사용자와 챗봇간의 관계성 구축에는 제한적이어서 일부 사례에도 불구하고 소셜챗봇이 되기에는 미흡한 상태이다. 만약 인간의 사회성을 나타내는 특징 중 하나인 관계성을 챗봇이 인식하여 알맞게 대화를 하여 문제를 해결할 수 있다면, 개인화된 대화를 할 수 있을 뿐만 아니라 인간과 유사한 대화를 할 수 있을 것이다. 본 연구의 목적은 사용자가 입력한 내용을 기반으로 챗봇과 사용자 간의 관계성을 추론하고 대화 상황에 맞게 대화 상대가 적절한 대화를 수행 할 수 있는 텍스트 분석 방법을 제안하는 것이다. 본 연구의 실험 및 평가를 하기 위하여 실제 SNS대화 내용을 사용하였다. 분석결과 개인정보 보호를 위해 사용자의 개인 프로필 정보가 제외된 방법에서도 우수한 결과를 나타내어 소셜 챗봇에 적합한 방법으로 검증되었다.
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.
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.
본 논문에서는 LLM(Large Language Models) 기반의 STT 결합 챗봇 시스템을 제안한다. 제조업 공장에서 안전 교육의 부족과 외국인 근로자의 증가는 안전을 중시하는 작업 환경에서 새로운 도전과제로 부상하고 있다. 이에 본 연구는 언어 모델과 음성 인식(Speech-to-Text, STT) 기술을 활용한 혁신적인 챗봇 시스템을 통해 이러한 문제를 해결하고자 한다. 제안된 시스템은 작업자들이 장비 사용 매뉴얼 및 안전 지침을 쉽게 접근하도록 지원하며, 비상 상황에서 신속하고 정확한 대응을 가능하게 한다. 연구 과정에서 LLM은 작업자의 의도를 파악하고, STT 기술은 음성 명령을 효과적으로 처리한다. 실험 결과, 이 시스템은 작업자의 업무 효율성을 증대시키고 언어 장벽을 해소하는데 효과적임이 확인되었다. 본 연구는 제조업 현장에서 작업자의 안전과 업무 효율성 향상에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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