• 제목/요약/키워드: 인공지능 챗봇

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초등과학 실시간 쌍방향수업을 위한 인공지능 융합교육프로그램의 개발과 적용 - '식물의 생활' 단원을 중심으로 - (Development and Application of Artificial Intelligence STEAM Program for Real-time Interactive Online Class in Elementary Science - Focused on the Unit of 'Life of Plant' -)

  • 김혜란;최선영
    • 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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    • 제40권4호
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    • pp.433-442
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    • 2021
  • 본 연구의 목적은 초등과학 실시간 쌍방향수업을 위하여 인공지능 융합교육프로그램을 개발하고 그 효과로 과학학업성취도와 창의적 문제해결력에 미치는 영향을 알아보는 것이다. 적용 단원은 초등학교 4학년 과학 '식물의 생활'이다. 이 단원은 주로 암기 중심의 학습이 이루어지고 가르치기에 어려운 단원이다. 개발된 프로그램의 주제는 '식물박사 인공지능 챗봇 만들기'이다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 본 연구에서 개발한 프로그램은 초등학생의 과학학업성취도와 창의적 문제해결력에 긍정적인 영향을 미쳤다. 따라서 초등과학 쌍방향 수업을 위한 인공지능 융합교육프로그램은 학생들의 과학학업성취도와 창의적 문제해결력 향상에 효과적이다. 그리고 인공지능융합교육 이론, 방법 및 실습에 대한 추가적인 연구가 필요하다.

Application of AI based Chatbot Technology in the Industry

  • Park, Arum;Lee, Sae Bom;Song, Jaemin
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제25권7호
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    • pp.17-25
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    • 2020
  • 본 연구는 챗봇기술을 성공적으로 활용한 사례를 기반으로 각 기업들이 어떤 비즈니스적 가치를 창출하고 가지고 있는지 살펴보았다. 챗봇 서비스는 기업 내부 직원 또는 고객들의 질문에 빠르게 답변하거나 대응하게 도와줌으로써 기업의 업무 생산성 향상 향상에 기여하고 있으며, 교육분야에서는 수강생들의 질문 및 피드백을 인공지능 기술이 대신 함으로써 강사진의 업무를 줄여주는데 도움을 준다. 상거래 분야의 오프라인 매장에서는 제품 구매와 매장에서의 개인화 서비스 제공과 인공지능 스피커를 통한 구매 서비스를 제공함으로써 고객에게 편리하고 새로운 구매 경험을 제공하고 있다. 챗봇 서비스가 일부 기업사례에서 비즈니스 가치를 창출하고 있으나 여전히 특정 기업의 프로세스에 국한되고 있으며, 사용자가 기대했던 것보다 서비스 범위와 편리성 및 유용성이 크지 않아 확산속도가 늦어지고 있어 일부 챗봇 개발 서비스 업체는 사용성을 향상시키기 위해 통합 개발 플랫폼을 제공하고 있다, 챗봇은 인간 수준으로 질문에 대한 답변을 대신하여 편의성을 제공한다는 특징과 장점이 있다. 하지만, 다양한 인간의 주관적 견해를 축소시키고 객관화된 답변을 주로 주게되어 커뮤니케이션의 수준이 떨어질 수 있다는 단점이 있다. 본 연구를 통하여 챗봇 서비스들의 특징과 장점, 단점 등을 비교하며 논의를 해보도록 한다.

기계독해 기반 질의응답 챗봇 (Machine Reading Comprehension based Question Answering Chatbot)

  • 이현구;김진태;최맹식;김학수
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.35-39
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    • 2018
  • 챗봇은 사람과 기계가 자연어로 된 대화를 주고받는 시스템이다. 최근 대화형 인공지능 비서 시스템이 상용화되면서 일반적인 대화와 질의응답을 함께 처리해야할 필요성이 늘어나고 있다. 본 논문에서는 기계독해 기반 질의응답과 Transformer 기반 자연어 생성 모델을 함께 사용하여 하나의 모델에서 일반적인 대화와 질의응답을 함께 하는 기계독해 기반 질의응답 챗봇을 제안한다. 제안 모델은 기계독해 모델에 일반대화를 판단하는 옵션을 추가하여 기계독해를 하면서 자체적으로 문장을 분류하고, 기계독해 결과를 통해 자연어로 된 문장을 생성한다. 실험 결과 일반적인 대화 문장과 질의를 높은 성능으로 구별하면서 기계독해의 성능은 유지하였고 자연어 생성에서도 분류에 맞는 응답을 생성하였다.

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AI 기술을 이용한 챗봇 기반 금융 어플리케이션 (Chatbot-based financial application Using AI Technology)

  • 권지연;최대원;김의송;문재현
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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    • pp.876-878
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    • 2019
  • 본 연구에서는 금융 분야에서 AI 기술을 이용하여 챗봇 기반의 예측 시스템을 구축하는데 목적이 있다. 사용자가 이해하기 쉽게 챗봇 기반으로 실시간 서비스를 제공하며 투자 경험이 없는 사용자를 타겟으로 투자 추천을 하는 것을 목표로 개발하였다. 챗봇 기반의 금융 어플리케이션에서는 종목 주가조회, 코스피 상위 조회, 예측결과 조회, ELS상품추천 등으로 크게 네 가지의 의도파악을 하며 자연어 처리와 단어 매칭 처리를 통해서 사용자에게 최적화된 정보를 제공한다. 정보의 질을 높이기 위해서 인공지능 학습은 10년 치의 데이터를 학습시켰으며 비슷한 패턴을 예측해서 제공한다. 상장기업의 주식과 은행에서 판매하는 ELS를 추천하고 있으며, 챗봇 서비스를 통해 사용자와 실시간적으로 소통할 수 있는 AI기반의 금융 시스템을 제공한다.

GPT-3와 KoBERT를 활용한 감정 분석 기반 AI 챗봇 시스템 (Emotion Analysis-Based AI Chatbot System Using GPT-3 and KoBERT)

  • 김준현;문미경
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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    • pp.367-368
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    • 2023
  • 최근 챗봇 시스템은 급격한 발전과 함께 사용자와 자연스러운 대화를 할 수 있는 인공지능 기술의 필요성이 대두되고 있다. 기존의 챗봇 시스템은 대화 상황을 충분히 이해하지 못하거나, 학습된 데이터를 벗어나는 문장에 대한 일관성 있는 응답을 제공하지 못하는 한계가 있다. 본 논문에서는 GPT-3와 KoBERT를 활용하여 사용자의 감정 상태를 파악하고 해당 감정을 고려한 일관성 있는 대화를 제공하는 감정 분석 기반 챗봇 시스템을 제안한다. 이를 바탕으로 긍정적인 대화를 이어 나가는데 초점을 두어 자연스러운 대화가 가능할 것으로 기대된다.

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BERT 모델과 지식 그래프를 활용한 지능형 챗봇 (An Intelligent Chatbot Utilizing BERT Model and Knowledge Graph)

  • 유소엽;정옥란
    • 한국전자거래학회지
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    • 제24권3호
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    • pp.87-98
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    • 2019
  • 인공지능이 활발하게 연구되면서 이미지, 영상, 자연어 처리와 같은 다양한 분야에 적용되고 있다. 특히 자연어 처리 분야는 사람이 말하고 쓰는 언어들을 컴퓨터가 이해할 수 있도록 하기 위한 연구들이 진행되고 있고 인공지능 기술에서 매우 중요한 영역 중 하나로 여겨진다. 자연어 처리에서 컴퓨터에게 사람의 상식을 이해할 수 있도록 학습시키고 사람의 상식을 기반으로 결과를 생성하도록 하는 것은 복잡하지만 중요한 기술이다. 단어들의 관계를 이용해 연결한 지식 그래프는 컴퓨터에게 쉽게 상식을 학습시킬 수 있다는 장점이 있다. 하지만 기존에 고안된 지식 그래프들은 특정 언어나 분야에만 집중해 구성되어 있거나 신조어 등에는 대응하지 못하는 한계점을 갖고 있다. 본 논문에서는 실시간으로 데이터를 수집 및 분석하여 자동으로 확장 가능한 지식 그래프를 구축하고, 이를 기반 데이터로 활용하는 챗봇 시스템을 제안하고자 한다. 특히 자동 확장 그래프에 BERT 기반의 관계 추출 모델을 적용시켜 성능을 향상시키고자 한다. 자동 확장 지식 그래프를 이용해 상식이 학습되어 있는 챗봇을 구축하여 지식 그래프의 활용 가능성과 성능을 검증한다.

인공지능 Watson 기반의 챗봇 시스템 (A Study on the chatbot systems using AI Watson)

  • 김소현;박상명;김문지;권람;박은찬
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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    • pp.682-683
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    • 2019
  • 본 논문에서는 인공지능 Watson 기반의 챗봇 시스템에서 효율적인 자연어 처리를 위한 시나리오 설계 방법을 제안하고자 한다. 주제별 시나리오 구성을 단순히 무작위 순서로 배치하는 것 보다 연관도가 높은 노드를 가깝게 연결하는 것이 주제 전환 속도와 효율성 측면에서 유의미한 것으로 나타났다. 시스템의 구성 요소를 연결해주는 어플리케이션은 빠르게 질문과 답변 전달이 가능하도록 모듈화하여 PaaS 클라우드에 연결하도록 한다. 그 결과 경제적이고 단순한 개발 환경에서 어플리케이션을 구현하는 것이 가능했다. API를 호출하여 답변을 전달하는 경우에는 약 2.005초 정도로 빠른 응답 속도를 보였다. 따라서 본 논문에서 설명하는 챗봇 시스템 설계 방법을 사용할 경우 저비용으로 효율성 있는 서비스 제공 플랫폼을 구축할 수 있다.

Seq2Seq 모델을 활용한 대학교 비대면 원격강의 상황에서 질문 문답 및 관리 인공지능 챗봇 서비스 (Q&A and management AI chatbot service in the context of a university non-face-to-face remote lecture using the Seq2Seq model)

  • 나동준;안재욱;박세진
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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    • pp.325-327
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    • 2020
  • 최근 비대면 원격강의의 비율이 증가하였지만 비대면 상황에서 원격으로 진행하는 강의로 인해 강의를 수강하는 학생들의 강의를 진행하는 교수와의 질문에 대한 즉각적인 상호작용과 피드백이 부족하고 교수 또한 비대면 상황에서 학생들과의 소통의 어려움으로 인해 질문에 대한 답변을 하는 것에 어려움 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 학생들에게 질문에 대한 즉각적인 답변을 해주고 교수에게는 질문-답변을 관리할 수 있는 인공지능 챗봇 웹 서비스를 제안한다. 웹 서비스는 강의를 수강하는 학생과 강의를 진행하는 교수로 나눠져 제공된다. 구현을 위해 Seq2Seq 모델을 활용하였고 질문-답변 데이터셋으로 학습을 하여 테스트 하였다.

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쇼핑 챗봇에 대한 소비자 반응 연구: 에이전트와 메시지 유형 효과를 중심으로 (A Study on Consumers' Responses to Shopping Chatbot: The Effects of Agent and Message Types)

  • 송유진;김민희;최세정
    • 한국HCI학회논문지
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    • 제14권2호
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    • pp.71-81
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    • 2019
  • 인공지능(AI) 기술이 발달함에 따라 다양한 영역에서 활용되고 있다. 인공지능을 활용한 챗봇(Chatbot)의 이용도 여러 분야로 확대되고 있으며, 특히 모바일 쇼핑 이용이 증가하면서 챗봇 서비스의 소비자와의 소통 기능이 주목 받고 있다. 그러나 챗봇에 대한 연구는 초기 단계이며 모바일 커머스에서 이용하는 챗봇에 대한 선행연구는 아직 미비하다. 따라서 본 연구는 쇼핑 챗봇에 대한 소비자 반응을 실증적으로 살펴보고 의인화된 챗봇의 에이전트로서의 유형과 메시지 유형이 어떠한 영향을 주는지를 검증하고자 하였다. 구체적으로 챗봇 에이전트 유형(비서/친구)과 메시지 유형(사실/평가)을 독립변수로 $2{\times}2$ 집단 간 실험을 수행하였다. 연구 결과, 챗봇 에이전트 와 메시지 유형이 소비자의 챗봇에 대한 지각된 인식 및 반응에 미치는 주효과는 발견되지 않았지만, 에이전트 유형과 메시지 유형의 간 상호작용이 나타났다. 구체적으로 에이전트 유형이 비서일 때에는 사실적 메시지로 상품 추천을 하였을 때 긍정적인 영향을 미치는 반면, 친구일 경우에는 평가적 메시지 유형이 보다 긍정적인 반응을 얻는 것으로 나타났다. 이 결과는 챗봇 서비스에 대한 소비자 반응을 이해하기 위해서 커뮤니케이션 요소들을 고려해야 하며 이를 적절하게 활용하여 긍정적인 경험을 유도할 수 있다는 학문적, 실무적 시사점을 제공한다.

예술 전시에 활용 가능한 AI 알고리즘 연구 : 챗봇 모델 개발 및 평가를 중심으로 (A Study on AI Algorithm that can be used to Arts Exhibition : Focusing on the Development and Evaluation of the Chatbot Model)

  • 최학현;윤미라
    • 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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    • 제15권4호
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    • pp.369-381
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    • 2021
  • AI(인공지능) 기술은 전시 기획, 현장 진행, 평가에 이르는 예술 전시 준비 과정에서 활용할 수 있다. AI는 전시 기획과 안내 서비스 분야부터 예술 창작의 도구까지 영역을 확장하고 있다. 본 연구는 전시와 AI 기술의 융합을 정보와 서비스 제공에 활용하는 챗봇을 중심으로 고찰해보았다. 더 구체적으로 연구하기 위해 네이버 클로바 챗봇 제작툴과 국립현대미술관의 정보를 사용하여 전시 서비스용 챗봇 개발(연구설계)을 진행하였다. 본 연구에서는 국립현대미술관의 모든 정보가 아닌 관람과 전시로 정보를 한정하였으며 버튼을 통해 원하는 답변을 얻는 시나리오 방식과 직접 질문을 입력하는 텍스트 Q&A 방식을 제공하는 챗봇을 개발(모델 및 평가)하였다. 엘리자(ELIZA)의 챗봇 평가 척도에 따라 여섯 가지 항목으로 챗봇을 평가해본 결과 5점 만점에 4.2점이 도출되었고 관람, 전시 정보를 전달하는 목적으로 사용될 챗봇 개발(연구모형)을 완성했다. 개발한 챗봇에 연속적인 시나리오 답변 연결과 텍스트 Q&A형 답변 실패 및 오류 해결 및 추가 서비스 확대를 통해 실제 예술 전시 공간에서 사용될 수 있는 완벽한 챗봇 모델을 제작하는 것을 향후 연구 과제로 삼는다.