• 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.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.279-306
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• 2022

공공기관과 정부는 시민에게 음성 기반 서비스 챗봇을 제공함으로써 시민 복지를증진하고 사회적 취약계층과 원활한 공공소통을 도모할 수 있다는 전제로 논의를 전개한다. 이 논문의 연구 목적은 지능형 정부가 ICT를 기반으로 조직 내외 지식 및 정보를 데이터화하고 체계화하여 능률적으로 관리하고 시민들, 특히 취약계층의 정보 접근과 활용을 용이하게 하여 신속하고 효율적인 행정서비스를 제공해 줄 방안을 제안하기 위함이다. 연구방법으로 소규모 설문조사를 통해 음성기반 서비스 제공을 앞둔 공공기관에 대한 시민들의 태도, 인식 및 기대가 긍정적임을 확인하고, 인공지능에 관한 지식을 갖춘 전문가들 인터뷰를 통해 음성기반 서비스에 필요한 기술적 측면과 공공기관 음성기반서비스 제공의 의의 및 필요성, 구축시 고려해야 할 제반사항들과 정책적 제언, 시사점을 살펴보고 한계 및 연구발전에 대해 고민해본다. 결과적으로, 챗봇의 음성기반서비스는 더 폭넓은 시민들이 지능형 정부에 참여를 실현하며, 정보 접근성을 강화하고 사회적 취약계층의 인권 및 기본권 보장·강화하는 사회적 배려와 디지털 포용을 실천하는 계기와 발판을 제공함에 큰 의의를 지닌다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.765-776
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• 2018

인공지능 기술은 최근 컴퓨팅 기술의 발달과 함께 급성장하고 있는 기술로, 차세대 핵심기술로 꼽히고 있다. 챗봇은 미리 정해놓은 규칙에 따라 사용자 입력에 대해 응답할 수 있도록 만들어진 시스템으로, 상담, 주문 등 단순 반복 업무를 비롯해 사용자 대화 패턴 분석을 통한 서비스 제공까지 점차 그 범위가 확대되며 생활 밀착형 서비스로 자리 잡을 전망이다. 이에 따라 본 연구에서는 인공지능 기술을 활용한 셀럽봇 모델을 제시하고자 한다. 셀럽봇이란, 셀러브리티(Celebrity)의 약자 셀럽(Celeb)과 챗봇(Chatbot)의 합성어로 셀러브리티와 대화할 수 있는 챗봇 서비스를 말한다. 셀럽은 '애착 관계'를 형성할 수 있는 가장 좋은 대상이며, 누구나 접근하기 쉽다는 장점이 있다. 이와 함께 인공지능 기술은 '제품' 이지만 '제품'이 아닌 사람처럼 여기게 할 수 있는 기술이다. 이를 미루어 볼 때 '셀럽'이라는 특성과 인공지능 기술 기반의 챗봇이 결합하였을 때 가장 큰 시너지를 발생시킬 수 있을 것으로 보며 이를 활용한 다양한 파생상품이 발생할 것으로 보며 이에 따라 셀럽봇 모델을 제시한다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.303-308
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• 2022

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.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.843-848
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• 2022

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.

• 디지털융복합연구
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• 제18권11호
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• pp.215-226
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• 2020

챗봇이 비즈니스의 중요한 인터페이스 창구로 떠오르고 있다. 이러한 변화는 챗봇 관련 연구가 자연어처리(Natural Language Processing)기법에서 자연어이해(Natural Language Understanding) 그리고 자연어생성(Natural Language Generation)으로 지속적으로 발전했기 때문이다. 하지만, 챗봇을 개발하는 과정에서 도메인 지식을 이끌어내고, 사용자 친화적인 대화형 인터페이스로 개발하는 방법론적 연구는 미약한 것이 현실이다. 본 논문에서는 챗봇 개발의 프로세스적 기준을 제시하기 위해 이전 논문에서 제시한 방법론을 바탕으로 실제 프로젝트에 적용하며 개발방법론을 개선하였다. 결론적으로 가장 핵심적인 단계인 테스트 단계의 생산성을 33.3% 향상하였으며, 그 반복횟수도 37.5%로 단축하였다. 이러한 결과를 바탕으로 "3 Phase and 17 Tasks 개발방법론"을 제시하였으며, 이것은 챗봇 개발의 시행착오를 획기적으로 개선할 것으로 기대한다.

• 경영정보학연구
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• 제26권1호
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• pp.119-149
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• 2024

이 연구는 여행 정보 검색 서비스로서 ChatGPT와 같은 새로운 AI 챗봇의 신뢰 형성과 행동 의도에 미치는 선행 요소와 메커니즘을 탐구한다. 연구는 익숙함, 참신함, 개인의 혁신성, 정보의 질, 그리고 지각된 의인화 등 다양한 변수들 간의 관계를 분석하여, 이러한 요인들이 사용자의 인지적, 정서적 신뢰와 궁극적으로 정보수용의도, 지속사용의도에 미치는 영향을 규명한다. 결과적으로, 익숙함과 정보의 질은 인지적, 정서적 신뢰 모두에 영향을 미치는 반면 참신함은 인지적 신뢰에만 긍정적으로 기여했다. 더불어, 새로운 AI 챗봇 사용자의 개인적 혁신성은 익숙함과 인지적 신뢰 간의 관계를 약화시키는 한편, 챗봇의 지각된 의인화 수준은 참신함 및 익숙함과 인지적 신뢰 간의 관계를 증폭시키는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 AI 챗봇의 디자인과 도입 시 의인화, 정보의 질 익숙함, 개인의 혁신성 등의 측면을 고려하는 중요성을 강조하며, 이를 통해 새로운 AI 챗봇의 여행 정보 검색 서비스로서 신뢰 및 행동의도 형성에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.53-59
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• 2021

본 연구에서는 '레플리카'와 같은 텍스트 입력 기반의 부정적 감정 완화가 가능한 국내 인공지능 챗봇인 BERGPT-chatbot을 제안하고자 한다. BERGPT-chatbot은 KR-BERT와 KoGPT2-chatbot을 파이프라인으로 만들어 감정 완화 챗봇을 모델링하였다. KR-BERT를 통해 정제되지 않은 일상 데이터셋에 감정을 부여하고, 추가 데이터셋을 KoGPT2-chatbot을 통해 학습하는 방식이다. BERGPT-chatbot의 개발 배경은 다음과 같다. 현재 전 세계적으로 우울증 환자가 증가하고 있으며, 이는 COVID-19로 인해 장기적 실내 생활이나 대인 관계 제한으로 더욱 심각한 문제로 대두되었다. 그로 인해 부정적 감정 완화나 정신 건강 케어에 목적을 둔 국외의 인공지능 챗봇이 팬데믹 사태로 사용량이 증가하였다. 국내에서도 국외의 챗봇과 비슷한 심리 진단 챗봇이 서비스 되고 있으나, 국내의 챗봇은 텍스트 입력 기반 답변이 아닌 버튼형 답변 중심으로 국외 챗봇과 비교하였을 때 심리 진단 수준에 그쳐 아쉬운 실정이다. 따라서, BERGPT-chatbot을 통해 감정 완화에 도움을 주는 챗봇을 제안하였으며, BERGPT-chatbot과 KoGPT2-chatbot을 언어 모델의 내부 평가 지표인 '퍼플렉서티'를 통해 비교 분석하여 BERGPT-chatbot의 우수함을 보여주고자 한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권11호
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• pp.247-249
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• 2020

4차 산업혁명 시대에 다양한 분야에서 ICT 기술 간 융합에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 마쳐 데이터, 네트워크, 인공지능 기술이 결합한 새로운 용어인 DNA(Data, Network, AI)가 사용 중이다. DNA는 지능형 응용 및 서비스 개발에 있어 잠재적 기술력을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 DNA 기술 기반의 논리적 포그 네트워크 기반의 서비스 이미지 배치 기술, 산업용 무선 센서 네트워크에서의 기계학습 기반 이동성 기술, 뇌신호 주파수 특성을 이용한 CNN 기반 BCI 성능 예측 기술, 소스코드 주제를 이용한 인공신경망 기반 경고 분류 방법 기술, 챗봇 환경에서 데이터 시각화 인터랙션을 위한 자연어처리 기술에 대한 심사 완료된 논문들을 소개한다.

• 산업융합연구
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• 제20권4호
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• pp.23-30
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• 2022

최근 인공지능(AI)과 딥러닝 발전으로 대화형 인공지능 챗봇의 중요성이 부각되고 있으며 다양한 분야에서 연구가 진행되고 있다. 챗봇을 만들기 위해서 직접 개발해 사용하기도 하지만 개발의 용이성을 위해 오픈소스 플랫폼이나 상업용 플랫폼을 활용하여 개발한다. 이러한 챗봇 플랫폼은 주로 RNN (Recurrent Neural Network)과 응용 알고리즘을 사용하며, 빠른 학습속도와 모니터링 및 검증의 용이성 그리고 좋은 추론 성능의 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 RNN과 응용 알고리즘의 추론 성능 향상방법을 연구하였다. 제안 방법은 RNN과 응용 알고리즘 적용 시 각 문장에 대한 핵심단어의 단어그룹에 대해 확장학습을 통해 데이터에 내재된 의미를 넓히는 기법을 사용하였다. 본 연구의 결과는 순환 구조를 갖는 RNN, GRU (Gated Recurrent Unit), LSTM (Long-short Term Memory) 세 알고리즘에서 최소 0.37%에서 최대 1.25% 추론 성능향상을 달성하였다. 본 연구를 통해 얻은 연구결과는 관련 산업에서 인공지능 챗봇 도입을 가속하고 다양한 RNN 응용 알고리즘을 활용하도록 하는데 기여할 수 있다. 향후 연구에서는 다양한 활성 함수들이 인공신경망 알고리즘의 성능 향상에 미치는 영향에 관한 연구가 필요할 것이다.