• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.673-676
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• 2021

본 연구에서는 Google Dialogflow 자연어 처리 엔진(NLP 엔진), 정보수집(크롤링), iOS 챗봇 애플리케이션을 통해 정부 및 지자체 혜택 및 정보 추천 서비스를 제공하는 챗봇 구현을 제안한다. 해당 챗봇은 디지털 기기 사용이 능숙하지 않은 중, 장년층 사용자가 쉽게 이용할 수 있도록 접근성을 높이고, 정부 및 지자체에서 제공하는 다양한 혜택 및 정보의 불균형과 격차의 해소를 목적으로, 사용자가 선택한 지역에 따른 혜택·복지·소식 정보를 제공 및 추천한다. 이 과정을 통해 사용자는 자신이 원하는 분야의 정부 및 지자체의 적절한 복지 정보를 추천 받을 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.11a
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• pp.836-838
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• 2022

반려동물 시장 및 동물 의료분야의 성장, 동물병원 이용 과정 개선의 필요성으로 반려동물 질병의 시작부터 끝까지 전 과정을 함께하는 원스탑 모바일 애플리케이션을 개발하였다. 증상으로 예상 질병을 진단하는 머신러닝 모델과 자연어 문장을 인식하는 딥러닝 챗봇으로 사용자가 편리하게 반려동물 이상 증상에 대한 예상 질병을 챗봇으로 상담할 수 있도록 구현하였다. 챗봇 시스템을 기반으로 '예상 진단', '질병백과', '문진표', '동물병원' 기능을 추가하여 일관된 기능들로 유기적인 서비스를 구성하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2018.10a
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• pp.628-630
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• 2018

인공지능에 대한 연구가 최근 이슈가 되면서, 딥러닝 기술의 비약적인 발전 덕분에 대화형 에이전트가 인터페이스의 역할을 하고 있다. 이 중에서 최근 여러 대학에서 서비스로 지원하는 챗봇 시스템의 문제점에 대하여 개선된 시스템을 제안하고, 이를 구현하여 실험을 통해 연구하고자 한다. 기존 챗봇 시스템이 가진 문제점을 보완한 시스템은 서비스 사용자가 질의하는 의도에 더 알맞은 응답을 제공하여 서비스 사용자의 불편함을 최소화하고, 사용성과 편의성을 최대화 하는 것을 목적으로 한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.423-424
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• 2019

인공지능 기술의 발전으로 딥러닝, 자연어처리 기술이 챗봇(채팅+로봇)에 적용되어 금융, 헬스케어, 여행, 방송 등의 분야를 중심으로 챗봇 시장이 확대되고 있다. 이러한 디지털 환경의 변화에 따라 전통문화 관련 개방 데이터를 활용한 전통문화 콘텐츠의 활성화 방안에 대해 살펴보고자 한다. 전통문화 소재는 영화, 드라마, 애니메이션 등의 소재로 활용 폭이 꾸준히 확대되고 있으나 현대적인 재창조의 폭넓은 대상이 되지는 못하고 있다. 팩트를 다루는 역사적 사실은 물론, 그 당시 살았던 사람들의 이야기 발굴에 대한 창작자들의 수요에 부응할 수 있는 체계적인 정보서비스로서의 전통문화 분야 인공지능(AI) 챗봇 서비스는 예비창작자와 일반인에게 창작의 유용한 가이드가 될 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.129-132
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• 2019

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.

• Annual Conference of KIPS
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• 2019.10a
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• pp.918-921
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• 2019

최근 4차 산업혁명으로 인해 인공지능 기술의 발달로 인해 사람의 감정을 모델링하는 연구와 챗봇에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 챗봇과의 대화 중에서 감정 모델은 중요한 요소이지만, 서로 별개로 연구되었으며, 그 수 또한 부족하다. 보다 개인적이고 전문적인 서비스를 제공하기 위해선 챗봇 사용자의 감정을 분류할 수 있어야 한다. 이에 본 연구에서는 모바일 플랫폼에서의 특징을 고려한 신조어를 포함한 사용자가 입력한 문장의 감정을 파악하고 감정에 따른 응답을 구현하는 챗봇을 구현하는 방안에 대하여 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.15-18
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• 2019

증가하는 메시징 앱 이용자 수, 언제 어디서나 시간과 장소에 제한받지 않는 고객 응대 서비스 그리고 대화형이라는 친근성 등은 챗봇(Chatbot)의 대표적인 장점들이다. 과거에는 단순히 패턴을 찾아 이미 설정된 기계적인 반응만을 했지만, 최근에는 여러 기술, 특히 AI 기술의 발달로 실생활에서도 도움을 줄 수 있는 챗봇들이 많아지기 시작했다. 본 논문에서는 인터넷이나 핸드폰 앱으로 영화 예매하는 것이 익숙하지 않은 사람이나 채팅을 하는 것이 익숙한 사람들이 신속, 편리하게 영화 예매를 할 수 있도록 지원하는 챗봇을 구현하고자 한다. 이를 위해 Dialogflow를 사용해서 예매자가 영화의 필수 정보들을 자연스러운 채팅을 통해 파악하도록 한다. 또한 영화와 관련된 키워드만 언급해도 되묻기 기능을 추가해 해당 영화를 유추할 수 있는 질의를 통해 정확한 예매를 지원한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.993-996
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• 2021

챗봇의 사용 용도는 일상 대화와 소비자 응대를 넘어서 심리 상담 용도로 확장하고 있다. 이 연구에서는 챗봇-사람 채팅에서 무작위로 추출한 '우울'과 관련된 대화 데이터를 텍스트마이닝 기법으로 분석하여 채팅에서의 우울 관련 담론 주제를 파악하였다. 더불어 정성 분석을 통해 사용자들이 챗봇에 털어놓고 있는 '우울' 의 종류를 범주화하고 분류하여, 트위터의 '우울' 데이터와의 차이점을 비교하였다. 이를 통해 챗봇 데이터의 '우울' 대화만의 특징을 파악하고, 우울 증상 탐지와 그에 따른 적절한 심리지원 정보를 제공하는 서비스 디자인의 착안점을 제시한다.

• Korean journal of communication and information
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• v.79
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• pp.70-103
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• 2016

In the face of crisis in the news media industry, many people prospect that new technology can save it. But there is no discussion about how new technology works and what is its limitations and which direction of development is needed. In view of media, this article analyzed 'news chatbot' as new technology. Firstly, this article defined bot and discussed bot's agency based on actor network theory. Secondly, it analysed bots which are acting as media and discussed features of the messenger platform as a communication tool. Thirdly, it presents examples of news chatbot and analyzed how they work. Finally, it predicts the future of news chatbot and discussed the possibility of journalism.

• Journal of the HCI Society of Korea
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• v.14 no.2
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• pp.71-81
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• 2019

As AI technology develops, its application has been extended to diverse fields. In particular, AI-enabled Chatbot services have garnered growing attention and such services are more important as a tool of communication in mobile shopping. However, research on chatbots is in its early stage and the understanding of chatbots in the context of mobile commerce is very limited. The purpose of this study is to empirically investigate consumer responses to a shopping chatbot with a focus on the effects of chatbot agent types and message types. Specifically, a $2{\times}2$ between-subjects experimental design, with the agent type (secretary/friend) and the message type (factual/evaluative) as the independent variables, was employed. The results show that although main effects of chatbot agent and message types are not found, interaction effects between chatbot agents and message types on consumer responses are significant. Specifically, when the agent type was a secretary, consumer responses to product recommendation with a factual message were more positive. On the other hand, in the case of the friend agent, the evaluative message led to more positive responses. The findings suggest that communication elements are important in the understanding of consumer responses to chatbots in mobile shopping and effective strategies for utilizing chatbots for mobile commerce should be considered.