• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.474-477
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• 2017

최근 모바일 메신저 챗봇 API를 이용한 서비스 시장이 활성화되고 있다. 챗봇은 대화형 인터페이스 상에서 규칙 또는 AI로 유저와의 인터랙션을 하는 서비스로 지도, 쇼핑, 금융 등의 앱들이 챗봇 안으로 흡수되어 앱이나 웹에 별도로 접속하지 않아도 된다는 이점이 있다. 챗봇에 필요한 자동응답 API는 대표적으로 텔레그램, 페이스북 메신저, 네이버 톡톡, 카카오톡과 같은 메신저 앱에서 구현 가능하다. 아직까지 카카오톡 메신저는 챗봇 구현 환경이 제한적이라는 단점이 있지만, 국내 메신저 사용시간 점유율 94%를 차지하여 유저 접근성이 뛰어나다. 따라서 이 서비스의 타겟층이 주부 및 1인 가구이므로 서비스 범위보다는 접근성을 기준으로 두고 메신저 앱을 카카오톡으로 선택했다. 본 논문은 카카오톡 자동응답 API를 이용한 대화형 서비스를 연구 및 개발하는데 중점을 두고 있다. 이 대화형 서비스는 요리에 관한 전반적인 정보를 제공하며, 서비스 이용자에게 간편한 요리환경을 제공할 수 있도록 한다. 다양한 세부 기능을 확장한다면 효율적인 대화형 서비스가 될 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.595-597
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• 2019

DCU챗봇은 카카오 i 오픈빌더 API를 활용하여 24시간 어디서든 카카오톡이 설치된 스마트폰만 있다면 대구가톨릭대학교의 모든 정보를 얻을 수 있는 챗봇이다. 이 챗봇은, 카카오톡 채널을 통해 친구추가 후 이용 가능하며, Node.js와 카카오 i 오픈빌더 API를 통하여 대구가톨릭대학교의 학식, 스쿨버스, 학교 주변 버스정류장의 실시간 버스 도착 정보, 날씨 & 미세먼지, 학사일정, 교내 전화번호, 공지사항, 지도 등의 기능을 네이버와 기상청, 대구 시내버스 정보를 크롤링 후 가공하여 서비스를 제공한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.399-400
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• 2023

본 프로젝트는 ChatGPT와 카카오톡 채널 챗봇을 사용하여 초등학생 대상의 학교폭력 예방교육을 위한 대화형 챗봇을 개발한다. 이를 위해, 한림대학교 간호대학에서 제공받은 학교폭력 예방교육 자료를 기반으로 ChatGPT를 사용하여 데이터를 증강하였고, AWS RDS의 데이터베이스에 사용자의 예상 발화와 그에 대한 답변을 저장하였다. 그리고 AWS Lambda에 REST API를 구현하고, AWS API Gateway를 통해 카카오톡 채널 챗봇과 연결하였다. 사용자가 발화를 입력하면 발화를 포함한 요청이 AWS Lambda로 전달되고, ChatGPT를 사용해 답변을 생성하며 데이터베이스에 저장된 데이터와 코사인 유사도를 비교한다. 이때 기준치보다 유사도가 높다면 저장되어 있던 데이터를 반환하고, 낮다면 생성된 답변을 반환한다. 이후 반환된 답변을 카카오톡 채널 챗봇으로 전달해 사용자에게 출력한다.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.4 no.1
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• pp.31-36
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• 2018

In this paper, we developed a chatbot system using the Django framework using the KakaoTalk API so that college students can easily search for important information in their university. Unlike existing chatbot systems that provide only specific information, the chatbot developed in this research automatically provides search results for various types of user queries such as weather, YouTube, Naver real-time ranking search and language translation as well as important information within their own university. We developed a module using Apache, Python and Django in AWS Ubuntu server and developed a chatbot system that automatically responds to user queries by communicating with KakaoTalk server using KakaoTalk API and BeautifulSoup. The system developed in this study is expected to be applicable to the future university entrance information promotion and election promotion system.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.549-552
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• 2017

본 연구의 목적은 대학교의 신입생을 비롯한 재학생들에게 손쉽게 해당 대학의 정보를 제공하기 위한 것이다. 기존의 경우에는 대학 어플리케이션을 설치하여야 하는데 이에 따른 피로감과 테크노스트레스가 발생한다. 이렇다보니 최근 ICT 생태계는 메신저 플랫폼을 기반으로 한 챗봇(ChatBot) 서비스의 등장으로 앱에서 봇으로 급속히 진화 중에 있다. 또한 사람들은 새로운 앱을 찾는 대신 메신저 앱에서 대부분의 시간을 보내고 있다. 국내의 경우에는 카카오톡의 사용기간 점유율이 95%에 이르는 데 이러한 점을 고려하여 카카오톡 자동응답 API를 이용하여 대학의 교내 외 정보뿐만 아니라 교통, 날씨 등의 정보까지도 제공하고자 한다. 이에 대한 예로서 동의대학교의 정보 제공 서비스를 구축하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.207-208
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• 2021

본 논문에서는 스마트 폰의 가속도(Accelerometer) 센서와 GPS 센서 및 Kakao Map, Kakao OPEN API 기반을 이용하여 아동, 기저질환자 및 노약자 등의 사용자들이 위험한 상황에 노출되었을 때 자동으로 구조 요청 서비스를 제공하는 낙상 감지 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 사용자의 낙상, 넘어짐 등을 감지하여 보호자에게 SMS 및 카카오톡으로 구조 요청 메시지를 자동으로 전송한다. 안드로이드의 가속도 센서는 사용자의 가속도 및 각도를 계산하여 낙상 및 넘어짐을 감지하고, GPS 센서를 통해 사용자의 현재 위치를 카카오 맵에 표시하고, 구조 요청 메시지를 자동으로 전송함으로써 사용자가 긴급한 상황에서 구출되도록 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.01a
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• pp.83-87
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• 2014

본 논문에서는 안드로이드 스마트폰 환경에서 높은 점유율을 가진 카카오톡 모바일 메신저 앱에 대하여 행정안전부가 고시한 Android-JAVA 시큐어 코딩가이드의 입력 데이터 검증 및 표현, API악용, 보안특성, 시간 및 상태, 에러처리, 코드 품질, 캡슐화 등 18가지 보안 취약점을 분석하고, 해당 취약점에 대한 시큐어 코딩 기법을 적용한다. 먼저 현재 상용화되고 있는 카카오톡 모바일 메신저 코드를 역공학(리버스엔지니어링)방법을 이용하여 코드단에서 소스를 분석한다. 실제 코드에서 시큐어 코딩이 안드로이드 스마트폰 환경에서 행정안전부가 고시한 Android-JAVA 시큐어 코딩가이드를 기준으로 취약한 부분을 찾고, 적용이 안 되어 있는 부분에 안드로이드 환경에 맞는 시큐어 코딩 기법을 적용한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.421-422
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• 2022

코로나19의 영향으로 개인 여가 시간이 증가하면서 성격 유형 심리 테스트들에 대한 관심도가 늘어나고 하나의 유행처럼 다양한 종류의 심리 테스트들이 등장하였다. 즉 앞으로도 심리 테스트에 대한 수요는 높을 것이라고 예상되기 때문에 트렌드에 따라가보자 해당 연구를 진행하게 되었다. 이 연구에는 JS를 기본적으로 사용했지만 추가적으로 Node.js를 이용하여 테스트 피드백을 작성하고 작성한 데이터를 백엔드로 가져오는 작업을 수행했다. 또한 Bootstrap으로 전체적인 디자인을 담당하고 테스트 결과 공유를 위해 카카오톡, 페이스북, 네이버, 트위터의 API를 가져와 사용했다. 해당 테스트를 이용할 시 심리 테스트뿐만 아니라 테스트에 대한 피드백을 관리자에게 보낼 수 있고 테스트 전체 결과 페이지를 통해 원하는 결과까지 알 수 있어 테스트 결과에만 중점을 둔 일회성 강한 다른 테스트들과는 다른 차별점을 가지고 있어 경쟁력이 있는 프로젝트라고 볼 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.29-30
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• 2019

본 논문에서는 카카오i 오픈빌더 API를 활용하여 언제 어디서나 손쉬운 접근 방법으로 날씨 정보를 얻을 수 있는 챗봇을 설계하고 구현한다 이 챗봇은, 플러스 친구를 통해 친구 추가 후 이용 가능하며, Python의 Flask 웹 프레임워크를 통하여 날씨에 관한 기온, 미세 먼지 농도, 강수량, 자외선 지수, 캐스팅 정보 등을 네이버에서 사용자가 검색한 지역별로 크롤링 후 가공하여 서비스 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.980-983
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• 2019

최근 지능형 기술(Intelligence Technology)의 발전과 더불어 공공서비스에 지능형 기술을 적용하기 위한 연구가 활발하게 진행되어 오고 있다. 2017년 11월 보도자료를 통해 행정안전부에서도 4차 산업혁명 시대, 지능형 서비스 등 기록관리체계 재편의 필요성을 강조하였지만 여전히 공공기록관이 제공하는 지능형 서비스는 찾아보기 어렵다. 이에 본 연구는 사용자 중심의 지능형 기록정보서비스방안으로 인공지능 기술을 활용한 챗봇 서비스를 구현하였다. 이를 위해 카카오톡 플랫폼을 채택하였으며 국가기록원을 API를 이용하여 기록물 검색 챗봇을 구현하였다.