Kyung-Ah Kang;Shin-Jeong Kim;Byoung-doo Oh;Yu-Hyeon Kim
Child Health Nursing Research
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v.30
no.1
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pp.45-53
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2024
Purpose: This study develops a chatbot for school violence prevention (C-SVP) among elementary school students. Methods: Among the analysis, design, development, implementation, and evaluation (ADDIE) models, ADD phases were applied to develop a C-SVP. Students' learning needs were identified by constructing content with a design that attracted their attention. Subsequently, a formative evaluation was conducted on the developed C-SVP to test its applicability by ten elementary school students targeting the 5th and 6th grades. Results: The chatbot was designed using KakaoTalk and named "School Guardian Angel." The formative evaluation revealed that the developed C-SVP was easily accessible and useful for elementary school students. Conclusion: The developed C-SVP is expected to be effective in preventing violence among elementary school students. However, further research involving children of various age groups is required.
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.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.05a
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pp.271-274
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2018
More than 80% of the deaths in Korea are due to chronic diseases. Mobile applications continue to emerge where IT companies and medical hospitals work together to manage chronic diseases. In recent years, the development of artificial intelligence chatbot has been under way to improve the efficiency and convenience of management. Since the chatbot process the conversation by a dialogue, users who are familiar with the GUI-based environment may not be familiar with accessibility or usage. In this paper, we analyze UI / UX of the mobile application that manages diabetes in chronic diseases, and present the UI / UX design of chatbot through this result.
Currently, chatbot, a conversational platform based on artificial intelligence, is drawing attention as a new marketing channel. This study attempted to verify the effect of the anthropomorphism, message type, and media self-efficacy level on purchase intention. The experimental design of this study was a 2 (anthropomorphism level of shopping chatbot: low vs. high) × 2 (message type: factual vs. evaluative) × 2 (media self-efficacy: low vs. high) three-way mixed analysis of variance (ANOVA). This study conducted a survey by the convenience sampling method of 402 women in their 20s and 30s living in Seoul and the Gyeonggi area who were aware of chatbot services. For the final analysis, 388 questionnaires were used. Data were analyzed with the SPSS 23 program and three-way ANOVA. Simple main effects analysis was conducted. The results of this study were as follows. First, there were statistically significant differences in purchase intention according to anthropomorphism level, message type, and media self-efficacy. Second, message type and media self-efficacy showed statistically significant interaction effects on purchase intention. Lastly, anthropomorphism and the media self-efficacy level and the message type of the shopping chatbots showed significant three-way interaction effects on purchase intention.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.7
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pp.17-25
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2020
Based on the successful use of chatbot technology, this study examined what business values each company is creating. The chatbot service contributes to improving the productivity of the company by helping to answer or respond to the questions of employees inside the company or customers. And in the field of education, Instead of instructor, AI technology responds the questions and feedback of the students to reduce the work of the instructor. In the field of commerce, offline stores provide convenient and new purchasing experiences to customers by providing product purchasing services through artificial intelligence speakers and personalization service. Although chatbot service is creating business value in some business cases, it is still limited to the process of a specific company, and the spread rate is still slowing because the service scope, convenience, and usefulness are not greater than expected. Therefore, some chatbot development service providers is providing an integrated development platform to improve usability, Chatbots have the features and advantages of providing convenience instead of answering human questions. However, there is a disadvantage that the level of communication can be lowered by reducing various human subjective views and giving mainly objective answers. Through this study, we will discuss the characteristics, advantages and disadvantages of chatbot services by comparing them.
Chatbot services are used in various fields in connection with AI services. Security research on AI is also in its infancy, but research on practical security in the service implementation stage using it is more insufficient. This paper analyzes the security requirements for chatbot services linked to AI services. First, the paper analyzes the recently published papers and articles on AI security. A general implementation model is established by investigating chatbot services provided in the market. The implementation model includes five components including a chatbot management system and an AI engine Based on the established model, the protection assets and threats specialized in Chatbot services are summarized. Threats are organized around threats specialized in chatbot services through a survey of chatbot service managers in operation. Ten major threats were drawn. It derived the necessary security areas to cope with the organized threats and analyzed the necessary security requirements for each area. This will be used as a security evaluation criterion in the process of reviewing and improving the security level of chatbot service.
The purpose of this study is to investigate the utilization of major learning tools among radiology science students and assess the accuracy of a conversational artificial intelligence service program, specifically a chatbot, in the context of the national radiologic technologist licensing exam. The survey revealed that 84.3% of radiology science students actively utilize electronic devices during their learning process. In addition, 104 out of 140 respondents said they use search engines as a top priority for efficient data collection while studying. When asked about their awareness of chatbots, 80% of participants responded affirmatively, and 22.9% reported having used chatbots for academic purposes at least once. From 2018 to 2022, exam questions from the first and second periods were presented to the chatbot for answers. The results showed that ChatGPT's accuracy in answering first period questions increased from 48.28% to 60%, while for second period questions, it increased from 50% to 62.22%. Bing's accuracy in answering first period questions improved from 55% to 64.55%, and for second period questions, it increased from 48% to 52.22%. The study confirmed the general trend of radiology science students utilizing electronic devices for learning and obtaining information through the internet. However, conversational artificial intelligence service programs in the field of radiation science face challenges related to accuracy and reliability, and providing perfect solutions remains difficult, highlighting the need for continuous development and improvement.
A chatbot is an interactive assistant that utilizes many communication modes: voice, images, video, or text. It is an artificial intelligence-based application that responds to users' needs or solves problems during user-friendly conversation. However, the current version of the chatbot is focused on understanding and performing tasks requested by the user; its ability to generate personalized conversation suitable for relationship-building is limited. Recognizing the need to build a relationship and making suitable conversation is more important for social chatbots who require social skills similar to those of problem-solving chatbots like the intelligent personal assistant. The purpose of this study is to propose a text analysis method that evaluates relationships between chatbots and users based on content input by the user and adapted to the communication situation, enabling the chatbot to conduct suitable conversations. To evaluate the performance of this method, we examined learning and verified the results using actual SNS conversation records. The results of the analysis will aid in implementation of the social chatbot, as this method yields excellent results even when the private profile information of the user is excluded for privacy reasons.
Recently, as a new ICT trend, emerging chatbots are actively introduced in the field of finance. Chatbot conducts services through the interaction of communication with users. The purpose of this study is to investigate the effect of interaction dialogue type on the efficiency, usability, sensibility and perceived security of financial service chatbot. Based on theoretical considerations, I have divided into closed conversation, open conversation, and mixed conversation type based on the conversation style based on the implementation method of chatbot. Three types of Financial Chatbot prototypes were made and the experiments were conducted after account inquiry, account transfer, Q & A financial task execution. As a result of experimental research analysis, chatbot's interaction dialogue type was found to affect efficiency and usability. Users have shown that the interaction of closed conversations and mixed conversations is an intuitive interface that allows financial services to be easily manipulated without error. This study will be used as a resource to improve the user experience that requires deep understanding of financial chatbot users who should consider both the emotional element of artificial intelligence that provides services through natural conversation and the functional elements that perform financial business can be.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.12
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pp.53-59
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2021
In this paper, we propose a BERGPT-chatbot, a domestic AI chatbot that can alleviate negative emotions based on text input such as 'Replika'. We made BERGPT-chatbot into a chatbot capable of mitigating negative emotions by pipelined two models, KR-BERT and KoGPT2-chatbot. We applied a creative method of giving emotions to unrefined everyday datasets through KR-BERT, and learning additional datasets through KoGPT2-chatbot. The development background of BERGPT-chatbot is as follows. Currently, the number of people with depression is increasing all over the world. This phenomenon is emerging as a more serious problem due to COVID-19, which causes people to increase long-term indoor living or limit interpersonal relationships. Overseas artificial intelligence chatbots aimed at relieving negative emotions or taking care of mental health care, have increased in use due to the pandemic. In Korea, Psychological diagnosis chatbots similar to those of overseas cases are being operated. However, as the domestic chatbot is a system that outputs a button-based answer rather than a text input-based answer, when compared to overseas chatbots, domestic chatbots remain at a low level of diagnosing human psychology. Therefore, we proposed a chatbot that helps mitigating negative emotions through BERGPT-chatbot. Finally, we compared BERGPT-chatbot and KoGPT2-chatbot through 'Perplexity', an internal evaluation metric for evaluating language models, and showed the superity of BERGPT-chatbot.
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