미국 오픈AI사가 개발한 대화형 인공지능(AI) 챗봇 'ChatGPT'가 전 세계적으로 큰 반향을 일으키고 있다. 일부 학계에서는 ChatGPT를 학생들이 표절에 사용할 수 있다며 우려를 표하고 있는 실정이나, ChatGPT는 마케팅문구나 웹사이트 문구를 쓰는 데 활용되는 등 긍정적인 방향으로도 많이 사용되고 있다. 또한 ChatGPT가 '검색'의 새로운 미래가 될 수 있다는 의견도 생겨나고 있으며, 지나친 규제보다 육성에 초점을 맞춰야 한다는 분석도 제기되는 상황이다. 본 연구는 ChatGPT와 표절검사시스템에 대한 인식도 조사를 통해 대학생들의 ChatGPT에 대한 의식을 분석하고, ChatGPT와 표절검사시스템을 활용한 교육지원 모델 구축 방안을 마련하였고 ChatGPT와 표절검사시스템을 활용한 교육지원 모델 구축 방안을 제시하기 위하여 ChatGPT에 대한 기존의 연구들과 표절검사시스템에 대하여 조사하고 분석하였다. 그리고, 이것을 토대로 ChatGPT를 활용한 대학 교육 지원 모델을 구축하였다. ChatGPT를 활용한 교육 모델은 텍스트, 디지털, 예술 등의 기반으로 교육 모델를 설정하고 그 아래로 4차 산업혁명시대에 필요한 세부적인 역략으로 구성하였다. 그리고, 학습 목표에 따라 수업의 교수자가 ChatGPT가 생성하는 콘텐츠의 허용 범위를 결정한 후, 표절검사시스템에서 제공하는 ChatGPT 감지 기능을 활용하여 학생들이 허용된 범위 내에서 ChatGPT를 활용하도록 지도하도록 구성하였다. 이와 같은 방식으로 ChatGPT와 표절검사시스템을 연계하여 활용함으로써 ChatGPT의 우수한 능력이 교육에 악용되는 상황을 막을 수 있을 것으로 기대된다.
딥러닝을 기반으로 한 음성 인식 기술이 상용 제품에 적용되기 시작했지만, 음성 인식으로 분석된 텍스트를 효율적으로 처리할 방법이 없기 때문에 VR 컨텐츠에서 그 적용 예를 찾아 보기는 쉽지 않다. 본 논문은 문장의 형태소를 분석하는 형태소 분석기와 챗봇 개발에 주로 이용되는 검색 기반 모델(Retrieval-Based Model)을 활용하여 명령어를 효율적으로 인식하고 대응할 수 있는 한국어 텍스트 명령 시스템을 제안하는 것을 목적으로 한다. 실험 결과 제안한 시스템은 문자열 비교 방식과 같은 동작을 하기 위해 16%의 명령어만 필요했으며, Google Cloud Speech와 연동하였을 때 60.1%의 성공률을 보였다. 실험 결과를 통해 제안한 시스템이 문자열 비교 방식보다 효율적이라는 것을 알 수 있다.
인공지능은 4차 산업혁명에서 화두 되고 있는 기술 중 하나이며, 세계 각국의 기업들이 주목하고 있는 기술로 교육, 금융, 자동차 등 다양한 산업 분야에 적용해 나가고 있다. 챗봇은 정해진 응답규칙에 따라 사용자 질문에 응답할 수 있도록 만들어진 시스템으로, 지능형 가상 도우미 서비스, 날씨, 교통, 일정 등에 대한 간단한 질의응답부터 사용자의 패턴 분석을 통한 서비스 제공까지 점차 그 활용 범위가 확대되며 생활 밀착형 서비스로 입지를 굳혀갈 전망이다. 이에 인공지능 챗봇에 대한 연구는 반드시 필요하다고 볼 수 있다. 따라서 본 연구에서는 중소상인들을 위한 인공지능 챗봇 서비스 플랫폼 설계 및 구현에 대하여 제시하고자 한다.
본 연구에서는 DECO(Dictionnaire Electronique du COreen) 한국어 전자사전과 LGG(Local-Grammar Graph)에 기반한 반자동 언어데이터 증강(Semi-automatic Symbolic Propagation: SSP) 방식에 입각하여, 핀테크 분야의 CS(Customer Service) 챗봇 NLU(Natural Language Understanding)을 위한 주석 학습 데이터를 효과적으로 생성하고, 이를 기반으로 RASA 오픈 소스에서 제공하는 DIET(Dual Intent and Entity Transformer) 아키텍처를 활용하여 핀테크 CS 챗봇 NLU 시스템을 구현하였다. 실 데이터을 통해 확인된 핀테크 분야의 32가지의 토픽 유형 및 38가지의 핵심 이벤트와 10가지 담화소 구성에 따라, DECO-LGG 데이터 생성 모듈은 질의 및 불만 화행에 대한 양질의 주석 학습 데이터를 효과적으로 생성하며, 이를 의도 분류 및 Slot-filling을 위한 개체명 인식을 종합적으로 처리하는 End to End 방식의 멀티태스크 트랜스포머 모델 DIET로 학습함으로써 DIET-only F1-score 0.931(Intent)/0.865(Slot/Entity), DIET+KoBERT F1-score 0.951(Intent)/0.901(Slot/Entity)의 성능을 확인하였으며, DECO-LGG 기반의 SSP 생성 데이터의 학습 데이터로서의 효과성과 함께 KoBERT에 기반한 DIET 모델 성능의 우수성을 입증하였다.
본 논문에서는 LLM(Large Language Models) 기반의 STT 결합 챗봇 시스템을 제안한다. 제조업 공장에서 안전 교육의 부족과 외국인 근로자의 증가는 안전을 중시하는 작업 환경에서 새로운 도전과제로 부상하고 있다. 이에 본 연구는 언어 모델과 음성 인식(Speech-to-Text, STT) 기술을 활용한 혁신적인 챗봇 시스템을 통해 이러한 문제를 해결하고자 한다. 제안된 시스템은 작업자들이 장비 사용 매뉴얼 및 안전 지침을 쉽게 접근하도록 지원하며, 비상 상황에서 신속하고 정확한 대응을 가능하게 한다. 연구 과정에서 LLM은 작업자의 의도를 파악하고, STT 기술은 음성 명령을 효과적으로 처리한다. 실험 결과, 이 시스템은 작업자의 업무 효율성을 증대시키고 언어 장벽을 해소하는데 효과적임이 확인되었다. 본 연구는 제조업 현장에서 작업자의 안전과 업무 효율성 향상에 기여할 것으로 기대된다.
본 연구는 국내 대학생들의 가장 큰 고민인 진로 문제에 대한 원인과 이를 해결하기 위한 국내 외 대학의 정보기술을 활용한 문제해결 사례 연구와 진로 조언을 위한 데이터 수집 유형 및 수집방법 연구를 통해 AI를 활용한 대학생 진로조언 시스템 모델을 제안하고자 한다. 데이터 분석 및 AI와 같은 정보기술을 활용하여 대학생들의 진로 문제 해결을 위해서는 조언과 학습을 위한 데이터의 수집이 가장 중요하다. 그러나 대학들 역시 학생들에게 진로 문제에 대해 조언할 수 있는 내부 데이터의 부족으로 정보기술을 활용한 진로 문제 해결방법에 대한 연구가 활발히 진행되지 못하고 있다. 본 논문에서는 대학생들의 진로 조언을 위해 공공 데이터와 대학 내부 민간기관 지자체에서 수집 가능한 진로 조언 데이터의 유형과 수집 방법 및 활용 방안에 대한 연구와 이를 활용하여 대학생 진로조언 시스템 모델을 제안하고자 한다.
최근 장기적인 경기 침체로 인해 창업비용의 부담이 적은 무점포 창업에 예비창업자들이 집중되면서 무점포 및 통신판매업자가 증가하고 있다. 특히, 자금이 부족한 청년 실업자나 가정주부 외에도 '투잡'을 희망하는 직장인들이 많이 뛰어들고 있는 추세이다. 따라서, 본 논문에서는 특정 네트워크, 사업자 및 서비스 종류에 종속되는 공급자 중심의 서비스 플랫폼에서 탈피하여 공유와 참여를 통해 도·소매 무점포 창업자의 사업 지원과 수익 창출에 기여하는 판촉물 산업의 B2B 서비스를 제공할 수 있는 사업 통합 지원 시스템을 설계하고자 한다. 제안한 시스템은 안정적인 운영관리 서비스가 제공될 수 있는 오케스트레이션 및 서비스 관리 기술, 엔터프라이즈 비즈니스 파트너 관리 기술을 적용한 업무 통합 운영 지원 시스템이 될 것으로 판단된다.
부동산 시장은 그 중요성과 함께 다양한 사기 행위의 위험성을 내포하고 있다. 최근, 전세 사기와 같은 부동산 관련 사기가 급증하면서 많은 서민이 큰 재정적 피해를 보고 있다. 이러한 문제는 부동산 거래의 복잡성과 정보의 불균형 때문에 발생하는 경우가 많다. 따라서, 거래 과정에서의 신뢰성 확보와 투명성 제고가 절실하게 요구된다. 본 논문에서는 이러한 부동산 사기 문제를 해결하기 위해 디지털 기술과 인공지능, 특히 GPT(: Generative Pre-trained Transformer)를 활용한 챗봇 시스템을 제안한다. 이 시스템은 사용자들에게 전세 거래 과정에서의 주의사항과 확인 사항을 제공하여, 사기 행위로부터 사용자를 보호하는 역할을 한다. 또한, GPT 기반의 챗봇은 사용자의 질문에 궁금한 사항을 시간으로 응답하여, 거래 과정에서의 불확실성을 줄이고 신뢰성을 높이는 데 기여한다.
본 연구는 예제 기반 대화 시스템에서 응답을 결정하기 위한 핵심 요소 기술 중 하나인 발차간 유사도 측정 방법의 개선에 대해 논한다. 일반적인 문장간 유사도 측정과는 달리, 대화에서 발차간 유사도 측정은 단어 분포간 유사도 뿐만 아니라, 문형, 시제, 긍/부정, 양태등 대화 자연스러움을 결정하는 문장의 다양한 언어적 요소 역시 중요하게 고려되어야 한다. 그러나 기존 연구에서는 이에 대한 고려가 부족 했던 것이 사실이며, 따라서 본 연구에서는 개선 방안으로서 발화의 형태적 유사성 뿐 아니라 다양한 언어적 자질들을 분석하고 이를 유사도 측정에 반영하여 정확도를 향상시키는 새로운 유사도 측정 방법을 제안한다. 또한, 발차의 자질별 유사도를 고려함으로써, 한정된 수의 예제들의 활용도를 높일 수 있는 방법을 제안하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 기존 방식에 비해 10%p 이상 정확도 성능 향상이 있었다.
AI의 발달과 함께 2022년 등장한 인공지능 챗봇인 Chat GPT는 다양한 분야에 급속도로 확산하며 활용성을 넓혀가고 있다. 본 연구는 대학생을 대상으로 Chat GPT에 대한 지속사용 의도를 기술수용모델로 살펴보고 미래의 학습 방향에 관한 제언을 하고자 연구되었다. 연구 결과 Chat GPT의 특징들은 모두 대학생들의 인지된 유용성과 인지된 용이성에 긍정적인 영향을 미쳤다. 그러나 Chat GPT의 특징 중 시스템 품질과 상대적 이점은 지속사용 의도에 직접적인 영향을 주지 못했다. 다만, 인지된 유용성과 인지된 용이성을 매개할 경우 영향을 미치는 것으로 확인할 수 있었다. Chat GPT에 대한 인지된 유용성과 인지된 용이성은 지속사용 의도에 긍정적인 영향을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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