• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권2호
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• pp.318-333
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• 2021

Smartphones are one of the most widely used mobile devices allowing users to communicate with each other. With the development of mobile apps, many companies now provide various services for their customers by studying interactive systems in the form of mobile messengers for business marketing and commercial promotion. Such interactive systems are called "chatbots." In this paper, we propose a method of avoiding the redundant responses of chatbots, according to the utterances entered by the user. In addition, the redundant patterns of chatbot responses are classified into three categories for the first time. In order to verify the proposed method, a chatbot is implemented using Telegram, an open source messenger. By comparing the proposed method with an existent method for each pattern, it is confirmed that the proposed method significantly improves the redundancy avoidance rate. Furthermore, response performance and variation analysis of the proposed method are investigated in our experiment.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권10호
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• pp.397-404
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• 2018

현재 스마트폰에서는 사용자의 요구에 맞는 다양한 앱(App)들이 활용되고 있는데, 특히 많은 기업들에서 비즈니스 마케팅, 상업적인 홍보 등을 위해 모바일 메신저 형태의 대화형 시스템을 연구 개발하여 고객들에게 다양한 서비스를 제공하고 있다. 이러한 대화형 시스템을 우리는 '챗봇(Chatbot)'이라고 부른다. 이러한 챗봇의 경우 사용자와 대화시 중복 응답이 자주 발생할 수 있는데, 이러한 중복응답의 경우 특정 서비스에 대한 사용자의 흥미와 관심도를 떨어뜨린다. 따라서 본 논문에서는 이러한 챗봇 개발시 사용자로부터 입력된 발화(utterance)에 따른 챗봇의 중복 응답을 정의하고 이를 감소시킬 수 있는 기법을 제안한다. 이를 위해 데이터베이스 내 다중 테이블을 구축하고 테이블별로 사용자 입력에 따른 챗봇의 응답 조합을 구성하여 새로운 중복 회피 알고리즘을 통해 챗봇의 중복 응답을 감소시킬 수 있도록 한다. 이렇게 제안한 기법의 검증을 위해 자동화된 챗봇을 구현하였고, 본 연구에서 제시한 기법과 기존 응답 방식 연구를 분석해본 결과, 본 연구에서 제안한 기법을 통해 평균 70% 정도의 중복 감소 효과를 확인할 수 있었다.

• 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.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제5권3호
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• pp.209-214
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• 2018

Today is the era of artificial intelligence. With the development of artificial intelligence, machines have begun to impersonate various human characteristics today. Chatbot is one instance of this interactive artificial intelligence. Chatbot is a computer program that enables to conduct natural conversations with people. As mentioned above, Chatbot conducted conversations in text, but Chatbot, in this study evolves to perform commands based on speech-recognition. In order for Chatbot to perfectly emulate a human dialogue, it is necessary to analyze the sentence correctly and extract appropriate response. To accomplish this, the sentence is classified into three types: objects, actions, and preferences. This study shows how objects is analyzed and processed, and also demonstrates the possibility of evolving from an elementary model to an advanced intelligent system. By this study, it will be evaluated that speech-recognition based Chatbot have improved order-processing time efficiency compared to text based Chatbot. Once this study is done, speech-recognition based Chatbot have the potential to automate customer service and reduce human effort.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1347-1356
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• 2017

Artificial intelligence-based services are expanding into a new industrial revolution. There is artificial intelligence technology applied in real life due to the development of big data and deep learning related technology. And data analysis and intelligent assistant services that integrate information from various fields have also been commercialized. Chatbot with interactive artificial intelligence provide shopping, news or information. Chatbot service, which has begun to be adopted by some public institutions, is now just a first step in the steps. This study summarizes the services and technical analysis of chatbot. and the direction of public administration service chatbot was presented.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권2호
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• pp.91-102
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• 2022

인공지능이 발전하면서 AI 챗봇 시스템의 활용이 활발히 이루어지고 있다. 그 예로 공공기관에서는 민원, 행정 분야에서 업무 보조, 전문지식 서비스 등으로 챗봇 활용 분야가 확대되고 있으며 민간기업은 대화형 고객 응대 서비스 등으로 챗봇을 활용하고 있다. 본 연구에서는 시나리오 기반의 AI 음성 챗봇 시스템을 제안하여 박물관의 운영 비용을 절감하고 관람객에게 양방향성 안내 서비스를 제공하고자 한다. 구현한 음성 챗봇 시스템은 실시간으로 특정 디렉터리를 감시하여 사용자의 음성을 감지하는 감시자 객체와 음성 파일이 생성되면 순차적으로 모델별 추론을 수행하여 AI의 응대 음성을 출력하는 이벤트 핸들러 객체로 구성되며, 스레드와 데크를 활용한 중복 방지 기능을 포함하여 단일 GPU 환경에서 추론 중에 GPU의 연산이 중복되지 않도록 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권7호
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• pp.9-17
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• 2019

As the artificial intelligence technology has developed recently, researches on chatbots that provide information and contents desired by users through an interactive interface have become active. Since chatbots require a variety of natural language processing technology and domain knowledge including typos and slang, it is currently limited to develop chatbots that can carry on daily conversations in a general-purpose domain. In this study, we propose an artificial intelligence chatbot that can provide real-time public traffic information and route information. The proposed chatbot has an advantage that it can understand the intention and requirements of the user through the conversation on the messenger platform without map application.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권4호
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• pp.15-24
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• 2023

One of the objectives and aspirations of scientists and engineers ever since the development of computers has been to interact naturally with machines. Hence features of artificial intelligence (AI) like natural language processing and natural language generation were developed. The field of AI that is thought to be expanding the fastest is interactive conversational systems. Numerous businesses have created various Virtual Personal Assistants (VPAs) using these technologies, including Apple's Siri, Amazon's Alexa, and Google Assistant, among others. Even though many chatbots have been introduced through the years to diagnose or treat psychological disorders, we are yet to have a user-friendly chatbot available. A smart generative cognitive behavioral therapy with spoken dialogue systems support was then developed using a model Persona Perception (P2) bot with Generative Pre-trained Transformer-2 (GPT-2). The model was then implemented using modern technologies in VPAs like voice recognition, Natural Language Understanding (NLU), and text-to-speech. This system is a magnificent device to help with voice-based systems because it can have therapeutic discussions with the users utilizing text and vocal interactive user experience.

• 한국빅데이터학회지
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• 제3권2호
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• pp.79-85
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• 2018

챗봇의 활용도가 점점 커지고 AI 시장이 커지면서, 많은 기업 들이 관심을 가지고 있다. 그리고 누구나 챗봇을 만들 수 있게, 기업들이 챗봇 빌드 서비스를 제공함으로써 성장에 더욱 박차를 가하고 있다. 이렇게 쉽게 챗봇을 만들어 메신저 플랫폼에서 서비스 할 수 있게 됨으로써 기존 애플리케이션 시장에 변화가 일어나고 있다. 본 논문에서는 기존 DB 기반 애플리케이션들을 메신저 플랫폼 기반 애플리케이션으로 설계 및 구현하는 방법론을 제시하고, 실제 구현 시 고려해야 할 사항을 정리하여, 최적의 시스템 구조를 제공한다. 이러한 방법론에 따라 교육 과정에서 수강생들에게 정보를 제공하는, 교육 Advisor의 역할을 하는 챗봇을 설계 및 구현하였다. 구현한 애플리케이션은 사용자들이 원하는 정보를 사용자의 관점에서 객관화하여 대화형 인터페이스를 통해 신속하고 직관적으로 전달한다. 이러한 서비스를 구현하고, 실제 서비스해봄으로써, 앞으로 DB 기반 정보제공 애플리케이션들이 챗봇으로 구현되어 대화형 인터페이스를 통해 양방향 소통하는 방향으로 바뀔 것을 예측한다. 이러한 서비스를 구현하고, 실제 서비스해봄으로써, 앞으로 DB 기반 정보제공 애플리케이션들이 챗봇으로 구현되어 대화형 인터페이스를 통해 양방향 소통하는 방향으로 바뀔 것이다. 기업의 Legacy 애플리케이션은 인터넷과 모바일 환경으로의 전환에 이어 대화형 기반의 의사결정을 지원하는 챗봇이 Digital Transformation의 중요한 역할을 할 것이다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권4호
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• pp.263-270
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• 2020

The growth of the mobile app markets has made it popular among people who recommend relevant information about restaurants. The recommendation service app based on AI Chatbot is that it can efficiently manage time and finances by making it easy for restaurant consumers to easily access the information they want anytime, anywhere. Eating out consumers use smartphone applications for finding restaurants, making reservations, and getting reviews and how to use them. In addition, social attention has recently been focused on the research of AI chatbot. The Chatbot is combined with the mobile messenger platform and enabling various services due to the text-type interactive service. It also helps users to find the services and data that they need information tersely. Applying this to restaurant recommendation services will increase the reliability of the information in providing personal information. In this paper, an artificial intelligence chatbot-based smartphone restaurant recommendation app using personalization information is proposed. The recommendation service app utilizes personalization information such as gender, age, interests, occupation, search records, visit records, wish lists, reviews, and real-time location information. Users can get recommendations for restaurants that fir their purpose through chatting using AI chatbot. Furthermore, it is possible to check real-time information about restaurants, make reservations, and write reviews. The proposed app uses a collaborative filtering recommendation system, and users receive information on dining out using artificial intelligence chatbots. Through chatbots, users can receive customized services using personal information while minimizing time and space limitations.