• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.438-439
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• 2019

사회적 문제와 인공지능 기술의 발달로 챗봇 서비스에 대한 관심이 점점 증가하고 있으며, 그 결과 TTS(Text to Speech) 및 STT(Speech to Text) 기술을 기반으로 한 보조형 프로그램에 대한 개발이 다양한 모바일 환경에서 진행중이다. 본 논문에서는 문자를 소리로 변환해주는 TTS(Text to Speech) 기술과 소리를 문자로 변환해주는 STT(Speech to Text) 기술을 사용하여 음성지원 챗봇 시스템을 제작하고 이를 안드로이드 기반의 모바일 애플리케이션으로 구현한 '음성지원 챗봇 모바일 애플리케이션'을 제안하고, 이와 관련하여 관련 기술 및 기대효과에 대해 소개한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.573-575
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• 2019

현존하는 음악 추천형 챗봇들은 사용자의 의도가 아닌 챗봇 임의의 분류기준을 가지고 음악을 추천해왔다. 하지만 이러한 음악 추천은 공급자의 의도에 제한되어있는 단면적인 추천이 될 가능성이 높다. 이를 개선하고자 본 논문에서는 자연어를 처리하는 기법(NLP)의 처리를 통해 추출한 단어를 자연어 이해 기법(NLU)으로 특정 감성어 데이터를 마이닝하는 방법을 채용한다. 이를 통해 추출된 감성어를 원하는 쿼리에 따라 매핑된 음악데이터만을 추출한다. 이를 통해 닫힌 대화 구조에서의 사용자 의도 해석의 한계를 극복한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.876-878
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• 2019

본 연구에서는 금융 분야에서 AI 기술을 이용하여 챗봇 기반의 예측 시스템을 구축하는데 목적이 있다. 사용자가 이해하기 쉽게 챗봇 기반으로 실시간 서비스를 제공하며 투자 경험이 없는 사용자를 타겟으로 투자 추천을 하는 것을 목표로 개발하였다. 챗봇 기반의 금융 어플리케이션에서는 종목 주가조회, 코스피 상위 조회, 예측결과 조회, ELS상품추천 등으로 크게 네 가지의 의도파악을 하며 자연어 처리와 단어 매칭 처리를 통해서 사용자에게 최적화된 정보를 제공한다. 정보의 질을 높이기 위해서 인공지능 학습은 10년 치의 데이터를 학습시켰으며 비슷한 패턴을 예측해서 제공한다. 상장기업의 주식과 은행에서 판매하는 ELS를 추천하고 있으며, 챗봇 서비스를 통해 사용자와 실시간적으로 소통할 수 있는 AI기반의 금융 시스템을 제공한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.31-32
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• 2019

본 논문에서는 Microsoft Azure 기반의 운동 방법 안내 챗봇을 설계하고 구현한다. 이 챗봇은 자동 추천과 부위 선택 기능을 제공한다. 자동 추천은 본 프로그램을 처음 접하거나 편리하게 사용하고 싶은 사용자에게 권장하는 기능을 제공한다. 이 챗봇은 사용자에게 맞춤 운동법을 효과적으로 제시하기 위해 키, 몸무게, 나이, 성별 같은 사용자 정보를 입력시킨다. 그리고 운동 부위 선택 기능은 사용자가 운동하고 싶은 특정 부위를 명확하게 인식하고 있을 때 사용한다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2018년도 제25회 학술대회 논문집
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• pp.105-108
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• 2018

기록 관리는 기록을 선별하고 수집하여 보존하는 것에서 이를 이용하는 방향으로 발전하고 있지만 여전히 기록관의 존재를 인지하지 못하는 잠재적 이용자가 많다. 따라서 본 연구는 기록관과 이용자의 상호작용을 지원하는 기록정보서비스 챗봇을 개발하였으며, 구체적인 개발 절차와 방법을 살펴보고자 하였다. 이에 본 연구는 적용 대상으로 명지대학교 대학사료실을 선정하고 이용자 요구 및 질의 분석을 진행하였고 챗봇 개발을 위한 논리적 구조 설계를 제안하였다. 이어 IBM Watson Conversation과 카카오톡 메신저를 통해 챗봇을 구축한 뒤, 시험 실행(Pilot run) 과정을 통해 기록정보서비스 챗봇이 이용자와 상호작용하는 모습을 확인할 수 있었다. 또한 기록정보서비스 챗봇 개발 과정의 경험을 바탕으로 시사점을 제시했다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.565-570
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• 2022

본 논문은 Google Dialogflow 챗봇 개발 플랫폼으로 『논어』의 메시지를 현대화한 고민상담 챗봇을 제안한다. Dialogflow 챗봇 개발 플랫폼은 사전에 설계된 대화 아키텍처에 따라 응답을 제시한다. 즉, 질문의 의도가 파악되면 별도의 문장생성 없이 사전에 입력된 시나리오가 출력되기 때문에 고전 텍스트의 낯선 어투와 함축성의 허들을 극복할 수 있다. '챗봇'을 매체로 선정한 주된 이유는 쌍방향성 때문이다. 사용자는 챗봇을 통해 원하는 내용을 주체적이고 선별적으로 학습할 수 있다. 본 연구는 인문학적 문화원형과 공학 분야의 기술을 접목한 융복합 서비스 모델을 제시한다. 이를 통해 『논어』의 메시지를 젊은 세대에게 친숙하게 전달함으로써 세대 간 문화적 공통성을 마련할 수 있다.