• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.27-38
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• 2023

본 논문에서는 시간의 흐름에 따라 새로운 데이터를 지속적으로 학습하고 성장할 수 있는 연속 학습 기반 대화형 AI 에이전트를 제안한다. 연속학습 기반 대화형 AI 에이전트는 태스크 관리자 (Task Manager), 사용자 속성 추출(User Attribute Extraction), 자동 확장 지식 그래프(Auto-growing Knowledge Graph), 크게 3가지 요소로 구성된다. 태스크 관리자는 사용자와의 대화에서 새로운 데이터를 발견하면 이전에 학습한 지식을 통해 새로운 태스크를 생성한다. 사용자 특성 추출 모델은 새로운 태스크에서 사용자의 특성을 추출하고, 자동 확장 지식 그래프는 새로운 외부 지식을 지속적으로 학습할 수 있도록 한다. 한정된 데이터셋을 기반으로 학습된 기존 대화형 AI 에이전트와 달리, 본 논문에서 제안하는 방법은 지속적인 사용자의 특성과 지식 학습을 기반으로 대화를 가능하게 한다. 연속학습 기술이 적용된 대화형 AI 에이전트는 사용자와의 대화가 축적될수록 개인 맞춤형 대응이 가능하며, 새로운 지식에도 대응이 가능하다. 본 논문에서는 시간에 따른 대화 생성 모델의 성능 변화 실험을 통해 제안하는 방법의 가능성을 검증한다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제30권4호
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• pp.11-28
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• 2023

This paper proposes a method of integrating ChatGPT with traditional chatbot systems to enhance conversational artificial intelligence(AI) and create more efficient conversational systems. Traditional chatbot systems are primarily based on classification models and are limited to intent classification and simple response generation. In contrast, ChatGPT is a state-of-the-art AI technology for natural language generation, which can generate more natural and fluent conversations. In this paper, we analyze the business service areas that can be integrated with ChatGPT and traditional chatbots, and present methods for conducting conversational scenarios through case studies of service types. Additionally, we suggest ways to integrate ChatGPT with traditional chatbot systems for intent recognition, conversation flow control, and response generation. We provide a practical implementation example of how to integrate ChatGPT with traditional chatbots, making it easier to understand and build integration methods and actively utilize ChatGPT with existing chatbots.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제33권3호
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• pp.702-736
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• 2023

Artificial Intelligence (AI) and the technologies powered by AI fuel the fourth industrial revolution. Being the primary adopter of such innovations, banking has recently started using the most common AI-based technology, i.e., conversational agents. Although research extensively focuses on this niche area and provides bibliometric understanding for such agents in other industries, a similar review with scientometric insights of the banking literature concerning AI conversational agents is absent till date. Furthermore, in the era following the pandemic, banks are faced with the imperative to provide solutions that align with the changing landscape of remote consumer behavior. As a result, banks are proactively integrating technology-driven solutions, such as automated agents, to effectively address the growing demand for remote customer support. Hence more research is needed to perfect such agents. In order to bridge these existing gaps, the present study undertook a comprehensive examination of two decades' worth of banking literature. A meticulous review was conducted, analyzing approximately 116 papers published from 2003 to 2023. The aim was to provide a scientometric overview of the topic, catering to the research needs of both academic and industrial professionals. Holistically, the study seeks to present a macro-view about the existing trends in AI based banking conversational agents' literature while focusing on quantity, qualitative and structural indicators that are effectively necessary to offer new directions for the AI-based banking solutions. Our study, therefore, presents insights surrounding the literature, using selected techniques related to performance analysis and science mapping.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권3호
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• pp.186-191
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• 2023

This study would investigate the generative AIs currently in service in the era of hyperscale AIs and explore measures for the use of generative AIs, focusing on 'ChatGPT,' which has received attention as a leader of generative AIs. Among the various generative AIs, this study selected ChatGPT, which has rich application cases to conduct research, investigation, and use. This study investigated the concept, learning principle, and features of ChatGPT, identified the algorithm of conversational AI as one of the specific cases and checked how it is used. In addition, by comparing various cases of the application of conversational AIs such as Google's Bard and MS's NewBing, this study sought efficient ways to utilize them through the collected cases and conducted research on the limitations of conversational AI and precautions for its use. If connected to city-related databases, it can provide information on city infrastructure, transportation systems, and public services, so residents can easily get the information they need. We want to apply this research to enrich the lives of our citizens.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제31권3호
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• pp.149-163
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• 2024

As conversational AI systems such as ChatGPT have become more advanced, researchers are exploring ways to use them in education. However, we need effective ways to evaluate these systems before allowing them to help teach students. This study proposes a detailed framework for testing conversational AI across three important criteria as follow. First, specialized benchmarks that measure skills include giving clear explanations, adapting to context during long dialogues, and maintaining a consistent teaching personality. Second, adaptive standards check whether the systems meet the ethical requirements of privacy, fairness, and transparency. These standards are regularly updated to match societal expectations. Lastly, evaluations were conducted from three perspectives: technical accuracy on test datasets, performance during simulations with groups of virtual students, and feedback from real students and teachers using the system. This framework provides a robust methodology for identifying strengths and weaknesses of conversational AI before its deployment in schools. It emphasizes assessments tailored to the critical qualities of dialogic intelligence, user-centric metrics capturing real-world impact, and ethical alignment through participatory design. Responsible innovation by AI assistants requires evidence that they can enhance accessible, engaging, and personalized education without disrupting teaching effectiveness or student agency.

• 방송공학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.694-702
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• 2022

본 논문은 메타버스 환경에서 대화형 AI가 어떻게 윤리적으로 진화될 수 있을지에 대한 솔루션을 UX(사용자경험) 관점으로 찾아보는 기술 전략 연구이다. 대화형 AI는 사람들과의 직접적인 인터랙션을 통해 사람들의 온·오프라인의 결정요소에 영향을 미치기 때문에 메타버스 AI 윤리가 필수적으로 반영되어야 한다. 대화형 AI의 머신러닝의 과정에는 사용자 개인의 경험데이터와 함께 문화적 코드들이 포함되고 고려되어야 사용자경험의 오류값을 줄일 수 있다. 이를 통해 초 개인화된 메타버스의 서비스가 사회적 가치를 고려하며 윤리적으로 진화할 수 있다. 위와 같은 가설을 기반으로 본 논문의 연구 결과로 메타버스 서비스 환경에서 컨택스트 기반의 대화형 AI를 위한 머신러닝(ML)과정에 사용자의 경험데이터를 추가한 선행적 관점의 개념 모델을 개발, 제안하였다.

• Journal of Smart Tourism
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• 제3권1호
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• pp.41-47
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• 2023

Tourism and hospitality have encountered significant changes in recent years as a result of the rapid development of information technology (IT). Customers now expect more expedient services and customized travel experiences, which has intensified competition among service providers. To meet these demands, businesses have adopted sophisticated IT applications such as ChatGPT, which enables real-time interaction with consumers and provides recommendations based on their preferences. This paper focuses on the AI support-prompt middleware system, which functions as a mediator between generative AI and human users, and discusses two operational rules associated with it. The first rule is the Information Processing Rule, which requires the middleware system to determine appropriate responses based on the context of the conversation using techniques for natural language processing. The second rule is the Information Presentation Rule, which requires the middleware system to choose an appropriate language style and conversational attitude based on the gravity of the topic or the conversational context. These rules are essential for guaranteeing that the middleware system can fathom user intent and respond appropriately in various conversational contexts. This study contributes to the planning and analysis of service design by deriving design rules for middleware systems to incorporate artificial intelligence into tourism services. By comprehending the operation of AI support-prompt middleware systems, service providers can design more effective and efficient AI-driven tourism services, thereby improving the customer experience and obtaining a market advantage.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.11-22
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• 2022

최근 교육 분야에서 다양한 인공지능 기술을 활용한 연구와 개발이 이뤄지고 있다. 인공지능을 활용한 교육 중 특히 대화형 에이전트는 시간과 공간의 제약을 받지 않고 음성인식, 번역과 같은 다양한 인공지능 기술과 결합해 더 효과적인 언어 학습을 가능하게 한다. 본 논문은 상용화된 교육용 플랫폼 중 이용자 수가 많고 영어 학습을 위한 대화형 에이전트가 활용된 플랫폼에 대한 동향 분석을 진행하였다. 동향 분석을 통해 현재 상용화된 교육용 플랫폼의 대화형 에이전트는 여러 한계점과 문제점이 존재했다. 구체적인 문제점과 한계점 분석을 위해 사전 학습된 최신 대용량 대화 모델과 비교 실험을 진행하였고, 실험 방법으로 대화형 에이전트의 대답이 사람과 비슷한지를 평가하는 Sensibleness and Specificity Average (SSA) 휴먼 평가를 진행하였다. 실험 내용을 바탕으로, 효과적인 학습을 위해 개선방안으로 대용량 파라미터로 학습된 대화 모델, 교육 데이터, 정보 검색 기능의 필요성을 제안했다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권1호
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• pp.41-50
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• 2023

최근에 인공지능 기술발전과 더불어 코로나19 바이러스(COVID-19)가 장기화되면서 비대면 사회가 일상화되었고, 많은 기업들은 이에 대응하기 위한 디지털 트랜스포메이션과 인공지능 도입의 활성화를 촉진시키고 있으며 챗봇의 수요가 급격히 늘어났다. 또한 챗봇은 기존의 단순문의 대응에서 업무 트랜잭션 처리를 하기에 이르렀다. 하지만 기존 시스템과 연계를 위해 API를 개발해야하고 연계 하는데 많은 어려움이 발생하고 있어, 이를 해결하기 위해 RPA연계를 통한 하이브리드 챗봇을 구축하는 것이 점점 중요해지고 있으며, 최근 RPA와 챗봇의 결합이 많은 비즈니스 프로세스를 처리하는 효과적인 도구로 간주되고 있다. 그러나 연계사례 부족과 구축 방법을 찾아보기 힘들어 많은 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 기존 선행연구 고찰과 하이퍼오토메이션 관점에서 Conversational UX인 챗봇과 Task Automation의 RPA를 연계한 하이브리드 챗봇 구축을 위한 방법을 실제 구현사례를 바탕으로 제시하여, 보다 쉽게 연계방법을 이해하고 구축할 수 있도록 하여 디지털 트랜스포메이션에 적극적으로 AI 챗봇을 활용할 수 있도록 하는데 시사점이 있다.

• 한국항행학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.369-374
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• 2024

본 연구는 청각장애인과 비장애인 모두를 위한 수어 교육의 접근성과 효율성을 개선하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 Hand Tracking 기술과 대화형 AI를 통합한 VR 실감형 수어 교육 콘텐츠를 개발하였다. 사용자는 이 콘텐츠를 통해 실시간으로 수어를 학습하며, 가상 환경에서의 직접적인 의사소통을 경험할 수 있다. 연구 결과, 이러한 통합 접근 방식이 수어 학습에 있어 몰입감을 크게 향상시키며, 학습자에게 더 깊은 이해를 제공함으로써 수어 학습의 장벽을 낮추는 데 기여한다는 것을 확인하였다. 이는 수어 교육의 새로운 패러다임을 제시하며, 기술이 교육의 접근성과 효과를 어떻게 변화시킬 수 있는지를 보여준다.