한국정보처리학회:학술대회논문집 (Annual Conference of KIPS)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
권호 표지

자연어처리 기반 팀 내 참여도 및 기여도 분석 시스템을 활용한 협업 보조 Slack Bot

A Slack Bot for Collaboration Support Utilizing a Natural Language Processing-Based System for Analyzing Team Participation and Contribution

  • 임한빈 (전남대학교 인공지능학부) ;
  • 서재오 (전남대학교 인공지능학부) ;
  • 정희용 (전남대학교 인공지능학부)
  • Hanbin Im (Dept. of Artificial Intelligence, Chonnam National University) ;
  • Jaeoh Seo (Dept. of Artificial Intelligence, Chonnam National University) ;
  • Hieyong Jeong (Dept. of Artificial Intelligence, Chonnam National University)
  • 발행 : 2024.10.31
PDF 다운로드
⟨ 이전 논문 다음 논문 ⟩

초록

본 논문에서는 자연어 처리 기반의 팀 내 참여도 및 기여도 분석 시스템을 활용한 협업 보조 Slack Bot을 제안한다. 이 시스템은 회의 중 발생한 발언을 STT(Speech-to-Text) 기술로 텍스트화한 데이터와 Slack 채팅 데이터를 함께 분석하여, 팀원들의 참여도와 기여도를 평가한다. 토픽 모델링과 BERT 임베딩을 통해 회의 주제와 발언 간의 유사도를 계산하며, 감정 분석을 추가하여 긍정적 피드백을 받은 의견에 더 높은 기여도를 부여하는 알고리즘을 적용한다. 이를 통해 팀 프로젝트에서 발생하는 참여 불균형 문제를 해결하고, 공정한 평가와 피드백을 제공하여 협업의 효율성을 높인다. 본 시스템은 Slack과 같은 협업 도구에서 발생한 회의 및 채팅 기록을 분석하고, 시각화된 결과를 통해 각 팀원의 참여도 및 기여도를 직관적으로 확인할 수 있게 한다. 또한, 회의 일정 자동 설정, 팀장 추천 기능, 상/벌 피드백 시스템 등 다양한 협업 보조 기능을 제공하여 팀 내 원활한 의사소통과 효율적인 협력을 지원한다. 이를 통해 팀 프로젝트의 참여도 향상과 팀워크 강화를 목표로 한다.

키워드

과제정보

본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 소프트웨어중심대학사업의 연구결과로 수행되었습니다.(2021-0-01409)

참고문헌

  1. Sievert, C., Shirley, K., LDAvis: A method for visualizing and interpreting topics, Proceedings of the Workshop on Interactive Language Learning, Visualization, and Interfaces, Baltimore, Maryland, USA, 2014, pp. 63-70.
  2. Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., Toutanova, K., BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding, Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Minneapolis, Minnesota, USA, 2019, pp. 4171-4186.