챗봇이란 인공지능 기반으로 인간과 대화하는 로봇을 일컬으며, 요청과 응답구조로 운영되는 인공지능 프로그램을 말한다. 챗봇은 사용자와 상호작용하기 위해 대화형 인터페이스를 사용하는 소프트웨어로 기존 사용자의 언어를 이해하고 학습하여 인간이 대화하듯이 대화를 하도록 설계되어있다. 챗봇을 사용하는 회사는 인건비를 줄이고 빅데이터를 기반으로 전문적이고 정확한 답변을 제공할 수 있어 활용 효율성이 높은 편이다. 그러나 회사가 챗봇을 적극적으로 도입하고 사용자에게 긍정적인 영향을 줄 것이라는 기대와 달리 사용자는 챗봇을 계속 사용하지 않고있다. 따라서 본 논문은 챗봇 서비스의 지속사용의도에 영향을 미치는 요인들을 파악하고자 한다. 특히 인공지능 특성이 챗봇 서비스 지속적 사용의도에 미치는 영향을 연구한다.
본 논문에서는 캐릭터 챗봇을 학습시키고, 학습된 모델을 React 기반 웹 페이지에 통합하는 것을 목표로 한다. 웹 페이지 사용자들은 실시간으로 게임이나 영화 캐릭터와 대화할 수 있는 기능을 제공받게 된다. 캐릭터 챗봇은 사용자의 질문을 이해하고 학습된 캐릭터의 특성에 따라 적절한 응답을 생성함으로써 상호작용하게 된다. 사용자가 웹 페이지에서 입력한 질문이나 요청은 챗봇 모델을 통해 처리되며, AI 챗봇은 학습된 지식과 데이터를 활용하여 응답을 생성한다. 사용자는 웹 페이지에서 자연스러운 대화를 통해 원하는 캐릭터와 대화를 이어갈 수 있게 된다.
이 글은 주광순 교수가 제안하는 상호문화의 세 가지 반성적 기재인 "이해", "대화", "상호변혁"이 본 필자가 주장하는 "함께-삶"의 세 가지 테제와 일치한다는 점을 딜타이의 "이해" 개념을 매개로 해명하고자 한다. 필자가 생각하는 "함께-삶"의 세 가지 테제는 첫째 '관계에 대한 의식', 둘째 '관계 맺기의 상호성', 셋째 '상호관계에 대한 같은 표상 공유'다. 딜타이의 "이해" 개념을 살펴 볼 때, 첫째 "이해가 정신의 구성물들에게만 해당된다는 점"과 둘째 "이해가 표현과 피표현체의 간의 관계"라는 점, 그리고 셋째 "이해가 [체험자와 추체험자의] 하나의 온전한 함께-삶을 이룸"을 의미한다는 점이 확인된다. 이런 맥락에서 딜타이의 "이해" 개념은 "함께-삶"의 테제들과 상호문화의 반성적 기재를 묶어 줄 수 있는 하나의 가능한 매개개념으로 여겨진다. 이러한 맥락에서 "함께-삶"의 테제와 상호문화의 조건을 딜타이의 "이해"개념을 매개로 해명하고자 한다.
최근 새로운 ICT 흐름으로 부상하고 있는 챗봇은 금융분야에서 활발한 도입이 되고 있다. 챗봇은 사용자와 대화의 인터렉션을 통해서 서비스를 수행한다. 본 연구는 금융 서비스 챗봇의 인터렉션 대화유형이 사용자의 유용성, 사용성, 감성, 보안성에 미치는 효과에 대해 알아보고자 하였다. 이론적 고찰을 통해 챗봇의 구현방식에 기반한 대화방식에 따라 닫힌대화, 열린대화, 혼합대화 유형으로 나누어 연구를 진행하였다. 3 가지 유형의 금융 챗봇 프로토타입을 제작하였고, 실험자들은 계좌조회, 계좌이체, Q&A 의 금융 테스크 수행 후 설문조사를 실시하였다. 실험연구분석 결과 챗봇의 인터렉션 대화 유형은 유용성, 사용성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 사용자들은 닫힌대화와 혼합대화의 인터렉션이 금융 서비스를 오조작없이 쉽게 처리할 수 있게 하는 직관적인 인터페이스로써 선호한 것으로 나타났다. 본 연구는 자연스러운 대화를 통해 서비스를 제공하는 인공지능의 감성적인 요소와 금융 업무를 수행하는 기능적인 요소를 모두 고려해야 하는 금융 챗봇 사용자들의 심층적인 이해를 필요로 하는 사용자 경험 향상을 위한 자료로 활용될 수 있다.
본 논문에서는 전력계통 고장해석 교육 및 훈련을 위한 대화식 컴퓨터 소프트웨어를 개발하였다. 개발된 소프트웨어는 고장해석에 대한 손쉬운 이해 및 소프트웨어의 사용자 편의를 증가시키기 위하여 윈도우, 그래픽 아이콘, 다양한 그래픽 출력 기능 등을 포함하고 있다. 특히, 대화식 기능을 부가함으로서 사용자가 다양한 사고 조건에서 고장해석을 모의할 수 있도록 하였다. 이러한 기능을 통하여 사용자는 전력계통 고장해석의 기본 개념 및 사고로 인한 계통의 영향에 대한 이해를 손쉽게 습득할 수 있다. 제안된 소프트웨어는 16모선 전력계통을 통하여 사례연구를 수행함으로 전력계통 고장해석의 교육 및 훈련에 유용한 기능들을 갖추고 있음을 확인하였다.
본 연구는 영어원어민과 비원어민이 영어로 대화할 때 의사소통을 위해 어떻게 상호 협상하는가를 조명하고자 하였다. 본 연구에는 영어원어민 20명과 한국 대학생 20명으로 총 40명이 참여하였다. 참여자들은 한 명의 영어원어민과 한 명의 비원어민으로 한 쌍을 이루는 식으로 해서 20쌍으로 나뉘었다. 데이터 수집을 위해서 참여자들에게 영어로 대화할 수 있는 과제들이 주어졌고 그들의 대화는 녹음되었다. 총 37개의 녹음된 대화가 전사되었고 전사된 대화는 분석에 사용되었으며 통계분석들을 실시하였다. 본 연구결과에 의하면, 영어원어민과 비원어민 모두 성공적인 의사소통을 위해 상호 노력한 것으로 나타났다. 특히 원어민들은 대체로 비원어민들이 말을 할 수 있도록 부추기며 대화의 자연스러운 흐름을 주도하는 역할을 한 반면에 비원어민들은 그들의 목표언어 능력의 부족으로 인하여 대화전략들을 많이 구사한 것으로 드러났다. 비원어민들은 대화를 지속하기 위해 광범위한 전략들을 활용하였다. 본 연구의 결과는 원어민과 비원어민 간의 상호작용에 대한 이해를 높이며 교육적인 시사점을 내포한다.
인터넷의 활용이 급속도로 확산됨에 따라 인터넷에 연결된 이 기종간의 컴퓨터들이 점점 다양화되고 넓게 퍼지고 있다. 본 연구에서는 인터넷에 연결된 혼합 이 기종 시스템들에 산재해 있는 여러 자원을 보다 적극적으로 활용하며, 이러한 것의 기본이 되는 저 수준의 소켓 프로그램대하여 소개하며 또한 그 서비스의 다양화하고자 JDBC를 제안한다. 본 연구는 자바에서 기본적으로 제공하는 플랫폼의 독립적인 특성과 대화방 프로그램을 설계 및 구현하여 소켓 프로그래밍에 대한 이해를 돕고 어떻게 활용되는지에 대한 연구를 하였다.
본 논문에서는 한국어 정보처리 기술을 사용한 모바일 환경의 대화형 에이전트 시스템에 대해 논한다. 대화형 에이전트 시스템 구축의 목적은 인간 사용자와 시스템 에이전트간의 자연어 인터페이스를 제공하여 보다 편리한 상호작용을 가능하게 하는 데 있다. 모바일 환경의 대화형 에이전트를 구축하기 위해서는 구어체 발화에 특화된 다양한 언어 처리 및 언어 이해 요소들이 필요하다. 본 시스템은 입력 문장의 오류처리, 형태소 분석 및 품사 태깅, 양태 분석, 논항 인식 및 의미프레임 생성, 그리고 유사 발화 검색 및 응답 생성으로 구성된다. 주어진 사용자 발화에 적절한 응답을 생성하기 위해서 본 시스템은 사용자 발화와 예제 발화 간의 어휘적, 통사/구문적, 의미적 유사도 정보를 활용하여 예제기반 응답 검색을 수행한다.
In this study, we introduce trends in neural-network-based deep learning research applied to dialogue systems. Recently, end-to-end trainable goal-oriented dialogue systems using long short-term memory, sequence-to-sequence models, among others, have been studied to overcome the difficulties of domain adaptation and error recognition and recovery in traditional pipeline goal-oriented dialogue systems. In addition, some research has been conducted on applying reinforcement learning to end-to-end trainable goal-oriented dialogue systems to learn dialogue strategies that do not appear in training corpora. Recent neural network models for end-to-end trainable chit-chat systems have been improved using dialogue context as well as personal and topic information to produce a more natural human conversation. Unlike previous studies that have applied different approaches to goal-oriented dialogue systems and chit-chat systems respectively, recent studies have attempted to apply end-to-end trainable approaches based on deep neural networks in common to them. Acquiring dialogue corpora for training is now necessary. Therefore, future research will focus on easily and cheaply acquiring dialogue corpora and training with small annotated dialogue corpora and/or large raw dialogues.
인터넷 기술이 발달하고 다양한 온라인 서비스들이 생겨남에 따라 사람들 간의 인터넷 커뮤니케이션 방식도 크게 변하고 있다. 특히 최근 유행하고 있는 3차원 가상현실 세계를 이용한 다양한 채팅서비스들은 사용자가 대화 내용을 이해하기 쉽고 흥미를 느낄 수 있는 방향으로 현재도 꾸준히 발달하고 있으며, 현실성과 흥미를 더하기 위한 많은 기법들을 도입하고 있다. 하지만 3차원 가상현실 세계는 점점 더 발달하고 있는데 비해 채팅 방식은 2차원의 대화창이나 말풍선을 이용하고 있어 현실성을 떨어뜨릴 뿐만 아니라 다양한 변화를 주는데 그 한계를 가지고 있다. 본 논문은 실제 세계에서의 대화 방식에 기반을 둔 가상 세계 커뮤니케이션 프레임워크를 제안한다. 제안하는 커뮤니케이션 프레임워크는 사용자들 간의 시점과 거리 등 3차원의 공간 정보를 고려하여 현실세계와 유사한 대화방식을 제공할 수 있으며, 인공적인 채팅 기법이나 사용자의 입력을 최소화하면서 가상현실 세계에서의 커뮤니케이션 효과를 높일 수 있다. 또한 기존의 대화 내용 기록 방식에서 사용된 시간 정보와 함께 아바타의 공간 정보까지 고려함으로써 대화간의 질문/답변 관계를 그래프의 형태로 기록할 수 있으며, 이를 통하여 가상 세계 내의 대화 내용을 효율적으로 관리하는데 도움이 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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