• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.84-86
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• 2022

인공지능 대화 기술이 발달하며 다양한 분야에서 사용자의 의도에 따른 적절한 대응이 가능한 챗봇이 적용되고 있다. 특히 사용자 문의 및 상담이 많은 교육 도메인에서의 챗봇 도입 중요성은 증가하고 있다. 하지만 현재까지의 챗봇은 단순 대응이나 사용자가 자주 사용하는 기능 위주로 대응이 이루어지고 있다. 또한 교육콘텐츠가 다양화되고 증가함에 따라 인공지능을 통해 맞춤형 추천이 가능한 추천 시스템 연구가 활발해지고 있다. 이러한 대화 시스템과 추천 시스템에 대한 각 연구 분야는 같은 도메인에서 핵심적인 요소임에도 불구하고 별도로 진행되고 있는 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자 맞춤형 강의 콘텐츠를 추천할 수 있는 추천 시스템과 부가 기능에 대한 대응이 가능한 대화 시스템이 결합된 사용자 맞춤형 강의 추천 대화 시스템을 제안한다. 이를 통해 다양화 및 개인화 되어가는 교육도메인에서의 챗봇 적용으로 업무 효율성 및 사용자 만족도가 향상되기를 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.255-269
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• 2022

본 연구는 이제 본격적으로 다양한 산업분야에서 챗봇 서비스의 필요성이 증대되고, 활성화되고 있는 시점에 이에 관한 소비자 수용태도를 심층적이고, 다각적인 시각으로 살펴볼 필요성이 있었다. 이에 따라 본 연구는 챗봇 서비스의 주요 기능 중 용이성, 유용성, 유희성 요인과 이의 수용태도 간의 구조적 관계뿐만 아니라, 그 관계에서 서비스 가치의 매개효과가 있는지를 살펴보기 위하여 구조방정식 모형을 실시하였다. 본 연구의 주요 연구결과, 챗봇 서비스의 주요 기능 하위 요인인 용이성, 유용성, 유희성 요인과 이의 수용태도 및 서비스 가치 간의 관계가 통계적으로 정적인 영향 관계가 있음을 파악하였다. 이러한 연구 결과를 토대로 주요 연구 결론을 파악해 보면, 향후 다양한 분야의 기업에서 챗봇 서비스를 제공할 때 챗봇 서비스 수용태도에 미칠 수 있는 영향요인을 명확히 판단하여 이의 서비스 제공이 필요함을 시사하였다. 이를 통해 인공지능 챗봇 서비스에서 소비자와의 소통을 강화하고 맞춤형 개별화 상담 서비스로서 자리매김할 수 있기를 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.543-550
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• 2020

음식의 레시피에 대한 관심도가 높아지고 있는 요즘 대부분의 레시피 검색 시스템들은 요리명, 또는 음식 재료명으로 검색하는 정도로 구현이 되어 있으며, 레시피마다 상이한 계량 단위로 식재료의 양에 대한 정보를 제공하기 때문에 자신이 원하는 인분에 맞춰 식재료의 양을 다시 계산해야 하는 불편함이 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 불편 사항을 해결하고 메신저 대화에 익숙한 사용자들에게 맞춤형 서비스를 제공하기 위해 챗봇 형태의 사용자 맞춤형 레시피 추천 시스템을 구현하였다. 레시피에 대한 사용자의 리뷰와 별점, 조회 수 등을 기반으로 인기 있는 레시피들을 선별하고 전처리를 통해 해당 레시피별로 주요 단어와 식재료 양, 조리 순서 등 필요한 정보들만을 추출, 가공한 뒤, 그를 통해 얻은 약 10만 개의 데이터를 기반으로 사용자가 입력한 레시피명, 식재료명, 제외할 식재료명 등을 분석해 레시피를 필터링하고, 사용자가 입력한 인분을 기준으로 재계량하여 레시피를 추천하는 시스템을 구현하였다. 사용자의 요구에 따른 레시피 추천 결과물에 대한 만족도를 평가하여 90.5%의 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.619-621
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• 2020

본 논문에서는 메이커 교육을 기초로 인공지능 챗봇 수업을 개발하였다. 세부적으로 R. M. Gagne(1985)에 9가지 이론을 기초로 정보교과 문제해결과 프로그래밍 단원의 지도안을 작성 후 평가를 제시하였다. 연구 내용 분석 결과 교육현장에서 인공지능 교육의 필요성이 강조되며 확고한 플랫폼 구축(인공지능 플랫폼)과 빅데이터 분석·확보하여 개인 맞춤형 서비스 제공이 필요하다. 본 논문을 토대로 인공지능 교육의 체계적인 연구 활성화에 시발점이 되었으면 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.656-659
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• 2023

정서적 지원 대화를 위한 챗봇 개발 시, 사용자의 챗봇에 대한 사용성 및 대화 적절성을 높이기 위해서는 사용자 감정에 적합한 지원 콘텐츠를 제공하는 것이 중요하다. 이를 위해, 본 논문은 사용자 입력 텍스트의 감정 강도 예측 모델을 제안하고, 사용자 발화 맞춤형 정서적 지원 대화에 적용하고자 한다. 먼저 입력된 한국어 문장에서 키워드를 추출한 뒤, 이를 각성도 (arousal)과 긍정부 정도(valence) 공간에 투영하여 키워드가 내포하는 각성도-긍정부정도에 가장 근접한 감정을 예측하였다. 뿐만 아니라, 입력된 전체 문장에 대한 감정 강도를 추가로 예측하여, 핵심 감정 강도 - 문맥상 감정강도를 모두 추출하였다. 이러한 통섭적 감정 강도 지수들은 사용자 감정에 따른 최적 지원 전략 선택 및 최적 대화 콘텐츠 생성에 공헌할 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.183-184
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• 2018

우리나라의 노인자살률은 OECD 국가 중에 1위이다. 인위적 고독사인 '자살'의 가장 큰 원인인 우울증을 의사소통을 통해 예방하고자 한다. 본 논문에서는 상황에 따라 독거노인에게 스피커가 먼저 질문하는 형식인 시스템을 제안한다. 음성인식 시스템인 스피커를 활용하여 독거노인의 의사소통을 증대시키고, 질문뿐만이 아니라 식사 여부, 약 복용 여부 관련 일상 알람도 주기 때문에 규칙적인 생활을 하는 데 도움을 준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.677-679
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• 2018

반려동물 인구 천만 시대에 맞는 맞춤형 의료 서비스의 필요성 증대 등 국내 반려동물 시장의 성장세에 맞추어 다양한 반려동물 관련 앱 서비스가 출시되고 있다. 그중 의료 관련 분야의 서비스의 수요가 고령 반려동물의 증가에 따라 특히 급속도로 증가하는 분야임에도 불구하고 관련 사례나 연구가 미약하다. 따라서 본 논문에서는 기존에 제공되는 서비스 중 추론의 비효율성 문제를 극복하고 추론 과정에서의 사용자 피드백을 활용하여 궁극적으로 진단의 효율성을 극대화할 수 있는 전문가 시스템을 제시하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제52권1호
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• pp.155-178
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• 2021

4차산업혁명 시대에서 공공도서관은 인공지능과 같은 외부 환경 변화에 능동적으로 대응하기 위하여 도서관 지능형서비스 추진 전략이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 인공지능의 개념과 국내외 인공지능 관련 동향 및 정책, 사례 등의 분석 내용을 기반으로 도서관에서의 향후 인공지능 서비스 도입 및 발전 방향성에 대해 제안하였다. 현재 도서관에서는 딥러닝, 자연어처리 등 인공지능 기술 도입을 통해 자동으로 답변을 제공하는 참고정보서비스를 운영하며, 빅데이터 기반 AI 도서 추천 및 자동 도서 점검 시스템을 개발하여 업무 활용도를 높이고, 이용자 맞춤형 서비스를 제공하고 있다. 기업 및 산업 분야에서는 국내외를 막론하고, 사용자 개인 맞춤형 등을 기반으로 한 기술을 개발하여 서비스하고 있으며, 딥러닝을 사용하여 정보를 스스로 학습하여 최적의 결과를 제공하는 식의 형태로 개발하고 있다. 이에 따라 향후 도서관에서 인공지능을 활용하여, 이용자의 이용 기록을 기반으로 한 개인 맞춤형 도서 추천, 독서·문화 프로그램 추천, 도서 택배 서비스 시 자율주행 드론·자동차 등 운송수단을 통한 실시간 배송 서비스 도입 등 다양한 서비스 개발을 도모해야 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.351-354
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• 2024

최근 온라인 학습의 비중이 증가함에 따라 온라인 학습 서비스의 일부인 온라인 상담 부분도 비례하여 증가하고 있으며, 많은 상담량으로 인해 상담 서비스의 품질이 저하되고 답변의 속도, 효율성도 감소하는 문제가 발생한다. 국내 교육기관에서는 서비스 개선과 사용자 맞춤형서비스를 제공하기 위해 다양한 연구를 진행하고 있으며 민원을 처리하는 챗봇 등 자동 답변 서비스 도입을 추진하고 있다. 챗봇 및 자동 답변 서비스는 서비스 제공자 입장에서 저예산으로 단순한 질문에 대하여 신속하고 효율적인 서비스를 제공할 수 있으며 서비스 이용자는 즉각적인 답변과 유사한 답변 예시를 확인함으로 질문을 빠르게 해결할 수 있는 장점이 있다. 국가 공공기관에서 제공하는 학습 서비스는 단순하고 반복적인 문의가 많고 정형적인 질의응답이 주로 등록이 되고 있다. 자동 답변 서비스는 이런 문제점을 해결할 수 있는 대안이 된다. 서비스 이용자가 등록한 문의를 기반으로 학습한 답변 서비스는 담당자의 반복된 업무처리 경감과 사용자의 답변감소, 일관된 답변처리로 서비스 품질개선에 큰 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 사용자의 질문에 효율적인 답변 및 민원 처리 서비스를 제공할 수 있는 방법을 제시하며, 관리자의 업무능력 향상과 효율성을 위해 기간별 키워드 빈도수를 계산하여 Word cloud를 생성하여 제공함으로써 사용자들에게 일정 기간 내 빈도수가 높은 키워드 관련 공지 및 안내를 할 수 있도록 한다.

• 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.