본 연구는 해외에서 대표적으로 인식되는 메신저 기반의 어시스턴트 챗봇 서비스인 구글(Allo)과 페이스북 M을 대상으로 사용성 경험 평가를 하고, 연구결과를 바탕으로 국내 챗봇 서비스의 사용성을 개선하고 발전 방향을 모색하는데 목적이 있다. 우선, 문헌연구를 하여 인공지능(AI) 챗봇 서비스에 대한 전반적인 이해와 챗봇의 특성 및 국내 메신저 기반 어시스턴트 챗봇 서비스의 현황 및 전망을 정리 및 분석하였다. 사용자 평가를 실기하기 위해 피터 모빌의 허니콤 모델을 재구성하여 사용자들에게 심층 인터뷰를 실시하였다. 그 결과 다음과 같은 개선 사항들이 도출되었다. 첫째, 사용자가 챗봇의 기능들을 쉽게 이해할 수 있도록 직관적인 요소들을 사용해야 한다. 둘째, 사용성에 방해가 되는 챗봇의 질문을 개선해야 한다. 셋째, 사용자의 만족도 향상을 위해 답변 정확도를 높여야 한다. 향후 본 연구를 바탕으로 사용자들과 챗봇의 사용성 평가가 지속해서 이루어진다면, 해당 서비스에 대한 구체적인 연구와 가이드라인을 제시할 수 있기를 기대한다.
본 연구는 모바일 메신저 애플리케이션과 사용자 사이에 인지된 상호작용성이 어떻게 즐거운 감정과 지속적 사용의도를 유발시키는가를 검증하기 위하여 수행되었다. 본 연구는 메신저 애플리케이션에 대한 사용자의 인지된 상호작용성이 제어, 공유, 응답 요인에 의하여 형성된다고 보았다. 인지된 상호작용성, 즐거움, 사용의도 사이의 관계는 PAD 감정모형, 합리적 행동이론, 그리고 계획된 행동이론을 이용하여 연구가설로 설정되었다. 연구모형을 검증하기 위하여 한국과 중국에서 총 481개의 설문 데이터가 수집되었고, 구조방정식을 이용하여 가설을 검증하였다. 연구결과, 인지된 상호작용성인 공유와 응답 요인은 즐거움에 긍정적 영향을 미칠 뿐만 아니라, 사용의도에도 유의한 영향력을 가지는 것으로 도출되었다. 그러나 제어는 사용의도에는 긍정적 영향을 주지만, 즐거움에는 유의한 영향력을 가지지 않는 것으로 도출되었다. 그리고 즐거움과 사용의도 사이에는 긍정적 인과관계가 존재하였다. 본 연구는 부가적으로 한국과 중국 사용자들 사이의 차이점을 탐색하기 위하여 다중집단 차이분석을 실시하였다. 연구 결과를 바탕으로 모바일 메신저 서비스를 제공하는 기업들에게 인지된 상호작용성이 가지는 인과적 영향력과 한국과 중국 사이에 존재하는 경로계수 차이에 대한 시사점을 논의하였다.
본 논문에서는 인터넷 애플리케이션 트래픽 분류방법으로 대표되는 포트 번호 및 페이로드 정보를 이용하는 방법론의 한계점을 극복하는 대안으로서, SVM을 기반으로 한 계층적 인터넷 애플리케이션 트래픽 분류 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 이진 분류기인 SVM과 단일클래스 SVM의 대표적 모델인 SVDD를 계층적으로 결합한 새로운 트래픽 분류 모델로서, 학내에서 수집된 양방향 트래픽 플로우 데이터에 대한 최적의 속성 부분집합을 선택한 후, P2P 트래픽과 non-P2P 트래픽을 빠르게 분류하는 첫 번째 계층, P2P 트래픽들을 파일공유, 메신저, TV로 분류하는 두 번째 계층, 그리고 전체 16가지 애플리케이션 트래픽별로 세분화 분류하는 세 번째 계층으로 구성된다. 제안된 시스템은 인터넷 애플리케이션 트래픽을 coarse 혹은 fine하게 분류함으로써 효율적인 시스템의 자원 관리, 안정적인 네트워크 환경의 지원, 원활한 대역폭의 사용, 그리고 적절한 QoS를 보장할 수 있다. 또한, 새로운 애플리케이션 트래픽이 추가되더라도 전체 시스템을 재학습시킬 필요 없이 새로운 애플리케이션 트래픽만을 추가 학습함으로써 시스템의 점증적 갱신 및 확장성도 가능하다. 실험을 통하여 제안된 시스템의 성능을 검증한다.
본 연구에서는 메신저 플랫폼 상에서 위치정보 서비스를 제공하는 대화형 인공지능 챗봇(Chatbot)을 제안한다.별도의 애플리케이션에 들어가서 위치정보 서비스를 제공받던 기존 방식과는 달리 본 연구에서 제안하는 챗봇은 메시지 앱 내에서 대화형 방식으로 사용자에게 위치정보 서비스를 제공한다. 제안 챗봇은 Amazon Web Services 서버, Dialogflow API, ODSay API, 공공데이터 포탈 API 등을 통하여 구현되었다.
금융시장 환경이 점차 변화하고 있다. 흔히 지점이라 불리는 오프라인 환경에서 애플리케이션을 이용하거나 웹페이지를 이용하는 온라인 비대면 환경으로 이동함에 따라 기존의 정형 정보를 중심으로 한 소비자 행동 예측 방법보다 더 나은 방법을 모색하기 이르렀다. 이에 따라 주관적 비정형 정보의 중요하게 된 것이다. 본 연구는 비대면 대출시장에서 주관적 비정형 정보의 하나인 SNS 프로필 사진과 대출상환에 영향을 미치는 변인을 파악하는 것을 목표로 한다. SNS 프로필 사진은 자신의 감정이나 상태를 표현하는 도구로 떠오르고 있으며, 이러한 차입자의 SNS 프로필사진을 분석함으로써 정보비대칭의 최소화로, 대출심사를 위한 신용평가에 유의적 요소들을 규명하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 대출자들이 차입자에 대한 평가의 중요 고려 요소들을 규명하고 탐색하는데 초점을 맞춰 SNS 대안 신용평가만을 심사기준으로 이용한 대출인 텐스페이스의 AI LOAN 대출자중에서 2020년 2월부터 2020년 2월까지 대출자료를 확보할 예정이다. 이러한 자료 중에서 2020년 12월 30일을 기준으로 상환기일이 도래한 대출상환 자료 중 SNS사진을 순서형 로짓회귀모형을 이용해 분석하고자 한다.
최근 미디어기술의 발전은 전통적 방송방식의 체계를 변화시키고 있다. 매스미디어와 지상파방송 사업자 중심이었던 기존 방송이 인터넷과 모바일간의 결합으로 개인미디어 양방향의 시청자 중심 방송매체로 변천하고 있다. 또한 방송환경은 개방형플랫폼이 접목된 스마트TV로 전환하고 있으며 TV가 단순한 동영상을 전달하는 수단에서 콘텐츠공급자와 시청자를 연계하면서 다양한 애플리케이션과 부가 정보를 전달하는 수단으로 변모하고 있다. 이와 같은 방송환경 변화는 시청하는 프로그램에 대해 SNS나 문자, 통화 등을 통해 방송에 참여하고 리얼리티쇼나 스포츠 프로그램 등에 응용되고 있다. 따라서 본 실험은 Mobile Messenger를 이용하여 시청자와 방송사 간 방송참여도를 증가시키고 콘텐츠공급자와 수용자의 역할을 확대하기 위하여 기존 방송시스템에 모바일 메신저를 적용하여 시청자들이 보다 쉽고, 편리하게 방송에 참여할 수 있는 양방향 방송서비스를 실험을 통하여 제시 하고자 한다.
본 연구는 국민 채팅 앱으로 일컬을 수 있는 카카오톡을 부모들이 안심하고 초등학교 자녀들이 쓰게 할 수 있도록, 초등학생 자녀들도 안심하고 사용할 수 있도록, 양 대상자 간의 사용자 경험의 차이점을 조사한 후 카카오톡의 개선 영역을 제안하는 데 그 목적이 있다. 연구방법으로는 문헌연구를 통해 한국의 스마트폰 보급률을 조사하고, 키즈폰 출시와 한계점, 카카오톡의 사회적 문제에 대해 고찰하였으며, 카카오톡을 사용하는 부모 8명과 해당 자녀 8명을 대상으로 피터 모빌의 허니콤 모델을 기반으로 한 설문조사, 인터뷰를 진행하였다. 그 결과, 각 대상자의 카카오톡의 구체적인 사용 실태와 관점, 니즈를 파악하였고, 부모들은 신뢰성 부분에서 카카오톡을 신뢰하지 못하는 것을 알 수 있었다. 본 연구를 바탕으로 후속 연구를 통해 카카오톡 실제 개선까지 이루어져 부모와 자녀가 안심하고 쓸 수 있는 카카오톡이 되기를 기대한다.
인터넷의 발달을 통해 지속적으로 인스턴트 커뮤니케이션이 발달해왔다. 인스턴트 커뮤니케이션에서 가장 대표적인 것이 메신저 애플리케이션이다. 메신저 애플리케이션에서 이모티콘은 송신자의 감정 전달을 보완하기 위해 활용됐다. 메신저 애플리케이션 송신자의 감정 전달에 약한 모습을 보이는데 그 이유는 면대면 커뮤니케이션이 아니기 때문이다. 이모티콘은 과거 화자의 기분 상태를 나타내는 기호로만 사용됐다. 그러나 현재는 이모티콘은 감정 전달 뿐만 아니라 개인의 특성과 개성을 나타내고 싶어 하는 소비자의 심리를 반영하는 형태로 발전해가고 있다. 이모티콘의 사용 환경이 개선되었고, 이모티콘 자체가 발전함으로써 이모티콘 자체에 대한 관심도는 증가하였다. 대표적인 예로 카카오톡, 라인, 애플 등에서 서비스를 진행하고 있으며, 관련 컨텐츠 상품의 매출도 지속적으로 증가할 것으로 전망하고 있다. 이모티콘 자체의 관심도 증가와 관련 사업의 성장세에도 불구하고 현재 적절한 이모티콘 추천 시스템이 부재하다. 국내 점유율 90% 이상의 메신저 애플리케이션인 카카오톡조차 단순히 인기 순이나 최근 순, 혹은 간략한 카테고리 별로 분류한 정도이다. 소비자들은 원하는 이모티콘을 찾기 위해서 스크롤을 계속해서 내려야 하는 불편함이 있으며, 본인이 원하는 감성의 이모티콘을 찾기 어렵다. 소비자들이 편의성 향상과 기업의 이모티콘 관련 사업의 판매 매출 증가를 위해 소비자가 원하는 이모티콘을 추천해줄 수 있는 이모티콘 추천 시스템이 필요하다. 적절한 이모티콘을 추천하기 위해서 소비자가 이모티콘을 보고 느낀 감성에 대해 정량화할 필요성이 있다. 정량화를 통해 소비자가 원하는 이모티콘 셋이 가진 특징과 감성에 대해 분석할 수 있으며, 분석 결과를 토대로 소비자에게 이모티콘을 추천할 수 있다. 이모티콘은 메타데이터화의 방법으로 정량화가 가능하다. 메타데이터화 방법은 빅데이터 시대에 비정형, 반정형 데이터에 대해서 의미를 추출하기 위해 데이터를 구조화 혹은 조직화하는 작업이다. 비정형 데이터인 이모티콘을 메타데이터화를 통해 구조화한다면, 쉽게 소비자가 원하는 감성 형태로 분류할 수 있을 것으로 생각한다. 정확한 감성을 추출하기 위해 감정과 관련된 선행 연구를 통해 7개의 공통 감성 형용사와 한국어에서만 나타나는 은유 혹은 표현적 특징들을 반영하기 위해 하위 세부 표현들까지 고려했다. 이모티콘의 가장 큰 특징인 캐릭터를 기반으로 "표상", "형상", "색상"의 범주에서 세부 하위 감성들을 수집했다. 정확도 높은 추천 시스템을 설계하기 위해 감성 지표만이 아니라 객관적 지표도 고려하였다. 메타데이터화 방법을 통해 이모티콘이 갖고 있는 캐릭터의 특징을 객관적 지표로 14개, 감성 지표로 활용하기 위해 감성 형용사를 36개를 추출하였다. 추출된 감성 형용사는 대비되는 형용사로 구성하여 총 18개로 줄였으며, 18개의 감성 형용사는 카카오톡의 이모티콘을 인기 순으로 임의의 40개 셋을 대상으로 측정하였다. 측정을 위해 이모티콘을 평가할 조사 대상자 온라인으로 모집하였고, 277명의 20~30대의 이모티콘을 구매한 경험이 있는 소비자를 대상으로 설문을 진행하였다. 설문응답자에게 서로 다른 5개의 이모티콘 셋을 평가하도록 하였다. 평가 결과 수집된 18개의 감정 형용사는 요인분석을 통해 감성 지표 요인으로 추출하였다. 추출된 소비자 감성 지표의 요인은 "코믹", "부드러움", "모던함", "투명함"이었다. 이모티콘의 객관적 지표와 감성 지표 요인을 활용하여 소비자 만족과의 관계를 분석하였고, 객관적 지표와 감성 지표 간의 관계도 분석하였다. 이 과정에서 객관적 지표가 소비자 태도에 바로 영향을 주는 것이 아니라 감성 지표 요인을 통해 소비자 태도에 영향을 주는 매개 효과가 있음을 확인하였다. 분석 결과는 소비자의 감성 평가 메커니즘을 밝혀냈고, 소비자의 이모티콘 감성 평가 메커니즘은 객관적 지표가 감성 지표 요인에 영향을 미치며, 감성 지표 요인은 소비자 만족에 영향을 미치는 관계였다. 따라서 감성 지표 요인의 네 가지만으로 이모티콘 추천 시스템을 설계하였고, 추천 방법은 각 감성과의 거리를 유클리디안 거리로 측정하여 거리의 차가 0에 가까울수록 비슷한 감성으로 정의하였다. 본 연구에서 제안한 이모티콘 시스템의 검증을 위해 각 감성 지표 요인과 소비자 만족의 평균을 지표 값으로 활용하여 각 이모티콘 셋의 감성 패턴을 그래프로 비교하였고, 추천된 이모티콘들과 선택된 이모티콘이 대체로 비슷한 패턴을 그리는 것을 확인하였다. 정확한 검증을 위해 사전 조사하였던 소비자를 대상으로 이모티콘 추천 시스템이 제시한 결과와 유사하게 평가하였는지 유사 순위를 세 구간으로 나누어 비교하였고, 순위별 예측 정확도는 결과 1순위 81.02%, 2순위 76.64%, 3순위 81.63%였다. 본 연구의 결과는 학문적, 실무적으로 다양한 분야에서 활용 가능한 방법론을 제시하였으며, 기존에 없던 이모티콘 추천 시스템의 설계를 통해 소비자에게는 편의와 이모티콘을 서비스하는 기업에는 매출증대의 효과를 가져올 것으로 예상한다. 그리고 본 연구를 통해 지능형 이모티콘 시스템으로 발전할 수 있는 단초를 제공했다는 점에서 의미가 있다. 본 연구에서 제안한 감성 요인들을 활용하여 감성 라이브러리로 사용함으로써, 새로운 이모티콘 출시 시 감성 평가의 지표로 활용할 수 있다. 축적된 감성 라이브러리와 기업의 판매 데이터, 매출 정보, 소비자 데이터를 결합하여 본 연구에서 제안한 추천 시스템을 복합형 추천 시스템으로 발전시켜 단순 소비자의 편의성이나 매출 증가뿐만 아니라 기업에서 전략적으로 활용 가능한 지적 자산으로 활용할 수 있을 것으로 판단한다.
본 연구의 목적은 스마트폰에 의존하는 20대 성인의 의존 관련 요인을 확인하는 것이다. 본 연구를 위하여 2017년 과학기술정보통신부와 한국정보화진흥원에서 실시한 스마트폰 과의존 실태조사 자료 중 스마트폰에 의존하는 20대, 879명을 분석하였다. 자료분석은 빈도와 백분율, 평균과 표준편차, 독립표본 T 검증, Pearson 상관관계, 다중회귀분석을 사용하였다. 그 결과, 대상자가 가장 많이 사용하는 애플리케이션 유형은 메신저였고, 의존이 심각한 고위험군은 SNS(Social Networking Services), 음악, 게임도 많이 사용하였다. 또한, 의존이 증가할수록 스마트폰 사용빈도가 매우 잦아지고(β=.16, p=.000), 게임(β=.10, p=.028), 웹툰(β=.14, p=.004), SNS(β=.09, p=.047), 금융거래(β=.17, p=.000) 애플리케이션 사용정도가 유의하게 높아졌다. 그러나 대상자들은 의존도가 비교적 낮을 때 자신의 스마트폰 의존에 대해 거의 인식하지 못하였고, 의존이 더욱 심각해진 후 자신이 다른 사람에 비해 좀 더 스마트폰에 의존한다고 인식하였다. 이것은 성인이 스스로 자신의 스마트폰 의존을 인식하기가 쉽지 않음을 의미한다. 그러나 성인이 자신의 문제를 발견하고 해결하는 첫 단계는 문제를 인식하는 것이다. 모든 스마트폰에 자신의 스마트폰 사용행태를 객관적으로 관찰할 수 있는 프로그램을 설치하고 이를 활용할 수 있도록 해야 한다.
이 연구는 최근 국내 신문사가 다시금 온라인 뉴스에 대한 유료화를 시도하는 상황에 주목하고 뉴스 독자 중에서도 유료이용 경험자에 대한 이해를 높이고자 했다. 한국언론진흥재단의 2022년 언론수용자조사 데이터(N = 58,936)를 분석한 결과, 2020년 이후 온라인 뉴스에 대한 유료이용 경험 및 유료이용 의향에 꾸준한 증가세가 관찰되었다. 실제 유료이용 경험을 설명하는 요인은 인구사회학적 속성 중 성별, 연령, 학력으로 나타났으며, 그밖에 정치·사회 현안에 대한 관심도, 다양한 미디어를 통한 뉴스 이용(신문, 잡지, 포털, 메신저, SNS. 동영상사이트, 팟캐스트) 등이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 각 신문사가 온라인 뉴스 유통에 활용하고 있는 디지털 플랫폼의 형태와 관련해서는 언론사 애플리케이션과 이메일 뉴스레터의 이용이 유료구독 경험을 설명하는 요인으로 나타났다. 이와 같은 연구결과는 앞으로 한국의 언론사가 차별화된 뉴스 콘텐츠를 자사의 플랫폼을 통해 유통할 수 있도록 준비하고, 뉴스 독자와의 신뢰 관계를 형성하기 위한 구체적인 계획을 수립하는 것이 중요할 것임을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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