• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.741-742
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• 2022

코로나의 영향으로 더욱더 앞당겨진 메타버스에 대한 관심이 뜨거운 상황이다. 특히 사람들이 모이기 어려운 비대면 상황에서 MICE산업은 많은 어려움을 가지고 있다. 이에 MICE산업의 사업분야의 하나인 전시부스를 메타버스 기법을 활용하여 3D 전시부스를 개발하였다. 전시회를 가상의 공산에서 개최하고 참가업체의 기본정보를 바탕으로 부스를 구성하였다. 특히 비대면 상담이 가능한 External Service를 제공하여 비대면 접점을 높였다. 본 연구를 통해 코로나로 인해 직접 만나지 못하는 상황에서도 실제와 같은 부스를 제공하여 효과적인 MICE의 사례로 활용할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.489-492
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• 2023

코로나의 영향으로 더욱더 앞당겨진 메타버스에 대한 관심이 뜨거운 상황이다. 특히 사람들이 모이기 어려운 비대면 상황에서 MICE산업은 많은 어려움을 가지고 있다. 이에 MICE산업의 사업분야의 하나인 전시부스를 메타버스 기법을 활용하여 3D 전시부스를 개발하였다. 전시회를 가상의 공산에서 개최하고 참가업체의 기본정보를 바탕으로 부스를 구성하였다. 특히 비대면 상담이 가능한 External Service를 제공하여 비대면 접점을 높였다. 본 연구를 통해 코로나로 인해 직접 만나지 못하는 상황에서도 실제와 같은 부스를 제공하여 효과적인 MICE의 사례로 활용할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.404-413
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• 2022

Covid-19이후 대학에서 비대면 수업이 필수적인 수업방식으로 채택되면서 학생의 수업참여를 독려할 수 있는 수업전략에 대한 관심이 높아지고 있다. 수업참여는 교육의 질을 높일 수 있는 선행 요건이기에 비대면 수업에서는 더욱 중요한 요건일 수밖에 없다. 따라서 본 연구는 2020년 이후 비대면 혹은 비대면과 대면 수업의 혼용으로 운영되어 온 D대학의 교수자 3인이 학생의 수업참여를 높이기 위해 시도한 경험과 고민을 살펴 보았다. 그 결과, 비대면 수업 초기 교수자와 학생 모두 시행착오를 거쳤으나 시간이 지남에 따라 학생들은 적극적으로 자신의 의견을 표현할 뿐 아니라 자발적으로 수업활동을 확장시켜 나가는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 교수자 주도의 수업이 대면과 비대면의 적절한 조화와 다양한 매체의 활용으로 학습자 참여형 수업으로 발전할 수 있는 가능성을 발견하였다는 점에서 의의가 있다. 논의에 필요한 데이터는 자서전적 연구방법을 통해 수집하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권4호
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• pp.21-27
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• 2021

최근 COVID-19로 인한 코로나 블루로 상담의 중요성이 높아지고 있다. 또한 비대면 서비스의 증가로 상담 매체에 변화를 준 챗봇에 관한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 챗봇을 통한 비대면 상담에서는 내담자의 감정을 정확하게 파악하는 것이 가장 중요하다. 하지만 내담자가 작성한 문장만으로 감정을 인식하는 데는 한계가 있으므로 더 정확한 감정 인식을 위해서는 문장에 내제되어있는 차원 감정을 인식하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 상담 챗봇의 감정 인식 개선을 위해 원본 데이터를 데이터의 특성에 맞게 보정한 후 Word2Vec 모델을 학습하여 생성된 벡터와 문장 VAD(Valence, Arousal, Dominance)를 딥러닝 알고리즘으로 학습한 다차원 감정 인식 모델을 제안한다. 제안한 모델의 유용성 검증 방법으로 3가지 딥러닝 모델을 비교 실험한 결과로 Attention 모델을 사용했을 때 R-squared가 0.8484로 가장 좋은 성능을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1027-1028
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• 2023

학교상담은 학생들의 학업 및 심리적 건강을 촉진하는 핵심 구성 요소 중 하나로 자리 잡고 있으며, 코로나 19 로 인한 언택트 시대로의 전환은 비대면 상담 방식의 혁신을 촉발하였다. 본 연구는 AI 챗봇을 활용한 상담 서비스를 통해 학교상담의 효과를 높이고, 학생들의 학업 및 심리적 건강에 대한 지원을 강화하는 데 주력한다. 이러한 연구는 미래의 학교 상담 서비스 분야에 크게 이바지할 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권9호
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• pp.373-383
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• 2021

본 연구의 목적은 코로나-19 팬데믹이라는 위기로 인해 증가하고 있는 커플 관계에서의 갈등을 다루기 위해 비대면 정서도식 커플 집단상담 프로그램을 개발하고 미혼 커플의 정서인지 및 정서조절 향상에 미치는 효과를 검증하는 데 있다. 연구절차는 프로그램 개발 절차와 프로그램 효과성 검증 절차로 이루어졌고, 구체적으로 8단계의 프로그램 개발과정을 바탕으로 프로그램을 개발하였다. 연구대상은 미혼 커플 11쌍(22명)으로 총 4개의 집단으로 구성되었으며, 주 1회(2회기)씩 총 5주(10회기) 동안 진행되었다. 프로그램의 효과성 검증은 양적 분석과 질적 분석을 통해 실시하였다. 양적 분석 결과, 참여자들의 이성관계 만족도가 유의미하게 향상되고, 커플들의 관계정서도식에 유의한 변화가 있음을 확인하였다. 참여자들의 프로그램 소감문에 대한 질적 분석한 결과, 참여자들의 정서이해가 향상되고, 커플관계가 개선되었으며, 커플 집단상담만의 집단효과가 있었다. 끝으로, 본 연구의 의의 및 제한점을 제시하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.643-655
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• 2022

본 연구의 목적은 청소년들의 시간관리능력이 대면 및 비대면 학습몰입에 미치는 영향에서 부모 학습관여의 조절효과를 검증하는 것이다. 연구 대상자는 중·고등학교 청소년 363명이었고, 온라인 설문조사를 통해 자료를 수집하였다. 주요 통계 분석 방법은 분산분석, 상관관계분석 및 회귀분석이었다. 연구결과, 첫째, 비대면 수업보다 대면 수업에서 학습몰입이 유의하게 높았다. 둘째, 시간관리능력, 부모 학습관여 및 학습몰입 간에 유의한 정적 상관관계가 있었다. 셋째, 시간관리능력이 대면 학습몰입에 미치는 영향에서 부모 학습관여의 조절효과는 유의하였다. 넷째, 시간관리능력이 비대면 학습몰입에 미치는 영향에서 부모 학습관여의 조절효과는 유의하였다. 즉, 부모의 긍정적 학습관여가 높아질수록 청소년들의 시간관리능력이 학습몰입에 미치는 영향을 더욱 강하게 하였다. 마지막으로 청소년들의 학습몰입의 증진을 위한 부모의 긍정적 관여의 중요성과 시간관리능력 증진 방법을 논의하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.272-275
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• 2017

대면 서비스보다 비대면 서비스를 선호하는 소비자들의 증가로 인해 기업의 고객 응대의 형태도 변해가고 있다. 기존의 전화 상담보다는 인터넷에 글을 쓰는 형식으로 문의를 하는 고객이 증가하고 있으며, 관련 기업에서는 이와 같은 변화에 효율적으로 대처하기 위해, 텍스트 기반의 상담시스템에 대한 다양한 연구 및 투자를 하고 있다. 특히, 입력된 질의에 대해서 자동 답변하는 챗봇(ChatBot)이 주목받고 있으나, 낮은 답변 정확도로 인해 실제 응용에는 어려움을 겪고 있다. 이에 본 논문에서는 상담원이 중심이 되는 텍스트 기반의 상담시스템에서 상담원이 보다 쉽게 답변을 수행할 수 있도록 자동으로 답변을 추천해주는 자동답변추천 시스템을 제안한다. 실험에서는 기존 질의응답 시스템 구축에 주로 사용되는 문장유사도 알고리즘과 더불어 합성곱신경망을 이용한 자동답변추천 기법의 답변추천 성능을 비교한다. 실험 결과, 문장유사도 기반의 답변추천 기법보다 본 논문에서 제안한 합성곱신경망(Convolutional Neural Networks) 기반의 답변추천시스템이 더 뛰어난 답변추천 성능을 나타냄을 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.272-275
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• 2017

대면 서비스보다 비대면 서비스를 선호하는 소비자들의 증가로 인해 기업의 고객 응대의 형태도 변해가고 있다. 기존의 전화 상담보다는 인터넷에 글을 쓰는 형식으로 문의를 하는 고객이 증가하고 있으며, 관련 기업에서는 이와 같은 변화에 효율적으로 대처하기 위해, 텍스트 기반의 상담시스템에 대한 다양한 연구 및 투자를 하고 있다. 특히, 입력된 질의에 대해서 자동 답변하는 챗봇(ChatBot)이 주목받고 있으나, 낮은 답변 정확도로 인해 실제 응용에는 어려움을 겪고 있다. 이에 본 논문에서는 상담원이 중심이 되는 텍스트 기반의 상담시스템에서 상담원이 보다 쉽게 답변을 수행할 수 있도록 자동으로 답변을 추천해주는 자동답변추천 시스템을 제안한다. 실험에서는 기존 질의응답 시스템 구축에 주로 사용되는 문장유사도 알고리즘과 더불어 합성곱신경망을 이용한 자동답변추천 기법의 답변추천 성능을 비교한다. 실험 결과, 문장유사도 기반의 답변추천 기법보다 본 논문에서 제안한 합성곱신경망(Convolutional Neural Networks) 기반의 답변추천시스템이 더 뛰어난 답변추천 성능을 나타냄을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.210-215
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• 2022

최근 전 세계적으로 불안감, 우울증 등을 비롯한 정신 건강 관리에 어려움을 겪고 있다. 특히 COVID-19 팬데믹 사태로 인해 경제적, 사회적으로 고립되는 시간이 길어지면서 정신 건강이 악화되고 있다. 한국의 경우도 심리상담을 받는 비율이 증가하는 등 정신 건강 관리의 수요가 높아지고 있다. 정신 건강 관리를 위한 여러 진입 장벽들을 극복하기 위해 개발된 비대면 심리상담들이 인기를 얻고 있다. 특히, 인공지능 기술과 정신 건강 관리를 결합하려는 시도가 많아지고 있으며, 미국, 중국 등 해외에서는 이미 워봇(Woebot), 유퍼(Youper) 같은 심리상담 챗봇이 상용화되어 서비스 중이다. 그러나 한국에서의 심리상담 챗봇은 아직까지 해외만큼 상용화 단계에 이르지 못했다. 또한, 이러한 챗봇을 구축하기 위한 데이터셋 연구가 부족한 실정이다. 본 논문에서는 익명 심리 플랫폼을 통하여, 심리전문가가 비식별화한 고민과 해당 고민에 대한 전문가 답변을 활용하여 구축한 MICA를 소개한다. 또한, 본 데이터셋을 활용해 딥러닝 기반의 언어 모델을 학습하고 정량적, 정성적 성능 평가를 통해 챗봇의 가능성을 확인하였다.