• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.602-615
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• 2018

상실은 죽음 뿐 아니라 인생 전환기의 변화까지 포함하는 개념으로 확대되었다. 이와 더불어 자연재해, 예기치 않은 사고 등으로 주변의 죽음을 직 간접적으로 경험하는 비율도 증가하였다. 따라서 애도 상담에 대한 수요 증가와 전문 애도 상담에 대한 필요성이 제기되고 있다. 이에 본 연구는 애도 상담자의 전문역량 향상을 위해 애도 상담 역량 요인을 조사하고, 무엇을 학습하고 훈련해야 하는지 문헌을 검토하고 조사하는데 초점을 두었다. 구체적으로 애도 상담 이론 및 모델, 애도의 평가, 죽음 교육, 상담자 자기-관리로 나누었고 각 교육 내용을 기존 상담교육과정에 통합시키고 경험적 실습 방법을 제시하였다. 본 연구는 애도 상담자 교육에 대한 관심을 고취시키고 애도 상담자 역량 모형 및 체계적인 교육과정 개발에 기초자료로 활용될 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권4호
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• pp.327-334
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• 2019

본 연구는 ${\bigcirc}{\bigcirc}$준법지원센터에서 담당자에 의해 의뢰된 성폭력 전자장치 부착 대상자들로 의사소통 및 자아존중감에 미치는 영향에 대해 사티어 경험적 성장모델을 적용한 부부상담 사례연구이다. 상담진행은 2017년 3월부터 6월까지 주 1회씩 총 5회에 걸쳐 120분씩 본 센터 상담실에서 실시하였다. 본 연구의 효과를 검증하기 위해 주관적인 평가로서 연구자와 관찰자 중심기법을 사용하였다. 연구결과를 토대로 다음과 같은 결론을 얻었다. 성폭력 전자장치 부착 대상자들의 자아존중감과 의사소통 변화가 긍정적으로 나타났다. 이것은 교정시설 실천현장에서 부부상담의 활용가능성을 제시하는 데에 의의와 큰 성과가 있다고 하겠다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.220-224
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• 2017

최근 은행, 보험회사 등 핀테크 관련 업체에서는 챗봇과 같은 인공지능 대화 시스템을 고객상담 업무에 도입하고 있다. 본 논문에서는 금융 도메인을 위한 고객상담 챗봇을 구현하기 위하여, 자연어 이해 기술 중 하나인 고객상담 대화의 도메인 및 화행분류 방법을 제시한다. 이 기술을 통해 자연어로 이루어지는 상담내용을 이해하고 적합한 응답을 해줄 수 있는 기술을 개발할 수 있다. TF-IDF, LDA, 문장 임베딩 등 대화 문장에 대한 자질을 추출하고, 추출된 자질을 Extreme learning machine(ELM)을 통해 도메인 및 화행 분류 모델을 학습한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.220-224
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• 2017

최근 은행, 보험회사 등 핀테크 관련 업체에서는 챗봇과 같은 인공지능 대화 시스템을 고객상담 업무에 도입하고 있다. 본 논문에서는 금융 도메인을 위한 고객상담 챗봇을 구현하기 위하여, 자연어 이해 기술 중 하나인 고객상담 대화의 도메인 및 화행분류 방법을 제시한다. 이 기술을 통해 자연어로 이루어지는 상담내용을 이해하고 적합한 응답을 해줄 수 있는 기술을 개발할 수 있다. TF-IDF, LDA, 문장 임베딩 등 대화 문장에 대한 자질을 추출하고, 추출된 자질을 Extreme learning machine(ELM)을 통해 도메인 및 화행 분류 모델을 학습한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.91-100
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• 2018

기업의 고객 접점으로 중요한 역할을 하는 콜센터는 최근 고객 접근성과 편의성을 향상하기 위해서 전화 외에 다양한 접근채널을 지원하는 옴니채널 컨택센터로 변화하고 있다. 다양한 채널을 지원하는 옴니채널 컨택센터는 채널별로 상담사를 운영하고 있다. 상담사 배치에 따라 채널별 응대율, 대기시간과 같은 옴니채널 컨택센터의 성과가 결정되기 때문에 채널별 상담사 배치는 중요하다. 기존 전화 콜센터의 경우 전화 상담의 특성에 맞게 상담사를 배치하면 되었으나, 채널의 종류가 다양해지고 서로 다른 성격을 가진 채널들을 동시에 처리해야 하는 옴니채널 컨택센터의 경우 전화 상담을 기반으로 한 기존의 상담사 배치 전략만으로는 효과적인 상담사 운영이 어렵다. 이에 본 연구는 전화 외에 이메일, 채팅, 영상상담을 수용하는 옴니채널 컨택센터를 시뮬레이션하기 위한 모델을 개발하고, 시뮬레이션을 통해 상담원 배치 최적화 방안에 대해 연구하였다.

• 벤처다이제스트
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• 통권87호
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• pp.18-19
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• 2005

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.87-92
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• 2024

본 논문에서는 치과 상담용 챗봇을 개발하기 위해 기존의 대규모 언어 모델(LLM)과 랭체인 라이브러리를 이용하여 검색 증강 생성(RAG) 시스템을 구현하였다. 이를 위해 국내 치과 대학병원의 웹페이지 게시판에 있는 내용을 수집하고 치과 전문의의 자문과 감수를 받아 상담 데이터를 구축하였다. 입력된 상담용 데이터를 적절한 크기로 분할하기 위해 청크 크기와 각 청크의 겹치는 텍스트의 크기는 각각 1001과 100으로 하였다. 시뮬레이션 결과 검색 증강 LLM은 사용자 입력과 가장 유사한 상담 내용을 검색하여 출력하였다. 구축된 챗봇을 통해 치과 상담의 접근성과 상담 내용의 정확성을 높일 수 있음이 확인되었다.

• 여성학논집
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• 제26권1호
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• pp.3-39
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• 2009

최근 철학의 새로운 분야로 부상하고 있는 철학상담은 1981년 아헨바흐(Achenbach)에 의해 '철학실천'이라는 용어로 창안되었다. 철학상담은 상담가인 철학자로 하여금 학계라는 울타리를 벗어나 애초에 실제 삶의 맥락으로부터 시작되었던 '철학함'을 회복시키고자 노력한다. 또한 철학상담은 삶의 위기에 처한 내담자들로 하여금 자신의 삶을 근본적으로 재검토하고 새롭게 직면할 수 있는 기회를 제공함으로써, 그 스스로의 모습을 되찾고, 자신이 원하는 삶을 실현시키기 위해 다시 용기를 내어 걸어갈 수 있도록 독려한다. 이 논문의 목적은 철학상담과 여성주의상담을 비교검토함으로써 한국 여성들을 위한 철학상담의 새로운 모델을 창출하는 데에 필요한 첫 윤곽을 잡아보려는 데에 있다. 우선적으로 2장에서 철학상담의 역사와 특성을 소개한 뒤에, 3장에서 '여성의전화'의 상담활동을 중심으로 한국에서의 여성주의상담이 지나온 역사와 그 특성을 고찰한다. 나아가 4장에서 양자의 내용적인 공통점들을 찾아내어 비교검토하면서 양자를 더욱 심도있게 이해하고 그 관계성을 더욱 촉진시키고자 시도한다. 그리하여 비록 철학상담과 한국 여성주의상담이 서로 다른 역사적, 사회적, 문화적 맥락과 배경에서 시작되었고, 각기 다른 활동영역에서 전개되어왔지만, 다음의 네 가지 공통적인 신념, 즉 '실천이라는 토대에서의 상담', '상담가와 내담자의 평등한 관계의 확립', '상담가의 경청과 자기개방의 중요성', '깊은 존중과 이해에 기반한 내담자의 자기됨과 자기양육'에 근거하고 있음을 밝혀본다. 이와 같이 볼 때, 두 상담 모두가 진정으로 '인간다운 삶'의 실현을 목표로 하고 있음을 알 수 있으며, 특히 철학상담이 앞으로 한국 여성들의 '잘 삶'을 증진시킬 수 있는 구체적인 대화의 기회를 제공할 수 있으리라 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.1571-1576
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• 2022

코로나 바이러스의 발병 이후, 의료 산업은 침체기에 들어섰으며, 이에 대한 대응책으로 정부는 일시적으로 비대면 진료를 허용한 상태이다. 본 연구에서는, 이런 시대 흐름에 맞추어 의료 산업에 있어 현대인의 비대면 의학상담에 대한 관심도를 분석하고자 한다. 전문가에게 의학상담을 받을 수 있는 플랫폼인 지식인과, 유튜브 두가지 소셜 플랫폼에서 빅데이터를 수집해 연구를 진행했다. 전화 상담 상위 5개 키워드인 "내과", "일반의", "산경과", "정신건강의학과", "소아청소년과"와 더불어, "전문의", "의학상담", "건강정보" 총 8개의 검색어를 가지고 각 플랫폼으로부터 데이터 세트를 구축했다. 이후 크롤링 된 데이터를 바탕으로 형태소 분류, 질병 추출, 정규화 등 전처리 과정을 거쳤다. 단어 빈도수를 기준으로 한 워드 클라우드, 꺾은선 그래프, 분기별 그래프, 질병 등장 빈도별 막대 그래프 등으로 데이터 시각화를 하였다. 유튜브 데이터에 한해 감성 분류 모델을 구축하였고, GRU와 BERT 기반 모델의 성능을 비교하였다.

• 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.