• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.1139-1142
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• 2001

본 논문에서는 대표적인 학생생활지도이론과 상담이론에 근거한 상담실천방법을 토대로 하여, 정보기술을 접목시킨 상담사이트를 설계하였다. 또한 타 상담사이트의 미비한 사항들을 찾아 개선점을 보완하였으며, 효율적인 학생생활지도의 상담을 위한 사이트를 구현하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.20 no.2
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• pp.750-762
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• 2019

The importance of the call center as a contact point for the enterprise is growing. However, call centers have difficulty with their operating agents due to the agents' lack of knowledge and owing to frequent agent turnover due to downturns in the business, which causes deterioration in the quality of customer service. Therefore, through an N-bank call center case study, we developed a system to reduce the burden of keeping up business knowledge and to improve customer service quality. It is a "real-time agent advisor" system that provides agents with answers to customer questions in real time by combining AI technology for speech recognition, natural language processing, and questions & answers for existing call center information systems, such as a private branch exchange (PBX) and computer telephony integration (CTI). As a result of the case study, we confirmed that the speech recognition system for real-time call analysis and the corpus construction method improves the natural speech processing performance of the query response system. Especially with name entity recognition (NER), the accuracy of the corpus learning improved by 31%. Also, after applying the agent advisor system, the positive feedback rate of agents about the answers from the agent advisor was 93.1%, which proved the system is helpful to the agents.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1120-1123
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• 2021

학교폭력 피해 사례는 꾸준히 증가하는 반면 학교폭력 예방의 대안으로 실시되고 있는 앱/웹 시스템으로는 통합성의 연계에 어려움이 있어 문제점으로 나타나고 있다. 본 논문에서 구현한 학교 폭력 예방 통합 앱 시스템은 학교폭력 진단 테스트, AI 상담, 일기장, 게시판, 교화 프로그램 영상 시청 기능을 제공함으로써 이런 문제점들을 보완하였다. 또한, 진단 테스트와 상담 내용의 신뢰성을 확보하기 위해 상담 센터의 검증을 받았다. 해당 시스템의 활용을 통해 학교폭력 예방 교육의 효과를 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.371-372
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• 2023

본 논문에서는 대규모 언어 모델(Large Language Models)을 기반으로 한 입학 상담용 챗봇을 설계하였다. 입시 전문 LLM은 Polyglot-ko 5.8B을 베이스 모델로 대학의 입시 관련 데이터를 수집, 가공한 후 데이터 증강을 하여 파인튜닝 하였다. 또한, 모델 성능 향상을 위해 RLHF의 후 공정을 진행하였다. 제안 챗봇은 생성한 입시 LLM을 기반으로 웹브라우저를 통해 접근하여 입시 상담 자동 응답 서비스를 활용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.08a
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• pp.187-192
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• 2008

최근 자신의 건강에 대한 관심이 고조되고 있는 반면, 현재 대부분 On-line에서 제공되는 진단 서비스 시스템은 질병 명을 이용하여 질병에 대한 처방이나 민간요법 등을 제시하고 있다. 이에 질병에 대해 전문지식이 부족한 일반인들이 이용하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 On-line에서 퍼지 ART 알고리즘을 이용하여 사용자가 제시한 증상을 바탕으로 이미 학습되어진 질병의 증상과 비교하여 신경망을 통해 유사도가 높은 상위 3개의 질병을 도출한다. 도출된 질병에 대해 질병의 전체적인 증상과 동의보감에서 제시한 민간요법을 결과로 출력한다. 질병 데이터베이스는 서울대학교에서 교육용으로 출판한 가정의학(家庭醫學)을 기초로 동의보감과 한방의학백과서적을 통해 한의학 전문의의 검증을 거쳐 생성하였다. 그리고 본 시스템은 전문의의 상담시스템을 지원한다. 전문의의 상담시스템을 이용하여 자택 및 직장에서 편리하게 전문의의 진료와 소견을 받을 수 있도록 하였다. 전문의 상담 시스템은 전문의가 서버에 접속한 상태에서 사용자의 진로 신청으로 연결되며, 텍스트 데이터 및 기존의 진료기록이 있다면 이를 기반으로 전문의의 진단을 유도하도록 한다. 제안된 한방 자가 진단 시스템을 한의학 전문의가 분석한 결과 기존의 질병 진단 시스템 보다 일반성이 개선된 것을 확인하였다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.13 no.3
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• pp.107-114
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• 2012

In this paper, we proposed an automatic monitoring system for contact center in order to manage customer's complaint and agent's quality. The proposed system allows more accurate monitoring using emotion recognition and keyword spotting method for neutral/anger voice emotion. The system can provide professional consultation and management for the customer with language violence, such as abuse and sexual harassment. We developed a method of building robust algorithm on heterogeneous speech DB of many unspecified customers. Experimental results confirm the stable and improved performance using real contact center speech data.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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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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• 2017.10a
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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.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07d
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• pp.1637-1640
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• 2003

본 성적관리 시스템의 설계는 학생과 학부모가 쉽게 사용할 수 있는 환경구성, 간편한 조작 기능, 성적 관련 상담을 위한 상담실, 성적 활용을 위한 성적 검색, 성적 및 재학증명서 신청 및 출력할 수 있도록 구성하였으며 전체 구조는 로그인을 제공하여 관리자 화면과 학생/학부모 화면으로 분류되고 공지사항, 성적입력 및 변경, 성적검색, 성적통계, 성적 및 재학증명서 출력과 성적관련 상담실과 자료실 등으로 설계하였다. 웹 상에서의 정보제공 및 성적 관리의 표준화를 위하여 XML을 사용하였고, 성적관리의 편리성 및 자료의 활용성을 높이기 위하여 관계형 데이터베이스인 MS-SQL SERVER 2000을 사용하였다. 본 시스템을 현장에 적용시켜 본 결과 학생측면에서는 성적 정보의 획득으로 인한 학부모·교사와의 상담 증가 및 성적 증가와 교사에 대한 신뢰감이 증가하였으며 학부모측면에서는 자녀 교사와 상담, 자녀에 대한 관심도, 학교와 선생님에 대한 신뢰감이 증가하였고, 교사측면에서는 학생·학부모와 상담, 성적자료의 활용성 증가 및 업무가 경감되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.576-579
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• 2010

콜센터의 고객문의는 복잡하여 기존 검색 시스템으로는 고객의 문제점을 신속하게 찾아 상담에 적용하는데 문제가 많았다. 온톨로지를 구축하고 시맨틱 검색을 제공할 경우 보다 보다 좋은 검색 기능을 제공할 것으로 기대되나 콜센터의 상담지식은 내용이 매우 복잡하여 그 텍스트의 내용을 완벽하게 온톨로지로 표현하는 것은 쉽지 않았다. 본 논문에서는 온톨로지 기반으로 구축된 지식베이스의 데이터 검색과 함께 그와 가장 관련성이 높은 문서를 출력하기 위해 문서를 온톨로지와 링크하여 어노테이션하는 방법을 제안한다. 본 시스템을 적용한 상담에서 상담원들의 생산성이 향상되고 고객 만족도를 높이는 결과를 확인했다.