• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.931-933
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• 2020

자연어 처리는 인공지능의 핵심기술 중 하나이다. 그 중 오픈 도메인 챗봇 구현은 NLP 에서 어려운 태스크로 꼽힌다. 명확한 목표, FAQ 가 존재하는 기능형 챗봇과 달리 오픈 도메인 챗봇은 연속적 대화, 방대한 양의 상식 등 구현에 어려움이 많았다. 짧은 질문과 대답으로 이루어진 데이터로 학습한 모델을 대화 데이터로 학습시켜 좀더 자연스러운 챗봇을 구현해보고자 한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제44권3호
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• pp.231-248
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• 2024

본 연구에서는 오픈소스 소프트웨어와 인공지능 문서 분류 모델인 한국어 Sentence-BERT로 고등학교 1학년 통합과학 질문-답변 챗봇을 제작하고 2023학년도 1년 동안 독립형 서버에서 운영했다. 챗봇은 Sentence-BERT 모델로 학생의 질문과 가장 유사한 질문-답변 쌍 6개를 찾아 캐러셀 형태로 출력한다. 질문-답변 데이터셋은 인터넷에 공개된 자료를 수집하여 초기 버전을 구축하였고, 챗봇을 1년 동안 운영하면서 학생의 의견과 사용성을 고려하여 자료를 정제하고 새로운 질문-답변 쌍을 추가했다. 2023학년도 말에는 총 30,819개의 데이터셋을 챗봇에 통합하였다. 학생은 챗봇을 1년 동안 총 3,457건 이용했다. 챗봇 사용 기록을 빈도분석 및 시계열 분석한 결과 학생은 수업 중 교사가 챗봇 사용을 유도할 때 챗봇을 이용했고 평소에는 방과 후에 자습하면서 챗봇을 활용했다. 학생은 챗봇에 한 번 접속하여 평균적으로 2.1~2.2회 정도 질문했고, 주로 사용한 기기는 휴대폰이었다. 학생이 챗봇에 입력한 용어를 추출하고자 한국어 형태소 분석기로 명사와 용언을 추출하여 텍스트 마이닝을 진행한 결과 학생은 과학 질문 외에도 시험 범위 등의 학교생활과 관련된 용어를 자주 입력했다. 학생이 챗봇에 자주 물어본 주제를 추출하고자 Sentence-BERT 기반의 BERTopic으로 학생의 질문을 두 차례 범주화하여 토픽 모델링을 진행했다. 전체 질문 중 88%가 35가지 주제로 수렴되었고, 학생이 챗봇에 주로 물어보는 주제를 추출할 수 있었다. 학년말에 학생을 대상으로 한 설문에서 챗봇이 캐러셀 형태로 결과를 출력하는 형태가 학습에 효과적이었고, 통합과학 학습과 학습 목적 이외의 궁금증이나 학교생활과 관련된 물음에 답해주는 역할을 수행했음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 공교육 현장에서 학생이 실제로 활용하기에 적합한 챗봇을 개발하여 학생이 장기간에 걸쳐 챗봇을 사용하는 과정에서 얻은 데이터를 분석함으로써 학생의 요구를 충족할 수 있는 챗봇의 교육적 활용 가능성을 확인했다는 점에 의의가 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.421-426
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• 2023

인공지능 융합기술 중 Chatbot은 인공지능 기반의 대화형 시스템이며, 인간과의 상호작용을 제공할 수 있는 시스템을 말한다. 챗봇의 발전으로 NLP, NLU 그리고 NLG로 발전하게 되면서, 챗봇이 재조명되고 있다. 하지만 인공지능 챗봇은 학습한 데이터에 따라 편향된 정보를 제공할 수 있고, 프라이버시 침해, 사이버 보안의 우려를 비롯한 심각한 피해를 줄 수 있으며, 이에 인공지능 기술의 이해와 효과적이고 책임감 있게 사용할 수 있는 능력인 AI 리터러시 함양이 필수적임을 제시했다. 인공지능의 지속적인 진화와 보편화에 따라, AI 리터리시 역시 범위를 확장하며 새로운 영역을 포함하게 될 것이다. 본 연구는 인공지능 기술에 대한 경각심을 일깨우고, 인간의 AI 리터러시 역량 함양을 통해 기술에 매몰되지 않는 인간 존중의 기술 사용을 제안하는데 그 의의가 있다고 하겠다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.85-110
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• 2018

챗봇은 음성, 이미지, 비디오 또는 텍스트와 같은 다양한 매채를 이용하여 대화가 가능한 대화형 어시스턴트이자 인공지능을 기반으로 사용자의 질문에 답하거나 문제를 해결할 수 있는 사용자 친화적 프로그램이다. 하지만 현재 챗봇은 사용자가 요청한 작업을 정확하게 수행하는 기술적측면에 초점이 맞추어져 있으며, 개인화된 대화로 사용자와 챗봇간의 관계성 구축에는 제한적이어서 일부 사례에도 불구하고 소셜챗봇이 되기에는 미흡한 상태이다. 만약 인간의 사회성을 나타내는 특징 중 하나인 관계성을 챗봇이 인식하여 알맞게 대화를 하여 문제를 해결할 수 있다면, 개인화된 대화를 할 수 있을 뿐만 아니라 인간과 유사한 대화를 할 수 있을 것이다. 본 연구의 목적은 사용자가 입력한 내용을 기반으로 챗봇과 사용자 간의 관계성을 추론하고 대화 상황에 맞게 대화 상대가 적절한 대화를 수행 할 수 있는 텍스트 분석 방법을 제안하는 것이다. 본 연구의 실험 및 평가를 하기 위하여 실제 SNS대화 내용을 사용하였다. 분석결과 개인정보 보호를 위해 사용자의 개인 프로필 정보가 제외된 방법에서도 우수한 결과를 나타내어 소셜 챗봇에 적합한 방법으로 검증되었다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권2호
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• pp.91-102
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• 2022

인공지능이 발전하면서 AI 챗봇 시스템의 활용이 활발히 이루어지고 있다. 그 예로 공공기관에서는 민원, 행정 분야에서 업무 보조, 전문지식 서비스 등으로 챗봇 활용 분야가 확대되고 있으며 민간기업은 대화형 고객 응대 서비스 등으로 챗봇을 활용하고 있다. 본 연구에서는 시나리오 기반의 AI 음성 챗봇 시스템을 제안하여 박물관의 운영 비용을 절감하고 관람객에게 양방향성 안내 서비스를 제공하고자 한다. 구현한 음성 챗봇 시스템은 실시간으로 특정 디렉터리를 감시하여 사용자의 음성을 감지하는 감시자 객체와 음성 파일이 생성되면 순차적으로 모델별 추론을 수행하여 AI의 응대 음성을 출력하는 이벤트 핸들러 객체로 구성되며, 스레드와 데크를 활용한 중복 방지 기능을 포함하여 단일 GPU 환경에서 추론 중에 GPU의 연산이 중복되지 않도록 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.628-630
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• 2018

인공지능에 대한 연구가 최근 이슈가 되면서, 딥러닝 기술의 비약적인 발전 덕분에 대화형 에이전트가 인터페이스의 역할을 하고 있다. 이 중에서 최근 여러 대학에서 서비스로 지원하는 챗봇 시스템의 문제점에 대하여 개선된 시스템을 제안하고, 이를 구현하여 실험을 통해 연구하고자 한다. 기존 챗봇 시스템이 가진 문제점을 보완한 시스템은 서비스 사용자가 질의하는 의도에 더 알맞은 응답을 제공하여 서비스 사용자의 불편함을 최소화하고, 사용성과 편의성을 최대화 하는 것을 목적으로 한다.

• 한국기록관리학회지
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• 제19권4호
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• pp.221-230
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• 2019

본고는 표준기록관리시스템과는 차별화하여, 전자결재시스템과 기록관리시스템을 하나의 시스템으로 운영하고, 기록관리 보조도구로 인공지능, 챗봇 등의 지능형서비스를 접목한 한국중부발전의 기록관리시스템 구축을 위한 준비과정을 소개함을 목적으로 한다. 기록관리 전 생애주기를 관리하는 것은 물론이고, 현용기록의 활용성을 높이기 위한 실시간 이관 및 기능분류체계 활용에 대해 심도있게 검토하여 설계하였으며, 폭증하는 전자기록물의 효율적 관리를 위하여 인공지능 등 신기술을 도입하였다. 기록관리행위의 첫 단추이자 가장 중요한 시작인 분류의 정확성을 높이고자, 기계학습을 통한 기록물분류를 추천하여 처리과에서의 무분별한 오분류를 사전에 차단했으며, 업무관련 규정 및 기록의 활용을 위하여 챗봇을 도입하는 등 기록관리 분야에서 신기술을 적극 도입하였다. 또한 시스템 간 이관에 따라 생기는 열람권한 문제를 전자결재시스템 및 기록관리시스템의 열람권한을 모두 확인하여 권한을 부여하는 등 기록물의 적극적 활용을 위해 많은 노력을 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.696-698
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• 2018

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.

• 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.

• 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.