• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.319-329
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• 2018

챗봇 서비스가 단순 테스크 기능을 벗어나 심리상담, 친구 역할과 같이 사람과 같은 수준의 지능을 가진 강인공지능으로 진화하기 위해 기술적 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 실제로 챗봇을 사람으로 인지하기 위해서 일관된 성격을 부여하는 것이 중요함에도 그에 관한 기준이 부재하고 연구 또한 미비하다. 따라서 본 연구는 챗봇의 사용 목적과 사용자 유형에 따라 선호되는 챗봇의 성격에 관해서 연구하였다. 사용 목적은 심심할 때, 심리상담, 테스크(task)로 구분하였고 성격은 DISC이론의 주도형(D), 사교형(I), 신중형(C), 안정형(S)으로 4가지로 구분하였다. 사용자 인터뷰를 통해 사용 목적에 따라 선호하는 챗봇의 나이, 성별, 성격과 심심할 때 챗봇에게 기대하는 콘텐츠 및 말투에 대해서 설문 문항을 도출하였다. 설문한 결과 심심할 때는 주로 사람중심의 성격인 I, S, 테스크 목적일 때는 일 중심 성격인 D,C, 심리상담일 때는 느린 성격인 C,S를 선호하는 것으로 나타났다. 여성은 심리상담을 제외하고 중성을 선호했고 남성은 목적에 상관없이 여성을 선호하였다. 선호하는 연령대는 심심할 때는 또래이거나 어린 나이, 심리상담의 경우 또래이거나 다소 연상, 테스크 목적일 때는 주로 30대가 선호되었다. 심심할 때 기대하는 바에 있어서 대부분의 연령대가 정보를 선호하였지만 20대는 재미가 앞섰고 50-70대는 공감 및 정서적 안정감을 중시하는 것으로 나타났다. 말투에 있어서 20대와 6-70대는 존댓말에 대한 선호가 적지만 3-50대는 존댓말을 선호하였다. 결론적으로 심심할 때는 자신보다 낮은 존재, 테스크 목적일 때는 효율성, 심리상담의 경우에는 신중하게 듣는 태도를 선호하는 경향을 보임을 알 수 있었다. 이러한 결과는 챗봇의 서비스 목적에 따라 적합한 정체성을 설정하는데 유용한 가이드가 될 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권1호
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• pp.41-50
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• 2023

최근에 인공지능 기술발전과 더불어 코로나19 바이러스(COVID-19)가 장기화되면서 비대면 사회가 일상화되었고, 많은 기업들은 이에 대응하기 위한 디지털 트랜스포메이션과 인공지능 도입의 활성화를 촉진시키고 있으며 챗봇의 수요가 급격히 늘어났다. 또한 챗봇은 기존의 단순문의 대응에서 업무 트랜잭션 처리를 하기에 이르렀다. 하지만 기존 시스템과 연계를 위해 API를 개발해야하고 연계 하는데 많은 어려움이 발생하고 있어, 이를 해결하기 위해 RPA연계를 통한 하이브리드 챗봇을 구축하는 것이 점점 중요해지고 있으며, 최근 RPA와 챗봇의 결합이 많은 비즈니스 프로세스를 처리하는 효과적인 도구로 간주되고 있다. 그러나 연계사례 부족과 구축 방법을 찾아보기 힘들어 많은 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 기존 선행연구 고찰과 하이퍼오토메이션 관점에서 Conversational UX인 챗봇과 Task Automation의 RPA를 연계한 하이브리드 챗봇 구축을 위한 방법을 실제 구현사례를 바탕으로 제시하여, 보다 쉽게 연계방법을 이해하고 구축할 수 있도록 하여 디지털 트랜스포메이션에 적극적으로 AI 챗봇을 활용할 수 있도록 하는데 시사점이 있다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.411-416
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• 2023

본 연구에서는 방사선(학)과 재학생의 주요 학습 도구의 활용성을 조사하고, 방사선사면허 국가시험의 대화형 인공지능 서비스 프로그램인 챗봇의 정답률을 분석하여 방사선학 분야에서 대화형 인공지능 서비스 프로그램의 유용성에 대한 기초 연구에 목적이 있다. 방사선(학)과 재학생의 학습 시 전자기기를 적극적으로 활용한다는 응답자가 84.3%로 나타났다. 또한 학습 시 자료수집의 효율성을 묻는 질문에 140명 중 검색엔진을 1순위로 활용한다고 답한 응답자가 104명이었다. 챗봇을 알고 있는지 붇는 질문에 80%가 알고 있다고 답하였으며, 학업 목적으로 챗봇을 사용한 경험은 22.9%가 1회 이상 사용 경험을 가지고 있었다. 2018년도부터 2022년도까지 시험문제 중 1교시와 2교시의 문제를 챗봇에게 정답을 물어보았다. 그 결과 Chat GPT의 1교시 정답률은 48.28%에서 60%였으며, 2교시 문제의 정답률은 50%에서 62.22%로 나타났다. Bing의 1교시 정답률은 55%에서 64.55%였으며, 2교시 문제의 정답률은 48%에서 52.22%로 나타났다. 본 연구를 통하여 방사선(학)과 재학생들이 전자기기를 통해 학습하고 인터넷을 통해 정보를 찾는 것이 일반적인 경향임을 확인할 수 있었다. 그러나 방사선학 분야에서 대화형 인공지능 서비스 프로그램은 정확성과 신뢰성에 대한 문제가 있으며, 완벽한 해답을 제공하는 것은 어렵기 때문에 계속해서 발전하고 개선되어야 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.35-39
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• 2018

챗봇은 사람과 기계가 자연어로 된 대화를 주고받는 시스템이다. 최근 대화형 인공지능 비서 시스템이 상용화되면서 일반적인 대화와 질의응답을 함께 처리해야할 필요성이 늘어나고 있다. 본 논문에서는 기계독해 기반 질의응답과 Transformer 기반 자연어 생성 모델을 함께 사용하여 하나의 모델에서 일반적인 대화와 질의응답을 함께 하는 기계독해 기반 질의응답 챗봇을 제안한다. 제안 모델은 기계독해 모델에 일반대화를 판단하는 옵션을 추가하여 기계독해를 하면서 자체적으로 문장을 분류하고, 기계독해 결과를 통해 자연어로 된 문장을 생성한다. 실험 결과 일반적인 대화 문장과 질의를 높은 성능으로 구별하면서 기계독해의 성능은 유지하였고 자연어 생성에서도 분류에 맞는 응답을 생성하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.84-86
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• 2022

인공지능 대화 기술이 발달하며 다양한 분야에서 사용자의 의도에 따른 적절한 대응이 가능한 챗봇이 적용되고 있다. 특히 사용자 문의 및 상담이 많은 교육 도메인에서의 챗봇 도입 중요성은 증가하고 있다. 하지만 현재까지의 챗봇은 단순 대응이나 사용자가 자주 사용하는 기능 위주로 대응이 이루어지고 있다. 또한 교육콘텐츠가 다양화되고 증가함에 따라 인공지능을 통해 맞춤형 추천이 가능한 추천 시스템 연구가 활발해지고 있다. 이러한 대화 시스템과 추천 시스템에 대한 각 연구 분야는 같은 도메인에서 핵심적인 요소임에도 불구하고 별도로 진행되고 있는 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자 맞춤형 강의 콘텐츠를 추천할 수 있는 추천 시스템과 부가 기능에 대한 대응이 가능한 대화 시스템이 결합된 사용자 맞춤형 강의 추천 대화 시스템을 제안한다. 이를 통해 다양화 및 개인화 되어가는 교육도메인에서의 챗봇 적용으로 업무 효율성 및 사용자 만족도가 향상되기를 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.438-439
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• 2019

사회적 문제와 인공지능 기술의 발달로 챗봇 서비스에 대한 관심이 점점 증가하고 있으며, 그 결과 TTS(Text to Speech) 및 STT(Speech to Text) 기술을 기반으로 한 보조형 프로그램에 대한 개발이 다양한 모바일 환경에서 진행중이다. 본 논문에서는 문자를 소리로 변환해주는 TTS(Text to Speech) 기술과 소리를 문자로 변환해주는 STT(Speech to Text) 기술을 사용하여 음성지원 챗봇 시스템을 제작하고 이를 안드로이드 기반의 모바일 애플리케이션으로 구현한 '음성지원 챗봇 모바일 애플리케이션'을 제안하고, 이와 관련하여 관련 기술 및 기대효과에 대해 소개한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.445-446
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• 2019

본 논문에서는 단순히 필요한 정보를 얻기 위한 수준에 그쳤던 현대의 인공지능을 SER (Speech Emotion Recognition) 기술을 이용하여 사용자와 직접적으로 대화하는 형식으로 발전시키고자 한다. 사용자의 음성 언어에서 감정을 추출하여 인공지능 분야 및 챗봇과 대화함에 있어 좀더 효과적으로 해석할 수 있도록 도움을 준다. 이것을 대화형 시뮬레이션 게임에 접목시켜 단순한 선택형 대화 방식이 아닌 구어체로 대화하며 사용자에게 높은 몰입도를 줄 수 있다.

• 한국전자거래학회지
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• 제24권3호
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• pp.87-98
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• 2019

인공지능이 활발하게 연구되면서 이미지, 영상, 자연어 처리와 같은 다양한 분야에 적용되고 있다. 특히 자연어 처리 분야는 사람이 말하고 쓰는 언어들을 컴퓨터가 이해할 수 있도록 하기 위한 연구들이 진행되고 있고 인공지능 기술에서 매우 중요한 영역 중 하나로 여겨진다. 자연어 처리에서 컴퓨터에게 사람의 상식을 이해할 수 있도록 학습시키고 사람의 상식을 기반으로 결과를 생성하도록 하는 것은 복잡하지만 중요한 기술이다. 단어들의 관계를 이용해 연결한 지식 그래프는 컴퓨터에게 쉽게 상식을 학습시킬 수 있다는 장점이 있다. 하지만 기존에 고안된 지식 그래프들은 특정 언어나 분야에만 집중해 구성되어 있거나 신조어 등에는 대응하지 못하는 한계점을 갖고 있다. 본 논문에서는 실시간으로 데이터를 수집 및 분석하여 자동으로 확장 가능한 지식 그래프를 구축하고, 이를 기반 데이터로 활용하는 챗봇 시스템을 제안하고자 한다. 특히 자동 확장 그래프에 BERT 기반의 관계 추출 모델을 적용시켜 성능을 향상시키고자 한다. 자동 확장 지식 그래프를 이용해 상식이 학습되어 있는 챗봇을 구축하여 지식 그래프의 활용 가능성과 성능을 검증한다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.279-306
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• 2022

공공기관과 정부는 시민에게 음성 기반 서비스 챗봇을 제공함으로써 시민 복지를증진하고 사회적 취약계층과 원활한 공공소통을 도모할 수 있다는 전제로 논의를 전개한다. 이 논문의 연구 목적은 지능형 정부가 ICT를 기반으로 조직 내외 지식 및 정보를 데이터화하고 체계화하여 능률적으로 관리하고 시민들, 특히 취약계층의 정보 접근과 활용을 용이하게 하여 신속하고 효율적인 행정서비스를 제공해 줄 방안을 제안하기 위함이다. 연구방법으로 소규모 설문조사를 통해 음성기반 서비스 제공을 앞둔 공공기관에 대한 시민들의 태도, 인식 및 기대가 긍정적임을 확인하고, 인공지능에 관한 지식을 갖춘 전문가들 인터뷰를 통해 음성기반 서비스에 필요한 기술적 측면과 공공기관 음성기반서비스 제공의 의의 및 필요성, 구축시 고려해야 할 제반사항들과 정책적 제언, 시사점을 살펴보고 한계 및 연구발전에 대해 고민해본다. 결과적으로, 챗봇의 음성기반서비스는 더 폭넓은 시민들이 지능형 정부에 참여를 실현하며, 정보 접근성을 강화하고 사회적 취약계층의 인권 및 기본권 보장·강화하는 사회적 배려와 디지털 포용을 실천하는 계기와 발판을 제공함에 큰 의의를 지닌다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.765-776
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• 2018

인공지능 기술은 최근 컴퓨팅 기술의 발달과 함께 급성장하고 있는 기술로, 차세대 핵심기술로 꼽히고 있다. 챗봇은 미리 정해놓은 규칙에 따라 사용자 입력에 대해 응답할 수 있도록 만들어진 시스템으로, 상담, 주문 등 단순 반복 업무를 비롯해 사용자 대화 패턴 분석을 통한 서비스 제공까지 점차 그 범위가 확대되며 생활 밀착형 서비스로 자리 잡을 전망이다. 이에 따라 본 연구에서는 인공지능 기술을 활용한 셀럽봇 모델을 제시하고자 한다. 셀럽봇이란, 셀러브리티(Celebrity)의 약자 셀럽(Celeb)과 챗봇(Chatbot)의 합성어로 셀러브리티와 대화할 수 있는 챗봇 서비스를 말한다. 셀럽은 '애착 관계'를 형성할 수 있는 가장 좋은 대상이며, 누구나 접근하기 쉽다는 장점이 있다. 이와 함께 인공지능 기술은 '제품' 이지만 '제품'이 아닌 사람처럼 여기게 할 수 있는 기술이다. 이를 미루어 볼 때 '셀럽'이라는 특성과 인공지능 기술 기반의 챗봇이 결합하였을 때 가장 큰 시너지를 발생시킬 수 있을 것으로 보며 이를 활용한 다양한 파생상품이 발생할 것으로 보며 이에 따라 셀럽봇 모델을 제시한다.