• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2018.08a
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• pp.105-108
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• 2018

기록 관리는 기록을 선별하고 수집하여 보존하는 것에서 이를 이용하는 방향으로 발전하고 있지만 여전히 기록관의 존재를 인지하지 못하는 잠재적 이용자가 많다. 따라서 본 연구는 기록관과 이용자의 상호작용을 지원하는 기록정보서비스 챗봇을 개발하였으며, 구체적인 개발 절차와 방법을 살펴보고자 하였다. 이에 본 연구는 적용 대상으로 명지대학교 대학사료실을 선정하고 이용자 요구 및 질의 분석을 진행하였고 챗봇 개발을 위한 논리적 구조 설계를 제안하였다. 이어 IBM Watson Conversation과 카카오톡 메신저를 통해 챗봇을 구축한 뒤, 시험 실행(Pilot run) 과정을 통해 기록정보서비스 챗봇이 이용자와 상호작용하는 모습을 확인할 수 있었다. 또한 기록정보서비스 챗봇 개발 과정의 경험을 바탕으로 시사점을 제시했다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.19 no.4
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• pp.12-29
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• 2019

The purpose of this study is to develop the scenario for implementation of the rule-based counseling chatbot and to verify its usefulness. For this purpose, counseling scenario for exploring problems triggering depression and establishing early counseling relationships was built and user evaluations for the rule-base counseling chatbot were conducted on 10 counseling psychologists. As a result, clear counseling structuring, appropriate use of selective and narrative responses, and active listening were identified as important components of counseling chatbot. To the next step, the usefulness of counseling chatbot developed in the previous step was examined with 78 college students. As a result, active listening was found to be an important factor in improving user satisfaction and positive mood change. In addition, through qualitative analysis of user evaluation, the unique advantages of counseling chatbot were identified and the limitations of counseling chatbot that should be overcome were identified. Based on the results of the study, the implications of the study and suggestions for future research were discussed.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.35 no.3
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• pp.215-244
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• 2018

The role of archives and records centers is expanding, however many potential users are not aware of the importance of the records and archives. As a method to improve the archival information services to users, in this study, we developed chatbot that supports the interaction between the users and the archives and records centers. Thus we examined the specific development procedures and methods, analyzed user requests and questions of the archives and records center of Myongji university as a case, and conducted a logical structure design for chatbot development. After building the chatbot based on IBM Watson Conversation and Kakaotalk messenger, we were able to find how the chatbot interacted with the users through a pilot run. Based on the experience of developing information service chatbot, the implications related the introduction of the chatbot were suggested which include determination of the level of the chatbot, analysis of the user requests, selection of the tool for the chatbot, and syntax setting for the conversational interaction.

• Annual Conference of KIPS
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• 2018.05a
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• pp.365-368
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• 2018

인공지능 기술이 발달하면서 챗봇 플랫폼이 주목받고 있다. 챗봇이란 규칙 또는 인공지능(AI)을 이용해 사용자와 상호작용을 하는 대화형 인터페이스다. 챗봇에서 대화를 처리하는 방법은 규칙기반 대화 시스템, 검색기능 대화 시스템, 생성기반 대화 시스템이 있다. 본 논문에서는 규칙 기반 대화 시스템을 바탕으로 하는 모바일 영화 챗봇 서비스를 개발하였다. 이를 통하여 사용자는 더 편리하게 영화 관련 정보를 제공받을 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.299-300
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• 2019

신입생과 재학생들이 학사업무에서 문의사항이 있을 시 전화를 이용하는 방법보다 변화된 생활 환경에 맞게 SNS를 많이 이용하므로 이를 통한 문의가 증가하고 있어 이를 자동으로 응답할 수 있도록 챗봇(Chatbot)을 활용하는 사례도 증가하고 있다. 이에 경운대학교 학사업무에 대한 문의를 자동으로 응답하는 챗봇을 개발하여 학생들에게 제공하여 효율적인 응답체계를 만들고자 한다. 이를 위해 Dialogflow플랫폼을 사용하여 챗봇에게 질문했을 때 답을 하는 응답내용을 개발하고, Webhook을 사용해서 Facebook Messenger플랫폼에 연동하여 챗봇을 Facebook Page에 만들어 응용하였다. 또한 실제 채팅을 통해 실험하여 결과를 확인하였다.

• The Mathematical Education
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• v.63 no.3
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• pp.467-484
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• 2024

The rapid advancement of generative AI has ushered in an era where anyone can create and freely utilize personalized chatbots without the need for programming expertise. This study aimed to develop a customized chatbot based on OpenAI's GPTs for the purpose of pre-service teacher education and to analyze its educational performance in mathematics as assessed by educators guiding pre-service teachers. Responses to identical questions from a general-purpose chatbot (ChatGPT), a customized GPTs-based chatbot, and an elementary mathematics education expert were compared. The expert's responses received an average score of 4.52, while the customized GPTs-based chatbot received an average score of 3.73, indicating that the latter's performance did not reach the expert level. However, the customized GPTs-based chatbot's score, which was close to "adequate" on a 5-point scale, suggests its potential educational utility. On the other hand, the general-purpose chatbot, ChatGPT, received a lower average score of 2.86, with feedback indicating that its responses were not systematic and remained at a general level, making it less suitable for use in mathematics education. Despite the proven educational effectiveness of conventional customized chatbots, the time and cost associated with their development have been significant barriers. However, with the advent of GPTs services, anyone can now easily create chatbots tailored to both educators and learners, with responses that achieve a certain level of mathematics educational validity, thereby offering effective utilization across various aspects of mathematics education.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.565-570
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• 2022

본 논문은 Google Dialogflow 챗봇 개발 플랫폼으로 『논어』의 메시지를 현대화한 고민상담 챗봇을 제안한다. Dialogflow 챗봇 개발 플랫폼은 사전에 설계된 대화 아키텍처에 따라 응답을 제시한다. 즉, 질문의 의도가 파악되면 별도의 문장생성 없이 사전에 입력된 시나리오가 출력되기 때문에 고전 텍스트의 낯선 어투와 함축성의 허들을 극복할 수 있다. '챗봇'을 매체로 선정한 주된 이유는 쌍방향성 때문이다. 사용자는 챗봇을 통해 원하는 내용을 주체적이고 선별적으로 학습할 수 있다. 본 연구는 인문학적 문화원형과 공학 분야의 기술을 접목한 융복합 서비스 모델을 제시한다. 이를 통해 『논어』의 메시지를 젊은 세대에게 친숙하게 전달함으로써 세대 간 문화적 공통성을 마련할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.399-400
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• 2023

본 프로젝트는 ChatGPT와 카카오톡 채널 챗봇을 사용하여 초등학생 대상의 학교폭력 예방교육을 위한 대화형 챗봇을 개발한다. 이를 위해, 한림대학교 간호대학에서 제공받은 학교폭력 예방교육 자료를 기반으로 ChatGPT를 사용하여 데이터를 증강하였고, AWS RDS의 데이터베이스에 사용자의 예상 발화와 그에 대한 답변을 저장하였다. 그리고 AWS Lambda에 REST API를 구현하고, AWS API Gateway를 통해 카카오톡 채널 챗봇과 연결하였다. 사용자가 발화를 입력하면 발화를 포함한 요청이 AWS Lambda로 전달되고, ChatGPT를 사용해 답변을 생성하며 데이터베이스에 저장된 데이터와 코사인 유사도를 비교한다. 이때 기준치보다 유사도가 높다면 저장되어 있던 데이터를 반환하고, 낮다면 생성된 답변을 반환한다. 이후 반환된 답변을 카카오톡 채널 챗봇으로 전달해 사용자에게 출력한다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.37 no.4
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• pp.151-179
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• 2020

This study explores the potential of using a library chatbot to improve the non-face-to-face digital reference services for academic library users by designing and implementing a library chatbot. Through data analysis, user needs and library services were analyzed, and a scenario was designed by selecting an appropriate development method. For user-friendly interaction, the personality of the chatbot and user interface was designed to evaluate its usability. In addition, the accuracy was verified through the response accuracy evaluation and performance evaluation of the chatbot, and the effectiveness of the chatbot was evaluated through a user satisfaction survey. In order to manage the operation and maintain service quality, the chatbot is improved by monitoring user-chatbot conversations and reflecting user feedback. Based on these findings, recommendations for designing and implementing a library chatbot were made to help improve library reference services.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.524-528
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• 2020

챗봇은 발화에 대해 컴퓨터가 자동으로 응답하는 시스템이다. 현재 챗봇은 전체 주제에 대한 잡담(chit-chat)보다는 특정 주제에 관한 대화를 목적으로 많이 개발되고 있다. 하지만 개개인이 필요로 하는 챗봇 용도에 적합한 학습 데이터는 부족하다. 이러한 상황에서 챗봇 학습을 위해 필요한 주제의 말뭉치를 대량으로 구축하는 것은 시간과 비용이 많이 소모되어 현실적으로 어렵다. 따라서 학습에 필요한 소량의 말뭉치만 사용하더라도 주제에 적합한 응답을 할 수 있는 챗봇이 필요하다. 이에 본 논문은 챗봇의 목적과 관련 없는 대량의 말뭉치와 소량의 주제 기반 말뭉치를 이용하여 높은 성능을 끌어낼 수 있는 주제 임베딩 방법을 제안한다.