• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2022년 정기학술대회 논문집
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• pp.65-66
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• 2022

산업 재해가 지속적으로 증가하고 있으며, 이에 따라 다양한 ICT 기술을 활용하여 산업현장에서 재해 발생 경감을 위한 노력이 진행되어왔다. 본 연구에서는 작업자 안전을 위한 loT 기반 시스템과 챗봇을 이용한 작업자와 대화형 안전 관리 기술에 대한 연구를 진행하였다. 기존의 챗봇의 활용은 홈페이지에서 단순한 매뉴얼 정보를 대화형으로 제공하는 수준에서 머무르고 있는데 반하여 본 사업에서는 작업자의 헬멧 등 장비에 장착된 인터페이스를 통하여 챗봇을 통한 안전관리를 제공할 수 있는 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.271-274
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• 2018

우리나라의 사망 원인 80%이상이 만성질환으로 인한 것이다. IT기업과 의료병원이 협력하여 만성 질환을 관리하는 모바일 어플리케이션은 계속해서 출시되고 있다. 최근에는 관리의 효율성과 편리성을 높이기 위해 인공지능 챗봇을 통한 개발이 진행되고 있다. 챗봇의 경우 대화를 이용한 프로세스를 처리하기 때문에 GUI기반의 환경이 익숙한 사용자들 입장에서는 접근성이나 사용에 있어서 익숙하지 않을 수 있다. 이에 본 논문에서 만성질환 중 당뇨병을 관리해주는 모바일 어플리케이션의 UI/UX를 분석하고, 이 결과를 통해 챗봇의 UI/UX 디자인을 제시하고자 한다.

• 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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.158-160
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• 2022

조직에서 이루어지는 반복적인 행정업무는 비효율적인 방법으로 진행되는 경우가 많다. 본 연구에서는 반복적인 작업을 자동화하기 위해 사용자의 접근성이 좋은 카카오톡 기반의 챗봇을 개발하고 실제 업무 환경에 사용했다. 그 결과 챗봇을 실제 운용하는 과정에서 여러 명이 동시에 접속할 때 서버가 다운되거나 응답이 되지 않는 문제를 확인했다. 이를 개선하기 위해 챗봇 서버에서 사용하는 프로그램의 언어를 변경하는 코드 고도화를 진행했으며, 데이터베이스 구조를 새로 설계하고 로드 밸런싱을 통해 서비스의 부하를 분산시키는 등 성능 향상을 위해 여러 방법을 시도했다. 각각의 방법이 얼마나 성능 개선에 영향을 주는지 확인하기 위해 초당 처리량, 평균 레이턴시 등의 지표를 통해 비교 후 챗봇을 실제 업무 환경에서 사용하면서 발생한 문제에 대한 개선방안을 제시했다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권6호
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• pp.79-88
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• 2023

최근 산업 재해는 산업화로 인해 지속적으로 증가하고 있으며, 작업현장에서 위험요소로 인한 손실을 줄이기위해 작업자의 안전관리는 필수사항으로 인식되고 있다. 작업자의 안전관리를 위해서는 산업현장의 특성을 고려한 맞춤형 안전관리 인공지능 기술의 적용이 요구된다. 현장의 안전관리는 작업 및 공정별 안전사고 유형 및 위험성 분석을 기반으로 상황에 따른 작업자의 실시간 위험 감지 및 대응을 위한 서비스 설계를 고려한다. 제안된 안전관리 서비스는 IoT 기반의 센서 자료를 획득하기 위한 작업자 디바이스, 획득한 센서 자료를 수집하기 위한 엣지장치와 작업자의 재해 대응을 지원하는 음성챗봇으로 구성된다. 음성챗봇은 재해 현장의 작업자의 위험대응을 위한 상호작용을 수행하는 주요한 역할을 수행한다. 이 논문은 작업자의 상황에 따른 작업안전을 위한 IoT 기반의 시스템과 서버 상의 음성챗봇을 활용한 실시간 위험대응 서비스 시스템을 기술한다. 안전관리 서비스 제공을 위한 엣지 수준에서의 대응처리를 위해 스토리기반 음성챗봇을 활용하도록 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.17-25
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• 2020

본 연구는 챗봇기술을 성공적으로 활용한 사례를 기반으로 각 기업들이 어떤 비즈니스적 가치를 창출하고 가지고 있는지 살펴보았다. 챗봇 서비스는 기업 내부 직원 또는 고객들의 질문에 빠르게 답변하거나 대응하게 도와줌으로써 기업의 업무 생산성 향상 향상에 기여하고 있으며, 교육분야에서는 수강생들의 질문 및 피드백을 인공지능 기술이 대신 함으로써 강사진의 업무를 줄여주는데 도움을 준다. 상거래 분야의 오프라인 매장에서는 제품 구매와 매장에서의 개인화 서비스 제공과 인공지능 스피커를 통한 구매 서비스를 제공함으로써 고객에게 편리하고 새로운 구매 경험을 제공하고 있다. 챗봇 서비스가 일부 기업사례에서 비즈니스 가치를 창출하고 있으나 여전히 특정 기업의 프로세스에 국한되고 있으며, 사용자가 기대했던 것보다 서비스 범위와 편리성 및 유용성이 크지 않아 확산속도가 늦어지고 있어 일부 챗봇 개발 서비스 업체는 사용성을 향상시키기 위해 통합 개발 플랫폼을 제공하고 있다, 챗봇은 인간 수준으로 질문에 대한 답변을 대신하여 편의성을 제공한다는 특징과 장점이 있다. 하지만, 다양한 인간의 주관적 견해를 축소시키고 객관화된 답변을 주로 주게되어 커뮤니케이션의 수준이 떨어질 수 있다는 단점이 있다. 본 연구를 통하여 챗봇 서비스들의 특징과 장점, 단점 등을 비교하며 논의를 해보도록 한다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제27권3호
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• pp.303-320
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• 2024

본 연구는 폴리아의 문제해결 단계에 따라 풀이를 제공하는 GPTs 기반 맞춤형 챗봇을 제작하여 수학적 성능을 검증하였다. 우선 맞춤형 챗봇 베타 버전을 제작하여 수학적 성능을 검증한 후 대표적인 오류를 수정하여 최종 맞춤형 챗봇을 완성하였다. 완성된 맞춤형 챗봇은 초등 수학 6학년 교과서에 제시된 이미지 형태의 65개 문제 중 평균 약 57.8개를 옳게 해결하여 약 89.0%의 정답률을 보였으며, 베타 버전에 비해 약 4%p 높은 정답률을 나타냈다. 또한 그림이 문제를 해결하는 데 핵심적인 역할을 하지 않는 50개 문제의 경우 평균 45.5개를 옳게 해결하여 약 91.0%의 정답률을 보였다. 완성된 맞춤형 챗봇의 답변 중 대표적인 오류는 문제 인식 오류이며, 문제에 인식하기 어려운 그림이 사용되었거나 문제 구성이 복잡한 경우에 해당 오류가 나타났다. 다음으로 개념 혼동 오류, 문제 이해 오류 등이 나타났다. 본 연구에서 개발한 문제해결 맞춤형 챗봇은 범용적인 챗봇인 ChatGPT보다 우수한 수학적 성능을 보였다. 또한 학년 수준에 적절하도록 풀이 과정의 조정이 가능하여 학생 개별화 맞춤형 지도에 활용할 수 있으며, 누구나 제작이 가능하여 교사 개인별 수업 보조 등 수학교육에서의 다양한 활용 가능성을 엿볼 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.441-442
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• 2018

본 논문에서는 입시상담을 위한 챗봇 시스템을 텍스트 유사도 기반으로 개발하였다. 텍스트를 인지하여 답변을 제공해 주는 방식이며 실시간을 요하는 데이터들은 크롤링한 데이터를 가공을 한 후 사용자에게 대답을 해주고 사용자가 답변에 얼마나 좋은 정보인지 체크하여 그에 맞는 답변을 내어 준다. 사용자의 텍스트를 인식하는 것은 텍스트 유사도를 이용하여 정확하게 인지하고 사용자의 질문과 답변을 서버 DB에 저장을 하여 비슷한 질문이 있을 경우 저장된 답변과 평점을 이용하여 답변을 제공한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.822-825
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• 2020

본 논문에서는 코로나 바이러스로 인한 불편함을 겪는 사람들에게 코로나 관련 정보를 편리하게 제공하기 위해 인공지능 기반의 챗봇을 개발하였다. 인공지능 기술이 도입됨에 따라 챗봇이 여러 기관에서 고객 응대를 포함한 다양한 업무를 수행하고 있다는 점에 착안하여 IBM Watson Assistant를 활용한다. Watson Assistant는 사용자가 입력한 말을 자연어 처리를 통해 분석하여 문장을 생성한 후 사용자에게 전달한다. Intent와 Entitiy를 통해 질의의 행위와 주체를 입력한 후 높은 빈도가 예상되는 질문을 작성하고, Dialog를 통해 대화 흐름을 파악한다. 사용자는 Axure로 설계된 사용자 인터페이스를 통해 대화 전송, 정보 수신 등 동작을 취할 수 있으며, 각 언어에 맞는 SDK 라이브러리를 제공한다는 이점을 활용하여 Node.js로 화면에서 발생하는 액션과 데이터 전달을 처리한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.169-170
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• 2020

대학교에는 매년 입학, 복학과 같은 변하지 않는 학사일정이 반복되고 있다. 고정된 학사일정들이 진행되면서 매년 학생들에게는 학사일정에 대한 궁금한 부분이 생기고, 궁금한 부분을 해결해 줄 수 있는 교직원, 교수, 조교들에게 도움을 청한다. 이러한 과정에서 매년 같은 질문과 같은 대답이 반복되면서 발생하는 교직원, 교수, 조교들의 업무 부담을 줄이고, 인력으로 수행할 수 있는 업무의 한계를 극복하면서, 학생들에게 필요한 정보를 제공하고자 학생들의 질문 문장을 해체 분석하여 중요 키워드에 대하여 답변을 해주는 대학안내 챗봇 시스템을 개발하였다.