현대 사회에 1인 가구 수가 증가함에 따라 소비 패턴에도 변화가 생기고 있다. 1인 가구의 빈곤율은 2인 이상 가구에 비해 상대적으로 높아 자산관리 서비스의 필요성이 높아지는데 좀 더 접근성이 좋고 편리하게 소비 습관에 대한 조언을 해 줄 수 있는 서비스가 도움이 될 것으로 분석되었다. 또한, 최근 금융 회사들의 챗봇 도입률이 증가하는 중인 것을 참고 해 본 논문에서는 챗봇을 활용한 소비 패턴 분석을 위한 클라우드 기반의 챗봇 가계부 시스템을 제안한다.
최근 금융사는 영업점 축소와 비대면 서비스의 확대 추세와 맞물려 챗봇 서비스의 활성화를 추진하고 있다. 그러나 기술적 한계와 이를 둘러싼 내·외부 환경의 제약이 존재하는 상황에서 일시에 챗봇 서비스를 확대하기는 어렵다. 따라서 챗봇 서비스의 제반 상황을 분석하여 단계별로 발생 가능한 문제를 선제적으로 확인하고 해결방안을 모색할 필요가 있다. 이에, 본 연구는 금융 챗봇 서비스 사용자의 사용 의도 및 행동을 고찰하기 위해 현장 실무자 및 연구자 12명을 대상으로 인터뷰를 진행하고, 이를 계획된 행동이론(Theory of Planned Behaviors, 이하 TPB)으로 해석하였다. 연구 결과, 사용자들은 챗봇 사용 경험을 통해 갖게 된 편리함이나 불편함 등의 '감정 및 태도', 군중 심리나 타인의 공감을 갈망하는 심리 등의 '주관적 규범', 챗봇 사용 과정의 어려움이나 편리함에 대한 인식에 따른 '행동 통제' 등의 특성이 드러났다. 이를 통해 이 특성이 사용자의 챗봇 서비스에 대한 지속적 사용 의도와 실제 행동에 영향을 미칠 수 있음을 알 수 있었다. 후속연구에서는 실제 사용자를 대상으로 하여 구체적인 사용 의도와 영향 요인을 실증적으로 연구해 볼 필요가 있다.
챗봇의 활용도가 점점 커지고 AI 시장이 커지면서, 많은 기업 들이 관심을 가지고 있다. 그리고 누구나 챗봇을 만들 수 있게, 기업들이 챗봇 빌드 서비스를 제공함으로써 성장에 더욱 박차를 가하고 있다. 이렇게 쉽게 챗봇을 만들어 메신저 플랫폼에서 서비스 할 수 있게 됨으로써 기존 애플리케이션 시장에 변화가 일어나고 있다. 본 논문에서는 기존 DB 기반 애플리케이션들을 메신저 플랫폼 기반 애플리케이션으로 설계 및 구현하는 방법론을 제시하고, 실제 구현 시 고려해야 할 사항을 정리하여, 최적의 시스템 구조를 제공한다. 이러한 방법론에 따라 교육 과정에서 수강생들에게 정보를 제공하는, 교육 Advisor의 역할을 하는 챗봇을 설계 및 구현하였다. 구현한 애플리케이션은 사용자들이 원하는 정보를 사용자의 관점에서 객관화하여 대화형 인터페이스를 통해 신속하고 직관적으로 전달한다. 이러한 서비스를 구현하고, 실제 서비스해봄으로써, 앞으로 DB 기반 정보제공 애플리케이션들이 챗봇으로 구현되어 대화형 인터페이스를 통해 양방향 소통하는 방향으로 바뀔 것을 예측한다. 이러한 서비스를 구현하고, 실제 서비스해봄으로써, 앞으로 DB 기반 정보제공 애플리케이션들이 챗봇으로 구현되어 대화형 인터페이스를 통해 양방향 소통하는 방향으로 바뀔 것이다. 기업의 Legacy 애플리케이션은 인터넷과 모바일 환경으로의 전환에 이어 대화형 기반의 의사결정을 지원하는 챗봇이 Digital Transformation의 중요한 역할을 할 것이다.
최근 인공지능 기술이 발달하면서 챗봇이 글로벌 IT기업들에게 새로운 IoT플랫폼으로 주목받고 있다. 챗봇이란 대화형 인터페이스 상에서 규칙 또는 인공지능(AI)을 이용해 사용자와 상호작용(interaction)을 하는 서비스를 지칭한다. 챗봇은 현재 간단한 정보검색 및 가상비서 서비스를 제공하는 수준이지만, 향후 IoT와 O2O 영역의 핵심적인 인공지능 플랫폼으로 부상할 전망이다. 챗봇은 스마트폰 디바이스와 어플리케이션을 기반으로 빠르게 확산되어 핵심 플랫폼의 지위를 차지할 것으로 예상된다. 그러나 챗봇 사용자의 수용행태에 관한 학술적 연구는 미비한 상황이다. 이에 본 연구는 기존의 기술수용이론(TAM)보다 수용의도에 대한 설명력이 높다고 검증된 통합기술수용이론(UTAUT)을 적용하여 챗봇의 사용자 수용행동에 관한 모델을 구축하였다. 구체적으로, 수용의도의 결정요인인 성과기대, 예상노력, 사회적영향, 촉진조건이 수용의도에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상하였다. 이 과정에서 수용의도 결정요인과 수용의도 간의 관계를 성별, 연령, 개인혁신성이 조절할 것으로 보았다. 본 연구는 챗봇의 수용에 영향을 미치는 결정요인과 조절변인의 효과를 검증하여 실무적 시사점을 제공하고자 한다.
최근 각종 사업 분야에서 기업들은 기존 메신저 플랫폼에 인공지능을 더하여 다양한 환경을 대상으로 챗봇 서비스 지원에 주력하고 있다. 취업알선 분야의 기관에서도 취업상담 서비스 품질 제고와 상담 인력 해소를 위해 챗봇 서비스를 요구한다. 일반적인 텍스트 기반 챗봇은 입력된 사용자 문장을 학습된 문장으로 분류하여 적합한 답변을 사용자에게 제공한다. 최근 소셜 네트워크 서비스의 활성화 영향으로 챗봇에 입력되는 사용자 문장은 단문으로 입력되는 경향이 있다. 따라서 단문 분류의 성능향상은 챗봇 서비스의 성능향상에 기여할 수 있다. 본 연구는 취업알선 챗봇을 위한 단문 분류 강화를 위해 기존 연구의 개념 정보뿐만 아니라 번역문 정보를 활용하는 방법인 T-EBOW (Translation-Extended Bag Of Words)를 제안한다. T-EBOW를 기계학습 분류 모델에 적용한 단문 분류의 성능은 기존 방법에 비해 우수한 성능 평가 결과를 보였다.
금융 서비스에서 적극적으로 활용되고 있는 챗봇은 대화 오류와 기계적인 답변으로 사용자 경험을 저해하고 있다. 이 연구는 의인화된 챗봇의 자기노출과 감정표현이 금융 서비스에서 대화 오류 시 사용자 경험에 미치는 효과를 살펴보았다. 일상적인 금융 서비스 문의 상황에서 자기노출 유형(긍정적 vs. 부정적)과 감정표현 수준(높은 수준의 자신감 vs. 낮은 수준의 자신감)별로 시나리오를 구성해 온라인 실험을 진행하였고, 신뢰, 곤혹도, 서비스 회복만족, 지속 사용의도를 측정하였다. 실험 결과, 의인화된 챗봇의 자기노출과 감정표현에서 신뢰, 곤혹도, 서비스 회복만족, 지속 사용의도에 대해 각각 주효과가 나타났고 신뢰와 곤혹도에서 상호작용 효과가 나타났다. 결론적으로 의인화된 챗봇이 긍정적 자기노출과 자신감 있는 감정표현을 할 때 상대적으로 신뢰가 높아지고 곤혹도가 낮아지는 것을 확인하였다.
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.
AI(인공지능) 기술은 전시 기획, 현장 진행, 평가에 이르는 예술 전시 준비 과정에서 활용할 수 있다. AI는 전시 기획과 안내 서비스 분야부터 예술 창작의 도구까지 영역을 확장하고 있다. 본 연구는 전시와 AI 기술의 융합을 정보와 서비스 제공에 활용하는 챗봇을 중심으로 고찰해보았다. 더 구체적으로 연구하기 위해 네이버 클로바 챗봇 제작툴과 국립현대미술관의 정보를 사용하여 전시 서비스용 챗봇 개발(연구설계)을 진행하였다. 본 연구에서는 국립현대미술관의 모든 정보가 아닌 관람과 전시로 정보를 한정하였으며 버튼을 통해 원하는 답변을 얻는 시나리오 방식과 직접 질문을 입력하는 텍스트 Q&A 방식을 제공하는 챗봇을 개발(모델 및 평가)하였다. 엘리자(ELIZA)의 챗봇 평가 척도에 따라 여섯 가지 항목으로 챗봇을 평가해본 결과 5점 만점에 4.2점이 도출되었고 관람, 전시 정보를 전달하는 목적으로 사용될 챗봇 개발(연구모형)을 완성했다. 개발한 챗봇에 연속적인 시나리오 답변 연결과 텍스트 Q&A형 답변 실패 및 오류 해결 및 추가 서비스 확대를 통해 실제 예술 전시 공간에서 사용될 수 있는 완벽한 챗봇 모델을 제작하는 것을 향후 연구 과제로 삼는다.
본 논문에서는 만성질환자 건강관리서비스 플랫폼 개발을 위항여 건강측정기 모바일 연계기술 개발 및 적용하고 IoT 기반 생체정보 획득 및 라이프로그 건강관리 플랫폼 API 연계 기술을 통하여 지역 만성질환자를 위한 언택트 헬스 모니터링 플랫폼 개발을 수행하였다. 해당 시스템을 통하여 지역 보건소 협력 및 가족 중심 만성질환자 입체적 건강관리 모니터링 시스템 개발에 적용하고 IoT 장비 인터페이스기술, 개인 건강관리기술, 플랫폼 운영 및 구현기술, 데이터 관리기술 개발을 통하여 효율적으로 개인 라이프로그를 활용할 수 있도록 하였으며, 효율적인 관리를 위하여 AI 챗봇 서비스 시스템을 통한 효율성을 극대화를 추진하였다. 본 논문에서는 개인 라이프로그를 활용한 AI 챗봇 기반 만성질환자 건강관리서비스 플랫폼을 구현하여 만성질환자에 대한 서비스를 제공하고 만족도를 실증하여 서비스의 우수함을 입증하였다.
본 논문에서는 Microsoft Bot Framework 기반의 미용실 예약 서비스 챗봇을 구현한다. 이 챗봇은 데이터 베이스 연동을 통하여 미용실 예약정보를 저장, 수정, 취소하는 기능을 제공하여 실시간으로 사용자에게 신속하고 편리한 예약 서비스를 제공하도록 설계하고 구현한다. 또한, Microsoft Bot Framework를 이용하여 채팅 인터페이스뿐만 아니라 챗봇 작업의 작동 방법과 이유를 이해하는 데 도움이 되는 독립 실행형 앱을 사용하여 미용실 예약과 예약변경 및 취소 이벤트를 발생시킬 수 있도록 구현한다. 그리고 개인 웹 서버와 카카오맵 API를 연동하여 미용실 위치 경로를 제공하여 사용자가 더욱 편리하게 서비스를 이용하도록 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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