• Journal of Korea Entertainment Industry Association
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• 제15권4호
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• pp.369-381
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• 2021

Artificial Intelligence(AI) technology can be used in arts exhibitions ranging from planning exhibitions, filed progress, and evaluation. AI has been expanded its scope from planning exhibition and guidance services to tools for creating arts. This paper focuses on chatbots that utilize exhibition and AI technology convergence to provide information and services. To study more specifically, I developed a chatbot for exhibition services using the Naver Clova chatbot tool and information from the National Museum of Modern and Contemporary Art(MMCA), Korea. In this study, information was limited to viewing and exhibition rather than all information of the MMCA, and the chatbot was developed which provides a scenario type to get an answering user want to gain through a button and a text question and answer(Q&A) type to directly input a question. As a result of evaluating the chatbot with six items according to ELIZA's chatbot evaluation scale, a score of 4.2 out of 5 was derived by completing the development of a chatbot to be used to deliver viewing and exhibition information. The future research task is to create a perfect chatbot model that can be used in an actual arts exhibition space by connecting the developed chatbot with continuous scenario answers, resolving text Q&A-type answer failures and errors, and expanding additional services.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.309-311
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• 2023

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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.231-232
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• 2021

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.

• Annual Conference of KIPS
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.876-878
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• 2019

본 연구에서는 금융 분야에서 AI 기술을 이용하여 챗봇 기반의 예측 시스템을 구축하는데 목적이 있다. 사용자가 이해하기 쉽게 챗봇 기반으로 실시간 서비스를 제공하며 투자 경험이 없는 사용자를 타겟으로 투자 추천을 하는 것을 목표로 개발하였다. 챗봇 기반의 금융 어플리케이션에서는 종목 주가조회, 코스피 상위 조회, 예측결과 조회, ELS상품추천 등으로 크게 네 가지의 의도파악을 하며 자연어 처리와 단어 매칭 처리를 통해서 사용자에게 최적화된 정보를 제공한다. 정보의 질을 높이기 위해서 인공지능 학습은 10년 치의 데이터를 학습시켰으며 비슷한 패턴을 예측해서 제공한다. 상장기업의 주식과 은행에서 판매하는 ELS를 추천하고 있으며, 챗봇 서비스를 통해 사용자와 실시간적으로 소통할 수 있는 AI기반의 금융 시스템을 제공한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.501-504
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• 2020

본 프로젝트는 한국 의료 진로 서비스의 문제점을 개선하고자 인공지능 기반의 챗봇을 이용해 환자와 의사 간의 의사소통을 증진시키는 데 목적이 있다. Web UI 를 제공하는 Rasa X 챗봇(Chatbot) Tool 을 이용하여 메시지와 이미지를 송신할 수 있는 챗봇을 구축해냈다. 또한 YOLO model training 으로 충치 Detection 기능 등 인공지능을 접목시켜 더 효율성있는 어플리케이션(Application)을 개발했다. 이는 최근 코로나-19 로 비대면 서비스가 각광받는 가운데 챗봇 모델은 가장 경제적이고 효율적으로 실생활에 적용될 기술이다.

• Annual Conference of KIPS
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• 한국정보처리학회 2024년도 추계학술발표대회
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• pp.1161-1162
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• 2024

국내 외국인 유학생의 수는 점점 증가하는 추세이나 국내 대학 공식 홈페이지의 외국어 서비스의 제공은 미비하다. 외국인 유학생들을 위한 외국어 서비스를 지원하는 교내 홈페이지, 어플리케이션, 챗봇이 부실하여 외국인 유학생들은 신뢰성있는 정보 습득에 어려움을 겪고 있는 것이다. 이에 본 연구에서는 외국인 유학생을 위한 국내 대학교 입학안내 챗봇 개발을 제안한다. 닫힌 구조 대화를 이용하여 대학교 입학안내 페이지의 챗봇 플로우차트를 제시하여 현재 제공하고 있는 정보의 챗봇화 가능성을 살펴보고, 외국인 유학생을 위한 챗봇 도입 방법을 제안한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• 제13권3호
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• pp.561-570
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• 2018

Artificial Intelligence is one of the technologies that are being discussed in the Fourth Industrial Revolution, attracting the attention from companies around the world and this technology is being applied to various industries such as education, finance, automobile, etc. AI integrated ChatBot is a system designed to respond to user questions according to defined response rules. This system is gradually expanded from simple inquiry responses for intelligent virtual assistant service, weather, traffic, schedule, etc. to service provisions through user pattern analysis, to solidify its position as a life-style service. As a result, research on AI integrated ChatBot platform has become necessary. Therefore, this study suggests the design and implementation of an intelligent chatbot service platform for small businesses.

• Annual Conference of KIPS
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.371-373
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• 2024

디지털 헬스케어 기술이 고도화되면서 디지털 치료제와 원격 의료 서비스가 의료 산업과 일상생활에 널리 활용되고 있다. 그러나 빅데이터 기반의 AI 서비스가 보편화될 수 있도록 데이터 수집, 가공, 활용 과정에서 개인정보가 남용되거나 유출되는 보안 위협도 증가하고 있다. 본 논문에서는 AI 챗봇을 활용한 정신건강 서비스를 위한 보안 위협 대응책을 마련하고 개인정보보호 가이드라인을 수립하여 사용자들에게 안전한 서비스를 제공하고 개인정보보호를 강화하는 AI 챗봇 서비스를 위한 데이터 보안 가이드라인을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.449-452
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• 2018

최근 AI 스피커를 비롯한 지능형 비서 서비스들이 빠르게 등장하고 있으며, AI 시장에서도 특히 챗봇 구축이 가장 활발하게 진행되고 있다. 건국봇은 건국대학교 학생들에게 필요한 정보를 제공하는 대화형 서비스이다. 본 논문에서는 대표적인 챗봇 구현 방법인 검색모델과 생성모델의 장단점을 분석하고, 건국봇에 적용한 사례를 소개한다. 궁극적으로, 질의문의 의도를 단어의 가중치를 고려해 추론함으로써 Unknown 추론을 강화하고 의도되지 않은 문장의 처리 관점에서 성능을 향상시키는 방법을 제안한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• 제11권9호
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• pp.381-390
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• 2022

Influenced by a culture that prefers non-face-to-face activity during the COVID-19 pandemic, chatbot usage is accelerating. Chatbots have been used for various purposes, not only for customer service in businesses and social conversations for fun but also for mental health. Chatbots are a platform where users can easily talk about their depressed moods because anonymity is guaranteed. However, most relevant research has been on social media data, especially Twitter data, and few studies have analyzed the commercially used chatbots data. In this study, we identified the characteristics of depressive discourse in user-chatbot interaction data by analyzing the chats, including the word 'depress,' using the topic modeling algorithm and the text-mining technique. Moreover, we compared its characteristics with those of the depressive moods in the Twitter data. Finally, we draw several design guidelines and suggest avenues for future research based on the study findings.