• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.682-683
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• 2019

본 논문에서는 인공지능 Watson 기반의 챗봇 시스템에서 효율적인 자연어 처리를 위한 시나리오 설계 방법을 제안하고자 한다. 주제별 시나리오 구성을 단순히 무작위 순서로 배치하는 것 보다 연관도가 높은 노드를 가깝게 연결하는 것이 주제 전환 속도와 효율성 측면에서 유의미한 것으로 나타났다. 시스템의 구성 요소를 연결해주는 어플리케이션은 빠르게 질문과 답변 전달이 가능하도록 모듈화하여 PaaS 클라우드에 연결하도록 한다. 그 결과 경제적이고 단순한 개발 환경에서 어플리케이션을 구현하는 것이 가능했다. API를 호출하여 답변을 전달하는 경우에는 약 2.005초 정도로 빠른 응답 속도를 보였다. 따라서 본 논문에서 설명하는 챗봇 시스템 설계 방법을 사용할 경우 저비용으로 효율성 있는 서비스 제공 플랫폼을 구축할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.219-240
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• 2023

사용자가 만족감을 느끼며 상호작용할 수 있는 대화형 인공지능을 개발하기 위한 노력이 이어지고 있다. 대화형 인공지능 개발을 위해서는 사람들의 실제 대화를 반영한 학습 데이터를 구축하는 것이 필요하지만, 기존 데이터셋은 질문-답변 형식이 아니거나 존대어를 사용하여 사용자가 친근감을 느끼기 어려운 문체로 구성되어 있다. 이에 본 논문은 온라인 커뮤니티에서 수집한 30,767개의 질문-답변 문장 쌍으로 구성된 대화 데이터셋(KOMUChat)을 구축하여 제안한다. 본 데이터셋은 각각 남성, 여성이 주로 이용하는 연애상담 게시판의 게시물 제목과 첫 번째 댓글을 질문-답변으로 수집하였다. 또한, 자동 및 수동 정제 과정을 통해 혐오 데이터 등을 제거하여 양질의 데이터셋을 구축하였다. KOMUChat의 타당성을 검증하기 위해 언어 모델에 본 데이터셋과 벤치마크 데이터셋을 각각 학습시켜 비교분석하였다. 그 결과 답변의 적절성, 사용자의 만족감, 대화형 인공지능의 목적 달성 여부에서 KOMUChat이 벤치마크 데이터셋의 평가 점수를 상회했다. 본 연구는 지금까지 제시된 오픈소스 싱글턴 대화형 텍스트 데이터셋 중 가장 대규모의 데이터이며 커뮤니티 별 텍스트 특성을 반영하여 보다 친근감있는 한국어 데이터셋을 구축하였다는 의의를 가진다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제9권5호
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• pp.273-283
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• 2022

Banking and finance is a broad term that incorporates a variety of smaller, more specialized subjects such as corporate finance, tax finance, and insurance finance. A virtual assistant that assists users in searching for information about banking and finance terms might be an extremely beneficial tool for users. In this study, we explored the process of searching for information, seeking opportunities, and developing a virtual assistant in the first stages of starting learning and understanding Vietnamese to increase effectiveness and save time, which is also an innovative business practice in Use-case Vietnam. We built the FIBA2020 dataset and proposed a pipeline that used Natural Language Processing (NLP) inclusive of Natural Language Understanding (NLU) algorithms to build chatbot applications. The open-source framework RASA is used to implement the system in our study. We aim to improve our model performance by replacing parts of RASA's default tokenizers with Vietnamese tokenizers and experimenting with various language models. The best accuracy we achieved is 86.48% and 70.04% in the ideal condition and worst condition, respectively. Finally, we put our findings into practice by creating an Android virtual assistant application using the model trained using Whitespace tokenizer and the pre-trained language m-BERT.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.173-180
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• 2024

부동산 시장은 그 중요성과 함께 다양한 사기 행위의 위험성을 내포하고 있다. 최근, 전세 사기와 같은 부동산 관련 사기가 급증하면서 많은 서민이 큰 재정적 피해를 보고 있다. 이러한 문제는 부동산 거래의 복잡성과 정보의 불균형 때문에 발생하는 경우가 많다. 따라서, 거래 과정에서의 신뢰성 확보와 투명성 제고가 절실하게 요구된다. 본 논문에서는 이러한 부동산 사기 문제를 해결하기 위해 디지털 기술과 인공지능, 특히 GPT(: Generative Pre-trained Transformer)를 활용한 챗봇 시스템을 제안한다. 이 시스템은 사용자들에게 전세 거래 과정에서의 주의사항과 확인 사항을 제공하여, 사기 행위로부터 사용자를 보호하는 역할을 한다. 또한, GPT 기반의 챗봇은 사용자의 질문에 궁금한 사항을 시간으로 응답하여, 거래 과정에서의 불확실성을 줄이고 신뢰성을 높이는 데 기여한다.

• 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.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.79-92
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• 2024

ChatGPT는 생성형 인공지능(Generative AI) 기술을 활용한 대표적인 챗봇으로서 과학기술 영역뿐만 아니라 사회, 경제, 산업, 문화 등 당양한 분야에서 유용하게 활용되고 있다. 본 연구는 글로벌 소셜미디어 레딧(Reddit)을 활용해 ChatGPT에 대한 사용자의 감정과 요구에 대한 탐색적인 분석을 수행한다. 이를 위해, 2022년 12월부터 2023년 8월까지의 댓글 10,796건을 수집하여 키워드 분석, 감성 분석, 니드마이닝(Needmining) 기반 토픽모델링을 실시하였다. 분석 결과, ChatGPT에 대한 댓글에서 출현 빈도가 가장 높은 단어는 "time"으로 답변의 신속성, 시간 효율성, 생산성 향상을 강조한 것으로 나타났다. 사용자들은 ChatGPT에 대해 신뢰와 기대의 감정과 동시에 사회적 영향에 대한 두려움과 분노의 감정을 표현하였다. 또한, 토픽모델링 분석을 통해 잠재적 니즈(Needs)를 포함한 14개의 주제를 도출하였고, 사용자들이 특히 ChatGPT에 대한 교육적 활용과 사회적 영향에 많은 관심을 보였다. 또한, ChatGPT와 관련된 언어모델, 직업, 정보, 의료, 서비스, 게임, 규제, 에너지, 윤리적 문제 등 다양한 주제들이 논의된 것을 알 수 있었다. 분석 결과를 바탕으로 사용자들의 요구를 반영하여 향후 실행계획의 방향을 제시하였다. 본 연구는 향후 ChatGPT를 이용하여 제품과 서비스를 개선하고, 새로운 서비스 플랫폼 기획 단계에서 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.