• 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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.203-204
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• 2020

챗봇이란 인공지능 기반으로 인간과 대화하는 로봇을 일컬으며, 요청과 응답구조로 운영되는 인공지능 프로그램을 말한다. 챗봇은 사용자와 상호작용하기 위해 대화형 인터페이스를 사용하는 소프트웨어로 기존 사용자의 언어를 이해하고 학습하여 인간이 대화하듯이 대화를 하도록 설계되어있다. 챗봇을 사용하는 회사는 인건비를 줄이고 빅데이터를 기반으로 전문적이고 정확한 답변을 제공할 수 있어 활용 효율성이 높은 편이다. 그러나 회사가 챗봇을 적극적으로 도입하고 사용자에게 긍정적인 영향을 줄 것이라는 기대와 달리 사용자는 챗봇을 계속 사용하지 않고있다. 따라서 본 논문은 챗봇 서비스의 지속사용의도에 영향을 미치는 요인들을 파악하고자 한다. 특히 인공지능 특성이 챗봇 서비스 지속적 사용의도에 미치는 영향을 연구한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.319-329
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• 2018

챗봇 서비스가 단순 테스크 기능을 벗어나 심리상담, 친구 역할과 같이 사람과 같은 수준의 지능을 가진 강인공지능으로 진화하기 위해 기술적 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 실제로 챗봇을 사람으로 인지하기 위해서 일관된 성격을 부여하는 것이 중요함에도 그에 관한 기준이 부재하고 연구 또한 미비하다. 따라서 본 연구는 챗봇의 사용 목적과 사용자 유형에 따라 선호되는 챗봇의 성격에 관해서 연구하였다. 사용 목적은 심심할 때, 심리상담, 테스크(task)로 구분하였고 성격은 DISC이론의 주도형(D), 사교형(I), 신중형(C), 안정형(S)으로 4가지로 구분하였다. 사용자 인터뷰를 통해 사용 목적에 따라 선호하는 챗봇의 나이, 성별, 성격과 심심할 때 챗봇에게 기대하는 콘텐츠 및 말투에 대해서 설문 문항을 도출하였다. 설문한 결과 심심할 때는 주로 사람중심의 성격인 I, S, 테스크 목적일 때는 일 중심 성격인 D,C, 심리상담일 때는 느린 성격인 C,S를 선호하는 것으로 나타났다. 여성은 심리상담을 제외하고 중성을 선호했고 남성은 목적에 상관없이 여성을 선호하였다. 선호하는 연령대는 심심할 때는 또래이거나 어린 나이, 심리상담의 경우 또래이거나 다소 연상, 테스크 목적일 때는 주로 30대가 선호되었다. 심심할 때 기대하는 바에 있어서 대부분의 연령대가 정보를 선호하였지만 20대는 재미가 앞섰고 50-70대는 공감 및 정서적 안정감을 중시하는 것으로 나타났다. 말투에 있어서 20대와 6-70대는 존댓말에 대한 선호가 적지만 3-50대는 존댓말을 선호하였다. 결론적으로 심심할 때는 자신보다 낮은 존재, 테스크 목적일 때는 효율성, 심리상담의 경우에는 신중하게 듣는 태도를 선호하는 경향을 보임을 알 수 있었다. 이러한 결과는 챗봇의 서비스 목적에 따라 적합한 정체성을 설정하는데 유용한 가이드가 될 것으로 기대한다.

• 패션비즈니스
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• 제27권3호
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• pp.50-62
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• 2023

The e-commerce fashion market has experienced a remarkable growth, leading to an overwhelming availability of shared information and numerous choices for users. In light of this, chatbots have emerged as a promising technological solution to enhance personalized services in this context. This study aimed to develop user-product attributes for a chatbot-based personalized fashion recommendation service using big data text mining techniques. To accomplish this, over one million consumer reviews from Coupang, an e-commerce platform, were collected and analyzed using frequency analyses to identify the upper-level attributes of users and products. Attribute terms were then assigned to each user-product attribute, including user body shape (body proportion, BMI), user needs (functional, expressive, aesthetic), user TPO (time, place, occasion), product design elements (fit, color, material, detail), product size (label, measurement), and product care (laundry, maintenance). The classification of user-product attributes was found to be applicable to the knowledge graph of the Conversational Path Reasoning model. A testing environment was established to evaluate the usefulness of attributes based on real e-commerce users and purchased product information. This study is significant in proposing a new research methodology in the field of Fashion Informatics for constructing the knowledge base of a chatbot based on text mining analysis. The proposed research methodology is expected to enhance fashion technology and improve personalized fashion recommendation service and user experience with a chatbot in the e-commerce market.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.696-698
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• 2018

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.

• 디지털융복합연구
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• 제20권3호
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• pp.297-307
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• 2022

본 연구는 정보제공원(AI 챗봇 vs. 상담원)에 따라 추천하는 제품에 대한 태도와 선택연기에 미치는 영향에 차이가 있는지 살펴보고, 이러한 차이가 발생하게 된 심리적 프로세스에 대해 정보신뢰와 불확실성을 중심으로 살펴보았다. 또한, AI 챗봇이 추천하는 제품에 대한 선택연기를 감소하기 위한 방안으로 의인화의 역할과 사회적 실재감, 지각된 개인화의 순차적 매개효과에 대해 살펴보았다. 이를 살펴보기 위해 3회의 실험을 수행하였다. 실험 1은 256명을 대상으로 시나리오 기법을 사용하여 여행상품 구매과정에서 정보제공원(AI 챗봇 vs. 상담원)에 따른 정보신뢰와 제품태도에 미치는 영향과 불확실성과 선택연기에 미치는 영향에 대해 살펴보고자 하였다. 실험 2는 160명을 대상으로 AI 챗봇의 의인화 여부에 따른 사회적 실재감, 지각된 개인화, 선택연기에 미치는 영향에 대해 살펴보고자 하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 소비자는 AI 챗봇(vs. 상담원)이 추천하는 제품정보를 신뢰하여 더 긍정적인 제품태도를 보이는 것으로 나타났다. 둘째, 소비자는 AI 챗봇(vs. 상담원)이 추천하는 제품을 구매할지 선택하는 상황에서 오히려 불확실성을 지각하여 선택연기가 높게 나타났다. 셋째, 소비자는 의인화된 AI 챗봇(vs. 비의인화된 AI 챗봇)이 추천하는 제품에 대한 선택연기는 사회적 실재감과 지각된 개인화를 통해 감소하는 것으로 나타났다. 마지막으로 연구결과를 기반으로 시사점과 향후 연구방향에 대해 논의하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.474-477
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• 2017

최근 모바일 메신저 챗봇 API를 이용한 서비스 시장이 활성화되고 있다. 챗봇은 대화형 인터페이스 상에서 규칙 또는 AI로 유저와의 인터랙션을 하는 서비스로 지도, 쇼핑, 금융 등의 앱들이 챗봇 안으로 흡수되어 앱이나 웹에 별도로 접속하지 않아도 된다는 이점이 있다. 챗봇에 필요한 자동응답 API는 대표적으로 텔레그램, 페이스북 메신저, 네이버 톡톡, 카카오톡과 같은 메신저 앱에서 구현 가능하다. 아직까지 카카오톡 메신저는 챗봇 구현 환경이 제한적이라는 단점이 있지만, 국내 메신저 사용시간 점유율 94%를 차지하여 유저 접근성이 뛰어나다. 따라서 이 서비스의 타겟층이 주부 및 1인 가구이므로 서비스 범위보다는 접근성을 기준으로 두고 메신저 앱을 카카오톡으로 선택했다. 본 논문은 카카오톡 자동응답 API를 이용한 대화형 서비스를 연구 및 개발하는데 중점을 두고 있다. 이 대화형 서비스는 요리에 관한 전반적인 정보를 제공하며, 서비스 이용자에게 간편한 요리환경을 제공할 수 있도록 한다. 다양한 세부 기능을 확장한다면 효율적인 대화형 서비스가 될 것으로 사료된다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제3권2호
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• pp.79-85
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• 2018

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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.875-877
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• 2024

AI 기술의 발전으로 상담 및 심리치료 분야에서도 인공지능을 활용하려는 움직임이 활발해지고 있다. 정신건강 지원에 대한 수요가 증가하면서 인공지능, 특히 챗봇을 활용한 심리상담은 효율성과 접근성 측면에서 많은 이점을 가지지만 한계점 또한 존재한다. 본 연구에서는 AI 챗봇을 활용한 상담 및 심리치료 서비스의 국내 현황과 기술적 측면에서의 한계점을 분석한다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제33권4호
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• pp.1058-1092
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• 2023

This study investigates the perception and adoption of ChatGPT (a large language model (LLM)-based chatbot created by OpenAI) among Korean users and assesses its potential as the next disruptive innovation. Drawing on previous literature, the study proposes perceived intelligence and perceived anthropomorphism as key differentiating factors of ChatGPT from earlier AI-based chatbots. Four individual motives (i.e., perceived usefulness, ease of use, enjoyment, and trust) and two societal motives (social influence and AI anxiety) were identified as antecedents of ChatGPT acceptance. A survey was conducted within two Korean online communities related to artificial intelligence, the findings of which confirm that ChatGPT is being used for both utilitarian and hedonic purposes, and that perceived usefulness and enjoyment positively impact the behavioral intention to adopt the chatbot. However, unlike prior expectations, perceived ease-of-use was not shown to exert significant influence on behavioral intention. Moreover, trust was not found to be a significant influencer to behavioral intention, and while social influence played a substantial role in adoption intention and perceived usefulness, AI anxiety did not show a significant effect. The study confirmed that perceived intelligence and perceived anthropomorphism are constructs that influence the individual factors that influence behavioral intention to adopt and highlights the need for future research to deconstruct and explore the factors that make ChatGPT "enjoyable" and "easy to use" and to better understand its potential as a disruptive technology. Service developers and LLM providers are advised to design user-centric applications, focus on user-friendliness, acknowledge that building trust takes time, and recognize the role of social influence in adoption.