• 패션비즈니스
• /
• 제27권3호
• /
• pp.50-62
• /
• 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.

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

• 한국인공지능학회지
• /
• 제11권4호
• /
• pp.9-13
• /
• 2023

In this study, we explored the potential of integrating interactive AI callbot technology into the medical consultation domain as part of a broader service development initiative. Aimed at enhancing patient satisfaction, the AI callbot was designed to efficiently address queries from hospitals' primary users, especially the elderly and those using phone services. By incorporating an AI-driven callbot into the hospital's customer service center, routine tasks such as appointment modifications and cancellations were efficiently managed by the AI Callbot Agent. On the other hand, tasks requiring more detailed attention or specialization were addressed by Human Agents, ensuring a balanced and collaborative approach. The deep learning model for voice recognition for this study was based on the Transformer model and fine-tuned to fit the medical field using a pre-trained model. Existing recording files were converted into learning data to perform SSL(self-supervised learning) Model was implemented. The ANN (Artificial neural network) neural network model was used to analyze voice signals and interpret them as text, and after actual application, the intent was enriched through reinforcement learning to continuously improve accuracy. In the case of TTS(Text To Speech), the Transformer model was applied to Text Analysis, Acoustic model, and Vocoder, and Google's Natural Language API was applied to recognize intent. As the research progresses, there are challenges to solve, such as interconnection issues between various EMR providers, problems with doctor's time slots, problems with two or more hospital appointments, and problems with patient use. However, there are specialized problems that are easy to make reservations. Implementation of the callbot service in hospitals appears to be applicable immediately.

• 한국음향학회지
• /
• 제25권2호
• /
• pp.88-95
• /
• 2006

본 논문에서는 대화체 음성에 대한 음성 인식의 성능을 향상시키기 위한 방법으로, 고속 발화음에 대해 강인한 음성 인식 방법을 제안하고 성능을 평가하였다. 제안된 기법은 입력된 음성의 속도를 정량화하여 나타내기 위한 부가적인 음성 인식 과정이 필요치 않으며, 특정 대역내의 에너지 분포를 이용하여 모음 구간을 판정하고, 단위 시간당 모음의 개수를 구하여 음성의 속도를 측정하였다. 빠른 발성음에 대한 음성 인식의 성능을 향상시키기 위해, 기존의 방법은 표준 음소 길이와 측정된 음소 길이간의 비율을 이용하여 특징 벡터를 시간축으로 확장하였다. 제안된 방법에서는 발성 속도에 따라 음성을 분류하고, 분류된 음성에 대해 서로 다른 시간축 확장 비율을 정하도록 하였다. 여기서 분류에 필요한 문턱치들과 시간축 확장 비율들은 최대 우도 방법을 이용하여 구하였다. 10자리 이동 전화 번호에 대한 음성 인식의 실험 결과, 제안된 기법에 의해 전체적으로 $17.8\%$ 오류율이 감소되는 것을 확인할 수 있었다.

• 지식경영연구
• /
• 제24권4호
• /
• pp.153-176
• /
• 2023

최근 생성형 AI, 특히 ChatGPT와 같은 대화형 인공지능이 고객 서비스를 자동화하는 기술적 대안으로 주목받고 있다. 그러나 고객 서비스 자동화에 있어 현재의 생성형 AI 기술이 기존 인간 관리자를 효과적으로 대체할 수 있는지, 조건이나 환경에 따라 어떤 상황에서는 유리하고 다른 상황에서는 불리한지에 대한 연구는 아직 충분히 이루어지지 않은 상태이다. 이러한 배경에서 본 연구는 "고객 서비스 활동과 관련하여 생성형 AI가 인간 관리자를 대체할 수 있는가?"라는 질문에 답하기 위해, 음식 배달 플랫폼의 고객 온라인 리뷰에 대한 실험과 설문조사를 수행하였다. 또한 고객의 온라인 리뷰가 긍정적일 때와 부정적일 때에 따라 차이가 있는지 정교화 가능성 모델의 관점을 적용하여 가설을 도출하고 해당 가설이 지지되는지를 분석을 통해 확인하였다. 분석 결과, 긍정적인 리뷰에 대해서는 생성형 AI가 인간 관리자를 효과적으로 대체할 수 있지만, 부정적인 리뷰에 대해서는 완벽한 대체가 어려워 인간 관리자의 개입이 더 바람직한 것으로 확인되었다. 이러한 본 연구의 결과는 생성형 AI를 이용하여 고객 서비스 자동화하고자 하는 기업들에게 유의미한 실무적인 통찰을 제공해 줄 수 있을 것이다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제28권1호
• /
• pp.53-64
• /
• 2024

자연어 처리 모델이 발전함에 따라 챗 GPT와 같은 대화형 언어 생성 AI 모델이 널리 사용되고 있다. 따라서 자연어 처리 최신 모델의 기반이 되는 트랜스포머 알고리즘을 하드웨어로 구현하여 연산 속도와 전력 소비량을 개선하는 것은 중요하다고 할 수 있다. 특히, 행렬 곱셈을 통해 문장에서 서로 다른 단어 간의 관계를 분석하는 멀티 헤드 어텐션과 피드 포워드 네트워크는 트랜스포머에서 연산량이 가장 큰 핵심적인 알고리즘이다. 본 논문에서는 기존의 시스톨릭 어레이를 변형하여 행렬 곱 연산 속도를 개선하고, 입력 단어 개수 변동에 따라 지연시간도 변동되는 유동적인 구조를 제안한다. 또한, 트랜스포머 알고리즘의 정확도를 유지하는 형태로 양자화를 하여 메모리 효율성과 연산 속도를 높였다. 본 논문은 평가를 위해 멀티헤드어텐션과 피드포워드 네트워크에서 소요되는 클럭사이클을 검증하고 다른 곱셈기와 성능을 비교하였다.

• 실천공학교육논문지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.513-520
• /
• 2024

본 연구는 AI의 학교교육 영향이 확대됨에 따른 교사의 직무 변화에 대한 연구이다. 전통적으로 교사는 교실 수업, 교육과정 개발, 평가 및 피드백과 같은 핵심 업무를 담당해왔다. AI는 이러한 과정을 자동화할 수 있으며, 특히 개인화된 학습을 통해 효율성을 높일 수 있으며 학생 추적, 행동 감지 및 그룹 활동 분석과 같은 복잡한 교실 관리 작업을 지원할 수 있다. 그러나 AI는 상담 및 대인 커뮤니케이션과 같은 학생 생활 지도에 중요한 측면을 자동화가 어려운 것으로 나타났다. 이와 같은 직무에서 AI가 직접적으로 상담활동을 대체 하는 것은 어렵지만, 데이터 기반의 인사이트와 사전 대화 자료를 제공함으로써 교사를 지원할 수 있다. AI시대의 교사 역량 강화 요소로는 심화 학습 운영 전문성, 데이터셋 분석 능력, 개별학습 운영 능력, 학생 및 학부모 상담역량, 그리고 AI디지털 역량이 필요하다. 교사는 AI와 협업하여 창의성과 확장적 추상능력을 강조하는 수업을 운영하고, AI시스템에서 생성된 데이터셋을 분석하고 개별화된 학습 경로를 조정하는 역량을 가져야 한다. 또한 개별화된 학습과 학생 상담에 집중하여 AI로 대체되기 어려운 부분을 수행해야 한다. 교사의 기본적인 역량으로는 AI디지털 소양 능력이 필요하며, AI시스템에 대한 이해와 학생 데이터 관리 역량이 요구된다.

• 경영정보학연구
• /
• 제26권1호
• /
• pp.119-149
• /
• 2024

이 연구는 여행 정보 검색 서비스로서 ChatGPT와 같은 새로운 AI 챗봇의 신뢰 형성과 행동 의도에 미치는 선행 요소와 메커니즘을 탐구한다. 연구는 익숙함, 참신함, 개인의 혁신성, 정보의 질, 그리고 지각된 의인화 등 다양한 변수들 간의 관계를 분석하여, 이러한 요인들이 사용자의 인지적, 정서적 신뢰와 궁극적으로 정보수용의도, 지속사용의도에 미치는 영향을 규명한다. 결과적으로, 익숙함과 정보의 질은 인지적, 정서적 신뢰 모두에 영향을 미치는 반면 참신함은 인지적 신뢰에만 긍정적으로 기여했다. 더불어, 새로운 AI 챗봇 사용자의 개인적 혁신성은 익숙함과 인지적 신뢰 간의 관계를 약화시키는 한편, 챗봇의 지각된 의인화 수준은 참신함 및 익숙함과 인지적 신뢰 간의 관계를 증폭시키는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 AI 챗봇의 디자인과 도입 시 의인화, 정보의 질 익숙함, 개인의 혁신성 등의 측면을 고려하는 중요성을 강조하며, 이를 통해 새로운 AI 챗봇의 여행 정보 검색 서비스로서 신뢰 및 행동의도 형성에 기여할 것으로 기대된다.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제1권1호
• /
• pp.82-91
• /
• 1997

본 연구는 열린 교육 환경의 일환으로 초등학생이 문제해결 방법을 효과적으로 학습할 수 있는 인터넷 기반 코스웨어를 설계하고 구현하는 것을 목적으로 하였다. 코스웨어는 인터넷 서비스 중 GUI가 지원되는 웹 서비스를 이용하여 개발되었다. 시스템 구현을 위하여 문제해결의 의미 및 과정과 컴퓨터를 활용하여 해결학습을 할 때의 고려할 점을 살펴보았다. 그리고, 교육적 도구로서 웹의 효용성과 한계점을 파악함으로써, 웹을 교육에 효과적으로 이용할 수 있는 방안에 대해 모색하고 웹 애플리케이션을 개발하는 데 요구되는 원리 및 기술들에 대해 살펴보았다. 코스웨어의 주제는 문제해결학습에 적합한 SATIS의 학습 내용 가운데 하나를 선정하였다. 인터넷에 기반한 문제해결학습을 위해 코스웨어는 학습 활동 모듈, 교수 활동 모듈, 학습 도구 모듈로 구성되었으며, 코스웨어의 흐름을 제어하는 학습 활동 모듈에서는 문제중심학습의 학습과정에 따라 구현되었는데, 이 학습 과정은 순차적으로 학습해 갈 수 있지만, 임의적으로 어느 곳으로든지 옮겨갈 수 있도록 링크를 설정해 두었다. 이 임의적 접근은 학습자들이 각자의 경험에 맞게 학습해 나갈 수 있도록 하기 때문에 학습자들의 학습을 촉진시킨다. 교수 활동 모듈은 교사에게 학습자들의 학습을 조력해주기 위해 유용한 지식과 정보를 제공해주고, 학습자들의 학습 결과를 평가하여 적절한 피드백을 제공해 줄 수 있는 여지를 마련해 준다. 학습 도구 모듈에서는 토론장, 전자우편 주소록, 도움말, 검색 도구가 제공되어지는데 이것은 학습 활동 모듈과 교수 활동 모듈에 연결되어 있어서, 교사나 학생들이 그 학습 도구를 사용하여 교수-학습 활동을 활발히 진행해 나갈 수 있도록 하였다.

• 한국교육논총
• /
• 제40권1호
• /
• pp.17-42
• /
• 2019

양태는 화자의 심리적 태도이다. 언어마다 사용된 문장은 양태를 포함한다고 할 수 있다. 전통적으로 양태는 인식양태와 의무양태로 분류할 수 있다. 본 연구는 한국어 양태 이론을 개관하고 이를 토대로 양태의 개념과 하위분류를 선정하였다. 아울러 본격적인 양태 표현의 의미, 기능 대조를 위해 한국어와 중국어의 양태 실현 양상을 밝혔다. 또한, 한국어의 양태 표현 '-(으)ㄹ 수 있다'와 이에 대응되는 중국어의 양태 조동사 '능(能)'을 통사적, 의미적, 화용적 측면에서 대조 분석하고 이를 바탕으로 양태 표현의 효과적인 교수·학습 방안을 마련하는 것을 목적으로 한다. 한국어 양태 표현은 화자의 주관적 태도를 나타내는 문법 요소로서 한국어 교재에서 매우 중요하게 다루고 있으며 많은 문법 항목이 이 양태에 속한다. 한국어의 양태 표현은 유사점이 많고 의미와 기능이 다양하기 때문에 중국인 학습자들이 학습했더라도 사용하기 어려운 문법이다. 따라서 본고는 대조 분석을 통해 중국인 학습자를 위한 효과적인 교수·학습 방안을 제시하고, 이를 활용한 한국어 양태 표현의 실제 교수·학습 모형을 구안하였다. 따라서 한국어 교육에서 양태 표현의 문법 교육 내용을 구성하는 데 도움이 될 것으로 기대한다.