• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.9-17
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• 2010

사용자의 감성 상태에 적절한 반응을 보이는 로봇 또는 인터랙티브 캐릭터에 대한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 문장 입력에 대하여 사용자의 의도와 감성 상태에 적절한 응답을 제공하는 지능형 메신저를 개발한다. 사용자의 의도 및 감성 상태 인식을 위하여, 지능형 메신저는 화행 분석 및 감성 분석 기능을 포함한다. 또한, 감성 및 화행 표현을 위한 태그가 추가된 AIML 기반의 대화형 스크립트를 사용한다. 대화형 스크립트에서 사용자의 감성에 적합한 답변을 찾으면, 지능형 메신저는 그 답변을 대화창에 보여줌과 동시에 애니메이션 캐릭터가 사용자의 감성과 동조화된 감정 표현 동작을 수행하도록 한다. 만일 감정을 표현하는 애니메이션 캐릭터가 무선 네트워크를 통하여 콘텐츠 로봇과 동기화된다면, 사용자와 동일 공간에 존재하는 콘텐츠 로봇은 사용자에 대하여 감성적 반응을 보일 수 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제5권4호
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• pp.283-288
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• 2004

본 논문은 가상대학 학사지원을 위한 지능형 메신저 기술에 관한 연구이다. 지능형 메신저는 학교 내에 구축된 교내 망을 이용하여 구축된 인트라넷 환경에서 사용된다. 본 논문에서는 지능형 메신저를 통해 학생과 교수간의 보다 효과적인 커뮤니케이션을 구현하기 위한 기술들을 제안한다. 인트라넷 기반 메신저는 같은 네트워크 혹은 소속된 그룹의 구성원들 간의 간단한 메시지 전송과 멀티미디어 채팅서비스를 지원하며 학사 데이터베이스의 정보를 이용해 각 사용자성향에 맞는 정보를 제공하며 자신이 속한 구성원에 대한 그룹 관리 기능을 통해 효과적으로 그룹을 관리 할 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안된 지능형 메신저의 구현을 위해 JMF(Java Media Frame work), RMI(Remote Method Invocation), XML등의 기술을 제안했으며 이를 통해 효과적인 커뮤니티를 구축하고자 한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권9호
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• pp.271-276
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• 2017

본 연구는 해외에서 대표적으로 인식되는 메신저 기반의 어시스턴트 챗봇 서비스인 구글(Allo)과 페이스북 M을 대상으로 사용성 경험 평가를 하고, 연구결과를 바탕으로 국내 챗봇 서비스의 사용성을 개선하고 발전 방향을 모색하는데 목적이 있다. 우선, 문헌연구를 하여 인공지능(AI) 챗봇 서비스에 대한 전반적인 이해와 챗봇의 특성 및 국내 메신저 기반 어시스턴트 챗봇 서비스의 현황 및 전망을 정리 및 분석하였다. 사용자 평가를 실기하기 위해 피터 모빌의 허니콤 모델을 재구성하여 사용자들에게 심층 인터뷰를 실시하였다. 그 결과 다음과 같은 개선 사항들이 도출되었다. 첫째, 사용자가 챗봇의 기능들을 쉽게 이해할 수 있도록 직관적인 요소들을 사용해야 한다. 둘째, 사용성에 방해가 되는 챗봇의 질문을 개선해야 한다. 셋째, 사용자의 만족도 향상을 위해 답변 정확도를 높여야 한다. 향후 본 연구를 바탕으로 사용자들과 챗봇의 사용성 평가가 지속해서 이루어진다면, 해당 서비스에 대한 구체적인 연구와 가이드라인을 제시할 수 있기를 기대한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권2호
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• pp.353-362
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• 2023

전기통신금융사기 범죄인 메신저 피싱은 스마트폰 원격제어와 비대면 금융거래를 악용한 것으로 재산 피해는 물론이고 피해자들의 신용과 채무문제가 발생해 이차 피해가 심각하다. 이러한 금융사고는 피해자들의 부주의도 있겠지만 현재 메신저 피싱 범죄 수법은 지능적이며, 비대면 사용자 확인 절차의 허점을 파고든 결과로도 볼 수 있다. 본 연구에서는 메신저 피싱이 비대면 금융거래 시 사용자 확인 절차의 허점을 어떻게 악용하고 있는지 사례를 중심으로 분석하고, 실험을 통해 더 안전한 금융거래를 위한 비대면 확인 항목별로 개선점을 제언한다.

• 경영과정보연구
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• 제35권1호
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• pp.207-233
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• 2016

최근 모바일 어플리케이션을 기반으로 하는 모바일 메신저 산업이 빠른 성장세에 있다. 그리고 단순히 메신저를 공유하던 형태를 넘어 개인에게 맞춤형 정보를 제공하는 다양한 형태의 서비스를 제공하게 되면서 혁신적인 변화를 일으키고 있다. 또한 메신저 보안이 개인화되고 지능화된 기능을 통해 더 다양한 모바일 어플리케이션의 보안에 대한 중요성이 증가되고 있다. 본 연구는 국내 모바일 메신저 이용자들이 어플리케이션 서비스 이용요인들에 대해 파악하고 이들 요인이 모바일 보안에 대한 보안인식과 보안태도를 통해 개인정보보호행동에 영향을 미치는 요인들에 인과관계를 실증 연구하고자 한다. 이를 위해 인간의 본연적인 내재적 동기를 강조한 자기결정성(SDT: Self-Determination Theory) 이론의 주요 변수들을 적용한 연구모형을 제시하였다. 본 연구의 연구모형을 실증적으로 검증하기 위해 모바일 메신저를 이용한 경험이 있는 일반인과 대학생들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 연구결과 첫째, 지각된 자율성은 보안인식과 보안의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 지각된 유능성은 보안의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 지각된 관계성은 보안인식과 보안의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로, 보안인식과 보안의도는 개인정보 보호행동에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이를 통해 개인의 메신저의 보안의 중요성을 강조하고 소비자들에게 필요한 보안지침 개발을 위한 긍정적인 역할을 하는데 기여하고자 한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1347-1356
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• 2017

Artificial intelligence-based services are expanding into a new industrial revolution. There is artificial intelligence technology applied in real life due to the development of big data and deep learning related technology. And data analysis and intelligent assistant services that integrate information from various fields have also been commercialized. Chatbot with interactive artificial intelligence provide shopping, news or information. Chatbot service, which has begun to be adopted by some public institutions, is now just a first step in the steps. This study summarizes the services and technical analysis of chatbot. and the direction of public administration service chatbot was presented.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권2호
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• pp.318-333
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• 2021

Smartphones are one of the most widely used mobile devices allowing users to communicate with each other. With the development of mobile apps, many companies now provide various services for their customers by studying interactive systems in the form of mobile messengers for business marketing and commercial promotion. Such interactive systems are called "chatbots." In this paper, we propose a method of avoiding the redundant responses of chatbots, according to the utterances entered by the user. In addition, the redundant patterns of chatbot responses are classified into three categories for the first time. In order to verify the proposed method, a chatbot is implemented using Telegram, an open source messenger. By comparing the proposed method with an existent method for each pattern, it is confirmed that the proposed method significantly improves the redundancy avoidance rate. Furthermore, response performance and variation analysis of the proposed method are investigated in our experiment.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.7-14
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• 2010

본 논문에서는 인터넷 애플리케이션 트래픽 분류방법으로 대표되는 포트 번호 및 페이로드 정보를 이용하는 방법론의 한계점을 극복하는 대안으로서, SVM을 기반으로 한 계층적 인터넷 애플리케이션 트래픽 분류 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 이진 분류기인 SVM과 단일클래스 SVM의 대표적 모델인 SVDD를 계층적으로 결합한 새로운 트래픽 분류 모델로서, 학내에서 수집된 양방향 트래픽 플로우 데이터에 대한 최적의 속성 부분집합을 선택한 후, P2P 트래픽과 non-P2P 트래픽을 빠르게 분류하는 첫 번째 계층, P2P 트래픽들을 파일공유, 메신저, TV로 분류하는 두 번째 계층, 그리고 전체 16가지 애플리케이션 트래픽별로 세분화 분류하는 세 번째 계층으로 구성된다. 제안된 시스템은 인터넷 애플리케이션 트래픽을 coarse 혹은 fine하게 분류함으로써 효율적인 시스템의 자원 관리, 안정적인 네트워크 환경의 지원, 원활한 대역폭의 사용, 그리고 적절한 QoS를 보장할 수 있다. 또한, 새로운 애플리케이션 트래픽이 추가되더라도 전체 시스템을 재학습시킬 필요 없이 새로운 애플리케이션 트래픽만을 추가 학습함으로써 시스템의 점증적 갱신 및 확장성도 가능하다. 실험을 통하여 제안된 시스템의 성능을 검증한다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.227-252
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• 2018

인터넷의 발달을 통해 지속적으로 인스턴트 커뮤니케이션이 발달해왔다. 인스턴트 커뮤니케이션에서 가장 대표적인 것이 메신저 애플리케이션이다. 메신저 애플리케이션에서 이모티콘은 송신자의 감정 전달을 보완하기 위해 활용됐다. 메신저 애플리케이션 송신자의 감정 전달에 약한 모습을 보이는데 그 이유는 면대면 커뮤니케이션이 아니기 때문이다. 이모티콘은 과거 화자의 기분 상태를 나타내는 기호로만 사용됐다. 그러나 현재는 이모티콘은 감정 전달 뿐만 아니라 개인의 특성과 개성을 나타내고 싶어 하는 소비자의 심리를 반영하는 형태로 발전해가고 있다. 이모티콘의 사용 환경이 개선되었고, 이모티콘 자체가 발전함으로써 이모티콘 자체에 대한 관심도는 증가하였다. 대표적인 예로 카카오톡, 라인, 애플 등에서 서비스를 진행하고 있으며, 관련 컨텐츠 상품의 매출도 지속적으로 증가할 것으로 전망하고 있다. 이모티콘 자체의 관심도 증가와 관련 사업의 성장세에도 불구하고 현재 적절한 이모티콘 추천 시스템이 부재하다. 국내 점유율 90% 이상의 메신저 애플리케이션인 카카오톡조차 단순히 인기 순이나 최근 순, 혹은 간략한 카테고리 별로 분류한 정도이다. 소비자들은 원하는 이모티콘을 찾기 위해서 스크롤을 계속해서 내려야 하는 불편함이 있으며, 본인이 원하는 감성의 이모티콘을 찾기 어렵다. 소비자들이 편의성 향상과 기업의 이모티콘 관련 사업의 판매 매출 증가를 위해 소비자가 원하는 이모티콘을 추천해줄 수 있는 이모티콘 추천 시스템이 필요하다. 적절한 이모티콘을 추천하기 위해서 소비자가 이모티콘을 보고 느낀 감성에 대해 정량화할 필요성이 있다. 정량화를 통해 소비자가 원하는 이모티콘 셋이 가진 특징과 감성에 대해 분석할 수 있으며, 분석 결과를 토대로 소비자에게 이모티콘을 추천할 수 있다. 이모티콘은 메타데이터화의 방법으로 정량화가 가능하다. 메타데이터화 방법은 빅데이터 시대에 비정형, 반정형 데이터에 대해서 의미를 추출하기 위해 데이터를 구조화 혹은 조직화하는 작업이다. 비정형 데이터인 이모티콘을 메타데이터화를 통해 구조화한다면, 쉽게 소비자가 원하는 감성 형태로 분류할 수 있을 것으로 생각한다. 정확한 감성을 추출하기 위해 감정과 관련된 선행 연구를 통해 7개의 공통 감성 형용사와 한국어에서만 나타나는 은유 혹은 표현적 특징들을 반영하기 위해 하위 세부 표현들까지 고려했다. 이모티콘의 가장 큰 특징인 캐릭터를 기반으로 "표상", "형상", "색상"의 범주에서 세부 하위 감성들을 수집했다. 정확도 높은 추천 시스템을 설계하기 위해 감성 지표만이 아니라 객관적 지표도 고려하였다. 메타데이터화 방법을 통해 이모티콘이 갖고 있는 캐릭터의 특징을 객관적 지표로 14개, 감성 지표로 활용하기 위해 감성 형용사를 36개를 추출하였다. 추출된 감성 형용사는 대비되는 형용사로 구성하여 총 18개로 줄였으며, 18개의 감성 형용사는 카카오톡의 이모티콘을 인기 순으로 임의의 40개 셋을 대상으로 측정하였다. 측정을 위해 이모티콘을 평가할 조사 대상자 온라인으로 모집하였고, 277명의 20~30대의 이모티콘을 구매한 경험이 있는 소비자를 대상으로 설문을 진행하였다. 설문응답자에게 서로 다른 5개의 이모티콘 셋을 평가하도록 하였다. 평가 결과 수집된 18개의 감정 형용사는 요인분석을 통해 감성 지표 요인으로 추출하였다. 추출된 소비자 감성 지표의 요인은 "코믹", "부드러움", "모던함", "투명함"이었다. 이모티콘의 객관적 지표와 감성 지표 요인을 활용하여 소비자 만족과의 관계를 분석하였고, 객관적 지표와 감성 지표 간의 관계도 분석하였다. 이 과정에서 객관적 지표가 소비자 태도에 바로 영향을 주는 것이 아니라 감성 지표 요인을 통해 소비자 태도에 영향을 주는 매개 효과가 있음을 확인하였다. 분석 결과는 소비자의 감성 평가 메커니즘을 밝혀냈고, 소비자의 이모티콘 감성 평가 메커니즘은 객관적 지표가 감성 지표 요인에 영향을 미치며, 감성 지표 요인은 소비자 만족에 영향을 미치는 관계였다. 따라서 감성 지표 요인의 네 가지만으로 이모티콘 추천 시스템을 설계하였고, 추천 방법은 각 감성과의 거리를 유클리디안 거리로 측정하여 거리의 차가 0에 가까울수록 비슷한 감성으로 정의하였다. 본 연구에서 제안한 이모티콘 시스템의 검증을 위해 각 감성 지표 요인과 소비자 만족의 평균을 지표 값으로 활용하여 각 이모티콘 셋의 감성 패턴을 그래프로 비교하였고, 추천된 이모티콘들과 선택된 이모티콘이 대체로 비슷한 패턴을 그리는 것을 확인하였다. 정확한 검증을 위해 사전 조사하였던 소비자를 대상으로 이모티콘 추천 시스템이 제시한 결과와 유사하게 평가하였는지 유사 순위를 세 구간으로 나누어 비교하였고, 순위별 예측 정확도는 결과 1순위 81.02%, 2순위 76.64%, 3순위 81.63%였다. 본 연구의 결과는 학문적, 실무적으로 다양한 분야에서 활용 가능한 방법론을 제시하였으며, 기존에 없던 이모티콘 추천 시스템의 설계를 통해 소비자에게는 편의와 이모티콘을 서비스하는 기업에는 매출증대의 효과를 가져올 것으로 예상한다. 그리고 본 연구를 통해 지능형 이모티콘 시스템으로 발전할 수 있는 단초를 제공했다는 점에서 의미가 있다. 본 연구에서 제안한 감성 요인들을 활용하여 감성 라이브러리로 사용함으로써, 새로운 이모티콘 출시 시 감성 평가의 지표로 활용할 수 있다. 축적된 감성 라이브러리와 기업의 판매 데이터, 매출 정보, 소비자 데이터를 결합하여 본 연구에서 제안한 추천 시스템을 복합형 추천 시스템으로 발전시켜 단순 소비자의 편의성이나 매출 증가뿐만 아니라 기업에서 전략적으로 활용 가능한 지적 자산으로 활용할 수 있을 것으로 판단한다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.39-54
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• 2013

전자상거래의 폭발적 증가는 소비자에게 더 유리한 많은 구매 선택의 기회를 제공한다. 이러한 상황에서 자신의 구매의사결정에 대한 확신이 부족한 소비자들은 의사결정 절차를 간소화하고 효과적인 의사결정을 위해 추천을 받아들인다. 온라인 상점의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로써의 가치를 인정받고 있다. 그러나 사용자의 기호를 제대로 반영하지 못하는 추천시스템은 사용자의 실망과 시간낭비를 발생시킨다. 본 연구에서는 정확한 사용자의 기호 반영을 통한 추천기법의 정교화를 위해 데이터마이닝과 다중모형조합기법을 이용한 상품추천시스템 모형을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 크게 두 개의 단계로 이루어져 있으며, 첫 번째 단계에서는 상품군 별 우량고객 선정 규칙을 도출하기 위해서 로지스틱 회귀분석 모형, 의사결정나무 모형, 인공신경망 모형을 구축한 후 다중모형조합기법인 Bagging과 Bumping의 개념을 이용하여 세 가지 모형의 결과를 조합한다. 두 번째 단계에서는 상품군 별 연관관계에 관한 규칙을 추출하기 위하여 장바구니분석을 활용한다. 상기의 두 단계를 통하여 상품군 별로 구매가능성이 높은 우량고객을 선정하여 그 고객에게 관심을 가질만한 같은 상품군 또는 다른 상품군 내의 다른 상품을 추천하게 된다. 제안하는 상품추천시스템은 실제 운영 중인 온라인 상점인 'I아트샵'의 데이터를 이용하여 프로토타입을 구축하였고 실제 소비자에 대한 적용가능성을 확인하였다. 제안하는 모형의 유용성을 검증하기 위하여 제안 상품추천시스템의 추천과 임의 추천을 통한 추천의 결과를 사용자에게 제시하고 제안된 추천에 대한 만족도를 조사한 후 대응표본 T검정을 수행하였으며, 그 결과 사용자의 만족도를 유의하게 향상시키는 것으로 나타났다.