• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2017.11a
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• pp.36-38
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• 2017

The advent of the era of data age and advances inartificial intelligence technology has led to innovations in various business areas. In particular, many attempts have been made to improve the stability of the marine accident, which has not previously been applied by a data-drive approach. Most of the marine accidents happen at a time when the vessel isapproaching a port and preparing for berthing. Although the cause of the accident has many factors, it is often caused by the difficulties of communication between the ship navigator and the control center. In particular, communication in English makes difficulties for navigators, not English astheir first language. To do this, proper English conversation education forsailors is very important. In order to support the issue, this study presents data and framework for the development of a chatbot for ship safety education.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2015.10a
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• pp.233-236
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• 2015

전 세계 해기교육기관에서 해사영어(Maritime English, ME)를 가르치고 있는 교원들이 모여 매년 개최하는 IMEC (International Maritime English Conference)을 소개하고, 2015년에 개최된 제27차 컨퍼런스의 프로그램을 우리 회원들에게 안내하고자 하며, IMEC 27에서 소개된 ChatBot를 가지고 참석한 회원들과 함께 진행하는 워크숍을 개최하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1349-1352
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• 2021

본 학술지는 기존의 공공 행정서비스에서의 복잡한 업무처리를 간단하게 처리할 수 있는 FAQ 형태의 챗봇서비스를 제안한다. 본 논문이 제안하는 주요 특징은 다음과 같다. 버튼, 대화, STT(Speech To Text)를 통한 사용자 기반 UI/UX를 제공한다. 딥러닝을 통한 Synonym, Typo를 검출하여 가장 높은 정확도의 Entity로 변환해준다. 이를 통해, 사용자는 해상물류 서비스를 이용하는데 있어 부담감을 해소하고 편리함을 얻을 수 있다.