본 연구는 상담 챗봇 구현의 기반이 되는 대화 시나리오를 개발하고, 룰 기반 상담 챗봇을 통해 그 유용성을 검증하는데 목적이 있다. 이를 위해 우울감과 관련된 호소문제 탐색 및 초기 상담관계 확립을 위한 상담 시나리오를 개발하고 이를 룰 기반 상담 챗봇으로 설계하였으며, 상담심리전문가 10인을 대상으로 사용자 평가를 실시하였다. 그 결과, 명확한 상담 구조화, 선택형 및 서술형 응답의 적절한 활용, 룰 기반 챗봇에 특화된 경청반응이 상담 챗봇의 중요 요소로 확인되었다. 상담 챗봇 유용성 평가에서는 대학생 78명을 대상으로 최종 개발된 상담 챗봇의 활용 가능성을 확인하였다. 그 결과, 적극적 경청은 사용자의 상담 만족도를 높이고 긍정적 기분변화를 일으키는 중요한 요소로 확인되었다. 또한 사용자 평가의 질적 분석을 통해 상담 챗봇이 지니는 고유한 장점이 확인되었으며, 동시에 상담 챗봇이 극복해야 하는 한계점이 파악되었다. 연구결과를 바탕으로 연구의 의의와 추후연구를 위한 제언을 논하였다.
최근 산업 재해는 산업화로 인해 지속적으로 증가하고 있으며, 작업현장에서 위험요소로 인한 손실을 줄이기위해 작업자의 안전관리는 필수사항으로 인식되고 있다. 작업자의 안전관리를 위해서는 산업현장의 특성을 고려한 맞춤형 안전관리 인공지능 기술의 적용이 요구된다. 현장의 안전관리는 작업 및 공정별 안전사고 유형 및 위험성 분석을 기반으로 상황에 따른 작업자의 실시간 위험 감지 및 대응을 위한 서비스 설계를 고려한다. 제안된 안전관리 서비스는 IoT 기반의 센서 자료를 획득하기 위한 작업자 디바이스, 획득한 센서 자료를 수집하기 위한 엣지장치와 작업자의 재해 대응을 지원하는 음성챗봇으로 구성된다. 음성챗봇은 재해 현장의 작업자의 위험대응을 위한 상호작용을 수행하는 주요한 역할을 수행한다. 이 논문은 작업자의 상황에 따른 작업안전을 위한 IoT 기반의 시스템과 서버 상의 음성챗봇을 활용한 실시간 위험대응 서비스 시스템을 기술한다. 안전관리 서비스 제공을 위한 엣지 수준에서의 대응처리를 위해 스토리기반 음성챗봇을 활용하도록 한다.
Objectives: In the context of competency-based education emphasized in Korean Medicine, this study aimed to develop a pilot version of a CPX (Clinical Performance Examination) Practicing Chatbot utilizing large language models with prompt engineering. Methods: A standardized patient scenario was acquired from the National Institute of Korean Medicine and transformed into text format. Prompt engineering was then conducted using role prompting and few-shot prompting techniques. The GPT-4 API was employed, and a web application was created using the gradio package. An internal evaluation criterion was established for the quantitative assessment of the chatbot's performance. Results: The chatbot was implemented and evaluated based on the internal evaluation criterion. It demonstrated relatively high correctness and compliance. However, there is a need for improvement in confidentiality and naturalness. Conclusions: This study successfully piloted the CPX Practicing Chatbot, revealing the potential for developing educational models using AI technology in the field of Korean Medicine. Additionally, it identified limitations and provided insights for future developmental directions.
인공지능이 발전하면서 AI 챗봇 시스템의 활용이 활발히 이루어지고 있다. 그 예로 공공기관에서는 민원, 행정 분야에서 업무 보조, 전문지식 서비스 등으로 챗봇 활용 분야가 확대되고 있으며 민간기업은 대화형 고객 응대 서비스 등으로 챗봇을 활용하고 있다. 본 연구에서는 시나리오 기반의 AI 음성 챗봇 시스템을 제안하여 박물관의 운영 비용을 절감하고 관람객에게 양방향성 안내 서비스를 제공하고자 한다. 구현한 음성 챗봇 시스템은 실시간으로 특정 디렉터리를 감시하여 사용자의 음성을 감지하는 감시자 객체와 음성 파일이 생성되면 순차적으로 모델별 추론을 수행하여 AI의 응대 음성을 출력하는 이벤트 핸들러 객체로 구성되며, 스레드와 데크를 활용한 중복 방지 기능을 포함하여 단일 GPU 환경에서 추론 중에 GPU의 연산이 중복되지 않도록 한다.
본 연구는 대학도서관 이용자를 대상으로 도서관 챗봇을 설계하고 구현하여 언택트 시대의 새로운 비대면 디지털 참고정보서비스를 모색하고자 했다. 데이터 분석을 통해 이용자 요구 및 도서관 서비스를 분석하고, 적합한 챗봇 개발 방법을 선정하여 시나리오를 설계했다. 이용자 친화적인 상호작용을 위해 챗봇의 퍼스널리티를 설계하고 이용자 인터페이스를 디자인하여 사용성을 평가했다. 또한 챗봇의 응답정확도 평가 및 성능평가를 통해 정확도를 검증하고, 이용자 만족도 조사를 통해 챗봇의 효용성을 평가했다. 챗봇 운영관리 및 서비스 품질 유지를 위해 이용자-챗봇 간의 대화를 주기적으로 모니터링하고, 이용자 피드백을 반영하여 서비스를 개선했다. 챗봇 개발 과정 및 결과를 다각도로 분석하여 도서관 챗봇 설계 및 구현을 위한 구체적인 방안을 제시하고자 했다.
본 논문에서는 챗봇 시스템을 활용하여 코딩 교육용 챗봇 학습 모델인 SW-EDU 봇을 제안한다. 대표적인 챗봇 빌더인 Dialogflow와 Kakao i Open Builer 기반으로 동일한 시나리오 기반 모델을 제작한 다음, 목적에 더 적합한 빌더를 선정하여 SW-EDU 봇을 설계하고 구현한다. 구현된 챗봇 시스템은 학습 유형 선택, 개념 학습, 난이도 별 문제풀이 등을 제공하여 사용자의 자기 주도성을 고취하면서 효과적인 학습 방법 습득을 목표로 한다. 챗봇 빌더의 사용성을 비교하기 위하여 5개 지표를 선정하고, 이에 근거하여 비교 우위의 빌더를 선택한 다음 이를 기반으로 SW-EDU 봇을 구현한다. 사용성 평가를 통하여 SW-EDU 봇의 학습 지원 도구로서의 타당성을 분석하고 새로운 SW 교육 학습 매체로의 활용 가능성을 확인한다.
본 연구에서는 챗봇의 개별적 체험, 공유적 체험, 유비쿼터스 접속성, 상황적 유용성이 챗봇의 지각된 가치와 챗봇 이용의도에 미치는 영향관계를 파악하기 위하여, Burnd H. Schmitt의 체험이론 측면에서의 체험 기반 커뮤니케이션 구성요소와 메신저 플랫폼 환경에서의 상황 기반 커뮤니케이션 구성요소를 적용하여 시나리오 기반 설문지법을 이용하였다. 이를 통해 다양한 서비스산업 분야의 기업에게 챗봇 이용을 더욱 활성화할 수 있는 실무적 접근방안을 제공하고자 한다. 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 여전히 대부분의 챗봇은 그것을 디자인하는 인간의 기획수준을 넘지 못하고 있으므로 챗봇 개발 시 개별적 체험요소를 어떻게 고객의 발화의도에 맞추어 기능적으로 설계할 것인지에 대한 고려가 필요하다. 둘째, 챗봇이 언제 어디서나 실시간으로 특정 과업을 완수하려는 관점만이 아니라 고객이 속한 상황을 포함하여 상호작용의 질적 특성을 높이려는 총체적 관점에서 설계되어야 한다. 셋째, 챗봇은 사용자에 의해 의인화되기 마련이므로 챗봇 개발 시 챗봇의 '페르소나'와 '톤 앤 매너'를 결정하는 것에도 신중해야 한다. 챗봇 개발의 성공여부를 가늠하는 가장 중요한 기준은 고객만족이다. 다시 말해 인공지능 알고리즘의 품질보다는 기획과 데이터의 품질이 챗봇의 활용도를 좌우한다. 기업이 챗봇과의 상호작용을 인간과의 상호작용과 최대한 유사하게 만들기 위하여 노력하는 이유다.
이 연구의 목적은 과학관 관람객의 전시체험 활동을 지원하는 과학관 챗봇 도슨트를 위한 구조화된 시나리오의 틀을 개발하고 적용사례를 제시하는 것이다. 이를 위해, 연구자들은 초점집단 면답법(FGI)을 적용하였으며, 이들의 삼각 검증을 통해 과학관 챗봇 도슨트의 시나리오 틀을 구성하고 사례를 분석하였다. 연구결과, 과학관 챗봇 시나리오 틀은 과학기술 수집자료용과 탐구기반 전시품용으로 구분할 수 있었다. 이들 과학관 챗봇 도슨트용 시나리오 틀은 크게 주 정보 차원과 스토리텔링 차원으로 구성하였고 특히, 탐구기반 전시품용 챗봇 도슨트 시나리오 틀은 과학 전시품의 동작 및 관람객의 조작을 고려하여 사용방법 차원을 추가하였다. 이 연구는 과학관이 이미 구축한 데이터를 기초로 인공지능 챗봇의 시나리오 개발에 기초자료를 제공할 수 있으며, 보다 관람객 중심의 전시해설 시나리오와 같은 체험활동 시나리오 개발에 도움이 될 것으로 기대된다.
스마트폰의 보급으로 인해 개인화된 데이터를 활용하고자 하는 서비스들이 증가하고 있다. 특히, 헬스케어와 관련된 서비스들은 다양한 데이터를 다루며, 이를 효과적으로 보여주기 위해 데이터 시각화 기법을 활용하고 있다. 데이터 시각화 기법이 활용되면서 자연스럽게 시각화에서의 인터랙션 또한 함께 강조되고 있다. PC 환경에서 데이터 시각화에 대한 인터랙션은 마우스로 이루어지기 때문에, 데이터에 대한 필터링이 다양하게 제공되고 있다. 반면, 모바일 환경에서의 인터랙션은 화면의 크기가 작고, 인터랙션 가능 여부를 인지하기 어려워 버튼 터치 방식으로 앱에서 제공하는 제한된 시각화만을 제공받을 수 있다. 이러한 모바일 환경에서의 인터랙션 한계를 극복하기 위해, 챗봇과의 대화를 통해 데이터 시각화 인터랙션을 가능하게 하여 사용자들에게 개개인의 데이터를 다양한 시각화를 통해 확인할 수 있도록 하고자 한다. 이를 위해서는 사용자의 질의를 쿼리로 변환하여, 주기적으로 데이터를 축적하고 있는 데이터베이스에서 변환된 쿼리를 통해 결과 데이터를 불러올 수 있어야 한다. 자연어를 쿼리로 변환하는 연구는 현재 많이 이루어지고 있지만, 시각화를 기반으로 하여 사용자의 질의를 쿼리로 변환하는 연구에 대해서는 아직 이루어지지 않았다. 따라서, 본 논문에서는 사전에 데이터 시각화 기법이 정해진 상황에서의 쿼리 생성에 초점을 맞추고자 한다. 지원하는 인터랙션은 태스크 x-축 값에 대한 필터링 및 두 그룹 간 비교이다. 테스트 시나리오는 걸음 수에 대한 데이터를 활용하였으며, x-축 기간에 대한 필터링은 바 그래프, 두 그룹간 비교는 라인 그래프로 나타내었다. 시각화를 통해 요청한 정보를 제공받을 수 있는 자연어처리 모델을 개발하기 위해 1,000명을 대상으로 한 설문조사를 통해 약 15,800개의 학습 데이터를 수집하였다. 알고리즘 개발 및 성능 평가를 진행한 결과, 분류 모델에서는 약 89%, 쿼리 생성 모델에서는 약 99% 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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