The purpose of this study is to develop the scenario for implementation of the rule-based counseling chatbot and to verify its usefulness. For this purpose, counseling scenario for exploring problems triggering depression and establishing early counseling relationships was built and user evaluations for the rule-base counseling chatbot were conducted on 10 counseling psychologists. As a result, clear counseling structuring, appropriate use of selective and narrative responses, and active listening were identified as important components of counseling chatbot. To the next step, the usefulness of counseling chatbot developed in the previous step was examined with 78 college students. As a result, active listening was found to be an important factor in improving user satisfaction and positive mood change. In addition, through qualitative analysis of user evaluation, the unique advantages of counseling chatbot were identified and the limitations of counseling chatbot that should be overcome were identified. Based on the results of the study, the implications of the study and suggestions for future research were discussed.
Yun-Hee Kang;Chang-Su Park;Yong-Hak Lee;Dong-Ho Kim;Eui-Gu Kim;Myung-Ju Kang
Journal of Platform Technology
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v.11
no.6
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pp.79-88
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2023
Recently, industrial accidents have continued to increase due to the industrialization, and worker safety management is recognized as essential to reduce losses due to hazardous factors at work places. To manage the safety of workers, it is required to apply customized safety management artificial intelligence technology that takes into account the characteristics of industrial sites, and a service for real-time risk detection and response to workers depending on the situation based on safety accident types and risk analysis for each task and process. The proposed safety management service consists of worker devices to acquire sensor data, edge devices to collect from IoT-based sensors, and a voice chatbot to support workers' disaster response. The voice chatbot plays a major role in interacting with workers at disaster sites to respond to risks. This paper focuses on real-time risk response using an IoT-based system and voice chatbot on a server for work safety according to the worker's situation. A Scenario-based voice chatbot is used to process responses at the edge level to provide safety management services.
Jundong Kim;Hye-Yoon Lee;Ji-Hwan Kim;Chang-Eop Kim
The Journal of Korean Medicine
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v.45
no.1
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pp.203-214
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2024
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.
As artificial intelligence develops, AI chatbot systems are actively taking place. For example, in public institutions, the use of chatbots is expanding to work assistance and professional knowledge services in civil complaints and administration, and private companies are using chatbots for interactive customer response services. In this study, we propose a scenario-based AI voice chatbot system to reduce museum operating costs and provide interactive guidance services to visitors. The implemented voice chatbot system consists of a watcher object that detects the user's voice by monitoring a specific directory in real-time, and an event handler object that outputs AI's response voice by performing inference by model sequentially when a voice file is created. And Including a function to prevent duplication using thread and a deque, GPU operations are not duplicated during inference in a single GPU environment.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.37
no.4
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pp.151-179
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2020
This study explores the potential of using a library chatbot to improve the non-face-to-face digital reference services for academic library users by designing and implementing a library chatbot. Through data analysis, user needs and library services were analyzed, and a scenario was designed by selecting an appropriate development method. For user-friendly interaction, the personality of the chatbot and user interface was designed to evaluate its usability. In addition, the accuracy was verified through the response accuracy evaluation and performance evaluation of the chatbot, and the effectiveness of the chatbot was evaluated through a user satisfaction survey. In order to manage the operation and maintain service quality, the chatbot is improved by monitoring user-chatbot conversations and reflecting user feedback. Based on these findings, recommendations for designing and implementing a library chatbot were made to help improve library reference services.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.23
no.1
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pp.29-35
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2023
In this paper, we propose a SW-EDU bot, a chatbot learning model for coding education by using a chatbot system. The same scenario-based models are created on the basis of Dialogflow and Kakao i Open Builder, which are representative chatbot builders. And then a SW-EDU bot is designed and implemented by selecting the builder more appropriate to our purpose. The implemented chatbot system aims to learn effective learning methods while encouraging self-direction of users by providing learning type selection, concept learning, and problem solving by difficulty level. In order to compare the usability of chatbot builders, five indicators are selected, and based on these, a builder with a comparative advantage is selected, and SW-EDU bot is implemented based on these. Through usability evaluation, we analyze the feasibility of SW-EDU bot as a learning support tool and confirm the possibility of using it as a new coding education learning tool.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.14
no.3
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pp.149-162
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2020
This paper applied components of experience-based communication in terms of experience theory of Burnd H. Schmitt and context-based communication in the messenger platform environment through the scenario-based survey method, in order to study the influence of individual experiences, shared experiences, ubiquitous connectivity, and contextual usefulness on the perceived value and use intention of chatbot. Through this, the study is to provide companies in various service industries with practical approaches to further promote the use of chatbot. The implications of this study are as follows. First, as most chatbots still do not exceed the human planning level of designing them, it is necessary to consider how to design individual experience elements functionally according to the customer's intention to speak when developing the chatbot. Second, the chatbot should be designed not only from the perspective of completing specific tasks at any real time in anywhere, but also from the overall perspective of enhancing the quality of interaction, including the situation to which the customer belongs. Third, since the chatbot is likely to be anthropomorphized by users, it is important to be cautious about determining the chatbot's 'persona' and 'tone and manner' when developing the chatbot. Customer satisfaction is the most important criterion for the success of chatbot development. In other words, the quality of planning and data rather than the quality of artificial intelligence algorithms determines the utilization of chatbot. This is why companies are trying to make interactions with chatbot as close as possible to human interactions.
Kim, Hong-Jeong;Rhee, Sang-Won;Jeong, Seok-Hoon;Tahk, Hyun-Soo
Journal of the Korea Convergence Society
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v.11
no.11
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pp.115-121
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2020
This study aims to develop a framework of structural scenarios for chatbot docent that supports visitors' activities in science centers and museums, and to suggest the application examples. For this study, the author adapted Focus Group Interview. As a result, the frameworks of scenarios could be categorized into the Collection of Science and Technology(CST) and Inquiry-Based Exhibition(IBE). These frameworks had dimensions of the primary and storytelling in common. Especially, framework of IBE scenario was added the usage dimension considering the characteristics of interaction between exhibits and visitors. This study could be basic materials for AI chatbot to support exhibition descriptions using the built data, and is expected to be help develop a more visitor-oriented scenarios of activities.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.9
no.11
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pp.281-290
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2020
With the spread of smartphones, services that want to use personalized data are increasing. In particular, healthcare-related services deal with a variety of data, and data visualization techniques are used to effectively show this. As data visualization techniques are used, interactions in visualization are also naturally emphasized. In the PC environment, since the interaction for data visualization is performed with a mouse, various filtering for data is provided. On the other hand, in the case of interaction in a mobile environment, the screen size is small and it is difficult to recognize whether or not the interaction is possible, so that only limited visualization provided by the app can be provided through a button touch method. In order to overcome the limitation of interaction in such a mobile environment, we intend to enable data visualization interactions through conversations with chatbots so that users can check individual data through various visualizations. To do this, it is necessary to convert the user's query into a query and retrieve the result data through the converted query in the database that is storing data periodically. There are many studies currently being done to convert natural language into queries, but research on converting user queries into queries based on visualization has not been done yet. Therefore, in this paper, we will focus on query generation in a situation where a data visualization technique has been determined in advance. Supported interactions are filtering on task x-axis values and comparison between two groups. The test scenario utilized data on the number of steps, and filtering for the x-axis period was shown as a bar graph, and a comparison between the two groups was shown as a line graph. In order to develop a natural language processing model that can receive requested information through visualization, about 15,800 training data were collected through a survey of 1,000 people. As a result of algorithm development and performance evaluation, about 89% accuracy in classification model and 99% accuracy in query generation model was obtained.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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