• Knowledge Management Research
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• v.21 no.4
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• pp.211-225
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• 2020

We investigate factors affecting chatbot use intention of online shopping mall users. We identify theoretical foundations from the literature and postulate that accuracy, personalization level, intelligence, intimacy, social presence, and piracy concern should affect intention to use more or negative intention to use. Based on 300 responses from online shopping mall chatbot users in Korea, we run the statistical analysis to assure the reliability and validity of the measurements. From the multiple regression analysis, we find that personalization level, intelligence, social presence, and privacy concerns significantly affect intention to use more. In contrast, we find that accuracy and privacy concerns significantly affect negative intention to use. This work will present pragmatic implications upon the design and management of chatbot in order to not only incent customers to use more but reduce factors that may cause negative use intention. Among functional factors, personalization and intelligence increases the intention to use more while accuracy decreases negative intention to use. Among emotional factors such as intimacy and social presence, we find that only social presence significantly increases intention to use more. Privacy concerns is found to decrease intention to use and increase negative intention to use.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.288-293
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• 2017

교수-학습 발화는 발화 턴 간에 규칙화된 인과관계가 강하고 자연 발화에서의 출현율이 낮다. 일반적으로 어휘부, 표현 제시부, 대화부로 구성되며 커리큘럼과 화제에 따라 구축된 언어자원이 필요하다. 기존의 말뭉치는 이러한 교수-학습 발화의 특징을 반영하지 않았기 때문에 한국어 교육용 튜터링 챗봇을 개발하는 데에 활용도가 떨어진다. 이에 따라 이 논문에서는 자연스러운 언어 사용 수집, 도구 기반의 수집, 주제별 수집 및 분류, 점진적 구축 절차의 원칙에 따라 교수-학습의 실제 상황을 반영하는 준구어 말뭉치를 구축한다. 교실에서 발생하는 언어학습 상황을 시나리오로 구성하여 대화 흐름을 제어하고 채팅용 메신저와 유사한 형태의 도구를 통해 말뭉치를 구축한다. 이 연구는 한국어 튜터링 챗봇을 개발하기 위해 말뭉치 구축용 챗봇과 한국어 학습자, 한국어 교수자가 시나리오를 기반으로 발화문을 생성한 준구어 말뭉치를 최초로 구축한다는 데에 의의가 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.05a
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• pp.261-264
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• 2018

2017년 비트코인을 비롯한 암호화폐 열풍이 뜨겁게 강타하면서 이를 구현하는데 활용된 블록체인(Blockchain) 기술이 주목받기 시작했다. 분산원장 기술(Distributed Ledger Technology)을 기반으로 만들어진 블록체인의 가장 큰 장점은 보안성을 높일 수 있다는 것이다. 이 기술을 챗봇(Chatbot) 개발에 접목시켜 크래커(Cracker)의 공격에 효율적으로 대응할 수 있고, 고객의 개인정보를 한 단계 더 안전하게 관리할 수 있다. 이러한 기술은 다양한 분야 중에서도 특히 데이터를 기반으로 발전하는 기술에 활용 가능성이 높을 것으로 전망되며, 이 논문에서는 블록체인 기술이 챗봇에 적용된 사례에 대해 분석한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.05a
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• pp.258-260
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• 2018

최근 지속적인 외식산업 시장의 매출 증가와 음식에 대한 질적 서비스 제공이 중요한 사회적인 현상이 되면서 외식산업의 트렌드는 계속해서 변화하고 있다. 외식산업과 관련한 기존의 검색시스템은 사용함에 있어서 상세한 정보를 제공하기 위한 위치, 가격, 분위기 등 다양한 조건에 따른 적합한 정보를 수집해야하는 번거로움 때문에 많은 시간이 투자되어 사용자 입장에서는 검색에 대한 부담이 발생한다. 챗봇은 사용자와 대화를 통하여 상황별 정보 수집이 가능하고 이를 통하여 정보를 제공한다. 이 논문에서는 ChatScript를 사용하여 개인별 취향을 만족시켜주는 식당정보를 상황에 맞춰서 제공가능한 챗봇을 구현한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.441-442
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• 2018

본 논문에서는 입시상담을 위한 챗봇 시스템을 텍스트 유사도 기반으로 개발하였다. 텍스트를 인지하여 답변을 제공해 주는 방식이며 실시간을 요하는 데이터들은 크롤링한 데이터를 가공을 한 후 사용자에게 대답을 해주고 사용자가 답변에 얼마나 좋은 정보인지 체크하여 그에 맞는 답변을 내어 준다. 사용자의 텍스트를 인식하는 것은 텍스트 유사도를 이용하여 정확하게 인지하고 사용자의 질문과 답변을 서버 DB에 저장을 하여 비슷한 질문이 있을 경우 저장된 답변과 평점을 이용하여 답변을 제공한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2018.10a
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• pp.696-698
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• 2018

본 연구에서는 메신저 플랫폼 상에서 위치정보 서비스를 제공하는 대화형 인공지능 챗봇(Chatbot)을 제안한다.별도의 애플리케이션에 들어가서 위치정보 서비스를 제공받던 기존 방식과는 달리 본 연구에서 제안하는 챗봇은 메시지 앱 내에서 대화형 방식으로 사용자에게 위치정보 서비스를 제공한다. 제안 챗봇은 Amazon Web Services 서버, Dialogflow API, ODSay API, 공공데이터 포탈 API 등을 통하여 구현되었다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.36 no.2
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• pp.93-101
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• 2021

The controversy over Artificial Intelligence (AI) chatbot "Iruda," which suspended its service 20 days after its launch, can be seen as the first case to inform the public of AI ethics issues. Based on this context, this study examines the controversy and social semantic formation of "Iruda" service cases using news topic modeling techniques. 963-news articles were used for the analysis, and the event's duration was analyzed based on major events, such as service start, controversy, and suspension, to understand the progress. From the analyses results, we obtain major keywords and a total of 16 topics (5, 4, 7) from the period. Finally, the implications for the development and utilization of AI services obtained through this controversy were discussed based on the analysis results.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• v.10 no.1
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• pp.211-229
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• 2022

In this study, we aimed to define the effects of anthropomorphism and conversational relevance of chatbots on user experience. In specific, the chatbot designed for this study was an online shopping assistant that recommends items for consumers. Levels of anthropomorphism was manipulated by the name, profile picture, word choices, and emojis, while conversational relevance was adjusted by the depth and accuracy of the recommendation. Three categories of user experience were measured: psychological distance, usability, and purchase intentions. The results implied a significant main effect of conversational relevance on all variables for the high anthropomorphized conditions, while all but psychological distance was significant for low anthropomorphized conditions. Although there was no significant main effect of anthropomorphism observed for the variables, the main effect of anthropomorphism on responsibility was marginally significant for a specific item. The results of this study may function as a guidance for future studies regarding usage of chatbots within a marketing setting.

• International journal of advanced smart convergence
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• v.12 no.3
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• pp.51-60
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• 2023

This study focuses on the design of a GPT-based system for relatively rapid technology credit assessment of SMEs. This system addresses the limitations of traditional time-consuming evaluation methods and proposes a GPT-based model to comprehensively evaluate the technological capabilities of SMEs. This model fine-tunes the GPT model to perform fast technical credit assessment on SME-specific text data. Also, It presents a system that automates technical credit evaluation of SMEs using GPT and LLM-based chatbot technology. This system relatively shortens the time required for technology credit evaluation of small and medium-sized enterprises compared to existing methods. This model quickly assesses the reliability of the technology in terms of usability of the base model.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.15 no.3
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• pp.52-57
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• 2023

In the restaurant industry, along with the fourth industry, there is a food technology craze due to IT development. In addition, many prospective restaurant founders are increasing due to restaurant start-ups with relatively low entry barriers. And ChatGPT is causing a craze for chatbots. Therefore, the purpose of this paper is to analyze factors for restaurant start-ups with big data and implement a system to make it easier for prospective restaurant start-ups to recommend restaurant start-ups that suit them and further increase the success rate for restaurant start-ups. Therefore, this paper is meaningful in analyzing the start-up factors desired by prospective restaurant founders with big data, turning them into text, and furthermore, designing and studying the start-up factors shown as big data into a restaurant start-up chatbot system.