• 한국HCI학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.15-22
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• 2019

본 연구에서는 인공지능 대화형 에이전트인 스마트 스피커의 지능형 에이전트로서의 속성, 즉 자율성, 사회성, 반응성, 능동성, 시간연속성, 목표지향성에 대하여 이용자들이 일상적 상호작용을 통하여 어떤 기대를 가지는지, 또한 어떤 기대격차를 갖는지 살펴보고자 하였다. 이를 위해 스마트 스피커 이용자들을 대상으로 반구조화 인터뷰(semi-structured interview)를 진행하고 그라운드 이론에 기반하여 분석하였다. 연구 결과 사람들은 기술수준의 한계로 인해 스마트 스피커의 사회성이나 인간다움에 대해 큰 기대격차를 갖고 있었다. 스마트 스피커의 반응성에 대해서는 긍정적인 기대격차를 갖는 것으로 드러났고, 시간연속적으로 정보를 기억하는 것에 대해서는 정보의 민감성 정도나 제시방식에 따라 양가적 기대격차가 나타났다. 자율적인 추천에 대해서는 낮은 기대수준이 나타났고 능동적인 말걸기에 대해서는 맥락에 맞는 경우에만 선호하는 것으로 나타났다. 본 연구는 스마트 스피커와 상호작용하는 방식을 설계하고 기대 수준을 관리하는데 있어서 함의점을 제시한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1137-1144
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• 2022

본 연구에서는 감정을 표현하기 위한 표정 연습을 보조하는 인공지능을 개발하였다. 개발한 인공지능은 서술형 문장과 표정 이미지로 구성된 멀티모달 입력을 심층신경망에 사용하고 서술형 문장에서 예측되는 감정과 표정 이미지에서 예측되는 감정 사이의 유사도를 계산하여 출력하였다. 사용자는 서술형 문장으로 주어진 상황에 맞게 표정을 연습하고 인공지능은 서술형 문장과 사용자의 표정 사이의 유사도를 수치로 출력하여 피드백한다. 표정 이미지에서 감정을 예측하기 위해 ResNet34 구조를 사용하였으며 FER2013 공공데이터를 이용해 훈련하였다. 자연어인 서술형 문장에서 감정을 예측하기 위해 KoBERT 모델을 전이학습 하였으며 AIHub의 감정 분류를 위한 대화 음성 데이터 세트를 사용해 훈련하였다. 표정 이미지에서 감정을 예측하는 심층신경망은 65% 정확도를 달성하여 사람 수준의 감정 분류 능력을 보여주었다. 서술형 문장에서 감정을 예측하는 심층신경망은 90% 정확도를 달성하였다. 감정표현에 문제가 없는 일반인이 개발한 인공지능을 이용해 표정 연습 실험을 수행하여 개발한 인공지능의 성능을 검증하였다.

• 패션비즈니스
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• 제25권4호
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• pp.79-91
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• 2021

Currently, chatbot, a conversational platform based on artificial intelligence, is drawing attention as a new marketing channel. This study attempted to verify the effect of the anthropomorphism, message type, and media self-efficacy level on purchase intention. The experimental design of this study was a 2 (anthropomorphism level of shopping chatbot: low vs. high) × 2 (message type: factual vs. evaluative) × 2 (media self-efficacy: low vs. high) three-way mixed analysis of variance (ANOVA). This study conducted a survey by the convenience sampling method of 402 women in their 20s and 30s living in Seoul and the Gyeonggi area who were aware of chatbot services. For the final analysis, 388 questionnaires were used. Data were analyzed with the SPSS 23 program and three-way ANOVA. Simple main effects analysis was conducted. The results of this study were as follows. First, there were statistically significant differences in purchase intention according to anthropomorphism level, message type, and media self-efficacy. Second, message type and media self-efficacy showed statistically significant interaction effects on purchase intention. Lastly, anthropomorphism and the media self-efficacy level and the message type of the shopping chatbots showed significant three-way interaction effects on purchase intention.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권1호
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• pp.77-84
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• 2022

The study highlights the features and trends of digital marketing for international business. To achieve these goals, the authors used a systematic approach that allows a comprehensive approach to the object of study, as well as used general and specific methods of scientific knowledge on the application of digital marketing for international business. The dynamics of the number of users of social networks in the world is analyzed, which allowed us to conclude about the steady trend of increasing the number of users of the Internet and social networks, as well as the time spent by users on social networks. The study of the dynamics of the number of users of social networks provides increased efficiency in the use of digital marketing tools to enhance international business. The most effective digital marketing tools for international business, including artificial intelligence, conversational marketing, chatbots, personalization, video marketing, live shopping, social media stories, interactive content, omnic marketing, augmented reality and technology immersion, native advertising, green marketing and mobile commerce.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권4호
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• pp.15-24
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• 2023

One of the objectives and aspirations of scientists and engineers ever since the development of computers has been to interact naturally with machines. Hence features of artificial intelligence (AI) like natural language processing and natural language generation were developed. The field of AI that is thought to be expanding the fastest is interactive conversational systems. Numerous businesses have created various Virtual Personal Assistants (VPAs) using these technologies, including Apple's Siri, Amazon's Alexa, and Google Assistant, among others. Even though many chatbots have been introduced through the years to diagnose or treat psychological disorders, we are yet to have a user-friendly chatbot available. A smart generative cognitive behavioral therapy with spoken dialogue systems support was then developed using a model Persona Perception (P2) bot with Generative Pre-trained Transformer-2 (GPT-2). The model was then implemented using modern technologies in VPAs like voice recognition, Natural Language Understanding (NLU), and text-to-speech. This system is a magnificent device to help with voice-based systems because it can have therapeutic discussions with the users utilizing text and vocal interactive user experience.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제12권2호
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• pp.79-95
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• 2024

The new AI based conversational chatbot, ChatGPT, launched in November 2022, is causing a stir. There are many opinions about this being a 'threat or a promise,' and thus it is important to understand what has been said about this tool and, based on the growing literature that has emerged on the subject, demystify its effective impact on society. To analyse this impact, a systematic literature review with the support of the preferred reporting items for systematic reviews and meta-analysis protocol was used. The data, scientific documents, were collected using the main scientific databases - SCOPUS and Web of Science - and the results were presented based on a bibliometric and thematic exploration of content. The main findings indicate that people are increasingly using this chatbot in more diverse areas. Therefore, this study contributes at the practical level, aiming to enlighten people in general - both in professional and personal life - about this tool and its impacts. Also, it contributes at the theoretical level, which involves expanding understanding and elucidation of the impacts of ChatGPT in different areas of study.

• 한국가정과교육학회지
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• 제35권4호
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• pp.1-12
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• 2023

ChatGPT의 교육적 활용에 대한 관심이 증가하고 있는 시점에서 대학생을 대상으로 ChatGPT에 대한 인식을 알아보는 것은 필요하다. D대학교 2023년도 1학기 '가정생활과 문화', '패션과 미술관', '영화로 만나는 패션' 수강생을 대상으로 인터넷과 대화형 인공지능 사용실태 그리고 수업에서 ChatGPT를 활용한 후 그에 대한 인식을 설문지, 비교분석 보고서, 성찰일지로 살펴보았다. 대학생은 수업을 위한 정보는 주로 인터넷 검색과 논문에서 주로 얻고 있었으며 대화형 인공지능을 이용하는 경우는 아직 미비함을 알 수 있었다. ChatGPT는 대부분 2023년 1학기에 처음 사용하였으며 대화형 인공지능 중 주로 ChatGPT를 사용하였다. ChatGPT는 정보의 정확성과 신뢰도면에서는 조금 부족하나 쉽고 빠르게 상호작용을 하면서 정보를 찾을 수 있어 편리하며 만족도가 높아 앞으로 ChatGPT를 보다 적극적으로 활용할 용의가 있었다. ChatGPT가 교육에 미치는 영향에 대해 학생들은 자기 주도적이며 질문을 통한 문제해결 태도와 정보에 대한 검증과정을 위해 모둠별 토의·토론을 통해 확인하는 협동수업의 과정을 학습자 스스로가 설정하는 것이 긍정적이라고 하였다. 그러나 표절과 저작권, 데이터 편향성, 최신 데이터 학습부족, 정확하지 않거나 잘못된 정보를 생성하는 등의 신뢰를 저하시키는 문제점이 있다는 것을 인식하였으며 이에 대한 보완이 필요하다고 하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.58-66
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• 2019

대화 문장 내 고유명사와 같은 개체명에 대한 인식 연구는 효율적 대화 정보 예측을 위한 가장 기본적이며 중요한 연구 분야이다. 목적 지향 대화 시스템에서 가장 주요한 부분은 대화 내 객체가 어떤 속성을 가지고 있느냐 하는 것을 인지하는 것이다. 개체명 인식모델은 대화 문장에 대하여 전처리, 단어 임베딩, 예측 단계를 통해 개체명 인식을 진행한다. 본 연구는 효율적인 대화 정보 예측을 위해 전처리 단계에서 사용자 정의 사전을 이용하고 단어 임베딩 단계에서 최적의 파라미터를 발견하는 것을 목표로 한다. 그리고 설계한 개체명 인식 모델을 실험하기 위해 생활 화학제품 분야를 선택하고 관련 도메인 내 목적 지향 대화 시스템에서 적용 할 수 있는 개체명 인식 모델을 구축하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.491-502
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• 2022

인간과 정보기기간 대화를 통해 물품을 구매하는 음성 쇼핑에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구는 가치-태도-행동 모델을 활용하여 음성 쇼핑 지속이용의도에 미치는 영향 요인들을 살펴보았다. 인공지능 비서를 이용해 음성 쇼핑을 이용하고 있는 20-40대 소비자들을 대상으로 온라인 조사를 실시하였고, 총 360명의 응답 자료가 분석에 사용되었다. 데이터 분석을 위해 SPSS 25.0과 Amos 23.0 프로그램을 이용하였고, 기술통계분석, 확인적요인분석, 그리고 구조모형분석을 실시하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 기능적 가치가 음성 쇼핑에 대한 만족도에 가장 많은 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 둘째, 사회적 가치, 감성적 가치, 그리고 진귀적 가치가 음성 쇼핑에 대한 만족도에 정(+)적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 셋째, 음성 쇼핑의 만족도가 지속이용의도에 정(+)적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 연구의 결과는 음성 쇼핑 이용자들에 대한 특성을 파악하고, 음성 쇼핑에서 추구되는 다양한 가치를 이해하는데 기여할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.21-41
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• 2024

본 연구는 OpenAI가 개발한 고급 언어 모델인 ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer)와 사용자의 애착 유형 간의 관계를 탐구한다. 인공지능(AI)이 점차 일상생활에 통합되면서, 다양한 애착 유형을 가진 개인들이 AI 챗봇과 상호 작용하는 방식을 이해하는 것은 특정 사용자 요구를 충족하고 사용자와 가장 이상적인 방식으로 상호 작용하는 더 나은 사용자 경험을 구축하기 위해 중요하다. 심리학의 애착 이론을 기반으로 한 이 연구에서는 애착 유형이 ChatGPT와 상호 작용에 미치는 영향을 탐구하여 인간과 AI 간의 상호 작용에 대한 이해에서 중요한 공백을 메우고 있다. 예상과는 달리, 애착 유형은 ChatGPT 사용에 유의미한 영향을 미치지 않았다. 애착 유형에 관계없이 중요한 정보를 전달하는 ChatGPT를 완전히 신뢰하는 것을 주저했으며, AI 시스템의 신뢰 문제를 해결해야 할 필요성을 강조한다. 단, 본 연구는 사용자와 ChatGPT 간 독특한 상호 작용에 중점을 두어, 애착 유형이 이러한 상호 작용에 미치는 영향을 해명하여 AI 챗봇의 개인화된 사용자 경험을 개발하는 데에 도움이 되고자 한다. 또, 본 연구는 Perceived Partner Responsiveness Scale의 도입은 사용자가 ChatGPT의 역할에 대한 인식을 평가하는 유용한 도구로 기능하며, AI의 인격화에 대한 관점을 제시한다. 본 연구는 인간과 AI 간의 관계에 대한 넓은 토론에 기여하며, 사용자 중심의 미래를 위해 AI 시스템에 감정 지능을 통합하는 중요성을 강조한다.