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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Jeonghun Kim (Kyung Hee University) Ohbyung Kwon (Kyung Hee University)
저널정보
한국지능정보시스템학회 지능정보연구 지능정보연구 제24권 제4호
발행연도
2018.12
수록면
85 - 110 (26page)

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챗봇은 음성, 이미지, 비디오 또는 텍스트와 같은 다양한 매채를 이용하여 대화가 가능한 대화형 어시스턴트이자 인공지능을 기반으로 사용자의 질문에 답하거나 문제를 해결할 수 있는 사용자 친화적 프로그램이다. 하지만 현재 챗봇은 사용자가 요청한 작업을 정확하게 수행하는 기술적측면에 초점이 맞추어져 있으며, 개인화된 대화로 사용자와 챗봇간의 관계성 구축에는 제한적이어서 일부 사례에도 불구하고 소셜챗봇이 되기에는 미흡한 상태이다. 만약 인간의 사회성을 나타내는 특징 중 하나인 관계성을 챗봇이 인식하여 알맞게 대화를 하여 문제를 해결할 수 있다면, 개인화된 대화를 할 수 있을 뿐만 아니라 인간과 유사한 대화를 할 수 있을 것이다. 본 연구의 목적은 사용자가 입력한 내용을 기반으로 챗봇과 사용자 간의 관계성을 추론하고 대화 상황에 맞게 대화 상대가 적절한 대화를 수행 할 수 있는 텍스트 분석 방법을 제안하는 것이다. 본 연구의 실험 및 평가를 하기 위하여 실제 SNS대화 내용을 사용하였다. 분석결과 개인정보 보호를 위해 사용자의 개인 프로필 정보가 제외된 방법에서도 우수한 결과를 나타내어 소셜 챗봇에 적합한 방법으로 검증되었다.
#Social Chatbot Relationship Awareness #Text Analysis #Privacy Protection #소셜챗봇 #관계성인식 #텍스트분석 #개인정보보호

목차

1. Introduction
2. Literature Review
3. Methods
4. Experiment
5. Discussion
6. Conclusion
References
국문요약

참고문헌 (45)

참고문헌 신청
Al-Zubaide, H., and Issa, A. A, “Ontbot: Ontology based chatbot,” Innovation in Information & Communication Technology (ISIICT), 2011 Fourth International Symposium on IEEE, (2011, November), 7~12. Yoo, H. J. The Determinants of Motion Pictures Box Office Performances - For Movies Produced in Korea Between 1988 and 1999, Korean Journal of Journalism & Communication Studies, Vol. 46, No. 3 (2002), 183~213. Araujo, T., “Living up to the chatbot hype: The influence of anthropomorphic design cues and communicative agency framing on conversational agent and company perceptions,” Computers in Human Behavior, Vol.85(2018), 183~189. Breazeal, C., “Regulation and entrainment in human―robot interaction,” The International Journal of Robotics Research, Vol.21, Issue.10-11(2002), 883~902. Cassell, J., J. Sullivan, S. Prevost and E. Churchill, “Embodied Conversational Agents,” Cambridge,MA: MIT Press, 2000.

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