The purpose of this study is to develop a chatbot for Korean language education using Google Dialogflow, aiming to determine its effectiveness as a learning tool and to investigate learners’ perceptions of prototype chatbots. Six Korean language education chatbots were developed for beginner Korean language learners, and 30 beginner learners—15 from Mongolia studying in Korea and 15 from Japan studying abroad—were recruited. These learners practiced Korean conversation with the chatbots for about three weeks, and pre- and post-surveys were conducted. Analysis showed that using the chatbots for conversation practice positively impacted learners’ confidence. However, the chatbots’ overall effectiveness fell short of expectations, as significant results were observed only in confidence among the three investigated areas: interest, confidence, and motivation. Learners were generally satisfied with the chatbots, although Japanese learners rated its effectiveness in improving expressions and comprehension skills low, suggesting a need for further analysis. Both groups found voice chatbots more beneficial, underscoring a significant need for individual speaking practice, especially among Japanese learners. Despite limitations such as the inability to engage in flexible conversations, the study demonstrates the potential of chatbots developed as a learning tool and identifies learners’ perceptions from various perspectives.

The purpose of this study was to investigate how the English speaking ability of Korean EFL college students was affected by their interactions with Talk-to-ChatGPT while taking an ‘English Interview’ class. Thirty pieces of English conversation scripts with thirty chatbot conversations created by five students were collected for analysis. Two online text analysis programs, Quillbot including word counter and grammar checker and T.E.R.A.(Text Ease and Readability Assessor), were used for data analysis. The findings of data analysis revealed that 1) The average length of the sentences and words spoken by the participants has increased through English speaking practice using Talk-to-ChatGPT, and 2) There was no significant change in text ease and readability, and coherence of students’ utterances through English speaking practice using a chatbot while there were differences depending on their English proficiency levels. 3) Students A, B, and D, who had relatively low levels of English proficiency, showed a slight increase in syntactic accuracy and semantic clarity in their English interview practice. Based on the study findings, pedagogical implications for the effective use of AI-based apps or programs in English speaking classes were presented.

본 연구는 생성형 인공지능인 챗봇을 활용해서 핵심광물을 탐구하는 과정에서 나타나는 챗봇과 학생의 반응, 그 들 사이에서 일어나는 상호작용을 인식론적 측면에서 분석했다. 그 결과를 바탕으로 인공지능을 활용한 교수·학습 과정 에서 유의해야 할 문제들을 교사의 역할, 교육의 목표, 지식의 속성 측면에서 논의했다. 이 연구를 위해 고등학생 19명 을 대상으로 챗봇을 활용한 3차시 과학 교육 프로그램을 진행했고, 학생들이 작성한 보고서를 분석했다. 그 결과, 학생 의 질문은 형식적 측면에서 검색형 질문과 탈검색형 질문이 나타났고 내용적 측면에서는 대상에 대한 특성을 묻는 다 양한 질문 외에도 여러 자료를 종합해서 판단할 것을 요구하는 질문도 나타났다. 대체로 학생들은 지향해야할 것과 지 양해야 할 것을 구분한 질문 전략을 갖추고 있었다. 챗봇의 답변은 일정한 형태-서문, 본문, 결문 등의 3부분으로 이루 어져 있었고, 특히 결문에는 내용에 대한 의견을 곁들인 논평이나 의견 등이 포함되어 있어서 여기에는 가치 판단과 함께 과학의 본성이 나타났다. 챗봇과 학생의 상호작용은 학생이 챗봇의 답변에 대한 질문을 조직하는 과정에서 잘 드 러났다. 답변 근거 여부에 따라 독립형, 파생형 질문으로, 포괄성 수준의 변화에 따라 상위형, 하위형, 병렬형 질문이 나타나기도 했다. 학생들은 챗봇의 답변에 비판적 사고기술이 포함된 질문으로 반응하기도 했다. 이러한 결과를 바탕으 로 챗봇과 학생 사이에는 교사와 상호작용하는 일반적 수업과 달리 ‘제한된 상호작용’이라는 태생적 한계가 있음을 발 견하고 이를 보완할 교사의 역할을 논의했고, 아울러 AI를 활용한 학습의 목표 및 이들이 제공하는 지식의 속성을 함 께 논의했다.

Due to the aging of a building, 38.8% (about 2.82 million buildings) of the total buildings are old for more than 30 years after completion and are located in a blind spot for an inspection, except for buildings subject to regular legal inspection (about 3%). Such existing buildings require users to self-inspect themselves and make efforts to take preemptive risks. The scope of this study was defined as the general public's visual self-inspection of buildings and was limited to structural members that affect the structural stability of old buildings. This study categorized possible damage to reinforced concrete to check the structural safety of buildings and proposed a checklist to prevent the damage. A damage assessment methodology was presented during the inspection, and a self-inspection scenario was tested through a chatbot connection. It is believed that it can increase the accessibility and convenience of non-experts and induce equalized results when performing inspections, according to the chatbot guide.

This study aims to investigate the effects of using AI chatbots in Korean English education from a macro perspective. For this purpose, 19 experimental studies are selected to conduct a meta-analysis, synthesizing the results of 51 individual study cases. The results of this study are as follows: First, it is found that the overall effect size of using chatbots is more than medium size meaning that a chatbot is an effective tool to learn English. Second, in the aspects of linguistic competence and affective categories, each shows over medium sizes like the overall effect size. In details of the dependent variables, vocabulary and speaking in linguistic competence and motivation in affective categories, large effect sizes are shown. Third, the effect sizes are getting larger, as the younger the students are, the longer the experiment period lasts, and the more purpose-built the chatbot is. But the differences in the effect sizes in terms of these moderators (e.g., school level, experiment period, and chatbot type) are not significant. Lastly, it is suggested that follow-up studies are needed to collect a sufficient number of experimental study cases and subdivide the variables for performing a more detailed meta-anlysis.

인터넷은 전통적인 미디어를 대체하고 주요 뉴스 미디어 플랫폼 중 하나가 되었습니다. 인터넷 소스의 뉴스는 접근성이 좋고 편리하기 때문에 기존 뉴스 소스에 비해 빠르고 간단하게 이동할 수 있습니다. 그러나 가짜 뉴 스가 대량으로 발생하고 정치적, 상업적 이유로 온라인 커뮤니티에 퍼지면서 확인되지 않은 소식통으로부터 입수한 모든 언론 보도가 진짜인 것은 아니다. 가짜 뉴스는 이론적으로나 의도적으로 독자들을 속이거나 잘못 알릴 수 있다. 왜냐하면 사람들은 오프라인 커뮤니티에 영향을 미칠 수 있는 어떤 정보에도 쉽게 얽히게 되기 때문이다. 일부 수동 웹사이트는 정보가 사실인지 확인하도록 설계되어 있지만 온라인, 특히 웹에서 빠르게 확 산되는 정보의 양은 확장되지 않습니다. 이 문제를 해결하기 위해 자동 팩트체크 어플리케이션은 확장성과 자 동화의 요건에 대응하도록 설계되었습니다. 그러나 현재 애플리케이션 방법에는 기계 학습 분류 모델 성능을 개선하기 위해 가짜 뉴스 특징을 식별하는 포괄적인 다차원 데이터 세트가 없다. 이 문제를 해결하기 위해 본 연구논문에서는 사용자가 기사의 제목을 입력하면 데이터를 분류하는 Formb 챗봇을 제안했다. 이 연구 작업 에서 데이터 집합의 분류는 반복 신경망(RNN)과 장기 단기 기억(LSTM) 모델을 사용하여 수행되었다. 가짜 및 실제 뉴스 데이터 세트는 사전 처리되어 모델을 교육하는 데 사용됩니다. 저장된 모델은 지정된 입력 텍스트 의 신뢰성을 확인하기 위해 불일치 서버에 배포됩니다. Disconsid API는 python 파일을 chatbot으로 실행할 수 있는 액세스를 제공합니다. 분석 측면에서, 제안된 모델은 96.77%의 정확도로 CNN와 같은 기존 뉴럴 네트 워크 모델을 능가한다.

본 연구는 챗봇을 활용한 중국어 교육용 프로그램 개발의 기초 자료를 제공하기 위해 외국어 교육에서 활용 가능한 인공지능 기술에 대해 알아보고, 최근 급속도로 발달하고 있는 외국어 교육용 챗봇의 발달 현황과 교육현장에서의 활용 사례를 살펴 보았다. 이를 통해 메신저 인터페이스를 활용한 챗봇 서비스를 국내 중국어 교육에 도입하여, 국내의 중국어 학습용 챗봇 설계방안을 마련하고, 또 이를 활용하는 관련 교육 프로그램과 중국어 교육현장에서 적용 가능한 교수-학습 방안을 제안하여 향후 중국어 교육 분야에서의 챗봇 활용 수업에 대한 가능성을 살펴보았다.

본 연구는 번 슈미트의 체험 요소를 적용한 챗봇 체험마케팅이 사용자의 챗봇서비스에 대한 체험의 전반적인 감정과 챗봇 서비스를 사용하고자 하는 의향에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 선행연구 검토를 통하여 체험마케팅의 요소들의 영향력과 사용의도를 살펴본 결과, 챗봇을 이용한 체험마케팅이 소비자의 챗봇서비스에 대한 체험의 전반적인 감정과 챗봇서비스를 사용하고자 하는 의향에 긍정적 영향을 미칠 것이라는 가설을 세울 수 있었다. 이를 바탕으로 챗봇을 이용한 경험이 있는 남･여 186명을 대상으로 설문조사를 실시하고 유효 데이터를 통계 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 챗봇의 체험마케팅 요소 중 인지, 행동, 감성요소가 사용자의 챗봇태도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 챗봇의 체험마케팅 요소 중 행동, 관계, 인지, 감성요소가 사용의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 챗봇태도는 사용의도 에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 종합하면, 챗봇 체험마케팅이 사용자들의 챗봇서비스 체험에 대한 전반적인 감정과 챗봇서비스를 사용하고자 하는 의향에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 챗봇 체험마케팅의 가치를 분석한 연구라는 점에 의의가 있으며, 챗봇마케팅의 활용에 대한 이론적 이해의 토대를 마련하고, 체험요소 강화를 통한 챗봇마케팅 전략 수립에 긍정적 영향과 함께 유의미한 자료를 제공하여 이용자들의 편의에 맞는 양질의 챗봇서비스를 개발하기 위한 기준을 마련해 줄 수 있을 것으로 기대한다.

Purpose - The purpose of this study was to explore the impact of chatbots’ innovation attributes on the innovation acceptance for consumers who have used chatbots to purchase fashion products that account for a large share of transactions in mobile shopping. Research design, data, and methodology – Data were collected from Korean consumers aged 20 to 49 who had experience using chatbots when purchasing fashion-related products via mobile circumstances. After a pilot survey of 31 customers, pre-questionnaire was revised for the final test, and the final questionnaire was distributed to 1,500 subjects. Out of these, 244 were retrieved. After excluding 48 inappropriate responses, 196 were used for statistical analysis. Frequency analysis, exploratory factor analysis, one-way ANOVA, regression analysis and independent t-test using SPSS 23.0 were employed for data analyses. Results - First, four factors of chatbots’ attributes were extracted: relative advantages and compatibility, complexity, sensibility, and diversity. Second, two factors were extracted for fashion leadership: fashion opinion leadership and fashion innovativeness. Two groups based on the fashion leadership were identified: active innovation adopters and passive innovation adopters. Third, relative advantages and compatibility, diversity, sensibility of innovation attributes were found to have effects on the innovation acceptance in order. Fourth, significant differences were found in sensibility of innovation attributes and innovation acceptance in groups by marital status and age. The married in their 30s and 40s perceived sensibility as a more important attribute of chatbots than the unmarried in their twenties. Among the groups of different income levels, meaningful differences were found in diversity of innovation attributes and innovation acceptance. Fifth, there were significant differences found in relative advantages and compatibility, sensibility of innovation attributes, and acceptance of Innovation among the groups by fashion leadership. Active innovation adopters were found to be more aware of the importance of relative advantages and compatibility, and sensibility of innovation attributes, and innovation acceptance. Conclusions – The present study provides chatbots’ marketing strategies for fashion items need to be modified by demographic characteristics and fashion leadership. Particularly, fashion leadership was found to be an important factor in determining the perception of innovation attribute as well as innovation acceptance.

본 연구는 번 슈미트의 전략적 체험 모듈을 기반으로 한 챗봇 마케팅이 브랜드 강화와 서비스 운영에 어떻게 적용되고 있는 지에 대하여 서비스 분야를 중심으로 구체적인 활용 사례를 살펴보고 국내 챗봇의 CUI(대화형 사용자 인턴페이스)가 제공하 는 체험 기반 서비스 운영 사례 분석을 통해 챗봇을 도입, 활용하고자 하는 브랜드 및 유관 기관의 효과적인 서비스 강화를 목적으로 하고 있다. 이에 따라 국내 챗봇의 CUI가 제공하는 체험 유형을 분류하고, 각 체험 유형들이 서비스 운영에 어떠한 방식으로 적용되고 있는지 분석하고자 하였으며, 이를 위해 평판이 높은 브랜드의 챗봇에서 나타나는 감각, 감성, 인지, 행동, 관계의 다섯 가지 체험요소를 분석하였다. Robert K. Yin의 질적연구방법을 근거로 5단계의 사례분석을 진행하였으며 Bernd Schmitt의 체험 마케팅 이론을 토대로 분석 모델을 설계, 챗봇 사례와 CUI 환경의 이용방법에 따른 특징을 파악하여 전략적 모듈별 체험을 통해 향 후 챗봇 CUI 환경의 체험적 연구와 총체적 체험에 대한 이해 및 활용 방안을 제시하고자 하였다. 연구결과, 금융 분야의 경우 인지와 행동 체험 효과가 높고 감각과 감성 체험이 전체적으로 낮게 나타난 반면, 유통 분야에 있어서는 다섯 가지 체험 요소가 모두 높게 나타나는 특징을 보였다. 의료 분야의 경우 관계 체험을 제외한 나머지 요소들이 타 분야에 비해 낮게 나타나고 있는데 이는 의료 분야의 구조적 특수성이 반영된 것으로 서비스 완성도를 위한 노력이 상대적으로 높게 요구되고 있다는 것을 의미한다. 또한 법률 정보의 접근과 해석, 결론 도출의 특수성을 가진 법률 분야의 경우, 인지 체험 효과가 높고 상대적으로 감성 체험이 낮은 것으로 나타났으며, 사용자의 감성과 행동에 기능의 초점 을 맞추고 있는 엔터테인먼트 분야의 경우 관계에 이를수록 모든 체험 요소의 효과가 높게 나타나는 것으로 분석되었다. 이와 같이 분야의 특수성이나 운영 중인 CUI의 완성도에 따라 각 요소의 체험도가 다르게 나타나고 있으나 챗봇 운영을 통한 소비자와의 커뮤니케이션 실효성을 보다 향상시키기 위해서는 체험 마케팅의 다섯 가지 요소를 포괄적으로 활용하여 소비자들에게 총체적 체험 제공이 가능한 서비스를 개발하는 것이 중요할 것이며, 본 사례 연구가 다양한 챗봇 마케팅의 확장을 통한 브랜드 서비스 강화에 있어 효율적 방안 마련의 시사점과 기초를 제공해 줄 것으로 기대한다.

Purpose - The purpose of this study was to investigate the effects of the chatbot's characteristics (ease of use, social presence, playfulness, usefulness) on service value, customer satisfaction and reuse intention when consumers purchased fashion products in the mobile shopping environments. Research design, data, and methodology – Data were collected from Korean consumers from ages 20 to 59 who have experienced using chatbot in a mobile shopping for fashion products. After a pilot survey to 53 customers, the preliminary questionnaire was revised for the final test, and the final questionnaire was administered to 1500 customers. Out of these, 300 were collected. After deleting 48 incomplete ones, 252 questionnaires were used in the statistical analysis. Frequency analysis and exploratory factor analysis using SPSS 23.0 and confirmatory factor analysis and structure equation analysis using AMOS 18.0 were employed for data analyses. Results - First, four factors were extracted for the chatbot's characteristics: ease of use, social presence, playfulness and usefulness. Second, regarding the effect of chatbot's characteristics on service value when purchasing fashion products in the mobile shopping environment, ease of use, playfulness and usefulness of chatbot significantly affected service value. Social presence did not have significant effects on service value. Third, in terms of the effect of the chatbot's characteristics on customer satisfaction when purchasing fashion products in the mobile shopping environment, social presence, playfulness and usefulness of chatbot significantly had an effect on customer satisfaction. Ease of use did not have a significant effect on customer satisfaction. Fourth, service value of chatbot when purchasing fashion products in mobile shopping environment was found to have an effect on customer satisfaction with chatbot. Fifth, service value of chatbot on reuse intention when purchasing fashion products in the mobile shopping environment was found to have an effect on reuse intention of chatbot. Sixth, customer satisfaction with chatbot had a significant impact on the reuse intention of the chatbot when purchasing fashion products in the mobile shopping environment. Conclusions - The present study provide dimensions on the chatbot’s characteristics and these may provide helpful data for further studies in this area and for marketers as well.

본 연구는 최근 주목을 받고 있는 AI 기기를 영어 교육에 활용하는 방안의 하나로 대표적인 AI 챗봇(chatbot)인 Mitsuku와 Cleverbot의 활용 가능성을 탐색하였다. 이를 위해 7단계로 구성된 다양한 과업을 제시하고 27명의 대학생을 대상으로 이들 챗봇과 채팅을 수행하도록 하였다. 그 결과, 먼저 두 챗봇 모두 대화에서 구사하는 어휘의 90% 이상이 상위 3,000단어 이내에 포함되어 대화 시 학습자들이 챗봇의 표현을 이해하는데 큰 문제가 없었다. Mitsuku와 Cleverbot의 기능 비교에서는 실제 대화의 양상과 설문 조사를 바탕으로 볼 때 Mitsuku에 대한 평가가 훨씬 긍정적이었다. Mitsuku는 맥락 파악에 다소 한계를 보이기는 했지만 대화 구사에 큰 무리가 없었고 Mitsuku 자체의 지식 데이터베이스를 뛰어넘는 내용에 대해서는 웹검색을 바탕으로 정보를 제공할 수 있다는 점에서 Cleverbot에 비해 높은 만족도를 보였다. 본 연구에서 나타난 챗봇의 한계에도 불구하고 실험에 참여한 대부분의 학습자들은 영어 구사의 기회와 영어 입력을 제공한다는 점, 그리고 무엇 보다도 인간 대화와는 달리 부담 없이 어떠한 민감한 대화 주제도 꺼낼 수 있고 채팅 시 나타날 수 있는 영어 오류에 대해 신경이 덜 쓰인다는 점을 챗봇 활용의 장점으로 꼽았다. 끝으로 본 연구에서는 그 밖의 시사점과 후속 연구에 대한 제언을 제시하였다.