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성폭력 피해자 지원 챗봇 디자인: 시나리오 기반과 대화 모델을 결합한 하이브리드 모델에 관한 실험적 연구
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논문 기본 정보

Type
Proceeding
Author
Wookjae Maeng (서울대학교) Joonhwan Lee (서울대학교)
Journal
The HCI Society of Korea 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2021 학술대회 발표 논문집
Published
2021.1
Pages
368 - 373 (6page)

Usage

cover
📌
Topic
📖
Background
🔬
Method
🏆
Result
성폭력 피해자 지원 챗봇 디자인: 시나리오 기반과 대화 모델을 결합한 하이브리드 모델에 관한 실험적 연구
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챗봇이 다양한 분야에 쓰이며 대중화되고 있다. 대중화된 챗봇은 주로 시나리오 기반과 대화 모델로 구현되는데, 두 방식은 각각의 장점이 다른 방식의 단점이 되는 한계점을 지닌다. 이를 극복하기 위한 대안으로 둘을 결합한 하이브리드 챗봇을 제안한다. 하이브리드 챗봇을 디자인하고자 성폭력 피해자를 지원하는 분야에서 실험적 연구를 진행했다. 설문조사를 통해 성폭력 피해자의 관점에서 챗봇에 어떤 질문을 하는지 알아보고자 참가자 14 명으로부터 총 349 개의 데이터를 수집했다. 데이터 분석 결과, 참여자가 챗봇에게 한 질문의 내용은 법률, 신고, 지원 기관에 관한 것이 가장 많은 것을 밝혀냈다. 또한, 질문 안에 컨텍스트에 관한 정보가 없거나, 완성된 문장이 아닌 키워드로 입력한 것도 발견했다. 연구 결과를 바탕으로 성폭력 피해자를 위한 하이브리드 챗봇을 디자인함에 있어서1) 신고 과정을 돕는 시나리오, 2) 질문의 맥락 정보 구체화하는 방향으로 챗봇을 디자인할 것을 가이드라인으로 도출했다.

Contents

요약문
1. 서론
2. 본문
3. 연구 방법
4. 데이터 분석
5. 하이브리드 챗봇 디자인 가이드라인
6. 결론
참고문헌

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