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학술저널
저자정보
김희석 (성균관대학교) 설상훈 (성균관대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제25권 제6호
발행연도
2024.6
수록면
1,443 - 1,452 (10page)
DOI
10.9728/dcs.2024.25.6.1443

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팬데믹 이후 챗봇의 사용이 증가하였지만, OpenAI의 ChatGPT를 포함 현대 챗봇 모델들의 이해력과 유연성 부족 문제가 드러나고 있다. 이에 대응해 본 연구는 초거대 멀티 모달 모델(LMM: Large Multimodal Models)과 벡터DB 기술을 통해 고도화한 전문지능 보조 서비스인 IEA의 6가지 핵심 요소가 전문 지능을 제공하는 서비스 디자인에 필수적임을 확인한다. 연구 참여자들의 심층 인터뷰와 프로토타이핑을 통해 수집된 데이터를 분석한 결과, 응답 적응성, 유연성, 서비스 신뢰성, 사회적 실재감, 의인화 및 개인화 이상 6가지 IEA 요소가 전문 지능 보조 서비스 최적화에 중요한 역할을 한다는 것을 92%의 연관도로 확인했다. 결론적으로, 6가지 IEA 요소들이 사용자의 만족도와 재방문 의도를 향상시켜 전문 지능 보조 서비스를 최적화한다는 가설을 검증하였다.
#전문 지능 보조 서비스 #서비스 디자인 #챗봇 #초거대 멀티 모달 모델 #벡터DB #IEA #Service Design #Chatbot #LMM #VectorDB

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. IEA 연구 및 모델 정의
Ⅳ. IEA 모델의 실증
Ⅴ. 결론 및 제언
참고문헌

참고문헌 (0)

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