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인터렉 1주차 과제

인터렉티브미디어 디자인

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인터렉 1주차 과제

  1. 1. 인터렉티브미디어 디자인 미래 기술 트렌드 리서치 및 아이디어 도출 1511347 시각영상디자인 정지수
  2. 2. 인터렉티브미디어 디자인 [ CONTEXT ] 리서치 - “Chatbot” 사례 아이디어 도출 - NUL(자연어 이해) - Deep Learning - Starbucks - Facebook Pancho - Bubbery - TAY - DoNotPay
  3. 3. 인터렉티브미디어 디자인 - “Chatbot” “Chatbot” 챗봇이란 무엇인가? - 대화형 인터페이스 상에서 규칙 혹은 인공지능(AI)으로 유저와의 인터랙션을 하는 서비스. 즉, 챗봇은 인간(소비자)과 상호작용하고 정보를 제공할 수 있도록 고안된 자동화 채팅 인터 페이스 서비스를 말한다. 기본적으로 챗봇이 확산되는데 핵심적으로 기여한 기술은 AI지만, 그렇다고 모든 챗봇이 AI를 기반으로 한 것은 아니다. AI의 여부는 구현 가능한 기능의 차이일뿐. 기존 사용자 자신이 쓰는 메신저를 통해 정보를 얻을 수 있다는 점이 현재 구글, 페이스북, 마이크로소프트, 텔레그램을 비롯해 국내 네이버, 다음 등 IT 분야 기업들이 챗봇을 기반으로 한 메신저 플랫폼을 선보이는 중이다.
  4. 4. 인터렉티브미디어 디자인 - “Chatbot” 메신저 앱 사용자가 SNS 앱 사용자를 능가함을 보여주는 그래프 왜 하필 메신저인가? - 메신저는 우리가 1990년대 중반부터 사용해 오던 서비스다. PC를 중심으로 서비스를 연착륙시킨 뒤, 스마트폰이 등장하면서 사람들과 소통할 수 있는 대표 수단으로 자리잡았다. 전세계 최대 모바일 메신저 중 하나인 ‘왓츠앱(WhatsApp)’ 이용자 수는 2016년 2월 기준 10억 명에 이르고, 국내 모바일 메신저인 ‘카카오톡’의 경우 지난 1분기 기준 한 달 평균 활성이용자 수가 우리나라 전체 국민의 80%에 이를 만큼 소비자들의 메신저 사용량은 어마하게 많다고 할 수 있다.
  5. 5. 인터렉티브미디어 디자인 - “Chatbot” 사용자 경험 측면에서 챗봇의 장점 - 별도의 엡 설치가 필요 없는 서비스 - 빠르고 간편하게 사용자 니즈 해결 - 개인화 서비스 가능 - 대화의 맥락 유지 및 일관성 있는 경험 제공 SIMPLE PRIVATE FAST PERSONALIZED SPONTANEOUS
  6. 6. 자연어 이해 (Natural Language Understanding) 인터렉티브미디어 디자인 - “Chatbot” - 챗봇은 기본적으로 챗봇 API를 제공하는 서버와 서로 통신을 주고 받을 수 있는 ‘요청과 응답(Request-Response)’ 구조를 따른다. 사용자가 메신저 대화창에 특정한 메시지를 입력하면, 메신저 사업자의 챗봇 API 서버는 해당 메시지에 적합한 응답을 해달라고 해당 서버에 자동응답을 요청하는 식이다. 사용자가 보낸 메시지 규칙에 따라 서버에 규정된 메시지를 챗봇 API 서버에 다시 응답하는 방식이다. 이때 설정한 규칙에 따라 사용자에게 단순 텍스트만 전달하는 방식 외에도 영상, 이미지, 웹주소(URL) 등을 결합해서 보낼 수 있다. 챗봇 서비스 구조. 사용자가 특정 메시지를 입력하면 챗봇 API 서버는 자연어 처리 과정을 거쳐 적합한 응답을 보낸다. <출처: 슬라이드셰어 ‘Daden Limited - Introduction to Chatbots’> 기본 원리는?
  7. 7. 인터렉티브미디어 디자인 - “Chatbot” - 자연어 이해(NLU) 미래의 더욱 정교하고 발전된 챗봇을 위해서는? - 자연어 이해 (Natural Language Understanding) 과거 챗봇은 단순 매칭 방식을 사용했지만, AI 기반의 기술이 발전함에 따라 사람과의 대화 속 문장을 형태소로 쪼개 분석하고 이해하여 필요한 업무를 수행하는 정도로 진화하고 있다. 이는 자연어 이해(NLU)라 불리는 기술 덕분이라 할 수 있다. 이에 따라 사용자의 의문문에도 적합한 대답을 제공해 줄 수 있다.
  8. 8. 인터렉티브미디어 디자인 - “Chatbot”- 딥러닝 외 미래의 더욱 정교하고 발전된 챗봇을 위해서는? - 머신러닝 (Machine Learing) -딥러닝 (Deep Learing) 머신러닝을 통해 자연어 분석 및 처리 능력이 빠르게 향상되고 있어 AI가 다양한 변수를 고려한 최적의 대안을 제시하는 수준으로 발전할 수 있다. 사물이나 데이터를 군집화하거나 분류하는 데 사용되는 일종의 기술적 방법론 1. 인공신경망의 한계를 극복하기 위해 제안된 기계학습 방법 2. 지도 학습과 비지도 학습의 데이터가 엄청나게 축적이 된 상태에서 진행 3. 빅데이터의 기술과 컴퓨터의 파워가 발전하면서 더욱 발전하는 분석 기술력 4. 딥러닝의 기본은 기계학습, 머신러닝 = 데이터로부터 특징을 자동적으로 학습한다. 전보다 폭넓은 문맥 정보를 다룰 수 있다.
  9. 9. 인터렉티브미디어 디자인 - “Chatbot” - 실리콘 벨리의 VC 기업 파운데이션 캐피탈(Foundation Capital)의 아슈 가그 제너럴 파트너는 “AI 덕분에 2016년 챗봇이 무대를 장악했다. 2017년에는 기업에서 특히 더 큰 혁신이 이뤄질 것으로 기대하고 있다”라고 말했다. - 그에 따르면 기업들은 점차 챗봇이 고객 서비스, 보험, 금융 서비스 영업사원 등 “파괴가 임박한 부문”에 대한 지출을 더욱 아껴줄 것으로 기대하고 있다. 가그 파트너는 “그저 절 감액이 크다는 이유만으로도 챗봇이 ‘주목’ 받을 것”이라고 말했다. - 비즈니스 인사이더 보도에 다르면 가트너와 테크이머전스(TechEmergence)는 2020년 까지 고객 상호작용의 85% 이상이 인간 개입 없이 진행될 것으로 전망하고 있다. 또 챗 봇이 향후 5년 내에 가장 널리 활용되는 소비자 AI 애플리케이션이 될 것으로 보고 있다
  10. 10. 인터렉티브미디어 디자인 - 사례 커피 주문을 도와주는 챗봇. 인앱챗봇으로 앱 안에서 구동된다. 고객의 주문 히스토리와 대화를 통해 빠른/개인화 된 주문을 도와준다. 스타벅스의 챗봇 Barista
  11. 11. 미국 뉴욕에서 시작한 무료 인공지능 변호사 챗봇인 두낫페이(DoNotPay)는 부당하게 주차 위반 딱지를 받으면 상담을 하면 채팅 형태로 벌금을 취소시키기 위한 조언을 해준다. 이 챗봇은 25만 건에 달하는 상담을 하고 16만 건이나 주차 위반 딱지를 취소시키는 실적을 거뒀다. 두낫페이(DoNotPay) 인터렉티브미디어 디자인 - 사례
  12. 12. 버버리가 2016 London Fashion week을 하면서, 패션쇼의 뒷 이야기를 페이스북 메신저창에서 이야기하며 Gif 애니메이션을 포함한 다양한 이미지와 제품을 보여주고, 실제로 구매도 할 수 있도록 프로모션용으로 챗봇을 활용했다. 단기 프로모션으로 활용한 사례이다. 버버리(Burberry) 인터렉티브미디어 디자인 - 사례
  13. 13. 테이(Tay) 인터렉티브미디어 디자인 - 사례 테이는 컴퓨터가 인간 언어를 이해할 수 있도록 하기 위한 MS의 실험 프로젝트다. 미국에 사는 18-24세 연령층 사용자를 겨냥해 제작됐으며, 메시징 서비스 '킥',’그룹미’와 트위터를 통해 사람과 대화한다. 개발팀은 테이를 세상에 내놓기 전에 '관련이 있는 공개 데이터'를 다각도로 분석해 패턴을 찾아 내는 데이터 마이닝(data mining) 기법을 활용하고 개인정보는 삭제한 후 이 데이터를 초기 훈련에 사용했다. 여기에는 AI 전문가들뿐만 아니라 만담 전문 코미디언들도 참여했다 하지만 출시 16시간 만에 테이(Tay)는 악의적 사용자에게 학습한 인종차별이나 폭력적 표현 등 부적절한 발언을 하는 바람에 서비스가 중단되는 사태가 벌어졌다.
  14. 14. 판초(Poncho) 인터렉티브미디어 디자인 - 사례
  15. 15. 인터렉티브미디어 디자인 - 사례
  16. 16. 인터렉티브미디어 디자인 - 사례
  17. 17. 인터렉티브미디어 디자인 - 사례 하이판초(Hi Poncho)는 페이스북 메신저에서 날씨를 알려주는 '고양이'로 인기가 높다.
  18. 18. 인터렉티브미디어 디자인 - 아이디어 도출 인공지능 기반 챗봇을 활용한 쇼핑정보앱 - 가상의 인공지능 캐릭터와 채팅을 하며 원하는 의류에 대한 이미지 혹은 정보를 얻을 수 있는 기능 꽃무늬 속치마있는 무릎 높이 원피스 보여줘. 세일하는 찢어진 연청색 바지 추천좀 5일전에 주문한 쇼핑몰 링크 고고 현아가 뮤뱅에서 입은 빨간색 크롭티 뭐야????? 발전된 자연어 이해로 사용자의 의류 관련 문장들을 형태소 단위로 쪼개 이해하면서 딥러닝을 기반으로 스스로가 학습하며 발달하도록 구성한다. 유저의 개인적인 기록들을 보관하면서 또 한편으로는 유저만의 알고리즘을 구현하여 사용자에게 도움을 줄 수 있는 다양한 정보를 추천하는 기능도 넣는다.
  19. 19. 감사합니다. 1511347 시각영상디자인 정지수 인터렉티브미디어 디자인

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