[학위논문]AI를 활용한 도서관 챗봇 서비스 설계 및 사용성 평가 연구 -D대학도서관을 중심으로- A Study on the Design and Usability Evaluation of Library Chatbot Service Using AI : Focusing on the D University Library원문보기
오늘날 팬데믹 사태로 인해 비대면 및 온라인 서비스의 수요가 증가하고 있다. 이 때문에 인공지능, 빅데이터 등과 같은 4차 산업혁명의 핵심기술이 주목받고 있으며, 그중 로봇의 인공지능을 대화형 인터페이스에 접목하여 이를 기반으로 사람과 대화하는 시스템인 ...
오늘날 팬데믹 사태로 인해 비대면 및 온라인 서비스의 수요가 증가하고 있다. 이 때문에 인공지능, 빅데이터 등과 같은 4차 산업혁명의 핵심기술이 주목받고 있으며, 그중 로봇의 인공지능을 대화형 인터페이스에 접목하여 이를 기반으로 사람과 대화하는 시스템인 챗봇이 산업계 및 은행, 쇼핑몰 등에서 주목받고 있다. 이러한 챗봇의 사용은 도서관 이용자를 위해서 일부국내외 도서관에서도 서비스를 수행하고 있다. 더불어 예산 등 현실적인 문제로 도서관 챗봇 서비스 진행에 한계가 있을 수 있음을 감안하여 본 연구 대상 도서관과 유사한 대학도서관에서 참고할 수 있도록 설계 방법을 제시하였다. 본 연구의 주된 목적은, 첫째, 이용자 요구분석에 기반하여 챗봇을 설계하고, 둘째, 설계한 챗봇의 사용성을 평가하여 개선방안을 도출하는 것이다. 연구의 진행방법은 다음과 같다. 첫째, 본 논문은 설문조사를 통하여 이용자의 도서관 이용행태 및 도서관 서비스에 대한 인식을 조사하였다. 대상 도서관의 업무분장과 규정, 도서관 홈페이지에서 제공하는 서비스 항목과 도서관 서비스의 챗봇 구축 효용성 평가 항목을 참조하여 도서관 서비스를 크게 6개의 서비스로 구분하고, 이용자 설문조사를 진행하여 도서관 서비스에 대한 이용자 요구 분야를 도출하였다. 둘째, 이용자 설문조사를 분석하고, 분석 결과를 활용하여 본 연구에서 도서관 서비스 확대 및 강화 방안으로 제안하는 챗봇을 설계하였다. 설계는 Draw.io 프로그램과 Excel을 사용하여 구상하였다. 셋째, 구상된 설계를 바탕으로 샘플 챗봇을 제작하고 사서 전문가에게 배포하였다. 이후 사서 포커스 그룹 인터뷰를 통해 챗봇의 사용성을 검증하고 피드백을 수집하여 본 연구의 한계점과 제언점을 제시하였다. 이용자 설문조사 결과, 도서관에 필요하다고 생각되는 1순위 서비스로 응답자의 약 70%가 ‘자료 이용’을 선택하였으며, 2순위로는 응답자의 약 31.3%가 ‘도서관 이용’을 선택한 것으로 나타났다. 또한 챗봇을 통해 제공받고 싶다고 응답한 서비스는 ‘자료 이용’, ‘희망도서’, ‘도서관 이용’, ‘자료검색’, ‘이용교육 및 연구지원’, ‘상호대차 및 원문복사’ 순이었으며, 마지막으로 ‘대학도서관 서비스를 제공하는 ’대학도서관 챗봇‘에 대해서 전체 응답자의 98.7%가 ‘필요하다’고 응답하였다. 조사된 ‘챗봇 서비스 선호도’의 기술통계분석과 ‘도서관 서비스 챗봇 구축 효용성’을 비교하여 챗봇 설계 시 구성할 도서관 서비스 내용을 결정하고, 챗봇이 진행될 흐름을 1차적으로 예측할 수 있도록 시나리오 단계를 작성하였다. 작성된 시나리오 단계에 따라 플로우차트를 통해 챗봇 진행 과정을 설계하고 이를 활용하여 실제 챗봇 빌더에 바로 작성할 수 있도록 활용할 모든 기능을 스케치하여 다이얼로그를 작성하였다. 위의 과정으로 제작된 챗봇 설계의 사용성 평가를 위해 샘플 챗봇을 제작하여 사서 FGI를 진행하였다. 사서 FGI를 통한 결론은 다음과 같다. 첫째, ‘대학도서관 챗봇’의 사용은 간단한 질의에 대한 빠른 답변으로 사용이 편리하고 유용하며, 정보간의 링크 제공을 통해 정보 탐색 시간의 절약으로 대학도서관 이용자층에게 적합한 도구라는 긍정적인 평가가 제시되었다. 둘째, 도서관 홈페이지 기준의 내용이 안내되므로 실시간 도서관 상황 전달이 어렵고, FAQ나 도서관 공지사항 안내가 제공되지 않으며, 전문적인 용어 사용으로 일반 이용자가 용어를 이해하는데 있어 어려운 점이 있다는 개선점도 제시되었다. 본 논문의 한계점으로는 특정 대학도서관을 대상으로 연구되었으므로 규모와 서비스가 유사한 대학도서관이 아닌 경우 일반화가 어렵고, 챗봇 빌더를 사용한 설계이므로 빌더에서 제공되는 기능에 한하여 설계되었다는 점이 있다. 향후 다양한 형태의 도서관을 대상으로 하는 챗봇 연구와 다양한 챗봇 빌더 활용 연구, 또는 프로그래밍을 통한 맞춤형 챗봇 설계 연구가 실시될 필요가 있다. 본 연구는 다음과 같이 활용 가능하다. 첫째, 대학교와 대학도서관에서 챗봇 시스템을 적용하고 서비스하는 데에 활용할 수 있다. 둘째, 대학도서관을 대상으로 하는 서점에서는 챗봇을 이용하여 도서관 소식을 손쉽게 접해 대학도서관과 보조를 맞추도록 지원할 수 있다. 셋째, 챗봇 회사에서 대학교 및 대학도서관을 대상으로 챗봇 마케팅에 활용할 수 있다. 넷째, 챗봇에 관심이 있는 사람들에게 참고자료로 쓰일 수 있다.
오늘날 팬데믹 사태로 인해 비대면 및 온라인 서비스의 수요가 증가하고 있다. 이 때문에 인공지능, 빅데이터 등과 같은 4차 산업혁명의 핵심기술이 주목받고 있으며, 그중 로봇의 인공지능을 대화형 인터페이스에 접목하여 이를 기반으로 사람과 대화하는 시스템인 챗봇이 산업계 및 은행, 쇼핑몰 등에서 주목받고 있다. 이러한 챗봇의 사용은 도서관 이용자를 위해서 일부국내외 도서관에서도 서비스를 수행하고 있다. 더불어 예산 등 현실적인 문제로 도서관 챗봇 서비스 진행에 한계가 있을 수 있음을 감안하여 본 연구 대상 도서관과 유사한 대학도서관에서 참고할 수 있도록 설계 방법을 제시하였다. 본 연구의 주된 목적은, 첫째, 이용자 요구분석에 기반하여 챗봇을 설계하고, 둘째, 설계한 챗봇의 사용성을 평가하여 개선방안을 도출하는 것이다. 연구의 진행방법은 다음과 같다. 첫째, 본 논문은 설문조사를 통하여 이용자의 도서관 이용행태 및 도서관 서비스에 대한 인식을 조사하였다. 대상 도서관의 업무분장과 규정, 도서관 홈페이지에서 제공하는 서비스 항목과 도서관 서비스의 챗봇 구축 효용성 평가 항목을 참조하여 도서관 서비스를 크게 6개의 서비스로 구분하고, 이용자 설문조사를 진행하여 도서관 서비스에 대한 이용자 요구 분야를 도출하였다. 둘째, 이용자 설문조사를 분석하고, 분석 결과를 활용하여 본 연구에서 도서관 서비스 확대 및 강화 방안으로 제안하는 챗봇을 설계하였다. 설계는 Draw.io 프로그램과 Excel을 사용하여 구상하였다. 셋째, 구상된 설계를 바탕으로 샘플 챗봇을 제작하고 사서 전문가에게 배포하였다. 이후 사서 포커스 그룹 인터뷰를 통해 챗봇의 사용성을 검증하고 피드백을 수집하여 본 연구의 한계점과 제언점을 제시하였다. 이용자 설문조사 결과, 도서관에 필요하다고 생각되는 1순위 서비스로 응답자의 약 70%가 ‘자료 이용’을 선택하였으며, 2순위로는 응답자의 약 31.3%가 ‘도서관 이용’을 선택한 것으로 나타났다. 또한 챗봇을 통해 제공받고 싶다고 응답한 서비스는 ‘자료 이용’, ‘희망도서’, ‘도서관 이용’, ‘자료검색’, ‘이용교육 및 연구지원’, ‘상호대차 및 원문복사’ 순이었으며, 마지막으로 ‘대학도서관 서비스를 제공하는 ’대학도서관 챗봇‘에 대해서 전체 응답자의 98.7%가 ‘필요하다’고 응답하였다. 조사된 ‘챗봇 서비스 선호도’의 기술통계분석과 ‘도서관 서비스 챗봇 구축 효용성’을 비교하여 챗봇 설계 시 구성할 도서관 서비스 내용을 결정하고, 챗봇이 진행될 흐름을 1차적으로 예측할 수 있도록 시나리오 단계를 작성하였다. 작성된 시나리오 단계에 따라 플로우차트를 통해 챗봇 진행 과정을 설계하고 이를 활용하여 실제 챗봇 빌더에 바로 작성할 수 있도록 활용할 모든 기능을 스케치하여 다이얼로그를 작성하였다. 위의 과정으로 제작된 챗봇 설계의 사용성 평가를 위해 샘플 챗봇을 제작하여 사서 FGI를 진행하였다. 사서 FGI를 통한 결론은 다음과 같다. 첫째, ‘대학도서관 챗봇’의 사용은 간단한 질의에 대한 빠른 답변으로 사용이 편리하고 유용하며, 정보간의 링크 제공을 통해 정보 탐색 시간의 절약으로 대학도서관 이용자층에게 적합한 도구라는 긍정적인 평가가 제시되었다. 둘째, 도서관 홈페이지 기준의 내용이 안내되므로 실시간 도서관 상황 전달이 어렵고, FAQ나 도서관 공지사항 안내가 제공되지 않으며, 전문적인 용어 사용으로 일반 이용자가 용어를 이해하는데 있어 어려운 점이 있다는 개선점도 제시되었다. 본 논문의 한계점으로는 특정 대학도서관을 대상으로 연구되었으므로 규모와 서비스가 유사한 대학도서관이 아닌 경우 일반화가 어렵고, 챗봇 빌더를 사용한 설계이므로 빌더에서 제공되는 기능에 한하여 설계되었다는 점이 있다. 향후 다양한 형태의 도서관을 대상으로 하는 챗봇 연구와 다양한 챗봇 빌더 활용 연구, 또는 프로그래밍을 통한 맞춤형 챗봇 설계 연구가 실시될 필요가 있다. 본 연구는 다음과 같이 활용 가능하다. 첫째, 대학교와 대학도서관에서 챗봇 시스템을 적용하고 서비스하는 데에 활용할 수 있다. 둘째, 대학도서관을 대상으로 하는 서점에서는 챗봇을 이용하여 도서관 소식을 손쉽게 접해 대학도서관과 보조를 맞추도록 지원할 수 있다. 셋째, 챗봇 회사에서 대학교 및 대학도서관을 대상으로 챗봇 마케팅에 활용할 수 있다. 넷째, 챗봇에 관심이 있는 사람들에게 참고자료로 쓰일 수 있다.
COVID-19 has accelerated the demand for non-face-to-face and online services, having shifted the focus of internet environments into one that uses core technologies of the 4th industrial revolution, such as artificial intelligence(AI) and big data. A chatbot, a system that combines and uses robo...
COVID-19 has accelerated the demand for non-face-to-face and online services, having shifted the focus of internet environments into one that uses core technologies of the 4th industrial revolution, such as artificial intelligence(AI) and big data. A chatbot, a system that combines and uses robot artificial intelligence into an interactive interface, has evolved rapidly in numerous fields. In recent years, Marketing, Banking Systems, Education, Health Care, and Entertainment industries have experienced an influx of AI. In sync with this trend, various domestic and international libraries have already adopted chatbots within their technological fold, with an aim to provide improved services to patrons. Considering the possible obstacles in executing library chatbot services such as, limitations of human resources, time, and budget, etc., this study suggests a design method which would be referenced in related university libraries. This study aims were to design a chatbot based on user demand analysis, and to derive improvement measures by evaluating the usability of the designed chatbot. The study proceeded as follows. First, a designed survey was used to investigate users’ perceptions of library usage, behavior, and service. The library service was divided into six different features by referring to the division of the target library, regulations, and service items provided on the library website. The survey was conducted to clarify in what division a chatbot system support possible library patrons. Second, a chatbot was designed via the result analysis of the survey, and, it suggested a plan to expand and strengthen library services. The chatbot design was conceived with computer programs such as ‘Draw.io’ and Microsoft ‘Excel’- that could schematize the scenario. Third, based on the envisioned design, sample chatbots were produced and distributed to professional librarians. The usability of the chatbot was verified with a following FGI(Focus Group Interview) that only included librarians as the survey subject, and feedback was collected to finally present limitations of the study and indicate suggestions. Through the user studies, it was found that about 70% of users answered “Using the Resource” as the foremost service for the library. About 31.3% of users, then, said that it was “Using the Library” as the second priority. It was a recurring answer that it would be positively received if, Library services such as provided through chatbots. These services included, “Using the Resource,” “Purchase Request,” “Using the Library,” “Suggesting a Purchase,” “Library Use Education & Research·Study Support,” and “Interlibrary Loan Request & Duplicate/Copy Original.” Finally, 98.7% of all respondents responded that they needed a “University library chatbot.” By comparing ‘Technical Statistics of the Preference for Chatbot Service’ and ‘Utility of Building Chatbot for Library Service’, the structure of library service content could be determined. A scenario was set up so that one could predict the flow of the chatbot. Based on the aforementioned scenario, the chatbot process was designed via flowchart, and a dialogue was created by sketching all to-be used features so that it could be written directly in the chatbot builder. To evaluate the chatbot’s usability following the process above, a sample chatbot was built to perform a librarian-FGI. The conclusion through librarian-FGI was as follows. First, it was positively evaluated as a time-saving tool that is suitable for university library research may be conducted to find provided links between documents and information. Using a ‘university library chatbot’, furthermore, was evaluated as convenient and valuable by quickly providing answers to simple questions. Second, since the contents of the library website were guided, it was found that there were difficulties to directly deliver real-time library scenarios, FAQs or library notices. It was also demanding for ordinary users to understand technical terms. The limitation of this paper would be expected that it is hard to generalize unless one has experienced various university libraries of similar and different sizes and service to the one that the survey implemented (Just because you don't have a library of this size doesn’t mean you can’t visit of research about other libraries). Since the chatbot was designed with a specific chatbot builder, it was intended only created for certain intended functions. There is much more research needed to be conducted in the future, such as targeting various types of libraries, analyzing with different chatbot builders, or studying customized chatbot design through advanced computer programming. This study can be used as follows. First, it can be used to apply chatbots for use in university. Second, it can be used and supportive for a bookstore to keep in line with the university libraries as the library schedule can be checked with the "University Library Chatbot". Third, it can be used by chatbot companies for their marketing, targeting universities and university libraries. Fourth, it can be used as a reference for people interested in utilizing chatbots or its system.
COVID-19 has accelerated the demand for non-face-to-face and online services, having shifted the focus of internet environments into one that uses core technologies of the 4th industrial revolution, such as artificial intelligence(AI) and big data. A chatbot, a system that combines and uses robot artificial intelligence into an interactive interface, has evolved rapidly in numerous fields. In recent years, Marketing, Banking Systems, Education, Health Care, and Entertainment industries have experienced an influx of AI. In sync with this trend, various domestic and international libraries have already adopted chatbots within their technological fold, with an aim to provide improved services to patrons. Considering the possible obstacles in executing library chatbot services such as, limitations of human resources, time, and budget, etc., this study suggests a design method which would be referenced in related university libraries. This study aims were to design a chatbot based on user demand analysis, and to derive improvement measures by evaluating the usability of the designed chatbot. The study proceeded as follows. First, a designed survey was used to investigate users’ perceptions of library usage, behavior, and service. The library service was divided into six different features by referring to the division of the target library, regulations, and service items provided on the library website. The survey was conducted to clarify in what division a chatbot system support possible library patrons. Second, a chatbot was designed via the result analysis of the survey, and, it suggested a plan to expand and strengthen library services. The chatbot design was conceived with computer programs such as ‘Draw.io’ and Microsoft ‘Excel’- that could schematize the scenario. Third, based on the envisioned design, sample chatbots were produced and distributed to professional librarians. The usability of the chatbot was verified with a following FGI(Focus Group Interview) that only included librarians as the survey subject, and feedback was collected to finally present limitations of the study and indicate suggestions. Through the user studies, it was found that about 70% of users answered “Using the Resource” as the foremost service for the library. About 31.3% of users, then, said that it was “Using the Library” as the second priority. It was a recurring answer that it would be positively received if, Library services such as provided through chatbots. These services included, “Using the Resource,” “Purchase Request,” “Using the Library,” “Suggesting a Purchase,” “Library Use Education & Research·Study Support,” and “Interlibrary Loan Request & Duplicate/Copy Original.” Finally, 98.7% of all respondents responded that they needed a “University library chatbot.” By comparing ‘Technical Statistics of the Preference for Chatbot Service’ and ‘Utility of Building Chatbot for Library Service’, the structure of library service content could be determined. A scenario was set up so that one could predict the flow of the chatbot. Based on the aforementioned scenario, the chatbot process was designed via flowchart, and a dialogue was created by sketching all to-be used features so that it could be written directly in the chatbot builder. To evaluate the chatbot’s usability following the process above, a sample chatbot was built to perform a librarian-FGI. The conclusion through librarian-FGI was as follows. First, it was positively evaluated as a time-saving tool that is suitable for university library research may be conducted to find provided links between documents and information. Using a ‘university library chatbot’, furthermore, was evaluated as convenient and valuable by quickly providing answers to simple questions. Second, since the contents of the library website were guided, it was found that there were difficulties to directly deliver real-time library scenarios, FAQs or library notices. It was also demanding for ordinary users to understand technical terms. The limitation of this paper would be expected that it is hard to generalize unless one has experienced various university libraries of similar and different sizes and service to the one that the survey implemented (Just because you don't have a library of this size doesn’t mean you can’t visit of research about other libraries). Since the chatbot was designed with a specific chatbot builder, it was intended only created for certain intended functions. There is much more research needed to be conducted in the future, such as targeting various types of libraries, analyzing with different chatbot builders, or studying customized chatbot design through advanced computer programming. This study can be used as follows. First, it can be used to apply chatbots for use in university. Second, it can be used and supportive for a bookstore to keep in line with the university libraries as the library schedule can be checked with the "University Library Chatbot". Third, it can be used by chatbot companies for their marketing, targeting universities and university libraries. Fourth, it can be used as a reference for people interested in utilizing chatbots or its system.
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