진료예약 상담 챗봇에 대한 경험 특성이 병원이미지에 미치는 영향 : 사용만족도와 이용의도를 매개효과로

황미경 가천대학교 일반대학원 2020 국내박사

최근 정보통신기술(ICT)의 융합으로 웹 기반 SNS 이용자 수보다 메신저 서비스 사용자 수가 급증하게 되었는데 이에 채팅이 중요한 비즈니스 도구로 떠오르게 되었다. 챗봇은 채팅과 로봇의 합성어로서 인공지능의 대화형 인터페이스에 로봇과 사람이 서로 상호작용하는 대화형 시스템을 접목한 기술이다. 챗봇의 경우 사용자가 별도로 웹 사이트나 애플리케이션을 따로 실행하지 않고도 텍스트나 음성으로 메세지를 보내면 원하는 응답등의 서비스를 제공받을 수 있어(김성근 외 2명, 2017) 편리성과 24시간 응대 및 인건비 절약 등 편익이 많아 고객 상담 또는 민원 응대 분야에서 챗봇의 역할에 대한 관심이 많아지고 있다. 특히 4차 산업혁명과 변화하는 의료 트랜드에 빠른 대응력을 갖추기 위해 헬스케어 관련 회사들은 챗봇 솔루션 개발을 적극 추진하고 있으며, 다방면으로 협업 형태의 시스템을 위해 노력하고 있다. 이 챗봇들의 주요 기능은 건강관리나 진료 도우미, 진료예약 및 환자상담 등이며, 다양한 서비스 분야에 활용할 수 있다. 병원에서는 예약환자들이 급속히 늘어나면서 진료예약센터의 한계와 그 외 다양한 서비스로 인한 병원의 업무 적체가 환자들의 불만을 초래하여 이를 해결하기 위한 하나의 방법으로 인공지능 챗봇 서비스가 필요하다고 사료된다. 물론 아직까지는 국외 보건산업에서 활용되는 챗봇의 수준을 따라 가기에는 시간과 노력이 필요하다. 이 연구에서는 챗봇의 개요 및 종류, 챗봇 기술 등 전반적인 챗봇에 대해 소개하고 국내·외 다양한 챗봇 사례를 분석하였으며, 최근 국내 상급종합병원에서 활용되고 있는 진료예약상담 챗봇에 대해 고객들의 이용의도와 챗봇 이용경험이 병원이미지에 미치는 영향에 대해 연구하였다. 이 연구의 대상 환자는 국내 상급종합병원 중 최초로 적극적인 챗봇 서비스를 실시하는 A대학병원으로 챗봇에 대한 사용 경험이 없었더라도 현장에서 충분히 사용해 보고 설문 조사에 동의하는 외래 환자이었다. 조사를 위하여 구조화된 설문지를 개발하였다. 설문조사는 2019년 7월 11일부터 약 10일 간에 걸쳐 진행하였고, 병원에서 직접 일대일 질문 방식으로 설문하였으며, 회수된 설문지 360부 중 집계 가능한 333부를 분석하였다. 분석 방법은 챗봇 서비스의 경험 특성이 이용의도, 사용만족도 및 병원이미지에 미치는 관계를 알아보기 위해 SPSS 21.0과 AMOS 21.0 프로그램을 사용했다. 분석 결과 경험 특성 중 인지된 신뢰성과 인지된 이용용이성은 사용만족도에 영향을 미쳤지만, 인지된 유용성과는 유의한 관계가 없음이 확인되었다. 또한 이용의도와의 관계에서는 인지된 이용용이성만이 유의한 정의 영향을 미쳤다. 즉 챗봇 이용의도는 편리하고 쉬운 사용법이 가장 중요한 요소임을 추정할 수 있다. 챗봇의 사용만족도는 이용의도와 병원이미지의 상관관계에서 중요한 매개역할을 하였으며, 이용의도가 높을수록 병원이미지도 긍정적으로 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 마지막으로 챗봇 경험 특성과 이용의도간의 관계에서 사용만족도가 얼마나 매개역할을 하는지에 대해 알아보았는데, 인지된 신뢰성과 인지된 이용용이성은 매개역할을 하는 것으로 분석되었으며, 사용만족도와 병원이미지 간의 관계에서 이용 의도는 완전 매개역할을 하는 것으로 추정되었다. 응답자들의 경험 특성인 인지된 유용성, 인지된 신뢰성, 인지된 이용용이성도 챗봇 사용 후 사용만족도와 병원의 이미지의 호의적 변화에 대해 50% 이상이 ‘매우 만족한다’고 응답하였다. 즉, 환자들이 병원을 선택하는 중요한 요소인 병원이미지의 호감도는 챗봇 사용에 대한 인지된 신뢰성과 인지된 이용용이성, 사용만족도 등이 높을수록 병원을 더 긍정적으로 생각한다고 추론할 수 있으며 이는 앞으로 개발되는 진료 예약 챗봇에 필요한 항목 개발에 도움이 되리라 여겨진다. 이 연구를 통해 진료 예약 챗봇 서비스가 병원이미지를 높인다는 것을 알 수 있어, 추후 IT 기업, 병원, 개인과 정부의 꾸준한 관심, 실질적 필요 서비스 개발, 직원들의 역량 강화, 세밀한 프로세스 개발 등의 적극적인 노력, 홍보 및 활용이 필요하리라 사료된다. 키워드: 챗봇, 진료 예약 서비스, 기술수용모형, 사용만족도, 병원이미지, 이용의도, 개인적 경험 특성, AI Chatbot has recently emerged as an important business tool as the number of users of messenger services has soared over Web-based SNS users due to the convergence of ICT. Chatbot is a combination of chats and robots, combining interactive systems that interact with robots and humans into interactive interfaces of artificial intelligence. In the case of Chatbot, users can receive services such as responses if they send messages via text or voice without having to run websites or applications separately (Kim Sung geun, 2017), which is why they are interested in the role of Chatbot in customer counseling or civil service because of its convenience and benefits such as saving labor costs. In particular, healthcare-related companies are actively pursuing the development of chatbot solutions and making efforts for multi-faceted cooperative forms of systems in order to be responsive to the fourth industrial revolution and changing medical trends. The main functions of these chatbots are health care or medical help, medical reservation and patient counseling, and can be used in various service areas. It is believed that artificial intelligence chatbot service is needed as a way to solve the problem as the number of patients booked rapidly increases and the limit of the center and the hospital's work load due to various other services causes complaints among patients. Of course, so far, it takes time and effort to keep up with the level of chatbot used in the overseas health industry. In this study, we introduced the overall chatbot, including the overview and type of chatbot and the chatbot technology, and analyzed various chatbot cases in Korea and abroad. In addition, we recently studied the usage of the chatbot and its experience in the use of the chatbot in the advanced general hospital in Korea. The study was the first Korean advanced general hospital to provide active chatbot service, and even if it did not have experience in using chatbot, it was an outpatient who agreed to a survey after using it in the field. A structured questionnaire was developed for the survey. The survey was conducted over about 10 days from July 11, 2019, and was conducted directly in a one-on-one questionnaire in the hospital, analyzing 333 copies of the recovered questionnaire 360 copies. The analysis method used the SPSS 21.0 and AMOS 21.0 programs to find out the relationship between usage, service satisfaction, and hospital image of the chatbot service. The analysis found that the perceived reliability and perceived usability among the empirical characteristics affected the usability, but that there was no significant relationship with perceived usefulness. In addition, only the perceived usability had a significant definition effect in relation to the intended use. In other words, the intention of using chatbot can be estimated that convenient and easy use is the. Chatbot's satisfaction played an important role in the correlation between the intended use and the hospital's image, and the higher the intended use, the more positively the hospital's image was analyzed to have an effect. Finally, we looked at the relationship between the characteristics of the chatbot experience and the intent to use it, and it was analyzed that perceived reliability and perceived usability were mediated, and that the intent to use in the relationship between satisfaction level and hospital image was assumed to be a full medium. Recognized usefulness, perceived reliability, and perceived usability, which are the characteristics of respondents' experience, were also 'very satisfied' with the satisfaction of the use of the chatbot and the favorable change in the hospital image of the hospital. In other words, the favorable impression of hospital image, which is an important factor for patients to choose a hospital, can be inferred that the higher the perceived reliability, perceived usability, and satisfaction level of use of the chatbot, which will help develop the items needed for the medical appointment chatbot developed in the future. Although this research showed that the reliability and satisfaction level of the Chatbot service for appointment of medical care is high, it is believed that active efforts, promotion and utilization will be needed in the future through continuous interest from IT companies, hospitals, individuals and governments, development of realistic necessary services, enhancement of employees' capabilities, and development of detailed processes. Keywords: Chatbot, Medical Reservation Service, Technology acceptance model, Satisfaction level, Hospital image, Purpose, Personal experience characteristics, AI

챗봇과 온라인 설문 조사의 설문 문항에 따른 응답 품질 비교 분석 : 객관적 사실, 주관적 의견 및 개인정보 질문을 중심으로

배범근 서울대학교 대학원 2020 국내석사

설문조사는 모집단의 속성을 가장 잘 이해할 수 있게 해주는 중요한 방법들 중에 하나이다. 최근에는 온라인 설문조사가 가장 많이 사용되기는 하지만 여전히 낮은 응답률이나 응답품질이 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 설문조사의 새로운 방법으로서 주관적 의견, 객관적 사실 및 개인정보와 같은 질문의 종류에 따라 챗봇이 유용성이 있는지에 대해 학문적으로 연구해보고 챗봇을 통한 설문과 기존의 온라인을 이용한 설문의 차이점에 대해 비교 실험을 하여 분석을 하였다. 이러한 연구목표를 달성하기 위해 Iterative design process를 이용하여 설문조사를 위한 챗봇 prototype을 만들어 여러 번의 실험을 통해서 받은 피드백을 통해 디자인을 개선하도록 하였다. 챗봇은 fluenty.ai 플랫폼과 Chatfuel 플랫폼을 사용하여 제작하였으며 페이스북 메신저를 기반으로 운용하도록 설계되었다. 여러 번에 걸친 User Study를 통해 부드러운 말투나 감정의 교감 등의 Human Nature와 관련된 요소들이 설문조사의 결과에 긍정적인 기여를 하는 것으로 파악이 되었다. 이러한 특징을 챗봇의 주요한 요소로 정의하고 온라인 설문조사와의 비교 실험을 통해 질문 종류에 따라 응답에 대한 No Response, 응답 길이 및 Differentiation에 대해 정량적인 결과를 바탕으로 챗봇 설문조사가 온라인 설문조사보다 객관적 사실 및 주관적 의견에서 응답 품질의 차이가 있음을 확인할 수 있었다. 사후 인터뷰를 통해 챗봇 설문조사에 대한 정성적인 분석도 진행이 되었으며 그 결과로 챗봇을 통해 설문조사에 대한 몰입감이 높아졌으며 그 유용성도 확인 되었다. 본 연구를 통해 챗봇이 설문조사의 한 가지 중요한 방법론으로 사용될 수 있으며 그 결과가 효과적일 수 있음을 보여주는 이론적인 토대를 마련할 수 있게 되었고 주관적인 의견이 필요한 설문에 대해서는 챗봇이 온라인 설문조사에 비해 더욱 효과적임을 알수 있었다. 그리고 여러 번의 실험을 통해 파악된 챗봇을 설문조사에 응용하기 위해 참고할 만한 몇 가지 디자인 고려사항을 제시한 것에도 의의가 있다. Surveys are one of the important ways to understand the nature of a population. In recent years, online surveys are most frequently used, but they still suffer from low response rates or poor response quality. In this paper, as a new method of survey, we study whether chatbots are useful according to the types of questions such as subjective opinion, objective facts, and personal information, and discuss the differences between surveys using chatbots and surveys using online. To achieve this research goal, we created a chatbot prototype for the survey using the iterative design process to improve the design through feedback received through several experiments. The chatbot was created using the fluenty.ai platform and the Chatfuel platform and was designed to operate based on Facebook messenger. Through several user studies, it was found that factors related to Human Nature, such as soft speech and emotional sympathy, contributed positively to the results of the survey. These characteristics are defined as the main elements of the chatbot, and based on quantitative results for “No Response”, “Response Length”, and “Differentiation” of responses by question through comparative experiments with online surveys. It was confirmed that the chatbot survey differed in the quality of responses in objective facts and subjective opinions than online survey. A qualitative analysis of chatbot survey was also conducted through postinterviews. As a result, the engagement and usefulness of the survey was confirmed through the chatbot. This study has provided a theoretical foundation to show that chatbots can be used as an important methodology for surveys, and the results can be effective. For surveys that require subjective opinion, chatbots are more effective than online surveys. It is also meaningful to present some design considerations for reference to apply the chatbots identified through several experiments to the survey.

챗봇의 대화 인터랙션 수준이 시스템의 신뢰도와 지속 사용 의도에 미치는 영향 : 뉴스 구독 챗봇 어플리케이션을 중심으로

김재중 연세대학교 대학원 2019 국내석사

최근 정보의 종류가 다양해짐에 따라, 정보를 제공받을 수 있는 플랫폼 역시 점차 다양해지고 있다. 이러한 생태계 변화는 언론 수용 측면에서도 기존 방식에서 메신저와 같은 플랫폼으로 그 수요가 이동하도록 만들었다. 챗봇은 대부분 텍스트로 된 대화형 인터랙션을 사용하기 때문에 메신저와의 결합이 매우 유용하다. 본 연구는 이러한 챗봇을 통해 뉴스 정보를 제공받을 수 있는 챗봇 App을 활용하여 챗봇이 가진 대화형 인터랙션의 수준에 따른 사용자 경험 평가를 실시한다. 기존 연구에서는 정보 제공 상황이라는 조건 하에 챗봇의 인터랙션을 평가하는 연구가 부족했기 때문에, 본 연구에서는 정보 제공 상황을 뉴스 기사를 구독하는 상황으로 설정하여 진행하였다. 사전 연구 결과들을 토대로 독립 변인을 상호작용성과 친밀도로 설정하였고, 이를 뉴스 기사 구독 챗봇 내의 인터랙션으로 반영하여 구현하였다. 피실험자는 인터랙션의 유형에 따른 챗봇을 사용해보고, 실험의 종속 변인인 신뢰도, 지속 사용 의도, 만족도를 평가하였다. 실험은 오프라인으로 인터랙션 유형에 따른 챗봇을 모두 테스팅 한 뒤, 온라인 설문 평가를 통해 실험 데이터를 수집하였다. 실험 결과, 1) 상호작용성이 높을수록 신뢰도 및 지속 사용 의도가 높아진다는 점, 2) 친밀도가 높을수록 지속 사용 의도가 높아진다는 점, 3) 친밀도가 낮을수록 신뢰도는 높아진다는 점과 더불어, 시스템의 4) 신뢰도가 높아질수록 만족도 및 지속 사용 의도가 높아진다는 점, 5) 지속 사용 의도가 높아질수록 만족도가 높아진다는 점을 발견하였다. 이러한 연구 결과는, 기존 챗봇 인터랙션을 통한 의인화, 친밀도, 관계 형성, 사용성 등 개별적인 요소에 기반한 사용자 경험 평가 연구에서 더 나아가, 친밀도, 상호작용성, 신뢰도, 지속 사용 의도, 만족도 등의 요소 간 관계를 실증적으로 증명 및 관계성을 도출했다는 점에서 의의를 가진다. 또한 정보 제공 상황을 가정한 연구를 통해, 추후 다양한 형태와 주제의 정보를 제공하는 대화형 인공지능 시스템 설계 및 개발에 필요한 요소 및 관계, 중요도를 제시하고 있다. In recent years, with the variety of information available, platforms that can receive information have also become increasingly diverse. The ecological changes have led to the use of the media as a messenger-like platform, rather than a conventional one. Since chatbots mostly use conversational interaction in text, their combination with instant messaging is very useful. This research utilizes chatbot apps that can receive news information through these chatbots. In addition, we change the level of conversational interaction that Chatbot has, and conduct user experience evaluation. In previous studies, there was a lack of research to evaluate the interaction of chatbots under the condition of information provision. Therefore, in this study, the information delivery status was set up to be a news item subscription situation. We have established interaction and intimacy as independent variables based on preliminary findings. In addition, we have implemented this as an interaction within the news article subscription chatbot. The subjects used chatbot depending on the type of interaction. Then, they evaluated the dependent variables; reliability, continuous use intention, and satisfaction. Chatbot testing according to the type of interaction was conducted offline, and the survey assessment was conducted offline. The experiment found that 1) The higher the interaction, the higher the reliability and continuous use intention. 2) The higher the level of intimacy, the higher the continuous use intention. 3) The lower the level of intimacy, the higher the reliability. 4) The higher the reliability, the higher the satisfaction and continuous use intention. 5) The higher the continuous use intention, thehigher the satisfaction. These findings were developed in existing user experience assessment studies. This is also significant in that it has empirically demonstrated and elicited relationships among factors such as intimacy, interactivity, reliability, continuous use intention, and satisfaction. This study was conducted on the assumption of information provision. We present the elements, relationships and importance needed for the design and development of chatbot, which provides information on various forms and topics in the future.

챗봇 특성이 고객경험과 재사용의도에 미치는 영향

김수정 고려대학교 대학원 2020 국내석사

최근 기업들은 인공지능, VR, AR, 사물인터넷, 챗봇 등 새로운 IT기술을 도입함으로써 자사의 서비스 품질을 높이고 고객에게 독특하고 차별화된 고객 경험을 제공하고자 한다. 그 과정에서 챗봇은 상담사를 대체하여 기업과 고객을 연결해주는 도구로써 고객에게 새로운 경험을 제공하고 있다. IT기술의 발달로 딥러닝, 머신러닝 등을 통해 챗봇은 점점 더 정교화되고 개인에게 맞는 서비스를 제공하여 고객 경험을 창출하고 있다. 이에 따라 롯데, 대한항공, 현대카드, 신세계, CJ대한통운, 농협, KT, 등 다양한 분야의 많은 기업이 챗봇 서비스를 도입했지만 학계에서 챗봇은 활발하게 연구되고 있지 않았다. 특히 챗봇의 고객경험을 다룬 연구는 극히 제한적이 었다. 따라서 본 연구에서는 문헌연구와 질적연구를 통해 고객경험을 유발하는 챗봇 특성을 탐구하였다. 더불어 이에 맞춰 설문을 구성하여 챗봇의 인지적 경험, 감정적 경험, 관계적 경험이 재사용의도에 유의한 영향을 미치는지 실증연구를 하였다. 이를 위해 문헌연구에서는 다차원의 고객경험을 탐구하였고, 이를 기반으로 연구모형과 가설을 설정하였다. 실증연구에서는 설정된 가설을 검증하기 위하여 설문지를 작성하고 챗봇을 3번 이상 사용한 경험이 있는 고객들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 본 연구의 자료 분석을 위하여 IBM SPSS Statistics 22, AMOS 20을 사용하여 통계적 처리를 하였으며 요인분석, 신뢰도분석, 회귀분석 등을 실시하였다. 측정도구의 신뢰도 검증을 위하여 Cronbach's Alpha 계수를 이용한 신뢰도 분석을 한 결과 모두 0.7 이상으로 나타나 모든 구성요인별로 내적일관성을 확보하였다. 가설검정을 위해서는 AMOS 20을 이용하여 분석한 결과 가설이 모두 지지되었으며, 모델적합도도 수용가능한 수준이였다. 따라서 이를 통해 학술적 실무적 시사점을 도출하였다. 주제어 : 경험 단서, 챗봇특성, 정확성, 상호작용성, 이모티콘의 적절성, 가시성, 공감성, 유사성, 고객경험, 인지적 차원, 감정적 차원, 관계적 차원, 재사용의도

패션 챗봇의 품질과 브랜드 신뢰에 작용하는 영향

정훈실 연세대학교 대학원 2018 국내박사

챗봇은 사람들이 일상에서 쓰는 언어로 동작하는 지능적 대화형 프로세스나 시스템 혹은 서비스로서 개인화된 고객 접점 채널로 사용되고 있다. 패션 분야에서는 버버리와 루이비통, 타미 힐피거, 리바이스 등에서 챗봇을 통해 고객 응대 및 상담, 각자에게 맞는 자사의 제품 추천, 긍정적인 소비자 경험을 높이기 위해 다양한 정보를 제공하는 등의 역할을 수행하고 있다. 온라인 상거래 분야에서도 패션 챗봇에 대한 관심이 지대하여 주문ㆍ결제를 지원하고 맞춤형 추천 서비스를 제공하고 있다. 그러나 현재 대부분의 챗봇은 사용자의 기대 수준을 만족시키지 못하고 있으며, 챗봇에 대한 연구도 대부분 자연스러운 대화를 구현하는데 초점을 두고 있어서, 패션 챗봇의 품질에 대한 연구가 필요한 시점이다. 따라서 이 연구는 패션 챗봇의 품질평가도구를 개발하고 브랜드 신뢰에 영향을 주는 품질과 그 원인을 규명하고자 한다. 이를 통해 브랜드 신뢰를 향상시키기 위한 패션 챗봇의 디자인 품질에 대해 제안하고자 한다. 연구방법은 문헌연구를 통해 패션 챗봇에 대한 이해를 높이고 챗봇의 품질평가도구를 개발하고자 서비스, 시스템, 인터페이스 디자인에 대한 연구를 고찰하였다. 또한 이 연구에서의 챗봇 신뢰와 브랜드 신뢰를 정의하고 이를 측정할 수 있는 도구를 선정하였다. 조사연구를 통해 국내외 패션 챗봇의 현황을 분석하여 연구대상 패션 챗봇을 선정하였으며 설문조사를 통해 브랜드 신뢰에 영향을 미치는 패션 챗봇의 품질과 챗봇별로 어떠한 차이가 있는지를 규명하였다. 수정 델파이 조사를 통해 패션 챗봇별로 브랜드 신뢰에 영향을 주는 품질이 다른 원인과 패션 챗봇의 디자인 항목의 역할을 규명하고 이를 바탕으로 브랜드 신뢰를 향상시킬 수 있는 챗봇의 UI 디자인을 제안하였다. 이 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 패션 챗봇의 품질은 상호작용과 제공정보로 구성되는 과정의 품질, 시스템과 디자인으로 구성되는 환경의 품질로 구분된다. 패션 챗봇의 품질을 평가하기 위해 총 19문항으로 이루어진 평가도구를 개발하였다. 개발된 평가도구는 높은 신뢰도가 검증되었다. 둘째, 패션 챗봇의 품질 중 상호작용, 제공정보, 시스템, 디자인 품질은 챗봇 신뢰에 긍정적인 영향을 주며, 디자인 품질은 브랜드 신뢰에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 챗봇 신뢰는 브랜드 신뢰에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 셋째, 패션 챗봇에 따라 품질이 챗봇 신뢰와 브랜드 신뢰에 영향을 줄 때 차이가 나타났으며 그 이유는 ‘패션 챗봇의 제공 목적’과 ‘패션 챗봇에 대한 사용자의 인식’이 원인으로 분석되었다. 넷째, 패션 챗봇을 디자인할 때 브랜드의 아이덴티티를 반영하는 색채 계획을 세우고, 이모티콘과 챗봇의 프로필 이미지에는 브랜드의 상징색을 사용할 것을 권장한다. 만일 패션 챗봇의 프로필에 인격화된 이미지를 사용하고자 할 경우 해당 이미지가 사용자에게 어떠한 페르소나로 느껴지는지를 규명하여 이를 상호작용에 적용하도록 한다. 또한 챗봇의 소개 이미지와 빠른 응답에는 챗봇의 기능을 알 수 있는 콘텐츠를 포함할 것을 제안한다. 이 연구는 패션 챗봇에 대한 학문적인 초석을 제공하고 패션 챗봇을 서비스하고자 하는 브랜드나 기업에게 도움이 될 수 있는 실무적인 시사점을 제시하였다는데 의의가 있다.

와파린 복용 환자를 위한 메신저 기반 챗봇 개발 연구

이한솔 서울대학교 대학원 2020 국내석사

Warfarin treatment requires periodic prothrombin time monitoring and dose adjustment because of its large inter- and intraindividual pharmacokinetic/pharmacodynamic deviations and frequent interactions with drugs and foods. Thus, South Korean general hospitals have been providing pharmacists-led anticoagulation management service since the mid-1990s for patients receiving warfarin. Currently, the rate of using direct oral anticoagulants is increasing because of several large-scale clinical trials. Irrespective, warfarin is still recommended as the first-line therapy in patients with mechanical valve or moderate or severe mitral stenosis. Therefore, periodic warfarin monitoring and management services are needed. For this, continuously maintaining the anticoagulation management service is essential. However, it is practically difficult to provide repeated training to patients or to immediately respond to patient needs because the service can be provided only during working days with human resources that are limited. Therefore, new, accessible alternatives that are not affected by time or place in a non-face-to-face manner are required. In this study, we aimed to develop a chatbot that provides information to patients who are receiving warfarin using the “Kakao I open builder” platform provided by Kakao Corp. The contents were organized based on training materials, frequently asked questions, and the “Guideline for Taking Anticoagulant(warfarin)” issued in February 2019 (by the anticoagulation management service team) and were supplemented with extra literature. Thus, to provide information effectively, ‘Warfarin Talk’, a chatbot for patients under warfarin treatment in a mobile messenger ‘Kakao Talk’, was developed by selecting detailed contents and building a database by classifying the content into seven categories: 1) dosage and indications, 2) drug-drug interactions, 3) drug-food interactions (diet), 4) drug-food interactions (supplements), 5) monitoring, 6) adverse events, and 7) precautions. Afterward, we conducted a pilot test to verify if the chatbot is reliable and has satisfactory performance. For testing reliability and internal validity of chatbot performance, 30 pharmacists with experience in warfarin counseling were enrolled for a web-based survey. In the survey, 24 respondents (80%) said that the chatbot’s answers were consistent. Regarding appropriateness of the answers, 13 respondents (44%) said that the answers were appropriate, and 14 respondents (47%) said that they were willing to recommend the chatbot to patients. We also received feedback for improving chatbot performance, which was used to update chatbot contents. Overall, 10 patients receiving warfarin treatment were included in a survey to verify performance satisfaction of the chatbot. Among the aforementioned seven categories, information on drug-food interactions (diet) was reported to be the most useful; 9 respondents (90%) said that they were satisfied with the chatbot, and 10 respondents (100%) said that they were willing to use this chatbot in case they could not visit pharmacists. This study showed that warfarin-related information could be provided to patients through a messenger-application-based chatbot. However, this pilot study did not have enough sample size; in addition, it was not verified if the representative population could validate reliability and satisfactory performance of the chatbot. Therefore, further studies are needed to get more clarity on its clinical utility. There are some limitations of this newly developed ‘Warfarin Talk’. First, it is not possible to monitor patients directly with this chatbot. Therefore, the chatbot cannot replace pharmacists, who play an essential role in monitoring patients. Second, it may not understand some questions asked by patients because it is difficult to make natural language processing nearly similar to human speech with the current technology. Third, because it uses the platform provided by Kakao, its data cannot be reprocessed or transferred to a platform available in hospitals. Nevertheless, this study is significant because ‘Warfarin Talk’ is the first warfarin-information-providing chatbot in South Korea. We expect that this chatbot can provide warfarin-related information to patients in real time, beyond time and space constraints, and will have a positive impact on the workload of pharmacists in charge of the anticoagulation management service. Furthermore, this study demonstrated that a messenger-based chatbot can be used as a way to provide medical information, which is one of the principal roles of pharmacists. 와파린(warfarin)은 개체 간, 개체 내 약동학적/약력학적 편차가 크고 약물 및 음식과의 상호작용이 빈번하게 발생하는 특징이 있어, 주기적인 혈액응고검사 모니터링과 용량조절이 필요하다. 이러한 이유로 국내 종합병원 등에서는 1990년대 중반부터 환자에게 warfarin 복용 중 주의해야하는 사항을 인지시키고자 약사 주도의 항응고약물치료상담 서비스(anticoagulation management service, AMS)를 제공하고 있다. 최근 여러 대규모 임상시험을 통해 직접작용 경구용 항응고제(direct oral anticoagulants, DOACs)의 사용 비율이 증가하고 있으나 여전히 기계판막 또는 중등도 이상의 승모판막 협착의 경우 warfarin이 1차 권고 약제로 쓰이고 있어, 주기적으로 warfarin 복용에 대한 모니터링과 관리가 필요한 실정이다. 이 때문에 항응고약물치료상담 서비스의 지속적인 운영이 필요하지만 제한된 인력으로 평일 주중에만 운영되어, 환자에게 요구되는 반복적인 교육이나 환자가 필요로 하는 시점에 즉각적으로 답변하는 것이 현실적으로 어려운 상황이다. 따라서 비대면 방식 및 시간이나 장소에 영향을 받지 않는 접근성이 높은 새로운 대안이 필요하다. 본 연구에서는 ㈜카카오에서 제공하는 “Kakao I open builder” 플랫폼을 이용하여 warfarin 복용 환자를 대상으로 관련 정보를 제공하는 챗봇을 개발하고자 하였다. 서울대학교병원 약제부 항응고 상담실에서 작성한 교육자료, FAQ 모음집 및 2019년 2월 배포한 ‘항응고약물(와파린) 복용안내’를 기반으로 내용을 구성하였으며, 완성도를 높이기 위해 문헌 등을 참고하여 보완하였다. 효과적인 정보제공을 위해 7가지 카테고리, 즉 1) 용법/용량, 2) 약물-약물 상호작용, 3) 약물-음식 상호작용(식이요법), 4) 약물-음식 상호작용(건강기능식품), 5) 모니터링, 6) 부작용, 7) 주의사항 으로 분류하여 세부항목을 선정하고 데이터베이스를 구축하여 모바일 메신저 ‘카카오톡’ 내 챗봇인 ‘와파린톡’을 개발하였다. 이후 파일럿 연구를 통해 챗봇의 신뢰도 및 만족도를 확인하고자 했다. warfarin 복약지도의 경험이 있는 약사 30명을 대상으로 챗봇 성능에 대한 신뢰도 및 내적 타당도에 대해 웹 설문조사를 진행한 결과, 24명(80%)의 응답자가 챗봇의 내용이 적절하다고 응답하였다. 답변의 일관성은 13명(44%)이 일관성이 있다고 답변하였으며, 환자에게 챗봇을 추천할 의향을 묻는 질문에서는 14명(47%)이 추천할 의향이 있다고 답하였다. 또한 챗봇 성능의 보완이 필요한 사항에 대해 의견을 수집하여 이를 근거로 챗봇의 성능을 향상시켰다. warfarin 복용을 시작하거나 복용중인 환자 10명을 대상으로한 챗봇의 만족도에 관한 설문조사에서는 7가지 분류 중 약물-음식 상호작용(식이요법)에 대한 정보가 가장 유용하다고 답변하였으며, 9명(90%)의 환자가 챗봇에 대해 만족한다고 답변하였고, 10명(100%)에서 약사가 부재한 환경에서 본 챗봇을 활용할 의향이 있다고 답변하였다. 본 연구를 통해 warfarin 복용과 관련한 정보를 메신저 기반 챗봇에 입력하여 환자에게 제공 가능함을 확인하였다. 또한 챗봇의 신뢰성 및 만족도를 확인할 수 있었으나, 이는 통계적 유의미성 및 모집단의 대표성을 띄지 못하는 결과이므로 후속 연구를 통해 좀 더 명확한 임상적 유용성 입증이 필요하다. 본 연구에서 새롭게 개발된 ‘와파린톡’의 한계는 다음과 같다. 첫째, ‘와파린톡’ 제공만으로는 환자를 직접 모니터링 하는 것이 불가능하다. 따라서 환자 모니터링이라는 약사의 필수적인 업무를 대체할 수 없다. 둘째, 현재의 자연어 처리 기술로는 사람과 대화하는 것처럼 챗봇을 만들기 어렵다. 셋째, ㈜카카오에서 제공한 개발도구를 이용했기 때문에 병원 내에서 사용가능한 플랫폼으로 자료 이전이 불가능한 점은 본 연구의 한계라 할 수 있다. 그럼에도 불구하고 본 연구는 국내에서 처음으로 개발된 warfarin 복용 정보제공 챗봇이라는 점에 그 의의가 있다 하겠다. 본 연구를 통해 시간 및 공간적 제약을 넘어 환자에게 warfarin 관련 정보를 실시간으로 제공할 수 있고, 항응고약물치료상담 서비스 제공에 투입되는 약사 인력에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대할 수 있다. 약사의 주된 업무 중 하나인 의약정보 제공의 창구로서 메신저 기반 챗봇의 가능성을 확인하였다.

챗봇의 지속적 사용에 영향을 미치는 요인 탐구 : 후기수용모델 접근

정영권 국민대학교 비즈니스IT전문대학원 2023 국내박사

챗봇은 인간의 대화를 모방하여 질문에 적합한 답변이나 관련 정보를 제공하는 대 화 에이전트로, 초기에는 주로 간단한 커뮤니케이션 역할을 했지만, 최근에는 RPA 나 ChatGPT와 결합하여 고객에게 더 자율적이고 고도화된 서비스를 제공하는 추세 다. RPA는 업무 프로세스 자동화로 효율성을 높이며, ChatGPT와 같은 생성형 AI는 자연어 처리와 이해 능력으로 자연스러운 대화 경험을 제공한다. 이러한 기술적 발 전으로 챗봇은 고객 서비스에서 편의성과 품질을 높여 효과적인 서비스를 제공하고 있다. 많은 기업들은 현재 지능형 서비스와 결합된 챗봇을 도입하여 고객 경험을 향상시키고 지속 가능한 성장을 추구하고자 한다. 이로써 챗봇의 지속적 사용에 대 한 다양한 연구가 중요성을 갖는 시점이 도래하였다. 그러나 기존 연구는 주로 기 술수용모델(TAM)을 배경으로 챗봇의 수용을 설명하였다. 이 모델은 사용자가 서비 스를 계속 이용하는 이후의 행동을 충분히 설명하지 못하는 고객 경험을 기반으로 한 지속 가능한 서비스 전략을 개발하는 데 제약이 있다. 이에 본 연구는 기존 연 구의 한계를 극복하기 위해 기대일치이론과 기술 수용 모델을 이론적 기반으로 삼 은 후기수용모델(PAM)을 제안한다. 정보시스템 도입의 성공은 사용자가 해당 시스 템을 얼마나 빨리 받아들이고 채택하는 것뿐만 아니라 얼마나 지속적으로 사용하는 지에 달려 있다. 본 연구에서는 후기수용모델을 기반으로 챗봇의 지속적 사용 의도 를 설명하고, 선행요인으로 의인화, 개인화, 자율성을 제안하며, 사용자의 습관을 독 립변수로 추가로 제시하였다. 제안된 연구 모델을 검증하기 위해 챗봇 사용 경험이 있는 441명을 대상으로 설문을 수집하였고, 실증 분석을 위해 PLS 구조방정식 모델 을 채택하였다. 본 연구는 다양한 측면에서 챗봇의 지속사용에 대한 사용자 경험을 탐구하고 조사하는 데 관한 것으로서 챗봇의 세 가지 주요 특성인 의인화, 개인화 및 자율성이 사용자들의 기대일치, 인지된 유용성, 만족, 그리고 지속 사용 의도에 미치는 영향을 조사하였다. 또한 습관이 지속사용의도에 미치는 영향을 탐구하였다. 분석결과, 챗봇의 의인화 및 개인화 수준이 높을수록 인지된 유용성과 기대일치를 향상시켰다. 자율성은 인지된 유용성에서는 기각되었지만, 기대일치에서는 긍정적인 영향을 미친다. 기대일치는 만족에는 관계가 기각되었으나 인지된 유용성에는 유의 한 관계가 있었다. 인지된 유용성은 만족에 영향을 미쳤으나 지속사용의도에는 영 향을 미치지 못했다. 만족도 지속사용의도에 유의한 영향을 미쳤다. 그러나 습관은 지속사용의도에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 서 비스 제공자들이 챗봇 서비스를 계속 사용하려는 고객의 의도를 높이는 방법에 대 한 몇 가지 주요 제안을 제시하고 챗봇 사용자의 인식과 반응을 이해하기 위한 보 다 포괄적인 관점을 제공함으로써 현재의 디지털 시대에 가상 환경에서 지능형 서 비스를 제공하는 기업들의 장기적이고 지속 가능한 전략 개발에 기여할 수 있을 것 으로 예상된다. Chatbots mimic human conversations and provide answers or relevant information suitable for questions. Although they initially served as simple communication, they have recently been combined with RPA or ChatGPT to provide customers with more autonomous and advanced services. RPA increases efficiency by automating work processes, and Generative AIs such as ChatGPT provide a natural conversational experience with natural language processing and comprehension. With these technological advances, chatbots are providing effective services by increasing convenience and quality of customer service. Many companies seek to improve customer experience and pursue sustainable growth by introducing chatbots and intelligent services. As a result, various studies on the continuous use of chatbots have come to a point of importance. However, existing studies have mainly explained the acceptance of chatbots based on the Technology Acceptance Model (TAM). This model has limitations in developing sustainable service strategies based on customer experience that only partially explains the behavior after users continue to use the service. Therefore, this study proposes a Post-Acceptance Model (PAM) based on expectation matching theory and technology acceptance model to overcome the limitations of existing studies. The success of introducing information systems depends on how quickly users accept and adopt them and how consistently they use them. This study explained the intention to continue using chatbots based on the PAM, anthropomorphism, personalization, and autonomy, which were proposed as preceding factors, and user habits were additionally presented as independent variables. We collected a survey from 441 people with experience using chatbots to verify the proposed research model, and a PLS structural equation model was adopted for empirical analysis. This study explores and investigates the user experience of continuous use of chatbots in various aspects and investigates the effect of the three main characteristics of chatbots: personification, personalization, and autonomy on users' confidence, perceived usefulness, satisfaction, and intention to continue using them. In addition, the effect of habits on the intention to continue using was explored. As a result of the analysis, the higher the level of anthropomorphism and personalization of the chatbot, the better the perceived usefulness and confirmation. Autonomy has been rejected in perceived usefulness but positively affects confirmation. Confirmation was rejected for satisfaction, but there was a significant relationship with perceived usefulness. Perceived usefulness affected satisfaction but did not affect continuous use intention. Satisfaction had a significant effect on the intention to continue using chatbots. However, it was found that habits did not significantly affect the intention to continue using chatbots. The results of this study are expected to contribute to the development of long-term and sustainable strategies for companies providing intelligent services in the current digital age by presenting some essential suggestions on how service providers increase customers' intentions to continue using chatbot services and providing a more comprehensive perspective to understand the perceptions and reactions of chatbot users.

기대확신모델(ECM)을 적용한 항공사 챗봇 이용자의 지속이용의도에 관한 연구

이지연 경희대학교 관광대학원 2022 국내석사

4차 산업혁명 및 디지털시대의 변화에 발맞춰 고객의 요구에 빠르게 응대하기 위해 인공지능(AI) 챗봇 서비스를 도입하고 있다. 챗봇(Chat-Bot)은 온라인에서의 대화를 뜻하는 채팅(Chatting)과 로봇(Robot)의 합성어로, 메신저를 통하여 사람이 질문을 입력하면 인공지능(AI)이 대화를 나누듯 적합한 답을 제공하는 서비스이다. 간단한 정보를 묻기 위해 고객센터에 전화를 거는 고객이 많으며, 연결까지의 대기 시간이 있어 이러한 불편을 해소하고자 기업들은 챗봇 서비스를 도입하였다. 또한 챗봇은 365일 24시간 응대가 가능하며, 고객은 원하는 정보를 실시간으로 안내받을 수 있다는 장점이 있다. 챗봇 서비스는 지속적으로 성장을 하고 있으며, 특히 2020년 코로나19로 당겨진 비대면 시대를 통해 더욱 더 가파른 상승세를 보이고 있다. 챗봇 서비스에 대한 설문조사를 시행한 한 리포트에서는, 활성화된 비대면 서비스로 인해 80% 이상의 응답자가 챗봇 서비스에 대해 들어본 적이 있으며 50% 이상이 사용한 적이 있다고 응답하였다. 이는 2018년 조사보다 2배가 높은 결과로써 챗봇 서비스에 대한 인식이 증가되었음을 나타낸다(메이크봇, 2022). 또한 코로나 이후 비대면 서비스에 대한 관심도가 증가한 것으로 나타났으며, 해가 거듭될수록 비대면 서비스의 사용률의 증가를 통해 챗봇 시장은 성장할 것으로 예상된다. 또한 챗봇 서비스를 통해 간단하게 처리하고 싶은 업무로는 호텔·항공 티켓·식당 예약, 온라인 쇼핑몰주문, 은행 업무, 뷰티·헬스 케어 예약 순로 나타났다(메이크봇, 2022). 이 결과는 항공업계에서도 챗봇 서비스의 도입을 통해 운영효율을 높일 수 있을 것으로 보여진다. 이러한 배경을 바탕으로 본 연구는 국내 항공사 챗봇 서비스 이용자의 만족 및 지속이용의도를 이해하기 위해 정보 시스템 분야에서 지속적으로 적용되어 온 기대확신모델(Expectation-confirmation model:ECM)을 기반으로 하여 이를 실증 분석하는데 주된 목적이 있다. 본 연구에서는 이용자의 지속이용의도에 영향을 미치는 핵심 변인으로 지각된 용이성과 지각된 즐거움을 추가하였으며, 이를 통해 확장된 기대확신모델을 제시하여 국내 항공사 챗봇 이용자의 지속이용의도를 보다 심도 있게 규명하고자 하였다. 이론적 모형을 설정하고 항공사 챗봇 서비스를 사용한 경험이 있는 250명의 자료를 바탕으로 실증 분석하였으며, 분석결과 챗봇 서비스 이용자의 기대충족 정도를 의미하는 확신은 지각된 유용성·용이성·즐거움에 영향을 미치는 것을 확인하였다. 또한 지각된 유용성·용이성·즐거움은 만족에 긍정적인 요인으로 작용 되었으며, 마지막으로 이용자들이 챗봇 서비스의 가치를 인식하고 만족하는 경우 지속적으로 이용할 가능성이 높은 것을 증명 하였다. 본 연구를 수행한 결과에 따른 시사점은 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 정보 시스템 분야에서 지속적으로 이용되어 온 기대확신모델(ECM)을 기반으로 국내 항공사 챗봇 서비스 이용자의 만족과 지속이용의도에 어떠한 영향관계를 형성하는지 확인하고자 하였으며, 지각된 용이성과 지각된 즐거움을 핵심변인으로 추가하여 항공사 챗봇 서비스의 이용 후 행동이 설명 가능한 통합형 모델을 제시하였다. 둘째, 정보시스템 분야의 새로운 기술이나 서비스를 수용하는데 있어 혁신 이용자가 아닌 일반적인 챗봇 이용자의 확신을 통해 지각된 유용성·용이성·즐거움, 만족 및 지속이용의도에 어떠한 영향을 미치는지 검증하였다는 점에서 의의가 있다. 셋째, 국내 항공사 챗봇 서비스 이용자의 만족과 지속이용의도에 영향을 미치는 요인 중 가장 큰 영향을 주는 요인은 지각된 유용성으로 고객이 유익한 정보를 제공받는 정도에 따라 만족감을 느끼고 지속적 이용에도 영향을 미치게 됨을 증명하였다. 또한, 유희적 요인인 지각된 즐거움도 만족과 지속이용에 유의한 영향을 미친 결과를 바탕으로 챗봇이 정보 전달의 기능뿐만 아니라 재미나 흥미성을 증가시킬 수 있는 서비스의 구축 필요성이 제기된다. 결과적으로 본 연구는 기존의 관광 및 항공업계에서 충분히 연구 되지 않았었던 챗봇 서비스에 대해 새롭게 조명함으로써, 시사점 및 발전적 방안을 제시했다는 것에 의의가 있다. 이어 항공사 챗봇 서비스를 제공하고 있는 국내·외 항공사, 개발자, 항공 및 관광관련분야의 기업 등의 마케팅 전략수립과 항공업의 정보화에 도움이 될 것이며, 향후 챗봇이 나아갈 방향을 제시하는데 도움이 될 참고자료로써 활용되길 기대한다.

챗봇 대화 작성-aid 개발을 위한 대화 작성 행태 연구 : 주문을 위한 챗봇을 중심으로

최주은 서울대학교 대학원 2018 국내석사

챗봇에 대한 관심이 증가하면서 챗퓨얼(Chatfuel), IBM 왓슨(Watson) 컨버세이션(Conversation) 등 손쉽게 챗봇을 제작할 수 있는 챗봇 제작 도구(Chatbot builder)의 개발과 보급이 증가했다. 그 영향으로 페이스북 메신저나, 카카오톡에서 ‘챗봇’을 검색하면 다양한 종류의 챗봇을 만나볼 수 있다. 이처럼 챗봇을 쉽게 제작할 수 있는 환경이 조성되면서 누구나 쉽고 빠르게 챗봇을 제작할 수 있게 되었다. 그러나 이러한 기술과 정보의 보조에도 불구하고 챗봇 제작 과정 중 ‘대화 스크립트 작성’하기는 여전히 어렵다. 본 연구에서는 세 가지 연구 문제를 설정하고, 이 문제를 해결하기 위해 시나리오 기반의 실험과 인터뷰를 하였다. 먼저, 대화 스크립트 작성의 패턴을 ‘대화 스크립트 작성 실험’을 통해 알아보았다. 그 결과, 첫째, 내용 구성의 측면에서 제작자들은 1 개의 메시지를 구성하기 위해 2 개 이상의 내용을 조합하는 것을 확인할 수 있었다. 형식적 측면에서 제작자들은 평균 2.2 개의 문장을 연결하여 쓰고, 주어, 동사, 목적어 등 문장 성분의 생략 없이 완전하게 문장 성분을 갖추어 스크립트를 작성하는 것을 확인했다. 또한, 어휘면에서는 격식체와 비격식체를 섞어 쓰며, 음운적 특징으로 문장 부호를 자주 사용하는 모습을 보였다. 실험 후에 대화 스크립트 작성의 어려움을 인터뷰를 통해 알아보았다. 그 결과 어려움으로 내용 추가 여부, 내용 구성 기준 설정, 인터랙션의 원활함 고려, 개성 표현 방법, 형식적 완성도 고려, 가이드라인 요구가 나타났으며, 사용자 피드백 부재, 내용 구성에 대한 객관적 정보 부재, 문장 형식의 보조 부재 때문에 위의 6 가지 어려움이 발생함을 확인했다.마지막으로 어려움 극복을 위해 사용된 우회 전략을 인터뷰를 통해 알아보았다. 그 결과 경험을 회상, 습관대로 씀, 사용자 반응을 상상, 작성 방법을 확인하며 쓰는 전략이 나타났으며, 이와 같은 전략을 바탕으로 다음처럼 대화 보조에 대한 요구사항(needs) 3 가지를 확인할 수 있었다. 1) 대화 스크립트 작성에 참고할 수 있는 객관적 기준이 필요하다 2) 대화 스크립트를 작성할 때 형식적 완성도를 보완해줄 수 있는 물리적 도구가 필요하다. 3) 사용자의 피드백이 필요하다. 이는 앞서 문제에서 언급한 어려움의 원인과 같다. 즉, 이 결과는 챗봇 제작자들이 챗봇 빌더에 기대하는 기술/정보의 보조지점임을 알 수 있다. 본 연구의 학술적 의의는 ‘챗봇과 사용자’에 초점을 둔 연구가 주를 이루는 가운데,‘봇 빌더’를 사용하는 제작 활동을 대상으로 새로운 연구를 제안하여 주제를 확장했다는 점이다. 따라서, 본 연구는 그동안 접근하지 않았던 챗봇 제작자의 ‘제작 과정의 이슈’에 초점을 맞추어 새로운 연구 주제를 제안한 점에서 기존 연구와 차별점을 가진다. 또한, 본 연구는 최근 주목받는 직업인 ‘UX 라이팅’(또는 테크니컬 라이팅, Technical writing) 분야에서 글쓰기 작업을 위한 원칙으로 활용될 수 있어 연구의 유용성이 있다. 마지막으로 본 연구는 챗봇의 활용에 대한 관심뿐만 아니라 챗봇의 제작 역시 활발한 시기에 이를 돕는 제작 도구인 ‘봇 빌더’의 발전적 방향을 제시해 연구의 시의성과 유용성이 있다.

챗봇의 특성이 이용의도에 미치는 영향 : 공감적 특성을 중심으로

김소연 성균관대학교 일반대학원 2020 국내석사

본 연구는 소비자들이 챗봇을 이용하게 만드는 동인이 무엇인지, 고객의 긍정적인 인식과 반응을 유발하는 챗봇의 특성과 효과가 무엇인지를 알아보고자 하였다. 챗봇의 개인화와 공감 요소가 고객이 인지하는 유용성과 신뢰에 영향을 미치는지를 살펴보고 이것이 챗봇 이용의도에 미치는 영향을 검증하였다. 특히 이 과정에서 공감이 높을수록 고객들에게 긍정적인 인식을 줄 것인가에 대해 CASA이론을 중심으로 고찰하였다. 그 결과 고객이 개인화 수준과 공감 수준을 높게 인지할수록 인지된 유용성과 신뢰가 높은 것으로 나타났다. 또한 이러한 개인화 수준은 챗봇 경험의 횟수와 관계없이 인지된 유용성을 높이는데 주요한 요소로 확인되었다. 본 연구는 챗봇의 개인화와 공감 수준이 고객의 이용의도에 어떠한 영향을 미치는지 확인하였으며, 챗봇의 초기 연구에 효과적인 마케팅 커뮤니케이션 방안을 제시하고 학문적, 실무적 함의를 제공할 수 있다. This paper investigated whether the personalization and empathy factors of the chatbot affect the usefulness and trust perceived by the customer and verified the impact on the intention of using the chatbot. In particular, the CASA theory focused on whether the higher the empathy, the more positive the customer will be. As a result, the higher the level of personalization and empathy, the higher the perceived usefulness and trust. This level of personalization has also been identified as a major factor in enhancing perceived usefulness regardless of the number of chatbot experiences. This study has confirmed how personalization and empathy of chatbots affect the customer's intention of use, and can present effective marketing communication strategies and provide academic and practical implications for chatbots' initial research.