챗봇 기반 라이프로그 데이터 수집 시스템 개발 (Development of Chatbot-based Lifelog Data Collection System)

서지정보

· 발행기관 : 한국지식정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국지식정보기술학회 논문지 / 18권 / 5호 / 1241 ~ 1252페이지
· 저자명 : 손윤희, 장현철, 김익태

초록

최근에 발생한 코로나19로 인해 비대면 기술과 서비스를 위한 라이프로그 데이터 수집이 중요한 이슈가 되었다. 라이프로그는 사람의 활동과 행동을 통해 생성된 개인 데이터로 기존의 라이프로그 데이터 수집 시스템은 데이터 수집 범위가 제한적이거나 데이터 수집을 위한 개발 비용과 사용자의 노력이 많이 발생하는 어려움이 있었다. 본 논문에서는 챗봇을 활용한 라이프로그 데이터 수집 시스템을 개발하였다. 텔레그램 기반의 챗봇은 친숙한 인터페이스를 보유하고 있으며, 메시지 기반의 질의응답을 통해 웨어러블 디바이스로는 수집할 수 없는 데이터를 수집할 수 있다. 챗봇으로 사용자에게 메시지를 발송하여 언제, 어디서나 연속적인 데이터 수집이 가능하다. 데이터 수집 시 사용자의 개인정보를 활용하지 않기 때문에 보안적인 측면에서도 강점이 있다. 시스템을 구성하는 각각의 기능들은 모듈화되어 확장성을 보장하고 수집된 데이터들은 분석과정을 거쳐 사용자들에게 의미있는 정보를 제공한다. 수집된 데이터들은 NoSQL 기반의 데이터베이스에 저장되며, 스키마가 없는 비관계형 데이터베이스는 라이프로그 데이터웨어하우스를 구성하는데 적합하다. 또한 수면 활동에 대한 라이프로그를 수집하는 임상 연구에 적용하여 15일 이상의 기간동안 다양한 형태의 데이터를 연속적으로 수집하였다. 대다수의 사용자는 요구일수 이상을 응답하였고, 챗봇을 통한 라이프로그 데이터 수집 시스템이 유용하게 활용될 수 있음을 확인하였다. 본 논문의 결과물은 다양한 분야에서 필요한 라이프로그 데이터를 수집하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.

영어초록

Due to the recent outbreak of COVID-19, lifelog data collection for non-face-to-face technology and services has become an important issue. Lifelog refers to personal data generated through human activities and behavior. Existing lifelog data collection systems had difficulties such as limited scope of data collection or high development costs and user effort for data collection. In this paper, we developed a lifelog data collection system using a chatbot. Telegram-based chatbot have a friendly interface and can collect data that cannot be collected by wearable devices through message-based question and answering. Continuous data collection is possible anytime, anywhere by sending messages to users through chatbot. Since the user's personal information is not used during this process, no security issues arise. Each function that makes up the system is modularized to ensure scalability, and the collected data goes through an analysis process to provide meaningful information to users. The collected data is stored in a NoSQL-based database, and a non-relational database without schema is suitable for constructing a lifelog data warehouse. In addition, it was applied to clinical research to collect lifelog of sleep activities, and various types of data were continuously collected over a period of 15 days or more. The majority of users responded for more than the required number of days, confirming that the lifelog data collection system through chatbots can be useful. The results of this paper are expected to be helpful in collecting lifelog data needed in various fields.

참고자료

· 없음