LLM을 활용한 맞춤형 미술관 안내 시스템 구축을 위한 프레임워크

A Framework for Developing Customized Museum Guide Systems Leveraging Large Language Models

최근 대규모 언어 모델(LLM)과 인공지능(AI) 기술의 발전은 정보의 검색, 처리 및 제공 방식에 획기적인 변화를 가져왔으며, 미술관의 경우에도 이를 이용해 방문객에게 대화형 방식으로 개인화된 정보 및 서비스를 제공할 수 있는 가능성을 열었다. 기존의 IT 기반 미술관 안내 시스템은 음성 안내, 스마트폰 어플리케이션, 챗봇 방식 등이 주를 이룬다. 이러한 시스템들은 대부분 사전에 준비된 정보를 일방적으로 제공하거나 혹은 매우 제한적 형태로만 사용자와 대화할 수 있었고, 또한 개별 미술관들이 구현하고 유지 관리하기에는 비용 및 기술면에서 어려움이 있었다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하고자 맞춤형 LLM 기술을 기반으로 한 미술관 안내 시스템 프레임워크를 제시한다. 이 프레임워크는 방문객들에게 전시 정보 안내, 개인화된 추천, 그리고 복합 문화 체험을 위한 부가 정보 등을 대화형으로 제공하도록 설계되었다. 프레임워크의 개발을 위해 디자인 사이언스 연구방법론을 활용하였으며 시연용으로 가상의 미술관을 구성하여 ChatGPT 4.0 및 GPTs 플랫폼을 활용해 프레임워크의 가능성을 검증하였다. 결과적으로 본 프레임워크를 활용하면 기존 미술관 안내 시스템들의 단점을 극복하고 방문자들에게 향상된 문화예술 경험을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

The recent advancements in large language models (LLMs) and artificial intelligence (AI) technology have brought about a transformative change in the way information is searched, processed, and delivered. In the case of art museums, this has opened up the possibility of providing personalized information and services to visitors in a conversational manner. Existing IT-based museum guide systems have primarily relied on voice guidance, smartphone applications, and chatbots. However, these systems mostly provide pre-prepared information unilaterally or allow only very limited interaction with users. Additionally, individual museums have faced challenges in terms of cost and technology in implementing and maintaining such systems. This study aims to address these issues by proposing a museum guide system framework based on customized LLM technology. The framework is designed to provide visitors with exhibition information, personalized recommendations, and supplementary information for a comprehensive cultural experience in a conversational manner. The development of the framework employed the design science research methodology, and a virtual museum was constructed to validate and demonstrate the framework’s potential using ChatGPT 4.0 and the GPTs platform. The results suggest that this framework can overcome the limitations of existing museum guide systems and provide visitors with an enhanced cultural and artistic experience.