과제정보
이 연구는 BK21 2023년도 연구비와 연세대학교 연구경쟁력 강화사업 연구비(#2023-22-0207)의 지원을 받아 수행되었습니다.
참고문헌
- 김민정, 한지은, 강효진, 권규현.(2020). 음성 사용자 인터페이스(VUI)의 사용성 범주 추출 : AI 비서를 중심으로. 한국HCI학회 논문지, 15(1), 53-64.
- 신조어. (2011). 신조어 연어의 형성 원리. 인문논총, 66, 269-297. https://doi.org/10.17326/JHSNU.66..201112.269
- 신지영. (2011). 한국어의 말소리. (No Title).
- 유원준, & 안상준. (2021). 딥 러닝을 이용한 자연어 처리 입문. https://wikidocs.net/book/2155.
- 유재권, 이경미. (2011). 한국어에서의 성인과 유아의 음성 인식 비교. 한국콘텐츠학회논문지, 11(5), 138-147. https://doi.org/10.5392/JKCA.2011.11.5.138
- 이종혁. (2021). 매체 간 뉴스 동질화 현상에 대한 탐색적 연구: Doc2Vec 을 통한 문서 유사도 측정의 활용. 언론정보연구, 58(4), 5-48. https://doi.org/10.22174/JCR.2021.58.4.5
- 이지희, 전소원, 이종태. (2017). 융합기술의 사용자 수용에 시대적 압박이 미치는 영향에 대한 연구. 한국기술혁신학회 학술대회, (), 1355-1368.
- 이한동, & 김종배. (2017). 문서 유사도 기법을 활용한 이슈 키워드 추출 방법-인터넷 뉴스 기사를 대상으로. 예술인문사회 융합 멀티 미디어 논문지, 7(8), 383-391.
- 정지수, 지민규, 고명현, 김학동, 임헌영, 이유림, & 김원일. (2019). 문서 유사도를 통한 관련 문서 분류 시스템 연구. 방송공학회논문지, 24(1), 77-86. https://doi.org/10.5909/JBE.2019.24.1.77
- 최가람, & 최성필. (2018). 단어 임베딩 (Word Embedding) 기법을 적용한 키워드 중심의 사회적 이슈 도출 연구: 장애인 관련 뉴스 기사를 중심으로. 정보관리학회지, 35(1), 231-250. https://doi.org/10.3743/KOSIM.2018.35.1.231
- 최우빈. (2020). 대화형 에이전트의 오류 메시지 전략과 의인화가 오류 회복에 미치는 영향. 국내석사학위논문 서울대학교 대학원, 서울.
- Ceaparu, I., Lazar, J., Bessiere, K., Robinson, J., and Shneiderman, B. (2004). Determining Causes and Severity of End-User Frustration. International Journal of Human-Computer Interaction, 17(3), 333-356. https://doi.org/10.1207/s15327590ijhc1703_3
- Church, K. W. (2017). Word2Vec. Natural Language Engineering, 23(1), 155-162. https://doi.org/10.1017/S1351324916000334
- Di Gennaro, G., Buonanno, A., & Palmieri, F. A. (2021). Considerations about learning Word2Vec. The Journal of Supercomputing, 1-16.
- Douzi, S., Amar, M., El Ouahidi, B., & Laanaya, H. (2017). Towards a new spam filter based on PV-DM (paragraph vector-distributed memory approach). Procedia Computer Science, 110, 486-491. https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.06.130
- Friedman, B. (1995, May). "It's the computer's fault" reasoning about computers as moral agents. In Conference companion on Human factors in computing systems (pp. 226-227).
- Hancock, P. A., Billings, D. R., Schaefer, K. E., Chen, J. Y., De Visser, E. J., & Parasuraman, R. (2011). A meta-analysis of factors affecting trust in human-robot interaction. Human factors, 53(5), 517-527. https://doi.org/10.1177/0018720811417254
- Harris, Z. S. (1954). Distributional structure. Word, 10(2-3), 146-162. https://doi.org/10.1080/00437956.1954.11659520
- Kriz, S., Anderson, G., & Trafton, J. G. (2010, March). Robot-directed speech: Using language to assess first-time users' conceptualizations of a robot. In 2010 5th ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (HRI) (pp. 267-274). IEEE.
- Lau, J. H., & Baldwin, T. (2016). An empirical evaluation of doc2vec with practical insights into document embedding generation. arXiv preprint arXiv:1607.05368.
- LuperFoy, S., Loehr, D., Duff, D., Miller, K. J., Reeder, F., & Harper, L. (1998). An architecture for dialogue management, context tracking, and pragmatic adaptation in spoken dialogue systems. In COLING 1998 Volume 2: The 17th International Conference on Computational Linguistics.
- Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., & Dean, J. (2013). Efficient estimation of word representations in vector space. arXiv preprint arXiv:1301.3781.
- Mikolov, T., Sutskever, I., Chen, K., Corrado, G. S., & Dean, J. (2013). Distributed representations of words and phrases and their compositionality. Advances in neural information processing systems, 26.
- Rong, X. (2014). word2vec parameter learning explained. arXiv preprint arXiv:1411.2738.
- Salem, M., Lakatos, G., Amirabdollahian, F., & Dautenhahn, K. (2015, March). Would you trust a (faulty) robot? Effects of error, task type and personality on human-robot cooperation and trust. In Proceedings of the tenth annual ACM/IEEE international conference on human-robot interaction (pp. 141-148).
- Sarma, A., & Palmer, D. D. (2004). Context-based speech recognition error detection and correction. In Proceedings of HLT-NAACL 2004: Short Papers (pp. 85-88).
- Yoon, S. Y., Hasegawa-Johnson, M., & Sproat, R. (2010). Landmark-based automated pronunciation error detection. In Eleventh annual conference of the international speech communication association.
- You, S., Nie, J., Suh, K., & Sundar, S. S. (2011, March). When the robot criticizes you... Self-serving bias in human-robot interaction. In Proceedings of the 6th international conference on human-robot interaction (pp. 295-296).