현대인들에게는 정보와 시간이 매우 중요하며, 각 개인에 맞는 특화된 정보를 제공하고 알려주는 비서시스템에 대한 연구가 폭넓게 진행되고 있다. 본 연구에서는 날씨나 기온, 뉴스, 교통 정보 등의 사용자가 원하는 정보를 시간과 함께 제공하는 개인 비서 시스템 (Personal Secretary System) 일명 지니(Genie) 시스템을 개발한다. 지니 시스템에서는 뉴스, 날씨와 온도, 버스 도착 시간을 포함한 교통 정보, 그리고 메모 등의 정보를 시간과 함께 알려주어 사용자의 삶의 여유를 찾고, 안락한 생활을 영위할 수 있도록 도움을 줄 것으로 예상된다.
본 논문에서는 전자 개인 비서 시스템(PEAS)의 일부인 일정관리 시스템을 화자인식 기술을 적용하여 구현하였다. 본 시스템은 음성을 패스워드로 개인을 확인하여 각 개인의 일정을 관리해 주는 것으로 보안성과 함께 사용자에게 편의성을 제공한다. 사용자 등록을 자유롭게 하였으며 인식에서는 계산 시간 등을 고려하여 DTW 알고리즘에서 얻을 수 있는 경로정보를 이용해 하나의 참조패턴을 구성하도록 하였다. 또한 시간 흐름에 따라 인식율 저하를 방지하기 위해 실험결과에 따라 일정기간 뒤에 자동으로 참조패턴이 갱신되도록 하였다.
본 논문은 개인용 전자 비서 시스템을 위한 음성사서함의 구현에 관한 것이다. 기존의 음성사서함 서비스는 단순한 메시지 축적서비스에 불과하다. 제안된 전자 비서 시스템을 위한 음성사서함은 음성 정보를 관련 데이터 베이스와 연계하여 개인정보관리시스템에 활용할 수 있도록 한 것이다. 본 논문에서는 음성의 저장과 합성에 ADPCM과 LPC 음성 부호화 방식을 적용하였고, 음악합성에는 FM 음원을 사용하였다. 개인용 컴퓨터에 확장카드 형태로 제작된 제안된 시스템의 서비스 기능은 녹음, 편집, 저장 및 재생기능, 자동발신 및 메시지 전달기능, 동보기능, 자동수신 및 부재중 안내기능, 시보안내 및 음악연주 기능, 전화번호 및 스케쥴 관리등으로 구성되었다.
지능형 개인비서(Intelligent Personal Assistant, IPA)는 다양한 기능을 수행함에도 불구하고 사용자의 실제 이해가 기대보다 낮고 아직은 사용량이 많지 않다는 지적을 받고 있다. 본 연구는 이러한 지능형 개인비서의 사용의도에 영향을 미치는 요인을 밝히기 위하여 기술수용모형(Technology Acceptance Model)과 혁신확산이론(Innovation Diffusion Theory)과 정보시스템 성공모형(Information System Success Model)을 기반으로, 지능형 개인비서의 기능특성을 포함하는 통합 연구모형을 제안하였다. 개발된 통합모형의 가설검증을 위해 지능형 개인비서를 실제 사용하고 있는 사용자들을 대상으로 수집된 203부의 설문 데이터를 PLS 구조방정식을 사용하여 실증분석 하였다. 연구결과, 혁신확산이론에서 도출된 IPA 혁신특성(상대적 이점, 적합성, 관찰 가능성)은 모두 지각된 유용성에 유의한 긍정적 영향을 미치는 것으로 조사되었으며, 정보시스템 성공모형을 통해 도출된 IPA 품질특성(시스템 품질, 정보 품질) 중 정보 품질은 지각된 유용성과 지각된 용이성에 모두 긍정적 영향을 미치는 요인으로 조사되었다. 마지막으로 IPA 기능특성(지각된 지능, 지각된 개인화) 중 지각된 지능 또한 지각된 유용성과 지각된 용이성에 긍정적 영향을 미치며, 지능형 개인비서의 사용의도를 높이는 주요 요인으로 나타났다. 본 연구의 시사점과 향후 연구과제는 연구결과로 정리하였다.
대화형 개인 비서 시스템은 사람의 음성을 통해 인식된 음성 인식 결과를 분석하여 사용자에게 제공할 정보가 무엇인지 파악한 후, 정보가 포함되어 있는 앱(app)을 실행시켜 사용자가 원하는 정보를 제공하는 시스템이다. 이러한 대화형 개인 비서 시스템의 가장 중요한 모듈 중 하나는 음성 대화 인식 모듈(SLU: Spoken Language Understanding)이며, 발화의 "의미 분석"을 수행하는 모듈이다. 본 논문은 음성 인식결과가 잘못되어 의미 분석이 실패하는 것을 방지하기 위하여 음성 인식 결과에서 잘못 인식된 명사, 개체명 단어를 보정 시켜주는 미등록어(OOV:Out-of-vocabulary) 처리 모듈을 제안한다. 제안하는 미등록어 처리 모듈은 미등록어 탐색 모듈과 미등록어 변환 모듈로 구성되며, 미등록어 탐색 모듈을 통해 사용자의 발화에서 미등록어를 분류하고, 미등록어 변환 모듈을 통해 미등록어를 사전에 존재하는 유사한 단어로 변환하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 적용하였을 때의 실험 결과, 전체 미등록어 중 최대 52.5%가 올바르게 수정되었으며, 음성 인식 결과를 그대로 사용했을 경우 "원본 문장"과 문장 단위 67.6%의 일치율을 보인 것에 반해 미등록어 처리 모듈을 적용했을 때 17.4% 개선된 최대 85%의 문장 단위 일치율을 보였다.
본 연구는 지능형 개인비서 서비스의 사용 경험을 HCI의 평가 기준을 바탕으로 비교·분석하여 사용 경험의 긍정적인 요소와 개선되어야 할 요소를 탐색하고자 한다. 현 시장에서 점유율이 가장 높은 지능형 개인비서 서비스인 애플의 시리, 구글의 구글어시스턴트, 삼성의 빅스비를 대상으로 연구를 진행하였다. 연구 방법은 1차로 문헌 연구를 통하여 현 서비스의 개념과 특징에 대해 비교·분석하였고 2차로 약 2주간 UI/UX 디자인 전문가 7명을 대상으로 맥락질문법을 활용하여 인터뷰를 진행하였다. 인터뷰는 피터 모빌(Peter Morville)의 사용자 경험 허니콤(user experience honeycomb) 7가지 사용성 원칙을 5가지로 재구성하여 유용성, 편의성, 시각적 매력성, 신뢰성, 만족도에 대한 질문을 진행하였다. 이후 재구성한 사용성 원칙 내용을 바탕으로 평가 rating 및 시스템 사용성 척도 (SUS) 를 바탕으로 평가를 실시하였다. 본 연구는 인공지능 개인비서 서비스의 사용경험을 정량적, 정성적으로 분석했다는데 의의가 있다.
기존 대화시스템과 달리 대화형 개인 비서 시스템은 사용자에게 정보를 제공하기 위해 앱(APP)을 구동하는 방법을 사용한다. 사용자가 앱을 통해 정보를 얻고자 할 때, 사용자가 필요로 하는 정보를 제공해주기 위해서는 사용자의 목적을 정확하게 인식하는 작업이 필요하다. 그 작업 중 중요한 두 요소는 개체명 인식과 문장목적 인식이다. 문장목적 인식이란, 사용자의 문장을 분석해 하나의 앱에 존재하는 여러 정보 중 사용자가 원하는 정보(문장의 목적)가 무엇인지 찾아주는 인식작업이다. 이러한 인식시스템을 구축하는 방법 중 대표적인 방법은 사전규칙방법과 기계학습방법이다. 사전규칙은 사전정보와 규칙을 적용하는 방법으로, 시간이 지남에 따라 새로운 규칙을 추가해야하는 문제가 있으며, 규칙이 일반화되지 않을 경우 오류가 증가하는 문제가 있다. 또 두 인식작업을 파이프라인 방식으로 적용 할 경우, 개체명 인식단계에서의 오류를 가지고 문장목적 인식단계로 넘어가기 때문에 두 단계에 걸친 성능저하와 속도저하를 초래할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 우리는 통계기반의 기계학습방법인 Conditional Random Fields(CRF)를 사용한다. 또한 사전정보를 CRF와 결합함으로써, 단독으로 수행하는 CRF방식의 성능을 개선시킨다. 개체명과 문장목적인식의 구조를 분석한 결과, 비슷한 자질을 사용할 수 있다고 판단하여, 두 작업을 동시에 수행하는 방법을 제안한다. 실험결과, 사전규칙방법보다 제안한 방법이 문장단위 2.67% 성능개선을 보였다.
최근 화두가 되고있는 지능형 개인 비서 시스템에서 자연어 이해(NLU) 시스템은 중요한 구성요소이다. 자연어 이해 시스템은 사용자의 발화로부터 대화의 도메인(domain), 의도(intent), 의미적 슬롯(semantic slot)을 분류하는 역할을 한다. 하지만 자연어 이해 시스템을 학습하기 위해서는 많은 양의 라벨링 된 데이터를 필요로 하며 새로운 도메인으로 시스템을 확장할 때, 새롭게 데이터 라벨링을 진행해야 하는 한계점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 적대 학습 방법을 이용하여 풍부한 양으로 구성된 기존(source) 도메인의 데이터부터 적은 양으로 라벨링 된 데이터로 구성된 대상(target) 도메인을 위한 슬롯 채우기(slot filling) 모델 학습 방법을 제안한다. 실험 결과 적대 학습을 적용할 경우, 적대 학습을 적용하지 않은 경우 보다 높은 f-1 score를 나타냄을 확인하였다.
지능형 로봇의 사용자 품질을 결정하는 주요 요소들 중 하나는 짧은 부트 시간이다. 로봇 시스템에서는 부팅 과정 중에 침입자인지, 자택 순찰, 개인 비서, 엔터테인먼트와 같은 다수의 응용들이 동시에 초기화되는데, 고품질의 사용자 경험을 제공하기 위해서는 사용자 응답성이 중요한 응용들이 우선적으로 초기화되어야한다. 이를 위해 리눅스 기반 로봇 시스템에서 부트 시간을 단축하기 위한 다양한 연구들이 진행되어 왔다. 하지만 이들은 단일 응용 각각에 대한 초기화 시간을 단축하는 연구들이며, 응용들 간에 CPU, 메모리, I/O와 같은 자원 경쟁에 의한 지연 요소를 고려하지 않고 있다. 본 논문에서는 응용들 간의 각종 자원경쟁들을 고려하여 사용자 응답성이 중요한 응용을 우선적으로 초기화하기 위한 외부 컨텍스트 기반 선별적 자원 사용률 조정기법을 제안한다. 이를 리눅스 기반 시스템 상에 구현하여 검증한 결과 응용의 부트 시간이 기존 대비 33.02% 단축됨을 확인했다.
콘텐츠 큐레이션 서비스를 위해서 대용량 데이터를 학습하는 과정에서 발생하는 메모리부족 문제, 학습소요시간 문제 등을 해결하기 위한 "대용량 문서학습을 위한 동적학습 파이프라인 생성기술 중 빅데이터 마이닝을 위한 점진적 학습 모델" 기술이 필요하며, 본 논문에서 제안한 콘텐츠 큐레이션 서비스는 온라인상의 수많은 콘텐츠들 중 개인의 주관이나 관점에 따라 관련 콘텐츠들을 수집, 정리하고 편집하여 이용자와 관련이 있거나 좋아할 만한 콘텐츠를 제공하는 서비스이다. 큐레이션 서비스에서는 개인비서, 금융 분야의 투자, 자율주행, 저널리즘, 효율적인 업무 지시/감독, 제조업의 자동화 공정, 교육, 콘텐츠 유통, 학술정보 등에서 컴퓨터가 방대한 양의 데이터로 부터 학습하여 사람의 일을 대신 처리하거나 의사결정에 도움을 줌으로써 업무의 효율을 높여주는 서비스 산업에 활용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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