• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.312-318
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• 2023

본 연구는 다양한 대규모 언어 모델들의 한국어/영어 공감 대화 생성에서 성능을 실험적으로 비교 분석하는 것과 개인의 성향과 공감 사이에서의 상관 관계를 실험적으로 분석하는 것을 목표로 한다. 이를 위해, 한국어 공감 대화 데이터셋인 KorEmpatheticDialogues 를 구축하였고, personality-aware prompting 방법을 제안한다. 실험을 통해, 총 18개의 언어 모델들 간의 공감 대화 생성 성능을 비교 분석하였고, 개인의 성향에 맞춤형 제공하는 공감이 더 상호작용을 이끌어낼 수 있다는 점을 보여준다. 코드와 데이터셋은 게재가 허용되면 공개할 예정이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.44-49
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• 2023

이 연구는 MBTI 심리기능을 근거로 사용자 유형을 ST와 NF로 구분하고, 그룹별로 나눈 일상대화를 전사 후 분석하여 대화에서 나타나는 청자의 공감적 반응이 성향에 따라 차별화되는 점을 발견하고 이를 챗봇 대화 실험에 적용하여 분석결과의 유효성을 귀납적으로 증명하였다. 고성능의 초대규모 생성모델을 필두로 한 채팅 에어전트 구현이 보편화된 시점에서 진정 가치있는 대화 모델은 유창한 언어 구사 능력뿐만 아니라 사용자의 성향에 적합한 만족스러운 대화 경험을 제공할 수 있어야 함을 시사한다. 이 연구는 리얼월드의 대화 방식을 모방하여 챗봇 대화로 재현하였다는 점에서 실질적인 B2C 대화 서비스의 질적 향상에 기여도가 높을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.153-159
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• 2022

본 논문에서는 인공지능이 생성하는 일상 대화의 품질 향상을 위해 상식 추론을 정의하고 설문을 통해 정량적, 정성적 분석을 진행하였다. 정량적 평가에서는 주어진 문장이 에게 학습시키기에 적합한가'라는 수용성 판단을 요청한 질문에서 40대 이상의 연령이 20, 30대와 유의미한 차이를 보였다. 정성적 평가에서는 '보편적 사실 여부'를 AI 발화 기준의 주요한 지표로 보았다. 이어서 '챗봇' 대화의 품질에 대한 설문을 실시했다. 이를 통해 일상 대화를 사용한 챗봇의 대화 품질을 높이기 위해서는 먼저, 질문의 요구에 적절한 정보와 공감을 제공해야 하고 두 번째로 공감의 정도가 챗봇의 특성에 맞는 응답이어야 하며 세 번째로 대화의 차례에 따라 담화의 규칙을 지키면서 대화가 진행되어야 한다는 결론을 얻을 수 있었다. 이 세 가지 요건이 통합적으로 적용된 담화 설계를 통해 완전히 인공지능스러운 대화가 가능할 것으로 여겨진다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2019년도 춘계종합학술대회
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• pp.183-184
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• 2019

본 논문에서는 로봇과 사람의 자연스러운 감정 소통을 위한 비디오 시퀀스 표정생성 대화 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 실시간 비디오 데이터로 판단된 관객의 감정 상태를 반영한 대답을 하며, 딥러닝(Deep Learning)을 활용하여 대화의 맥락에 맞는 로봇의 표정을 실시간 생성한다. 본 논문에서 관객의 표정을 위해 3만여개의 비디오 데이터로 학습한 결과 88%의 학습 정확도로 표정 생성이 가능한 것으로 확인되었다. 본 연구는 로봇 표정 생성에 딥러닝 방식을 적용한 것에 그 의의가 있으며 향후 대화 시스템 자체에도 딥러닝 방식을 확대 적용하기 위한 초석이 될 수 있다는 점에 의의가 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.179-184
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• 2023

본 연구는 우울감을 느끼거나 대화 상대 부재로 어려움을 겪는 사용자와 정서 교감형 시스템간의 대화로 구성된 한국어 데이터 셋을 구축하고 이때 시스템이 사용할 수 있는 효과적인 응대 전략을 제안하는데 목적이 있다. 데이터셋은 사용자와 시스템 간의 대화 쌍을 기본 단위로 하며, 사용자의 7가지 기본 감정(행복, 슬픔, 공포, 놀람, 분노, 혐오, 중립)과 시스템의 4가지 응대 전략(명료화, 공감적 응대, 제안, 페르소나)에 따라 주석이 된다. 이 중, 공감적 응대 전략은 10가지 독특한 반응 유형(수용적 경청, 후행 발화 요청, 승인/동의, 비승인/재고 요청, 놀람, 격려, 느낌 표시, 상대 발화 반복, 인사, 의견 제시) 및 4가지 후행 발화 요청 유형(무엇, 왜, 어떻게, 그밖에)을 포함하는 구조로 구체화되었다. 이러한 주석은 시스템이 사용자의 다양한 감정을 식별하고 적절한 공감 수준을 나타내는 응답을 생성하는 데 있어 연구적인 의의가 있으며, 필요시 사용자가 부정적 감정을 극복할 수 있는 활동을 제안하는 데 도움을 줄 수 있다는 점에서 실제적인 의의가 있다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권44호
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• pp.307-331
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• 2016

웹툰은 동시대 한국을 대표하는 대중문화 콘텐츠이다. 본 연구에서는 웹툰을 둘러싼 참여 문화의 양상을 살펴보고, 웹툰이 동시대 한국에서 지니는 문화적 함의를 밝히고자 한다. 이때 웹툰의 참여 문화가 사용자 생성 이미지를 중심으로 형성되고 있다는 점에 주목하고 그 재현 양상을 분석한다. 이를 위해 먼저 2장에서는 사용자 생성 이미지가 모방되는 과정을 '밈' 개념을 기반으로 분석한다. 특히 사용자 생성 이미지의 그림과 글이 변이 혹은 복제되는 정도에 따라 이를 '완전 복제형', '부분 변이형', '완전 변이형'의 세 가지 유형으로 분류한다. 사용자들은 이렇게 변용한 이미지를 일상적인 메신저 대화 등에 이식함으로써 하나의 놀이 요소로 사용하고 있다. 3장에서는 이러한 사용자 생성 이미지가 생성되는 과정에서 도출되는 문화적 의미를 밝힌다. 특히 대부분의 사용자 생성 이미지가 원본 웹툰의 주인공을 모방한다는 점에 주목하고, 노스럽 프라이의 문학 양식 이론을 통해 그 근저에 깔린 대중의 욕망을 분석한다. 웹툰의 주된 독자는 한국의 대도시에 살아가는 소시민이며, 사용자 생성 이미지 역시 이러한 평범한 사람들의 일상을 반영하는 방식으로 나타난다. 이처럼 웹툰의 사용자 생성 이미지는 그림이나 글을 복제 및 변이하는 방식으로 원본을 모방하며, 사용자들 사이에서 하나의 유희적 코드로서 소비 및 향유된다. 특히 주인공의 모습을 자기반영적으로 모방함으로써 사용자들의 일상적 공감에 소구한다. 본 연구는 웹툰의 사용자 생성 이미지가 동시대 한국을 살아가는 대중의 욕망을 드러낸다는 점에서 그 문화적 함의를 고찰한다.