• 제목/요약/키워드: 대화기술

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과거 상담대화를 활용한 개인화 대화생성을 위한 프롬프트 기반 데이터 증강 (Prompt-based Data Augmentation for Generating Personalized Conversation Using Past Counseling Dialogues)

  • 임채균;이혜우;오경진;성주원;최호진
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.209-213
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    • 2023
  • 최근 자연어 이해 분야에서 대규모 언어모델 기반으로 프롬프트를 활용하여 모델과 상호작용하는 방법이 널리 연구되고 있으며, 특히 상담 분야에서 언어모델을 활용한다면 내담자와의 자연스러운 대화를 주도할 수 있는 대화생성 모델로 확장이 가능하다. 내담자의 상황에 따라 개인화된 상담대화를 진행하는 모델을 학습시키려면 동일한 내담자에 대한 과거 및 차기 상담대화가 필요하지만, 기존의 데이터셋은 대체로 단일 대화세션으로 구축되어 있다. 본 논문에서는 언어모델을 활용하여 단일 대화세션으로 구축된 기존 상담대화 데이터셋을 확장하여 연속된 대화세션 구성의 학습데이터를 확보할 수 있는 프롬프트 기반 데이터 증강 기법을 제안한다. 제안 기법은 기존 대화내용을 반영한 요약질문 생성단계와 대화맥락을 유지한 차기 상담대화 생성 단계로 구성되며, 프롬프트 엔지니어링을 통해 상담 분야의 데이터셋을 확장하고 사용자 평가를 통해 제안 기법의 데이터 증강이 품질에 미치는 영향을 확인한다.

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전문 지식 및 대화 정책 예측이 결합된 프롬프트를 활용한 지식 기반 대화 생성 (Knowledge-Grounded Dialogue Generation Using Prompts Combined with Expertise and Dialog Policy Prediction)

  • 주어진;임채균;이도경;윤준영;성주원;최호진
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.409-414
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    • 2023
  • 최근 지식 기반 대화 생성에 많은 연구자가 초점을 맞추고 있다. 특히, 특정 도메인에서의 작업 지향형 대화 시스템을 구축하는 것은 다양한 도전 과제가 있으며, 이 중 하나는 거대 언어 모델이 입력과 관련된 지식을 활용하여 응답을 생성하는 데 있다. 하지만 현재 거대 언어 모델은 작업 지향형 대화에서 단순히 정보를 열거하는 방식으로 응답을 생성하는 경향이 있다. 이 논문에서는 전문 지식과 대화 정책 예측 모델을 결합한 프롬프트를 제시하고 작업 지향형 대화에서 사용자의 최근 입력에 대한 정보 제공 및 일상 대화를 지원하는 가능성을 탐구한다. 이러한 새로운 접근법은 모델 파인튜닝에 비해 비용 측면에서 효율적이며, 향후 대화 생성 분야에서 발전 가능성을 제시한다.

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양방향 대화형방송 기술 개발 현황

  • 강대갑;이광기;박석원;김용재
    • 정보와 통신
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    • 제21권11호
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    • pp.58-80
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    • 2004
  • 성공적인 양방향 대화형 방송 서비스를 위해서는 수신기 개발 뿐 만 아니라, 서비스 제공자와 함께 End-to-End 솔루션을 개발하는 것이 필수적이다. 본 기고에서는 최근의 기술 개발 현 황을 대화형 서비스를 상용화하기 위한 미들웨어 기술의 안정화 및 서버와의 정합작업, 가입자관리, 대화형방송 편성/운행 시스템, 보안인증 기술의 개발, 서비스 개발 등을 중심으로 소개하고자 한다.

기계와의 대화

  • 김도진
    • 과학과기술
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    • 제28권11호통권318호
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    • pp.26-27
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    • 1995
  • '사람과 사람의 대화'사람은 이러한 정감어린 인간의 정서를 첨단문명 기기에 빼앗기고 있다. 전화자동응답기가 등장한 후 우리의 생활은 달라지고 있다. 그러나 기성세대들은 '기계와의 대화'가 아직은 어색한지 전화녹음을 꺼리고 있는 것이 현실이다.

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차량 정보 서비스용 한국어 대화 시스템 (Korean Dialogue System for Car Information Service)

  • 최승권;권오욱;황금하;노윤형;이기영;김영길
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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    • pp.281-284
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    • 2013
  • 한국전자통신연구원(ETRI)에서는 2010 년부터 2015 년까지 5 년간에 걸쳐 모바일 플랫폼 기반 대화모델이 적용된 자연어 음성인터페이스 기술을 개발하고 있다. 2010 년에는 대화 시스템의 전반적인 모습을 설계하였고, 2011 년에는 대상 도메인으로 도시 관광용 영어 대화 시스템을, 2012 년에는 대상 도메인으로 차량공조, 응급조치 등과 같은 차량 정보 서비스용 한국어 대화 시스템을 개발하였다. 본 논문에서는 2012 년에 개발한 차량 정보 서비스용 한국어 대화 시스템을 기술하는 것을 목표로 한다. 차량 정보 서비스용 한국어 대화 시스템의 성능 평가는 운전 경험이 있는 평가자 20 명에 의해 이루어졌다. 평가자는 웹 평가 도구에 원격으로 접속하여 주어진 40 개의 차량 정보 관련 대화 미션을 태스크로 하여 차량 정보 서비스용 대화 시스템과 대화를 하였다. 평가는 태스크 성공률과 대화턴 성공률로 나누어 측정되었으며 태스크 성공률은 87.8%, 대화턴 성공률은 86.7%였다.

메타버스에서 목적 지향 대화 시스템의 정확도 향상을 위한 상황 정보 활용 대화 상태 추적 기술 (Dialogue State Tracking using Circumstance Information to Improve the Accuracy of Task-Oriented Dialogue System in Metaverse)

  • 김승연;방준성
    • 방송공학회논문지
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    • 제27권5호
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    • pp.685-693
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    • 2022
  • 디지털 전환과 비대면 소통 플랫폼에 대한 요구로 메타버스가 주목받고 있지만, 원활한 의사소통을 돕는 대화 시스템이 아직 메타버스에서는 널리 적용되지 않았다. 본 연구에서는 메타버스에 대화 시스템을 적용하는 경우 메타버스에서의 주변 상황에 대한 정보를 이용하여 기존의 대화 상태를 수정하는 방법을 제안한다. 대화와 상황에 대한 정보를 모두 활용하는 본 모델은 대화 상태를 추적하는 모듈과 상황 상태를 추적하는 모듈, 그리고 추적한 상황 상태와 대화 상태를 비교하여 수정하는 알고리즘으로 구성된다. 사용자의 의도를 재확인하는 대화가 추가됨에 따라 잘못된 대화 상태를 수정할 수 있고, 대화 시스템의 정확도 향상이 가능하다.

지상파 DMB 대화형 서비스 (T-DMB Interactive Service)

  • 안상우;정원식;차지훈;문경애
    • 전자통신동향분석
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    • 제21권4호통권100호
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    • pp.45-51
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    • 2006
  • 지상파 DMB 대화형 서비스는 사용자가 휴대.이동 단말을 통하여 방송을 시청하면서 이와 동시에 관련 대화형 데이터를 수신하고, 필요에 따라 통신망과 접속하여 풍부한 부가 데이터를 수신할 수 있는 차세대 양방향 데이터 서비스이다. 지상파 DMB 대화형서비스는 개인화된 단말에서 방송과 통신이 연동.융합될 수 있는 서비스이므로, 향후 지상파 DMB의 활성화와 더불어 점차 그 수요가 증대될 것으로 기대된다. 이에 한국정보통신기술협회 산하 DMB 프로젝트그룹에서는 지상파 DMB 대화형 서비스에 대한표준 권고안이 작성중에 있으며, 2006년 하반기에는 권고안을 기반으로한 지상파DMB 대화형 방송 시범서비스가 시작될 예정이다. 본 논고에서는 지상파 DMB 서비스기술에 대하여 살펴보고, 관련 기술개발 동향 및 전망에 대하여 소개한다.

생성적 적대 신경망을 이용한 음향 도플러 기반 무 음성 대화기술 (An acoustic Doppler-based silent speech interface technology using generative adversarial networks)

  • 이기승
    • 한국음향학회지
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    • 제40권2호
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    • pp.161-168
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    • 2021
  • 본 논문에서는 발성하고 있는 입 주변에 40 kHz의 주파수를 갖는 초음파 신호를 방사하고 되돌아오는 신호의 도플러 변이를 검출하여 발성음을 합성하는 무 음성 대화기술을 제안하였다. 무음성 대화 기술에서는 비 음성 신호로 부터 추출된 특징변수와 해당 음성 신호의 파라메터 간 대응 규칙을 생성하고 이를 이용하여 음성신호를 합성하게 된다. 기존의 무 음성 대화기술에서는 추정된 음성 파라메터와 실제 음성 파라메터간의 오차가 최소화되도록 대응규칙을 생성한다. 본 연구에서는 추정 음성 파라메터가 실제 음성 파라메터의 분포와 유사하도록 생성적 적대 신경망을 도입하여 대응 규칙을 생성하도록 하였다. 60개 한국어 음성을 대상으로 한 실험에서 제안된 기법은 객관적, 주관적 지표상 으로 기존의 신경망 기반 기법보다 우수한 성능을 나타내었다.

Pseudo Labeling을 통한 한국어 대화 추론 데이터셋 구축 (Constructing Korean Dialogue Natural Inference Dataset through Pseudo Labeling)

  • 이영준;;최윤수;임지희;최호진
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.205-209
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    • 2022
  • 페르소나 대화 시스템이 상대방의 개인화된 정보에 일관된 응답을 생성하는 것은 상당히 중요하며, 이를 해결하기 위해 최근에 많은 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 그 중, PersonaChat 데이터셋에 대해 수반/중립/모순 관계를 라벨링한 DialoguNLI 데이터셋이 제안되었으며, 일관성 측정, 페르소나 속성 추론 태스크 등 여러 분야에 활용되고 있다. 그러나, 공개적으로 이용가능한 한국어로 된 대화 추론 데이터셋은 없다. 본 연구에서는 한국어로 번역된 페르소나 대화 데이터셋과 한국어 자연어 추론 데이터셋에 학습된 모델을 이용하여 한국어 대화 추론 데이터셋(KorDialogueNLI)를 구축한다. 또한, 사전학습된 언어모델을 학습하여 한국어 대화 추론 모델 베이스라인도 구축한다. 실험을 통해 정확도 및 F1 점수 평가 지표에서 KLUE-RoBERTa 모델을 미세조정(fine-tuning)시킨 모델이 가장 높은 성능을 달성하였다. 코드 및 데이터셋은 https://github.com/passing2961/KorDialogueNLI에 공개한다.

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