본 논문에서는 방송 프로그램에 시청자가 대화 채널을 이용하여 참여할 수 있도록 하기 위한 양방향 방송 시스템 즉, 리턴채널서버를 설계, 구현한다. 방송 프로그램에 시청자의 의견이나 응답을 실시간 반영하는 서비스를 제공하기 위한 리턴채널서버는 제어 모듈, 네트웍 인터페이스 모듈, 데이터베이스 관리 모듈, 그리고 실시간 콘텐츠 저작 모듈 등으로 구성된다. 이때 방송 서비스에 무관한 형태로 리턴채널서버를 구성하기 위하여, 본 논문에서는 리턴채널서버의 각 모듈들을 리턴채널서버 응용과 리턴채널서버 응용 실행 환경 등으로 계층적으로 구성한다. 리턴채널서버 응용은 실행코드와 실행코드의 실행에 필요한 파라메터로 구성되어 있으며, 리턴채널서버가 특정 방송 프로그램을 제공하기 위해 처리해야 하는 절차들을 정의한다. 한편 리턴채널서버응용 실행환경은 리턴채널서버 응용이 실행되기 위한 환경을 제공한다. 리턴채널서버를 리턴채널서버 응용 실행환경과 리턴채널서버 응용으로 계층적으로 구성하면, 방송 서비스 제공자가 제공하고자 하는 방송 서비스에 무관하게 리턴채널서버가 동작하도록 리턴채널서버를 구성할 수 있으며 이는 실험을 통해 확인되었다.
REA 모델은 EA 모델의 구성요소인 측면을 역할측면, 연산측면, A-PART-OF 측면, IS-A 측면, 속송측면 등의 5개 측면으로 분류한 모델이다. EATPS 는 사용자 인터페이스모듈, 지식생성 모듈, 인스턴스 관리 모듈, 스키마 구조관리 모듈, 무걸성검사 모듈등의 5개 모듈로 구성된 지능적 지식표현 시스템의 REA 모델에 의해 대화식 (interactive) 으로 생성하고 관리한다. 본눈문에서는 EATPS 의 구성과 기능, 지식 정의언어인 EAKDL 의 구조및 대화식 형성, 지식생성 모듈의 구성과 기넝, 클래스 생성 모듈의 기능과 알고리즘, 그리고 상속추론메카니즘을 도입한 생성모듈의 기능 및 알고리즘을 제시하였다.
과제 지향 대화 시스템은 발화 의도 및 요구사항을 파악하여 사용자가 원하는 과제를 달성한다는 점에서 유용하다. 대화 상태 추적은 과제 지향 대화 시스템의 핵심 모듈이며, 최근에는 텍스트뿐만 아니라 시각 정보까지 활용하여 대화 상태를 추적하는 멀티모달 대화 상태 추적 연구가 활발히 진행되는 중이다. 본 논문에서는 멀티모달 공황장애 상담 대화 속 내담자의 상태를 추적하는 과제를 제안하였다. ChatGPT를 통한 멀티모달 공황장애 상담 과제 지향 대화 데이터셋 구축 프레임워크와, 구축한 데이터셋의 품질을 증명하기 위한 분석도 함께 제시하였다. 사전학습 언어 모델인 GPT-2를 벤치마크 데이터셋에 대해 학습한 성능을 측정함으로써 향후 멀티모달 대화 추적 성능이 능가해야 할 베이스라인 성능을 제시하였다.
본 논문에서는 현재 ETRI에서 개발 중인 유/무선 전화망을 통한 다국어간 대화체 음성번역서비스 시스템에 대해서 소개한다. 전화망을 통한 자동음성번역서비스 시스템은 여행대화영역을 서비스 대상영역으로 하고 있고 자동음성번역서비스를 필요로 하는 사용자들은 동일한 장소에서 대면하고 있으며 서로 다른 언어를 사용하기 때문에 서로 의사 소통에 어려움을 겪고 있다고 가정한다. 따라서 여기서 말하는 자동음성번역 시스템의 특징은 인간과 기계간의 인터페이스를 그 대상으로 하는 것이 아니라 인간과 인간사이의 인터페이스를 그 대상으로 하고 있다는 정이다. 인간과 인간사이의 인터페이스 상황에서는 인간의 이해력이 시스템 오류를 정정할 수 있는 여지를 지니고 있다. 따라서 시스템이 사용자의 말하는 의도 혹은 개념만 잘 전달할 수 있다면 서로 다른 언어를 사용하는 사용자들 사이에서도 이러한 시스템을 통한 의사소통이 가능하다. 자동음성번역서비스 시스템은 크게 음성인식모듈 문장해석 및 번역 모듈, 음성합성모듈, 시스템통합 모듈 그리고 전화망 인터페이스 모듈로 나뉜다. 여기서는 자동음성번역 서비스 시스템의 각 모듈들의 주요 특징과 상호 인터페이스 방법에 대해서 소개한다.
공작기계가 협력의 주체가 되는 생산시스템에서는 공작기계가 다양한 내외부적 요인들과 협력을 유지하면서 스스로 지식을 진화시킬 수 있는 M2M(Machine To Machine) 환경을 만들어 갈 수 있게 될 것이다. 본 연구에서는 지식진화형 지능공작기계의 개발을 위한 대화 모듈 에이전트 설계에 대한 내용을 소개한다. 지식진화형 지능 공작기계를 개발하기 위해서는 인간 전문가를 대신할 다양한 지식과 이에 적합한 지식처리가 필요하다. 그러기 위해서는 무엇보다 기계간 협력을 위한 에이전트의 요구가 필수적이다.(중략)
본 연구는 CSDP-초기설계 시스템 개발'3' 세부과제로 수행되었으며 선박의 기본 성능 및 사양을 결정하는데 필요한 제반 기본 계산을 수행하고 설계자의 의사결정을 지원하는 대화식 초기 설계 전산 시스템의 개발에 그 목적이 있으며, 크게 개념설계 분야와 선형 설계분야로 나누어 개발 되어왔다.(Fig. 4.1 참조). 이번 4차년도에는, 프로그램을 보다 효율적으로 사용할 수 잇도록 하기 위하여 개년설계 시스템을 구성하는 단위 모듈들을 단독으로 사용 가능하도록 독립성을 유지 함과 동시에, 시스템 차원의 상위 레벨에서 각각의 모듈들을 통합 제어하는 수퍼어플리케이션 개념을 이용한 유연화된 대화형 개념설계 프로그램(BASCON-3)을 개발하였다. 그리고 선박의 주기관 선정과 관련한 경험적 지식을 도출하여 지식베이스를 구성하고, 주기관 데이터베이스 및 저항.추진성능 추정 모듈들과의 통합을 통한 시험형의 주기관 선정 지원 시스템(ME-ASSIST )을 개발하였다. 또한 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 채택한 확장형 선형 정의 및 변환 프 로그램(MBASTRANS)을 개발하였다. 형상 모델러인 ACIS를 도입하여, 조선 분야에의 활용 가 능성을 연구하였고, 조선소에 GUI개발 기술과 시스템 통합 기술을 이전하였다.
대화면 PDP 서스테인 파워 모듈을 위한 고효율 펄스폭 변조 컨버터가 본 논문에서 소개된다. 제안된 컨버터는 일차측에서 병렬로 연결되고, 위상 변조 방식으로 구동되는 두 개의 하프브릿지 컨버터로 구성되어 있다. 그들의 변압기들은 이차측에서 직렬로 연결된다. 제안된 컨버터에서 모든 스위치들은 그 전부하 구간동안 ZVS를 가지고 턴 온되며, 동시에 그 ZVS 범위를 확장하기 위해 추가된 전류에 의한 도통 손실을 최소화 할 수 있는 장점을 갖는다. 또한 그 변압기의 턴 비가 비교되는 컨버터들에 비해 유리하게 설계될 수 있어 일차측 도통 손실을 개선할 수 있는 장점도 갖는다. 낮은 프로파일 설계 또한 두개의 변압기의 사용으로 달성된다. 제안된 컨버터의 성능은 80인치 PDP 서스테인 파워 모듈의 스펙으로 구현된 프로토타입 컨버터들부터 검증된다.
본 논문에서는 사용자의 입력에 따라 3차원 오디오 장면을 재구성하여 전달할 수 있는 대화형 오디오 방송단말의 구현 예를 제시한다. MPEG-4 AudioBIFS 규격에 따라 계층적으로 표현한 오디오 장면의 속성을 사용자의 입력에 따라 갱신하고, 주어진 속성을 참조하여 오디오 데이터를 3차원 공간상에 재합성하는 방식을 취한다 속성을 갱신하는 모듈은 MPEG-4 Audio 프로파일을 지원하게 하되 AudioBIFS 노드 유형에 따른 사용자 인터페이스를 미리 정의하여 단말 측에 저장해 두고 이용함으로써 대화형 방송 서비스를 구현했다. 3차원 오디오 데이터를 재생하는 기능은 사용자의 입력에 대한 피드백을 풍부하게 하여 대화형 방송의 효과를 극대화하고, 사실감을 제고하는 데 중요한 역할을 담당한다. 요소기술로 음상의 위치, 지향성, 모양, 잔향특성 등을 구현하기 위한 3차원 오디오 기술에 대해 소개한다. 또한 대화형 3차원 오디오 방송단말을 이용한 서비스의 예로 대화형 합주 및 합창 프로그램을 소개한다.
본 연구는 치매노인환자의 생활의 질을 향상시키기 위한 대화시스템의 개발에 목표를 둔다. 제안된 시스템은 주로 세 가지 모듈, 즉, 음성인식, 시간테이블에 의해 구분된 대화 데이터베이스의 자동검색, 그리고 간호사의 녹음음성에 의한 응답 등으로 구성되어 있다. 우선 치매환자가 요양시설에서 자주 발화하는 대화의 내용을 조사하고, 그들의 발화 음성을 인식하고 적절히 응답하도록 구성하였다. 시스템의 평가를 위해서 시스템이 도입되었을 때와 도입되지 않았을 때를 비교, 조사하였다. 시스템이 도입되지 않았을 때는 간호사가 자유로이 케어서비스를 행할 수 있도록 하였다. 비디오 촬영을 통해서 대상자의 행동 및 반응을 조사한 결과, 치매환자의 요구를 충족시키는데 있어서 대화 시스템이 간호사들보다 더 응답적이었다는 것을 알 수 있었다. 게다가, 제안된 시스템은 상호 대화에 있어서 환자가 더 많이 말하도록 유도함을 알 수 있었다.
대화시스템은 인간과 컴퓨터의 상호작용에 새로운 패러다임이 되고 있다. 자연어로써 상호작용함으로써 인간은 보다 자연스럽고 편리하게 각종 서비스를 누릴 수 있게 되었다. 대화시스템의 구조는 일반적으로 음성 인식, 자연어 이해, 문맥 파악 등의 여러 모듈의 파이프라인으로 이뤄지는데, 본 연구에서는 자연어 이해 모듈의 도메인 분류 문제를 풀기 위해 convolutional neural network, random forest 등의 기계학습 모델을 비교하였다. 사람이 직접 태깅한 총 7개 서비스 도메인 데이터에 대하여 각 문장의 도메인을 분류하는 실험을 수행하였고 random forest 모델이 F1 score 0.97 이상으로 가장 높은 성능을 달성한 것을 보였다. 향후 다른 기계학습 모델들을 추가 실험함으로써 도메인 분류 성능 개선을 지속할 계획이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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