• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.10d
• /
• pp.226-228
• /
• 2002

본 논문에서는 실시간 대화 행위에서 대화 메시지 사이의 응답 관계를 시각적으로 표현하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존 텍스트 기반 대화 방식과 트리 기반 대화 방식을 결합한 형태로서 대화 메시지의 일반적인 응답 관계뿐만 아니라, 기존 트리 기반 인터페이스에서 지원이 어려운 최근 수신 대화 메시지의 응답 관계를 시각화함으로써 대화자의 상호작용을 용이하게 한다. 이러한 방법은 기존 텍스트 방식의 테이블 구조에 트리 구조를 결함하여 대화에서 응답 관계를 명확히 구분한다. 제안한 방법의 구현은 XML과 DOM을 이용하여 대화 메시지와 대화 시스템을 구현하였으며, 응용 분야는 협업, 원격 교육, 온라인 게임 등이다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
• /
• 2017.10a
• /
• pp.111-115
• /
• 2017

목적 지향적 대화 시스템(Goal-oriented dialogue system)은 텍스트나 음성을 통해 특정한 목적을 수행할 수 있는 시스템이다. 최근 RNN(recurrent neural networks)을 기반으로 대화 데이터를 end-to-end learning 방식으로 학습하여 대화 시스템을 구축하는데에 활용한 연구가 있다. End-to-end 방식의 학습은 도메인에 대한 지식 없이 학습 데이터 자체만으로 대화 시스템 구축을 위한 학습이 가능하다는 장점이 있지만 도메인 지식을 학습하기 위해서는 많은 양의 데이터가 필요하다는 단점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 도메인 특정 지식을 결합하여 end-to-end learning 방식의 학습이 가능한 Hybrid Code Network 구조를 기반으로 한국어로 구성된 식당 예약에 관련한 대화 데이터셋을 이용하여 식당 예약을 목적으로하는 대화 시스템을 구축하는 방법을 제안한다. 실험 결과 본 시스템은 응답 별 정확도 95%와 대화 별 정확도 63%의 성능을 나타냈다.

• Proceedings of the ESK Conference
• /
• 1997.04a
• /
• pp.123-131
• /
• 1997

이 연구에서는 서로 다른 사용자 인터페이스의 대화 방식에 따라 PC통신 소프트웨어 의 사용편이성이 어떻게 달라지는가를 살펴보고자 한다. 이를 위해 현재 국내에서 이 용되고있는 3개의 PC통신소프트웨어를 대상으로 남녀대학생 18명에 의한 사용편이성 평가 시험을 실시하였다. 시험은 강사에 의한 1:1 방식에 의해 실시하였다. 평가척도로 는 학습소요시간, 시험소요시간, 정답률을 이용하였다. 실험결과, 윈도우환경에서 구현 되는 메뉴, 아이콘, 명령어를 혼합한 대화방식의 소프트웨어보다도 도스환경에서 구현된 명령어 대화방식의 소프트웨어가 학습용이성 측면에서의 사용편이성이 높을 수 있다는 점이 시사되었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2017.10a
• /
• pp.111-115
• /
• 2017

목적 지향적 대화 시스템(Goal-oriented dialogue system) 은 텍스트나 음성을 통해 특정한 목적을 수행 할 수 있는 시스템이다. 최근 RNN(recurrent neural networks)을 기반으로 대화 데이터를 end-to-end learning 방식으로 학습하여 대화 시스템을 구축하는데에 활용한 연구가 있다. End-to-end 방식의 학습은 도메인에 대한 지식 없이 학습 데이터 자체만으로 대화 시스템 구축을 위한 학습이 가능하다는 장점이 있지만 도메인 지식을 학습하기 위해서는 많은 양의 데이터가 필요하다는 단점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 도메인 특정 지식을 결합하여 end-to-end learning 방식의 학습이 가능한 Hybrid Code Network 구조를 기반으로 한국어로 구성된 식당 예약에 관련한 대화 데이터셋을 이용하여 식당 예약을 목적으로하는 대화 시스템을 구축하는 방법을 제안한다. 실험 결과 본 시스템은 응답 별 정확도 95%와 대화 별 정확도 63%의 성능을 나타냈다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
• /
• v.7 no.1
• /
• pp.620-631
• /
• 2021

The study aim to test the effect of voice agent's preceding utterance type on the user experience in the smart home contexts by conversation types. Based on two types of conversation (task-oriented vs. relationship-oriented conversations) and two types of utterance (preceding vs. response utterances), four different scenarios were designed for experimental study. A total of 62 participants were divided into two groups by utterance type, and exposed to two scenarios of the conversation types. Likeability, psychological reactance, and perceived intelligence were measured for the user experience of conversational agent. The result showed main effects of likeability in task-oriented conversations, and of psychological reactance in preceding utterances. The interaction effect demonstrated that preceding conversation improved the likeabilitty and perceived intelligence in the task-oriented conversations.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
• /
• v.35 no.12
• /
• pp.552-559
• /
• 2008

Computing technologies are extending the means by which people communicate. Especially, virtual worlds have recently become successful, due to rapidly improving Information Technologies. Chat is a crucial function in current virtual worlds. We need a realistic and efficient communication framework for multi-agents participating in a virtual world. The main contribution of our work is twofold. First, we propose a realistic communication framework which enables 'Complete Talk' and 'Partial Talk' in terms of spatial relationships between avatar agents. Second, our system reconstructs a dialogue graph which maintains all transcripts in the form of directed graphs with temporal(dialogue sequences) and spatial information(physical positions) about communicating agents.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2022.10a
• /
• pp.531-534
• /
• 2022

신경망 기반 심층학습 기술은 대화처리 분야에서 대폭적인 성능 개선을 가져왔다. 특히 GPT-2와 같은 대규모 사전학습 언어모델을 백본 네트워크로 하고 특정 도메인 타스크 대화 데이터에 대해서 미세조정 방식으로 생성되는 종단형 대화모델의 경우, 해당 도메인 타스크에 대해서 높은 성능을 내고 있다. 하지만 이런 연구들은 대부분 하나의 도메인에 대해서만 초점을 맞출 뿐 싱글 모델로 두 개 이상의 도메인을 고려하고 있지는 않다. 특히 순차적인 미세 조정은 이전에 학습된 도메인에 대해서는 catastrophic forgetting 문제를 발생시킴으로써 해당 도메인 타스크에 대한 성능 하락이 불가피하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 MultiWoz 목적지향 대화 데이터에 오픈 도메인 칫챗 대화턴을 유사도에 기반하여 추가하는 데이터 증강 방식을 통해 사용자 입력 및 문맥에 따라 MultiWoz 목적지향 대화와 오픈 도메인 칫챗 대화를 함께 생성할 수 있도록 하였다. 또한 목적지향 대화와 오픈 도메인 칫챗 대화가 혼합된 대화에서의 시스템 응답 생성 성능을 평가하기 위하여 오픈 도메인 칫챗 대화턴을 수작업으로 추가한 확장된 MultiWoz 평가셋을 구축하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2023.10a
• /
• pp.644-647
• /
• 2023

대화 시스템에서 대화 상태 추적은 사용자와의 대화를 진행하면서 사용자의 의도를 파악하여 시스템 응답을 결정하는데 있어서 중요한 역할을 수행한다. 특히 목적지향(task-oriented) 대화에서 사용자 목표(goal)를 만족시키기 위해서 대화 상태 추적은 필수적이다. 최근 다양한 자연어처리 다운스트림 태스크들이 사전학습 언어모델을 백본 네트워크로 사용하고 그 위에서 해당 도메인 태스크를 미세조정하는 방식으로 좋은 성능을 내고 있다. 본 논문에서는 한국어 토큰-프리(token-free) 사전학습 언어모델인 KeByT5B 사용하고 종단형(end-to-end) seq2seq 방식으로 미세조정을 수행한 한국어 생성 기반 대화 상태 추적 모델을 소개하고 관련하여 수행한 실험 결과를 설명한다.

• Proceedings of The KACE
• /
• 2017.08a
• /
• pp.57-59
• /
• 2017

대화 시스템(dialogue system)은 텍스트나 음성을 통해 다양한 분야에서 특정한 목적을 수행할 수 있는 시스템이다. 대화 시스템을 구현하기 위한 방법으로 인공 신경망(neural network)을 기반으로한 end-to-end learning 방식이 제안되었다. End-to-end learning 방식을 이용한 식당 예약 시스템 모델의 학습을 위해 페이스북은 영어로 이루어진 식당 예약에 관련된 학습 대화 데이터셋(The 6 dialog bAbI tasks)을 구축하였다. 하지만 end-to-end learning 방식의 학습은 많은 학습 데이터가 필요하다는 단점이 존재하는데, 액션 템플릿(action template)의 정의를 통해 도메인 지식을 표현함으로써 일반적인 end-to-end learning 방식보다 적은 학습량으로 좋은 성능의 모델을 학습할 수 있는 Hybrid Code Network 구조를 제안한 연구가 있다. 본 논문에서는 Hybrid Code Network 구조를 이용하여 한국어 식당 예약 시스템을 구축할 수 있는 방법을 제안하고, 한국어로 이루어진 식당 예약에 관련한 학습 대화 데이터를 구축하는 방법을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2022.10a
• /
• pp.125-130
• /
• 2022

최근 자연어처리 연구로 지식 기반 대화에서 대화 내용에 자유로운 주제와 다양한 지식을 포함하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 지식 기반 대화는 대화 내용이 주어질 때 특정 지식 정보를 포함하여 이어질 응답을 생성한다. 이때 대화에 필요한 지식이 검색 가능하여 선택에 제약이 없는 오픈 도메인(Open-domain) 지식 기반 대화가 가능하도록 한다. 오픈 도메인 지식 기반 대화의 성능 향상을 위해서는 대화에 이어지는 자연스러운 답변을 연속적으로 생성하는 응답 생성 모델의 성능 뿐만 아니라, 내용에 어울리는 응답이 생성될 수 있도록 적합한 지식을 선택하는 지식 검색 모델의 성능 향상도 매우 중요하다. 본 논문에서는 오픈 도메인 지식 기반 한국어 대화에서 지식 검색 성능을 높이기 위해 밀집 벡터 기반 검색 방식과 주제어(Keyword) 기반의 검색 방식을 함께 사용하는 것을 제안하였다. 먼저 밀집 벡터 기반의 검색 모델을 학습하고 학습된 모델로부터 고난도 부정(Hard negative) 지식 후보를 생성하고 주제어 기반 검색 방식으로 고난도 부정 지식 후보를 생성하여 각각 밀집 벡터 기반의 검색 모델을 학습하였다. 성능을 측정하기 위해 전체 지식 중에서 하나의 지식을 검색했을 때 정답 지식인 경우를 계산하였고 고난도 부정 지식 후보로 학습한 주제어 기반 검색 모델의 성능이 6.175%로 가장 높은 것을 확인하였다.