• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.450-452
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• 2000

대화 시스템이란 자연어를 이용하여 인간과 정보를 교환하거나 업무를 수행하는 프로그램이다. 자연언어는 인간이 사용할 수 있는 쉽고 효율적인 인터페이스이기 때문에 이를 이용한 대화 시스템의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 지금까지 주로 인식에 초점이 맞추어져 연구되어 왔던 계획 기반 대화 모델을 이용하여 발화하여 생성하는 시스템을 설계하고자 한다. 본 논문에서 설계하고자 하는 대화 시스템은 사용자의 질의에 응답할 뿐 아니라 자신의 행위를 능동적으로 수행할 수 있는 협조적 대화 시스템이다. 또한 대화의 효율성을 고려하여 사용자가 필요로 하는 정보를 능동적으로 제공하는 시스템이다. 대화의 효율성을 고려한 발화를 위해 본 논문에서는 새로운 시스템의 행위를 정의하여 실제 가능한 대화 예를 보이고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.491-496
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• 2022

최근 멀티-세션 데이터로 장기간 페르소나와 대화 일관성을 유지하며 인터넷에서 대화와 관련된 지식을 활용하는 대화모델 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 이를 위한 한국어 멀티-세션 오픈 도메인 지식 기반 대화 데이터는 공개되지 않아 한국어 대화모델 연구에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 한국어 멀티-세션 오픈 도메인 지식 기반 데이터의 필요성을 시사하고, 데이터 수집을 위한 툴을 제안한다. 제안하는 수집 툴은 양질의 데이터 수집을 위해 작업자들이 사용하기 편하도록 UI/UX를 구성하였으며, 대화 생성 시 텍스트뿐만 아니라 정보가 밀집된 테이블도 대화에 활용할 지식으로 참조할 수 있도록 구현하였다. 제안하는 수집 툴은 웹 랜덤채팅 시스템에 기반을 두어 작업자가 여러 다른 작업자와 같은 확률로 매칭되게 구현되었으며, 일정 확률로 기존 대화로부터 대화를 시작하도록 함으로써 멀티-세션 대화 수집이 가능하도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2010.10a
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• pp.161-163
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• 2010

말하기는 곧 행위라는 주장이 화용론의 핵심명제이다. VTS 대화는 선박들의 효율적이고 안전한 항해를 위해 이루어지는 언어적 상호작용 행위이다. 본 연구에서는 모든 VTS 화행은 항해행위의 수행에 따른 부수적인 요소가 아니라 필수불가결한 요소라는 점에 주목하고자 하였다. 먼저 화용론에서 다루는 대화의 협력원칙, 공손원칙, 명령화행 및 약속화행의 적정성, 최소대화의 원칙을 VTS 대화 상황에 적용하여 VTS 화행의 특성을 정립하고자 하였다. 그리고 실제 발생했던 해양사고에서 선박 간 담화 또는 대화를 분석함으로써 화용론적 실패가 충돌사고에 어떻게 영향을 끼치는지를 검토해보았다. VTS 상황에서 이루어지는 담화 또는 대화분석을 통해 해양사고의 원인을 심도 있게 분석하는 방안과 이의 결과를 항해사 및 관제사 교육에 활용하는 방안을 제시하였다. 덧붙여서 co-Navigation 개념이 항해안전의 새로운 패러다임이 되어야 한다는 것을 주장하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.538-540
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• 2005

대화형 에이전트가 다양한 분야에서 적용됨에 따라서 현실성 있는 대화 생성을 위한 자연언어 생성에 대한 연구가 관심을 끌고 있다. 대화형 에이전트에서는 보통 미리 준비된 문장을 이용하여 사용자와 대화를 수행하지만, 최근에는 문장을 동적으로 생성하고 학습함으로써 보다 유연하고 현실성있는 서비스를 제공하는 대화형 에이전트가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 문장계획 트리를 인코딩 방법으로 적용한 대화형 유전자 프로그래밍을 통해 대화형 에이전트의 문장을 생성하는 방법을 제안한다. 피험자 12명을 대상으로 템플릿 기반 시스템과의 비교 실험결과, 제안하는 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.517-520
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• 2022

지능형 대화 시스템은 줄곧 서비스의 목표와 무관한 사용자 입력을 전달받아, 그 처리 성능을 의심받는다. 특히 종단간 대화 이해 생성 모델이나, 기계학습 기반 대화 이해 모델은 학습 시간대에 한정된 범위의 도메인 입력에만 노출됨으로, 사용자 발화를 자신이 처리 가능한 도메인으로 과신하는 경향이 있다. 본 연구에서는 대화 생성 모델이 처리할 수 없는 입력과 신뢰도가 낮은 생성 결과를 배제하기 위해 불확실성 정량화 기법을 대화 의도 분류 모델에 적용한다. 여러 번의 추론 샘플링이 필요 없는 실용적인 예측 신뢰도 획득 방법과 함께, 평가 시간대와 또다른 도메인으로 구성된 분포 외 입력 데이터를 학습에 노출시키는 것이 분포 외 입력을 구분하는데 도움이 되는지를 실험으로 확인한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.346-351
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• 2023

오픈 도메인 대화 시스템은 산업에서 다양하게 활용될 수 있지만 유해한 응답을 출력할 수 있다는 위험성이 지적되어 왔다. 본 논문에서는 언급된 위험성을 완화하기 위해 데이터 측면에서 대화 시스템 모델을 개선하는 방법을 제안한다. 대화 모델의 유해한 응답을 유도하도록 설계된 데이터셋을 사용하여 모델이 올바르지 못한 응답을 생성하게 만들고, 이를 LLM을 활용하여 안전한 응답으로 수정한다. 또한 LLM이 정확하게 수정하지 못하는 경우를 고려하여 추가적인 필터링 작업으로 데이터셋을 보완한다. 생성된 데이터셋으로 추가 학습된 대화 모델은 기존 대화 모델에 비해 대화 일관성 및 유해성 면에서 성능이 향상되었음을 확인했다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1994.06c
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• pp.65-70
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• 1994

대화체는 문어체와는 달리 생략과 대용현상이 빈번히 발생하고, 문장의 표면적 의미외에 화자가 전달하고자 하는 의도를 내포하고 있다. 그러므로 대화체 번역은 언어적 분석에 의한 단순한 번역이 아닌, 이해에 기반한 번역이어야 한다. 본 논문에서는 대화의 상황을 모델링한 대화모델을 이용하여 이해에 기반한 대화체 기계번역을 시도하였다. 또한 대화체 기계번역이 자동통역 등에 응용된다고 할 때, 실시간 번역과 불완전한 입력과 같은 예외 상황에 대한 적절한 대응이 보장되어야 한다. 이러한 점을 반영하기 위하여 지식기반 모델과 확률 기반 모델을 결합한 해석, 생성 시스템을 구현하여 효율성과 견고성을 갖춘 이해에 기반한 대화체 기계번역 시스템을 연구하고자 한다. 이 연구는 한국통신으로부터 지원을 받아서 수행하고 있는 과제로써 현재 3000단어 수준의 실제 대화를 대상으로 한->영 대화 번역에 대해 실험을 하고 있으며, 시스템의 확장성을 고려한 지식 베이스-사전, 문법 등-를 구축하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.630-632
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• 2018

최근 딥러닝(Deep Learning)기반 연구가 활발해짐에 따라 딥러닝 모델 기반의 대화 시스템 연구가 활성화되고 있다. 하지만 이러한 연구는 다량의 데이터를 기반으로 이루어지기 때문에 데이터 구축 연구의 필요성이 증가하고 있다. 기존에 공개된 대화 코퍼스는 대부분 영어로 이루어져있어 한국어 대화 시스템에는 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 한국어 대화 코퍼스 구축을 위하여 식당예약 및 추천을 위한 한국어 대화를 수집하였으며, 총 498개의 대화를 수집하였다. 대화는 식당 예약 및 추천을 위한 12개의 정보를 수집할 수 있도록 구성하였다. 또한 데이터의 활용성을 높이기 위하여 데이터 후처리 작업으로 12개의 정보를 태깅작업을 하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.1
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• pp.33-40
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• 2008

In this paper, we propose a method to enhance adaptability in a dialogue system using the reinforcement learning that reduces response errors by trials and error-search similar to a human dialogue process. The adaptive dialogue strategy means that the dialogue system improves users' satisfaction and dialogue efficiency by loaming users' dialogue styles. To apply the reinforcement learning to the dialogue system, we use a main-dialogue span and sub-dialogue spans as the mathematic application units, and evaluate system usability by using features; success or failure, completion time, and error rate in sub-dialogue and the satisfaction in main-dialogue. In addition, we classify users' groups into beginners and experts to increase users' convenience in training steps. Then, we apply reinforcement learning policies according to users' groups. In the experiments, we evaluated the performance of the proposed method on the individual reinforcement learning policy and group's reinforcement learning policy.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.577-579
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• 2004

인터넷을 통한 정보 제공이 늘어남에 따라서 사용자가 원하는 정보를 손쉽게 얻기 위한 .연구가 활발히 진행되고 있으며. 이러한 연구 중 하나가 대화형 에이전트이다. 최근 대화형 에이전트에서 사용자 질의의 주제 추론을 위하여 베이지안 네트워크가 적용되었다 하지만 베이지안 네트워크의 설계는 많은 시간이 소요되며, 스크립트(대화를 위한 데이터베이스)의 추가 변경시에는 베이지안 네트워크도 같이 수정해야 하는 번거로움이 있어 대화형 에이전트의 확장성을 저해하고 있다. 본 논문에서는 스크립트로부터 베이지안 네트워크를 자동으로 생성하여 베이지안 네트워크를 이용한 대화형 에이전트의 확장성을 높이는 방법을 제안하다. 제안하는 방법은 베이지안 네트워크의 구성 노드를 계층적으로 설계하고. Noisy-OR gate를 사용하여 베이지안 네트워크의 조건부 확률 테이블을 계산한다. 피험자 10명이 대화형 에이전트를 위한 베이지안 네트워크를 수동 설계한 것과 비교하여 제안하는 방법의 유용성을 확인하였다.