• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.141-146
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• 2016

대화 시스템에서 사용자가 나타내는 발화에 내재된 감정을 분류하는 것은, 시스템이 적절한 응답과 서비스를 제공하는데 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 대화 내 감정 분류를 하는데 있어 직접적, 간접적으로 드러나는 감정 자질을 자동으로 학습하고 감정이 지속되는 대화 문맥을 효과적으로 반영하기 위해 CNN-LSTM 방식의 딥 뉴럴 네트워크 구조를 제안한다. 그리고 대량의 구어체 코퍼스를 이용한 사전 학습으로 데이터 부족 문제를 완화하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 기존의 SVM이나, 단순한 RNN, CNN 네트워크 구조에 비해 전반전인 성능 향상을 보였고, 특히 감정이 있는 경우 더 잘 분류하는 것을 확인할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.141-146
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• 2016

대화 시스템에서 사용자가 나타내는 발화에 내재된 감정을 분류하는 것은, 시스템이 적절한 응답과 서비스를 제공하는데 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 대화 내 감정 분류를 하는데 있어 직접적, 간접적으로 드러나는 감정 자질을 자동으로 학습하고 감정이 지속되는 대화 문맥을 효과적으로 반영하기 위해 CNN-LSTM 방식의 딥 뉴럴 네트워크 구조를 제안한다. 그리고 대량의 구어체 코퍼스를 이용한 사전 학습으로 데이터 부족 문제를 완화하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 기존의 SVM이나, 단순한 RNN, CNN 네트워크 구조에 비해 전반전인 성능 향상을 보였고, 특히 감정이 있는 경우 더 잘 분류하는 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.10 no.1
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• pp.89-98
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• 2004

Conversational agent is a system that provides users with proper information and maintains the context of dialogue on the natural language. Analyzing and modeling process of user's query is essential to make it more realistic, for which Bayesian network is a promising technique. When experts design the network for a domain, the network is usually very complicated and is hard to be understood. The separation of variables in the domain reduces the size of networks and makes it easy to design the conversational agent. Composing Bayesian network as two stages, we aim to design conversational agent easily and analyze user's query in detail. Also, previous information of dialogue makes it possible to maintain the context of conversation. Actually implementing it for a guide of web pages, we can confirm the usefulness of the proposed architecture for conversational agent.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.111-115
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• 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 Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.09b
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• pp.41-44
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• 2003

인공생명 기법의 대표적인 응용분야 중 하나인 창발적인 개체의 생성에서 유전자를 표현하는 방법으로 크게 방향성 그래프와 L-system의 두 가지 방법이 사용되고 있다. 두 가지 방법 모두 각기 좋은 특성이 있지만 L-system은 사용자에 의해 내부적인 파라메터로 정의되기 때문에 전체적인 실제 모양을 구조적으로 정의하기 어렵다 본 논문에서는 이런 단점을 극복하고자 실제 모양을 표현하는데 적절한 구조적 방향성 그래프를 도입하여 개체의 유전자를 구조적으로 표현함으로써 실제 개체와 유사한 모양을 창발적으로 생성하고, 이를 클러스터 대화형 유전자 알고리즘에 적용하여 사용자가 생성하고자 하는 실제 모양의 캐릭터를 자동으로 생성하게 하였다. 실험을 통해 2차원에서의 의자모양과 꽃 모양을 생성함으로써 다양한 구조의 창발적인 캐릭터를 생성할 수 있는 가능성을 제시했다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.12 no.2
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• pp.179-184
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• 2021

In this study, the conversation behavior of users is investigated by using in-vehicle voice interaction system. The purpose of this study is to identify the elements of conversations that the users expect in voice interactions with systems and present the structural improvements to enable the voice interactions similar to those between people. To observe the users' behavior of voice interaction in the vehicle, the data through contextual inquiry are collected and the interview contents are analyzed by using the open coding. We have been able to explore the usefulness of voice interaction features, which are of great importance in that they increase the user's satisfaction with the features and their usage persistence. This study is meaningful in analyzing the user's empirical needs for the technology of interpersonal model from the perspective of conversation.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.382-388
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• 1999

이 논문은 두 가지 목적을 가진다. 첫째, 대명사의 선행사 탐색을 위한 이론으로 널리 알려진 중심화이론을 필자들이 수정확대한 통제된 중심화 이론(Controlled Centering Theory, 이하 CCT)을 소개한다. 둘째, 한국어의 대화에서 나타나는 대명사의 선행사 탐색문제에 대한 설명력있는 해답을 CCT의 틀안에서 제시한다. 이를 위해 제한된 영역 대화라 할 수 있는 호텔예약대화에 나타나는 영대명사의 특성에 대해 논의하고, 그 선행사 탐색과 관련하여, 정보구조적인 관점에서 슬롯연결성분이 영대명사의 선행사일 가능성이 높기 때문에 중심화이론의 주요 구성요소인 전향적 중심리스트 서열의 최상위에 슬롯성분이 위치해야 한다는 논지를 전개한다. 어떤 영대명사의 선행사가 될 수 있는 후보자가 여럿일 경우에 가장 적합한 선행사를 찾아내기 위해서는 별도로 '개념양립성제약을' 설정할 필요가 있다고 주장한다 광역대화에 나타나는 명시적인 대명사의 선행사 탐색과 관련하여서는 대명사의 선행사는 대명사를 담화통어할 수 있는 위치에 있어야 한다는 담화통어제약을 제안하고, 담화통어 개념을 정의한다.

• CDE review
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• v.3 no.2
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• pp.41-44
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• 1997

Web을 위한 에이전트를 구축하거나 구입할 때, 우리는 그 에이전트가 가능한 한 잘 수행하기를 바란다. 이는 점점 에이전트가 Web의 정보 자원들 뿐만 아니라 거기에서 운영되는 다른 에이전트들을 이용할 수 있어야 함을 의미한다. 그리고 멀지 않아 대단히 많은 에이전트들이 존재할 것이다. 정보적으로 혼란한 Web으로부터 진화할 것으로 보이는 계산구조는 사용자, 서비스, 그리고 데이터 자원들을 대표하는 무수한 에이전트들로 구성된다. 이러한 구조에서의 전형적인 사용 패턴으로, 자원 에이전트는 서비스들에 광고하고, 사용자 에이전트는 이러한 서비스를 이용하여 자원 에이전트를 찾아 필요한 정보에 대해 질의하는 것이다. 서로 다른 사용자들을 대표하는 에이전트들이 정보를 찾고 융합하는데 협력할 수도 있으나, 상품과 자원을 위해 경쟁할 수도 있다. 유사하게 서비스 에이전트들은 사용자, 자원, 그리고 다른 서비스 에이전트들과 협력하거나 경쟁할 수 있다. 그들이 협력자이건 경쟁자이건 간에, 에이전트들은 목적을 갖고 상호작용해야만 한다. 대부분의 의도적인 상호작용은 - 정보를 알려주거나, 질의하거나, 또는 속이기 위하여 - 에이전트들이 서로 대화하는 것을 필요로 한다. 그리고 이해 가능한 대화를 위해서는 서로가 이해할 수 있는 언어가 필요하다.

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

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.18 no.5
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• pp.311-318
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• 2018

This paper presents the artistic background and implementation structure of a conversational artificial intelligence interactive artwork, "An Evolving GAIA". Recent artworks based on artificial intelligence technology are introduced. Development of biomimetics and artificial life technology has burred differentiation of machine and human. In this paper, artworks presenting machine-life metaphor are shown, and the distinct implementation of conversation system is emphasized in detail. The artwork recognizes and follows the movement of audience using its eyes for natural interaction. It listens questions of the audience and replies appropriate answers by text-to-speech voice, using the conversation system implemented with an Android client in the artwork and a webserver based on the question-answering dictionary. The interaction gives to the audience discussion of meaning of life in large scale and draws sympathy for the artwork itself. The paper shows the mechanical structure, the implementation of conversational system of the artwork, and reaction of the audience which can be helpful to direct and make future artificial intelligence interactive artworks.