한국어 대화에서는 상황에 따라 주어나 목적어가 대화 속의 발화문에서 완전히 생략되기도 하고, 존대현상이 일어나기도 하고, 존대대명사가 사용되기도 한다 본 논문은 이러한 특징적인 언어현상이 일어나는 한국어 대화를 처리하고 그것의 표상구조를 만들기 위해서는 대화참석자에 관한 정보, 발화문의 화형에 관한 정보, 대화에 관련된 사람들의 사회적 지위에 있어서의 상대적 순위에 관한 정보, 대화에 나타나는 발화문 사이의 정보흐름에 관한 정보 등을 명시적으로 표시하고 이용하여야 한다고 주장하며, 또한 이러한 상황정보를 한국어대화표상구조에 구현하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 한국어대화표상구조의 구축은 담화표상이론(Discourse Representation Theory)과 분할담화표상이론(Segmented Discourse Representation Theory)을 수정, 확대하여 이루어진다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.419-424
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1998
담화 구조를 파악하기 위한 대표적인 방법으로 Litman과 Allen 의 계획 기법에 의한 것과 RDTN을 이용한 것을 들 수 있다. 그 중에서도 RDTN을 이용하여 대화의 흐름을 파악하려는 시도는 간단하며, 결정적이라는 장점이 있는 반면에 몇 가지 단점도 가지고 있다. RETN을 이용한 대화 분석의 가장 큰 단점은 정확히 분석된 화행을 입력으로 사용한다는 것이다. 즉, 현 상태에서 다음 상태로의 전이에 정의된 화행 이외의 화행이 입력으로 사용되면 분석을 실패하게 된다. 또 하나의 단점은 RDTN 이 어느정도 영역에 의존적인 특성을 보인다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 확장성에 대한 문제점을 해결하고, 화행 분석의 어려움을 덜기 위해 신경망을 이용한 새로운 대화 전이망을 제안한다. 제안된 대화 전이 신경망은 지역적 대화 전이 신경망과 전역적 대화 전이 신경망은 이전의 두 발화와 현재 발화와의 관계를 살펴서 현재 발화가 이전 대화의 연속인지, 새로운 대화이 시작인지, 아니면 부대화의 시작인지를 결정하는 역할은 한다.전역적 대화전이 신경망은 담화 스택과의 상호 작용을 통해 담화의 전체구조를 살피고,전체 담화 구조에서 현재 발화가 어떤 역할을 하는지를 결정한다.
한국어대화에서는 존대현상(honorification phenomenon)이 일어나기도 하고, 존대대명사(honorific pronoun)가 사용되기도 하며, 맥락상 되찾을 수 있으면 주어나 목적어가 완전히 생략되기도 한다. 이러한 특징적인 언어현상이 일어나는 한국어대화를 처리하고 그것의 표상구조를 만들기 위해서 대화참석자에 관한 정보, 발화문의 화행에 관한 정보. 대화에 관련된 사람들의 사회적 지위에 있어서의 상대적 순위에 관한 정보, 대화에 나타나는 발화문 사이의 정보흐름 등을 묵시적으로가 아니라 명시적으로 표시하고 이용할 것을 본 논문은 제안한다. 또한. 본 논문은 이러한 상황정보(situational information)를 표시하고 이용하는 방법과 한국어대화의 적절한 표상구조를 제시한다. 본 논문에서 한국어대화표상구조의 설정은 담화표상이론(Discourse Representation Theory)과 분할담화표상이론(Segmented Discourse Representation Theory)을 수정ㆍ확대하여 이루어진다. 나아가서, 본 논문은 한국어대화를 전산적으로 어떻게 처리하고 그것의 표상구조를 구축하는지를 프롤로그 프로그래밍 언어를 사용하여 보여주고 나서, 그러한 표상구조의 타당성을 알아보기 위해 자연발생적 한국어대화에도 적용시켜 본다.
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.
본 논문은 한국어대화에는 주어나 목적어와 같은 구성요소의 빈번한 생략, 존대현상, 존대대명사의 사용 등의 특이한 현상이 나타나는 것을 지적하고, 이러한 한국어대화를 처리하기 위해서는 대화참석자에 관한 정보, 발화문의 화행에 관한 정보, 대화에 관련된 사람들의 사회적 지위에 있어서의 상대적 순위에 관한 정보 등의 상황정보와 정보의 흐름을 이용해야만 한다고 주장한다. 또한, 본 논문은 이러한 상황정보를 전산적으로 어떻게 표기해서 입력하고 한국어대화의 표상구조를 어떠한 형태로 구축하는 것이 타당한지도 자세히 보여 준다.
본 연구의 목적은 논변 중심 과학 수업에서 교사의 반응적 발화가 학생들의 논변 활동에 어떠한 영향을 미치는지 수업 사례를 탐색함으로써 반응적 교수 실행 전략을 제안하는 것이다. 논변 수업의 경험이 없는 중학교 교사 2명과 학생 57명이 연구에 참여하였으며 '자극과 반응' 단원을 중심으로 논변 활동 중심의 과학 수업이 이루어졌다. 모든 수업과 인터뷰는 녹화, 녹음 후 전사하여 주요 분석 자료로 활용하였다. 근거 이론에 따라 두 교사의 반응적 발화를 유형화하여 논변의 구조적 대화적 측면으로 범주화하였으며, 이를 토대로 교사의 반응적 교수 실행이 드러난 수업 사례를 중심으로 질적 분석을 수행하였다. 연구 결과 두 교사는 논변의 대화적 측면 보다는 구조적 측면에 주로 반응하였는데, 특히 전체 논의 보다는 소집단 활동에서 이러한 양상이 두드러졌다. 이는 한 명의 교사가 짧은 시간 내에 여러 소집단에 개입해야 하는 교실의 상황과 논변 활동의 구조적 측면에 주된 목표를 둔 교사의 인식이 주요 요인이었다. 논변의 구조적 측면에 대한 교사의 반응적 발화 중 학생의 사고를 탐색하거나 추론을 촉진하는 발화는 학생들이 자신의 사고를 드러내고 수업의 목표를 인식하며 추론의 책임을 갖고 스스로 사고해 나가도록 지원하였다. 논변의 대화적 측면에 대한 교사의 반응적 발화는 주로 5차시 수업의 전체 논의에서 다수 나타났는데 소집단 간 논변의 차이를 명확히 보여준 수업 과제가 대화적 상호작용 촉진의 기회를 제공하였다. 이때 교사의 논변 간 공통점과 차이점을 부각시키는 발화, 소집단의 논변을 학급 전체에 발표하게 하는 발화, 특정한 학생을 지목하여 논변을 검증하고 평가하게 한 발화들은 소집단 간 논변의 차이를 명확히 드러내게 하여 소집단 간 검증과 반박을 이끌었고, 서로 다른 주장을 담은 논변 간의 연결을 지속적으로 지원하며 대화적 상호작용을 촉진하였다. 이러한 결과를 바탕으로 논변 활동에서 교사의 반응적 교수 실행을 위한 교수 전략을 제언하였다.
본 논문에서는 온라인 대화에서 대화자간 대화 메시지의 응답 관계를 효율적으로 프레젠테 이션하는 트리 기반 대화 인터페이스를 제안한다. 기존의 대화 인터페이스는 대화 인터페이스의 단순성과 대화 메시지 자료 구조의 제약으로 인하여 그룹 토의나 의사 결정과 같은 형식적인 대화를 지원하기 어려우며, 트리 기반 대화 인터페이스는 형식적인 대화의 지원은 가능하나 응답 관계에 의한 대화창의 이동 및 응답간의 거리에 의하여 대화 메시지의 프레젠테이션 등이 어렵다. 그러므로 본 논문에서는 텍스트 기반 대화 인터페이스의 장점과 XML 기반 메시지를 이용하여 대화에서 응답 관계 프레젠테이션을 효율적으로 지원하는 트리 기반 대화 인터페이스를 기술한다. 제안한 대화 인터페이스의 구현은 XML, DOM, JDK를 이용하여 클라이언트/서버 구조의 대화 시스템에 적용한 예를 보였으며, 응용 분야는 협업, 원격 교육, 온라인 게임 등이다.
음성인식의 연구 대상은 낭독음성에서 대화음성으로 발전해가고 있다. 이를 위해서는 대량의 대화코퍼스가 필요하다. 그러나 아직 충분한 양의 대화코퍼스가 구축되어 있지 못하며 코퍼스의 주석 정보 또한 복잡하고 다양하게 표현하고 있어 효율적인 활용이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 TEI를 기반으로 하여 대화 영역을 텔레뱅킹으로 설정하고 대화코퍼스를 구축하여 구축된 대화코퍼스의 주석 정보를 XML(extensible Markup Language)로 표준화할 수 있도록 DTD (Document Type Definition) 정의하고 저장 시스템을 설계하였다.
이 연구는 상거래 대화의 진행 구조에 따른 화행상의 특징을 분석하는 데 목적이 있다. 상거래 대화는 일상 대화와는 달리, 특정 상황에서 특정 목적을 수행하기 위한 대화이다. 대화가 목적 달성을 위하여 단계적으로 진행되는데, 단계마다는 화행에서 특징적인 양상을 보인다. 이 연구에서는 상거래 대화의 진행 단계 구조를 '(시작 단계) - 매매 준비 단계 - 매매 흥정 단계 - 매매 결정 단계 - 매매 행위 단계 - (종결 단계)'와 같이 분석한다. 다음으로 화행에 대해서는 상거래 대화에서 나타나는 화행의 유형과 빈도를 조사하여 일반적인 특징을 살펴본다. 그리고 응대의 개념을 도입하여 각 진행 단계별로 나타나는 화행과 응대를 분석하여 상거래 대화 화행의 역동적인 양상을 고찰한다.
대화 행위는 단순한 발화 문장들의 교환을 넘어 발화자들의 다양한 주변 정보를 고려한 종합적인 판단의 결과로 볼 수 있다. 본 논문은 여섯 가지 유형의 외부 상황 정보를 기반으로 적응적 발언을 생성하는 딥러닝 기반 대화 모델을 소개한다. 직접 구축한 상황 정보들이 태깅된 대화 데이터를 바탕으로, 외부 상황 정보를 사용자 발화와 더불어 활용하는 다양한 구조의 신경망 구조를 가지는 모델과 더불어 외부 상황 정보를 사용하지 않는 모델과의 성능에 대해 비교한다. 실험 결과들은 대화 모델의 발화 생성에 있어서 상황 정보 활용의 중요성을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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