인간은 다른 사람과 대화할 때, 시행착오 과정을 거치면서 상대방에 관한 학습이 일어난다. 본 논문에서는 이런 과정의 강화학습법(Reinforcement Learning)을 이용하여 대화시스템에 적응형 능력의 부여 방법을 제안한다. 적응형 대화 전략이란 대화시스템이 사용자의 대화 처리 습성을 학습하고, 사용자 만족도와 효율성을 높이는 것을 말한다. 강화 학습법을 효율적으로 대화처리 시스템에 적용하기 위하여 대화를 주 대화와 부대화로 나누어 정의하고 사용하였다. 주 대화에서는 전체적인 만족도를, 부 대화에서는 완료 여부, 완료시간, 에러 횟수를 이용해서 시스템의 효율성을 측정하였다. 또한 학습 과정에서의 사용자 편의성을 위하여 시스템 사용 역량에 따라 사용자를 두 그룹으로 분류한 후 해당 그룹의 강화 학습 훈련 정책을 적용하였다. 실험에서는 개인별, 그룹별 강화 학습에 따라 제안한 방법의 성능을 평가하였다.
대화 에이전트의 역할은 사용자 입력으로부터 사용자의 의도를 분석하고 이에 따른 서비스를 제공하는 것이다. 하지만 사용자는 한 번에 서비스 제공에 필요한 모든 정보를 제공하지 않으므로 에이전트는 능동적으로 부가적인 정보를 추출할 수 있어야 한다. 따라서 자연스러운 대화를 진행하기 위해서 에이전트는 사용자주도형 대화와 시스템주도형 대화가 결합된 상호주도형 대화가 가능해야 한다. 본 논문에서는 상호주도형 대화를 제공할 수 있는 대화 에이전트의 스크립트(대화를 위한 데이터베이스) 언어를 제안한다. 제안한 방법은 대상 도메인에 맞춰서 대화 에이전트를 설계할 수 있도록, 도메인 관련 변수와 도메인 함수를 정의하여 사용할 수 있으며, 대화처리 기능으로, 사용자 의도 추론, 대화 흐름 관리, 사용자 입력 정보 추출 등의 기능을 지원한다. 제안한 방법의 가능성을 보이기 위해 일정관리 도메인에 제안하는 방법을 적용한다.
본 논문에서는 자연언어 대화를 통한 데이타베이스 인터페이스 시스템을 설계 및 구현한다. 시스템은 크게 언어해석부, 문맥처리부, 대화처리부,및 데이타베이스 처리 로 구성된다. 언어해석에 있어 입력 발화문의 미정의어를 분류하여 처리하는 방법을 제시함으로써 데이타 베이스 인터페이스의 난점으로 지적되어 온 사전의 크기를 효과 적으로 줄일 수 있었다. 그리고 기존의 개별적인 임력 발화문에 의한 자연언어 검색 시스템과는 달리 본 시스템은 대화 처리부를 통하여 한 문장의 입력문이 아닌 연속된 대화를 통하여 데이타베이스 정보를 검색할 수 있는 인터페이스 환경을 제공한다. 라서 본 논문에서는 명제적 내용뿐 아니라 사용자의 의도가 포함된 화행을 정의하고 따문헌 검색을 위한 사용자 행위 모델을 설정하였다. 따라서 시스템은 이와 같은 지식들 을 이용하여 사용자의 계획을 인식하였으며 효율적으로 대화 이해 및관리를 수행할 수 있었다.그리고 본논문에서제안된 방법론의 검증을 위하여 문헌 데이타베이스 영역에서 시스템을 구현하였다.
과거의 컴퓨터를 이용한 미디어 서비스는 사용자에게 단순히 비디오, 오디오, 텍스트 등의 미디어를 일방적으로 전달하였으나 현재의 서비스는 사용자와의 상호대화 및 필요한 미디어 만을 선택해서 전달할 수 있는 방식을 요구한다. 이러한 응용을 위해서 각 미디어 파일들을 분리하여 전달하는 방식이 필요하며 동기화와 더불어 상호대화성 이라는 두 가지 문제를 해결해야 한다. 지금까지의 관련 연구에서는 시간축, 패트리 넷(Petri Net), 버퍼 조작 등의 방법을 통하여 동기화를 달성하고 있으나 상호대화라는 측면에서는 만족할 만한 해결책을 제시하지 않고 있다. 본 논문에서는 패트리 넷 모델을 이용하고 상호대화형 객체(Interactive Object)를 각 미디어 파일에 삽입하여 이 객체들이 서로의 정보를 이용할 수 있는 함수를 설계함으로서 동기화와 상호대화성이라는 문제를 해결하였다.
챗봇은 사람과 기계가 자연어로 된 대화를 주고받는 시스템이다. 최근 대화형 인공지능 비서 시스템이 상용화되면서 일반적인 대화와 질의응답을 함께 처리해야할 필요성이 늘어나고 있다. 본 논문에서는 기계독해 기반 질의응답과 Transformer 기반 자연어 생성 모델을 함께 사용하여 하나의 모델에서 일반적인 대화와 질의응답을 함께 하는 기계독해 기반 질의응답 챗봇을 제안한다. 제안 모델은 기계독해 모델에 일반대화를 판단하는 옵션을 추가하여 기계독해를 하면서 자체적으로 문장을 분류하고, 기계독해 결과를 통해 자연어로 된 문장을 생성한다. 실험 결과 일반적인 대화 문장과 질의를 높은 성능으로 구별하면서 기계독해의 성능은 유지하였고 자연어 생성에서도 분류에 맞는 응답을 생성하였다.
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.
서비스 로봇은 일상생활에서 사람들의 업무를 보조한다. 이때, 효과적인 서비스를 위해서는 사람과 로봇 사이의 상호작용이 매우 중요하다 대화는 사람과 로봇이 보다 유연하고 풍부한 의사전달을 하는데 도움을 준다. 전통적인 로봇 연구에서는 명령과 같은 간단한 질의 둥을 처리하는 것이 의사소통의 전부였으나, 실제 사람들 사이의 대화에서는 배경 지식이나 대화의 문맥 둥에 의해 중요한 정보가 대화에서 생략되기도 한다. 이런 상황은 여러 불확실성을 포함하게 되는데 대화의 문맥이나 불확실성을 다루는 것이 필요하다. 본 논문에서는 '상호-주도' 방식을 통해 사람이 쓰는 일상 대화를 계층적 베이지안 네트워크를 이용하여 처리하는 방법을 제안한다. 실제 로봇의 시뮬레이션 환경은 제안하는 방법의 유용함을 보여주었다.
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.
본 논문에서는 목적 지향 대화 시스템을 위한 대화 상태 추적 시스템과 사용자 시뮬레이터를 설계 및 제안한다. 사용자 시뮬레이터는 작성된 대화 상태 추적 시스템을 평가하기 위한 용도로 사용된다. 본 논문에서 제안하는 대화 상태 추적 시스템은 대화 기록과 함께 사전에 학습된 대화 기록 및 규칙/통계 기반 추론 시스템의 추론 결과를 입력으로 받는다. 그리고 입력된 발화 기록 중 마지막 사용자 발화의 사용자 목표와 개체명 그리고 다음 시스템 발화의 화행을 추론한다. 또한, 작성된 대화 상태 추적기의 성능을 평가하고 분석하기 위해, 주어진 환경에서 시스템과 대화를 수행하며 대화 시스템의 성능을 평가하는 사용자 시뮬레이터를 구현 및 적용하였다. 본 연구에서 수행된 실험과 분석을 통해, 규칙 및 통계 기반의 기반 시스템을 이용해 목표 시스템의 성능 개선이 가능함을 보인다. 또한, 제안하는 사용자 시뮬레이터는 규칙과 통계를 이용해 평가 코퍼스 없이 여러 상황에 대해 대화 시스템의 성능을 평가할 수 있다.
백채널은 화자의 말에 언어 및 비언어적으로 반응하는 것으로 상대의 대화 참여를 유도하는 역할을 한다. 백채널은 보편형 대화 참여와 반응형 대화 참여로 나뉠 수 있다. 보편형 대화 참여는 화자에게 대화를 장려하도록 하는 단순한 반응이다. 반면에 반응형 대화 참여는 화자의 발화 의도를 파악하고 그에 맞게 반응하는 것이다. 이때 발화의 의미를 파악하기 위해서는 표면적인 의미뿐만 아니라 대화의 맥락을 이해해야 한다. 본 논문에서는 대화 맥락을 반영한 백채널 예측 모델을 제안하고 예측 성능을 개선하고자 한다. 대화 맥락을 요약하기 위한 방법으로 전체 요약과 선택 요약을 제안한다. 한국어 상담 데이터를 대상으로 실험한 결과는 현재 발화만 사용했을 때보다 제안한 방식으로 대화 맥락을 반영했을 때 성능이 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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