• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.12
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• pp.11-18
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• 2010

In this paper, We suggest new strategies on non-interactive agents applied in a prey pursuit problem of multi agent research. The structure of the prey pursuit problem by grid space(Four agent & one prey). That is allied agents captured over one prey. That problem has long been known in interactive, non-interactive of multi agent research. We trying hard to find its own solution from non-interactive agent method on not in the same original environment(circular environment). We used ACS applied Direction vector to learning and decide on a direction. Exchange of information between agents have been previously presented (an interactive agent) out of the way information exchange ratio (non-interactive agents), applied the new method. Can also solve the problem was to find a solution. This is quite distinct from the other existing multi agent studies, that doesn't apply interactive agents but independent agent to find a solution.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.163-165
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• 2002

인터넷 이용자 수가 증가함에 따라 각 사이트에서는 수많은 정보들 중에서 사용자가 원하는 정보를 효과적으로 제공해야 할 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라 사용자와 자연어로 정보를 주고받으며 사이트의 가상 대리자 역할을 수행할 수 있는 대화형 에이전트에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대부분의 에이전트들이 단순한 패턴 매칭 기법을 사용하기 때문에 만족스러운 답변을 제공해주지 못하고 있다. 본 논문에서는 사이트에 대한 사용자의 친밀도를 높일 수 있도록 하기 위해, 자연어로 제공되는 사용자 질의에 대해 그 의도를 파악한 후 이에 대한 다양한 답변을 수행하는 대화형 에이전트를 제안한다. 이 때 대화의 지능성과 다양성을 보장하기 위하여 GA를 이용한 learning classifier system을 도입하여 주어진 데이터베이스로부터 새로운 문장을 만들어 다양한 답변을 할 수 있도록 한다. 연구실을 소개하는 간단한 문제에 적용하여, 그 가능성 및 개선점을 파악한다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.16 no.4
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• pp.351-368
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• 2005

The manual construction of the knowledge-base takes much time and effort, and it is hard to adjust intelligence systems to dynamic and flexible environment. Thus mental development in those systems has been investigated in recent years. Autonomous mental development is a new paradigm for developing autonomous machines, which are adaptive and flexible to the environment. Learning conversation, a kind of mental development, is an important aspect of conversational agents. In this paper, we propose a learning conversation method for conversational agents which uses several promising techniques; speech-act templates and genetic programming. Knowledge acquisition of conversational agents is implemented by finite state machines and templates, and dynamic sentence generation is implemented by genetic programming Several illustrations and usability tests how the usefulness of the proposed method.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.219-226
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• 1997

에이전트는 분산 환경에서 작업을 수행하는 지적인 특성을 갖는 응용 프로그램으로 정의되며, 연구 분야에 따라 다양한 의미로 해석이 가능하다. 그중에서 로봇 에이전트는 전세계에 산재된 방대한 양의 정보를 스스로 추적하며 새로운 정보를 찾는다. 로봇 에이전트에 대한 기존의 연구는 대부분 통계적인 목적이나 검색엔진을 위한 데이터의 수집을 목적으로 사용되었다. 많은 정보를 수집하기 위해 더 높은 성능의 로봇 에이전트들이 제작되었고, 이러한 프로그램들이 팽창하면서 네트워크를 과부하시키는 현상을 초래하게 되었다. 재귀적인 방법으로 수행되는 로봇 에이전트의 사용을 억제하기 위한 연구들이 많이 발표되었으나, 수동적인 방법에 의존하는 연구가 대부분이며 대표적인 것이 로봇 배제를 위한 표준안 정도이다. 본 연구에서는 이러한 로봇 에이전트의 문제점을 개선하여, 서버와 클라이언트간에 대화형으로 수행되는 인덱스 로봇 에이전트를 제안하며, 사용자의 요구에 따라 수행되는 로봇 에이전트에 의한 정보 획득의 방법을 시도하여 네트워크의 과부하를 억제하면서도 정보의 신뢰성과 정확성을 보장한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2008.11a
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• pp.215-218
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• 2008

최근 개인의 업무 능률 향상을 위해 일정 관리를 대행해주는 지능형 에이전트에 대한 연구가 진행중이다. 사용자는 쉽고 친숙한 인터페이스 환경을 제공하며 유연하고 풍부한 의사전달 과정인 대화를 보다 선호하게 되는데, 본 논문에서는 CAML를 사용하여 효율적인 대화 스크립트 설계 방법을 제안한다. 스크립트 설계 시, 예외처리에 시간이 많이 소요 되는 등 기존 연구에서의 문제점을 해결하기 위해 스크립트는 도메인 분석, 대화흐름 설계, 대화로그 수집 및 대화 스크립트 생성, 외부 함수 정의, 실제 일정관리에이전트에서의 적용의 단계를 거쳐 생성되며, 생성된 스크립트는 실제 대화 에이전트를 통해 일정관리의 기능을 수행한다. 10명의 사용자를 대상으로 비교 평가를 통해 제안하는 스크립트 설계방법이 우수함을 보였고, 사람 간 대화와의 유사성 역시 높음을 보였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.20 no.2
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• pp.251-260
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• 2022

Despite the development of technology and the increase in the spread of smart speakers, user satisfaction keeps decreasing due to conversational errors. This study aims to examine the effect of the self-repair strategy on user experience in the context of conversational agents of smart speakers. Scenarios were designed based on error situations, and participants were divided into two groups by task criticality. The results revealed that the agent's self-repair strategy has a negative effect on trust and perceived ease of use compared with performance without error. It also influenced adoption intention through interaction with task criticality. This study is significant in that it empirically investigated the effects of the self-repair strategy and the user experience factors related to the actual acceptance of the self-repair strategy.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.7
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• pp.144-156
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• 2021

This study was conducted to explore important factors to consider when designing voice-based psychological counseling agents amid the increasing use of conversational agents in counseling and psychotherapy. 48 participants selected their preferred agent's voice among four types (young women and men, middle-aged women and men) and had a conversation with a psychological counseling agent. They also evaluated the reasons for voice selection, mood changes, perception of the agent's characteristics, and counseling outcomes. As a results, the agent's voice type selected according to the user's gender was not statistically significant. However, the qualitative analysis showed 'comfort' of the voice was an important factor. Next, the user's mood improved significantly after the conversation with the agent, which confirmed the intervention effect. Finally, it was found that expertness and attractiveness perceptions toward the agent contributed to the counseling outcomes. The implications of the study and suggestions for future research were discussed.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.83-87
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• 2006

업무 능률을 높이기 위해 일정의 입력이나 변경 및 삭제를 체계적인 관리하는 일정관리 에이전트에 대한 연구가 수행되고 있다. 사용자와의 지속적인 상호작용을 통해 사용자의 의도를 파악하며, 사용자에게 적절한 일정을 추천하거나 관련된 정보를 제공하는 서비스가 함께 요구된다. 본 논문에서는 상호주도형 대화를 통해 사용자의 의도를 능동적으로 추론하여 보다 자연스러운 대화를 제공하며, 상황인식을 통해 사용자에게 적절한 일정관리 서비스를 제공하는 지능형 일정관리 에이전트를 제안한다. 대화의 문맥 유지와 상호주도적 문제해결을 위한 반응형 스크립트를 설계하고, 동적 베이지안 네트워크로 일정과 관련된 사용자의 상태를 추론한다. 사용자에게 적절한 일정시간이나 장소를 추천하기 위해 최근 활발히 연구되고 있는 상식 DB인 ConceptNet을 도입하여 지능적인 일정관리 서비스를 제공한다. 각종 시나리오를 통해 제안하는 에이전트의 유용성을 검증하였다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.21 no.1
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• pp.59-70
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• 2018

With the breakthrough of speech recognition technology, conversational agents have become pervasive through smartphones and smart speakers. The recognition accuracy of speech recognition technology has developed to the level of human beings, but it still shows limitations on understanding the underlying meaning or intention of words, or understanding long conversation. Accordingly, the users experience various errors when interacting with the conversational agents, which may negatively affect the user experience. In addition, in the case of smart speakers with a voice as the main interface, the lack of feedback on system and transparency was reported as the main issue when the users using. Therefore, there is a strong need for research on how users can better understand the capability of the conversational agents and mitigate negative emotions in error situations. In this study, we applied social strategies, "forewarning" and "apology", to conversational agent and investigated how these strategies affect users' perceptions of the agent in breakdown situations. For the study, we created a series of demo videos of a user interacting with a conversational agent. After watching the demo videos, the participants were asked to evaluate how they liked and trusted the agent through an online survey. A total of 104 respondents were analyzed and found to be contrary to our expectation based on the literature study. The result showed that forewarning gave a negative impression to the user, especially the reliability of the agent. Also, apology in a breakdown situation did not affect the users' perceptions. In the following in-depth interviews, participants explained that they perceived the smart speaker as a machine rather than a human-like object, and for this reason, the social strategies did not work. These results show that the social strategies should be applied according to the perceptions that user has toward agents.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.8 no.1
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• pp.551-563
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• 2022

This study aims to identify the effect on the user experiences when the embodied agent in a self-driving car interacts with emotional expressions by using 'interjection'. An experimental study was designed with two conditions: the inclusion of injections in the agent's conversation feedbacks (with interjections vs. without interjections) and the type of conversation (task-oriented conversation vs. social-oriented conversation). The online experiment was conducted with the four video clips of conversation scenario treatments and measured intimacy, likability, trust, social presence, perceived anthropomorphism, and future intention to use. The result showed that when the agent used interjection, the main effect on social presence was found in both conversation types. When the agent did not use interjection in the task-oriented conversation, trust and future intention to use were higher than when the agent talked with emotional expressions. In the context of the conversation with the AI agent in a self-driving car, we found only the effect of adding emotional expression by using interjection on the enhancing social presence, but no effect on the other user experience factors.