페르소나 기반의 대화 시스템은 일관적인 대화를 수행할 수 있어 많은 관심을 받고 있다. 영어권에서 구축된 페르소나 대화 데이터셋은 서로의 페르소나를 알아가기 보다는 자신의 페르소나에 대해서만 말하는 경향을 보이며 이는 상대방의 말을 이해하여 관련 대화를 진행하는 대화의 특성을 반영하지 못한다. 본 연구에서는 회사 방문객이 안내 시스템과 대화하는 상황을 가정하여 안내 시스템이 주도적으로 방문객의 페르소나를 묻고 관련 대화를 수행하는 데이터셋을 구축함과 동시에 목적지향 대화 시스템의 대화 관리 프레임워크를 기반으로 시스템 주도적인 대화를 모델링하는 페르소나 대화 관리 모델을 제안한다. 실험을 통해 제안한 대화 관리 모델의 대화 이해 및 정책 성능을 검증하고 방문객의 페르소나를 예측할 때 대화 정책의 성능이 향상됨을 보임으로써 구축한 데이터셋이 이해와 정책이 포함된 대화의 특성을 반영하는 것을 확인한다.
대화관리시스템은 사용자 발화로부터 사용자의 의도를 추론하여 시스템의 응답을 결정하고 이를 사용자에게 자연스러운 형태로 반환하는 역할을 한다. 본 논문에서는 마르코프 의사 결정과정에 기반한 대화관리자를 통하여 정확한 동작 수행과 사용자의 자연스러운 발화를 가능케 하는 대화관리시스템에 대해서 소개한다. 마르코프 의사 결정과정 대화관리자는 실세계 환경을 모델링 하는 유한 개수의 상태들과 이를 이용한 통계적 학습을 통해 시스템 응답을 결정 한다. 본 대화관리시스템은 대화관리자 이외에 언어이해부, 영역규칙 적용부, 목적시스템 제어부, 예제기반 응답생성부로 이루어져 있으며, 각 구성요소는 영역이식에 용이하도록 설계되어 있다.
본 논문에서는 EPG 정보 검색을 위한 자연어 대화 시스템에 대해 논한다. 자연어 대화 시스템 구축을 위한, 대화 예제를 이용한 상황 기반 대화 관리 방법론은, 효율적이고 실용적인 대화 시스템 구축을 가능하게 한다. 대화 시스템은 사용자 발화에 대해 적합한 시스템응답 발화를 출력하는 과정으로 진행되며, 이를 위해, 사용자 발화 의미 분석, 대화 관리, 시스템 응답 발화 생성의 과정을 거친다. 정확하고 신속한 정보의 전달이 중요한 EPG 정보 검색 도메인의 특성상 EPG 데이터베이스의 관리 및 갱신이 중요한 요소로 작용한다. 이를 위해 웹마이닝 기반의 EPG 데이터베이스 관리자를 구현함으로써 데이터베이스 구축에 필요한 비용을 최소화하고, 신속하고 정확한 정보를 제공할 수 있었다.
목적 지향 대화 시스템은 자연어 이해, 대화 관리자, 자연어 생성과 같은 세분화 모델들의 결합으로 이루어져있어 하위 모델에 대한 오류 전파에 취약하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 자연어 이해 모델과 대화 관리자를 하나의 네트워크로 구성하고 오류에 강건한 심층 Q 네트워크를 제안한다. 본 논문에서는 대화의 전체 흐름을 파악 할 수 있는 순환 신경망인 LSTM에 심층 Q 네트워크 적용한 심층 순환 Q 네트워크 기반 목적 지향 대화 시스템을 제안한다. 실험 결과, 제안한 심층 순환 Q 네트워크는 LSTM, 심층 Q 네트워크보다 각각 정밀도 1.0%p, 6.7%p 높은 성능을 보였다.
본 논문은 한국전자통신연구원(ETRI)에서 2010 년부터 2015 년까지 5 년간에 걸쳐 개발 예정인 영어 교육용 대화 시스템 중 2011 년에 개발된 관광용 영어 교육용 대화 시스템 중 도시 관광 도메인을 대상으로 한 도시 관광용 영어 대화 시스템을 소개하는 것을 목표로 한다. 도시 관광용 영어 대화 시스템은 크게 대화 이해 모듈, 대화 관리 모듈, 대화 생성 모듈, 대화 모델링 구축/관리 모듈, 대화 지식 구축 도구로 구성된다. 도시 관광용 영어 대화 시스템 평가를 위해 평가자를 초급, 중급, 고급의 3 개 그룹으로 나누어 평가를 실시하였다. 평가자는 원격 웹 평가 도구에 접속하여 4 개의 대화 미션에 대해 영어로 대화 시스템과 대화를 실시하였으며 평가는 태스크 성공률로 측정되었다. 태스크 성공률은 82.5%로 측정되었다.
본 논문의 대화시스템 구축도구는 태스크 기반 대화 시스템을 구축하는데 필요한 대화 시나리오 지식과 이를 처리하는 태스크 그래프, 슬롯 체계, 대화 라이브러리 등을 생성하고 관리할 수 있는 웹기반 대화 시스템 구축 도구이다. 이 도구는 태스크 그래프를 시각적으로 대화 모델 설계자에게 표시하고, 대화 모델 설계자는 시각적으로 표시된 태스크 그래프를 보며 태스크의 흐름을 한눈에 파악하고 대화 시스템의 시나리오 흐름을 생성하고 편집할 수 있도록 한 것이 특징이다. 또한 대화 모델 설계자와 시나리오 태깅 작업자들 모두는 자신이 구축한 지식이나 대화 태스크를 시스템에 직접 반영하고 실시간으로 대화 시스템에 적용해 봄으로써 대화 시스템의 이해를 높이고 고품질의 대화 시스템을 구축할 수 있다.
본 논문에서는 EPG 정보 검색을 위한 자연어 대화 시스템에 대해 논한다. 자연어 대화 시스템 구축을 위한, 대화 예제를 이용한 상황 기반 대화 관리 방법론은, 효율적이고 실용적인 대화 시스템 구축을 가능하게 한다. 대화 시스템은 사용자 발화에 대해 적합한 시스템 응답 발화를 출력하는 과정으로 진행되며, 이를 위해, 사용자 발화 의미 분석, 대화 관리, 시스템 응답 발화 생성의 과정을 거친다. 정확하고 신속한 정보의 전달이 중요한 EPG 정보 검색 도메인의 특성상 EPG 데이타베이스의 관리 및 갱신이 중요한 요소로 작용한다. 이를 위해 웹마이닝 기반의 EPG 데이타베이스 관리자를 구현함으로써 데이타베이스 구축에 필요한 비용을 최소화하고, 신속하고 정확한 정보를 제공할 수 있었다. 실험 결과를 통해 본 시스템이 EPG 정보 검색을 위해 적은 비용으로 높은 성능을 보이고 있음을 확인한다.
대화식 UNDO는 수행된 연산을 철회시키거나 재실행시킴으로서 사용자의 오류를 쉽게 교정할 수 있도록 허용하기 위한 일종의 회복기능이다. 소프트웨어 개발, 하이퍼미디어 CAD 등과 같은 새로운 데이터베이스응용 분야에서는 편리한 저작 및 편집 과정으르 위하여 대화식 UNDO 기능의 지원이 필수적이다. 상용 DBMS들이 제공하는 세이브포인트를 이용한 부분 철회는 수행된 연산의 철회만을 허용하는 것으로 대화식 UNDO의 제한적 기능이다. 기존의 응용 시스템들은 데이터 관리를 위해서는 DBMS를 사용하면서도 이러한 대화식 UNDO 기능은 응용시스템에서 직접 제공하고 있다. 대화식 UNDO 기능의 구현은 매우 복잡하기 때문에 응용 프로그래머에게 상당한 개발 오버헤드를 요구한다. 본 연구의 목적은다양한 응용 시스템개발을 위하여 공통적으로 필요한 고급 기능을 응용 프로그래머가 쉽게 이용할 수 있도록 대화식 UNDO 기능을 DBMS에서 직접 지원하는 새로운 회복 기법을 제안하는 것이다. 제안된 기법에서는 트랜잭션 철회시 대화식 UNDO에 의해 UNDO된 연산들을 스킵함으로써 빠른 철회를 보장하고 여러 연산을 한번에 철회할 수 있는 벌크 UNDO 연산 (bulk undo)을 제공한다. 벌크들도 다시 재실행될수 있다는 점에서 부분 철회와 구별된다. 특히,일반 DBMS에서 회복을 위하여 관리해야 하는 정보를 최대한 활용함으로써 새로운 기능의 추가에도 불구하고 제안된 기법의 성능은 이러한 기능을 제공하지 않는 기존의 회복 기법과 비교할만한 좋은 성능을 보인다.
본 논문에서는 화행처리를 기반으로 한 중고자동차 매매 영역 대화시스템[1] 구축 과정에서 참조한 대화 시나리오에 나타난 화행의 흐름을 살펴보고자 한다. 자연언어 특히 대화에 나타나는 발화들은 어떤 행위를 구성하는 경향이 강하고 이 행위들은 각 발화의 언표내적 행위로 결정되며 대화의 흐름은 이 언표내적 행위를 교환함으로써 이루어진다. 다라서 단일 발화들이 모여서 이루는 대화에는 화행의 흐름이 있기 마련이다. 우리는 본 논문에서 대화시스템의 효율적이 대화관리를 위해서 제한 영역 대화에 나타난 화행의 흐름을 올바로 분석하고 규명하여 대화를 자연스럽게 유도하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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