• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.404-408
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• 2023

음성 사용자 인터페이스(Voice User Interface)에 대한 수요가 증가함에 따라 음성 합성(Speech Synthesis) 시스템에서 자연스러운 음성 발화를 모방하기 위해 적절한 위치에 휴지를 삽입하는 것이 주된 과업으로 자리잡았다. 대화의 연속성을 고려했을 때, 자연스러운 음성 기반 인터페이스를 구성하기 위해서는 대화의 맥락을 이해하고 적절한 위치에 휴지를 삽입하는 것이 필수적이다. 이에 따라 본 연구는 대화 맥락에 기반하여 적절한 위치에 휴지를 삽입하는 Long-Input Transformer 기반 휴지 예측 모델을 제안하고 한국어 대화 데이터셋에서 검증한 결과를 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.491-494
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• 2020

최근 언어 모델(Language model)의 기술이 발전함에 따라, 자연어처리 분야의 많은 연구들이 좋은 성능을 내고 있다. 정해진 주제 없이 인간과 잡담을 나눌 수 있는 오픈 도메인 대화 시스템(Open-domain dialogue system) 분야에서 역시 이전보다 더 자연스러운 발화를 생성할 수 있게 되었다. 언어 모델의 발전은 응답 선택(Response selection) 분야에서도 모델이 맥락에 알맞은 답변을 선택하도록 하는 데 기여를 했다. 하지만, 대화 모델이 답변을 생성할 때 일관성 없는 답변을 만들거나, 구체적이지 않고 일반적인 답변만을 하는 문제가 대두되었다. 이를 해결하기 위하여 화자의 개인화된 정보에 기반한 대화인 페르소나(Persona) 대화 데이터 및 태스크가 연구되고 있다. 페르소나 대화 태스크에서는 화자마다 주어진 페르소나가 있고, 대화를 할 때 주어진 페르소나와 일관성이 있는 답변을 선택하거나 생성해야 한다. 이에 우리는 대용량의 코퍼스(Corpus)에 사전 학습(Pre-trained) 된 언어 모델을 활용하여 더 적절한 답변을 선택하는 페르소나 대화 시스템에 대하여 논의한다. 언어 모델 중 자기 회귀(Auto-regressive) 방식으로 모델링을 하는 GPT-2, DialoGPT와 오토인코더(Auto-encoder)를 이용한 BERT, 두 모델이 결합되어 있는 구조인 BART가 실험에 활용되었다. 이와 같이 본 논문에서는 여러 종류의 언어 모델을 페르소나 대화 태스크에 대해 비교 실험을 진행했고, 그 결과 Hits@1 점수에서 BERT가 가장 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.11 no.9
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• pp.381-390
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• 2022

Influenced by a culture that prefers non-face-to-face activity during the COVID-19 pandemic, chatbot usage is accelerating. Chatbots have been used for various purposes, not only for customer service in businesses and social conversations for fun but also for mental health. Chatbots are a platform where users can easily talk about their depressed moods because anonymity is guaranteed. However, most relevant research has been on social media data, especially Twitter data, and few studies have analyzed the commercially used chatbots data. In this study, we identified the characteristics of depressive discourse in user-chatbot interaction data by analyzing the chats, including the word 'depress,' using the topic modeling algorithm and the text-mining technique. Moreover, we compared its characteristics with those of the depressive moods in the Twitter data. Finally, we draw several design guidelines and suggest avenues for future research based on the study findings.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.8 no.1
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• pp.1-11
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• 2002

In order to widely use volume rendering technology in practical fields, a user should be able to control the classification parameter interactively and extract a meaningful information easily from the 3D data as fast as it can be. Previous work on an accelerating volume rendering reconstructs an isotropic volume from an anisotropic one and classifies in pre-processing time and then renders the classified volume rapidly in run time. But, this traditional step may result in long pre-processing time and no real-time feedback. In this paper, we present an efficient classification and rendering method that allows a user to set the opacity transfer function interactively at rendering time on a personal computer without special-purpose hardware.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.9 no.8
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• pp.1-8
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• 2019

Dialog system is becoming a new dominant interaction way between human and computer. It allows people to be provided with various services through natural language. The dialog system has a common structure of a pipeline consisting of several modules (e.g., speech recognition, natural language understanding, and dialog management). In this paper, we tackle a task of domain classification for the natural language understanding module by employing machine learning models such as convolutional neural network and random forest. For our dataset of seven service domains, we showed that the random forest model achieved the best performance (F1 score 0.97). As a future work, we will keep finding a better approach for domain classification by investigating other machine learning models.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.5
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• pp.11-17
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• 2009

It's a trend that the proportion of using an internet messenger among on-line communication methods is getting increased. However, there are not many applications which efficiently utilize these messenger communication data. Messenger communication data have specific characteristics that reflect the user's linguistic habits. The linguistic habits are revealed through frequently used words and emoticons, and user's emotions can be grasped by these. This paper proposes the method that efficiently classifies the emotions of a messenger user using frequently used words or symbols. The emotion classifier from repeated experiments achieves high accuracy of more than 95%.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06d
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• pp.110-115
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• 2008

음성 데이터를 IP기반의 패킷망을 통해 전송하는 기술인 VoIP(Voice over Internet Protocol) 기술은 음성 데이터를 기존의 PSTN(Public Switched Telephone Network)망을 통해 전송하는 방식에 비해 비용 절감 등의 장점을 가지고 있다. 그러나 VoIP가 기존의 PSTN망을 대체하기 위해서는 QoS(Quality of Service)의 보장과 보안이 제공되어야 한다는 문제점을 가지고 있다. VoIP망에서 보안을 위해서는 사용자간에 전송되는 음성 데이터에 대한 보안과 초기의 세션 연결 시 사용자를 인증하는 과정이 고려되어져야 한다. 실질적인 대화 내용인 음성 데이터의 보안도 중요한 부분이지만 대화에 참여하는 사용자를 인증하는 과정이 선행되어야 한다. VoIP에서는 세션 연결 설정을 위해 H.323과 SIP를 사용하고 있으며, 최근에는 H.323에 비해 간단한 SIP가 주목을 받고 있다. RFC3261에서는 SIP를 이용해 세션 연결을 하는 과정에서 사용자를 인증하기 위한 몇 가지 인증 메커니즘을 제시하고 있다. 본 논문에서는 SIP를 이용하여 세션을 연결하는 과정에서 사용자의 인증을 위해 사용되는 인증 메커니즘 중 한 가지인 HTTP Digest Authentication의 취약점을 분석하고, 이를 보완하기 위한 새로운 인증 메커니즘을 제시한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.409-412
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• 1998

미국의 카네기 메론 대학과 일본의 ATR 및 한국의 전자통신연구원 등이 가입한 CSTAR 에서는 99년 국제간 음성언어번역 시스템 데모를 위해 IF를 이용하여 데이터를 주고 받기로 합의하였다. IF는 크게는 인터넷을 통해 다른 나라의 음성언어번역 시스템과 연결하여 데이터를 주고 받는데 사용되고, 작게는 음성언어 번역 시스템 내의 해석 시스템과 생성 시스템 사이에 데이터를 주고 받는데 사용된다. IF는 중간언어 표현의 한 가지 방법으로 간단하면서도 단순한 표현으로 특정 영역 내에 나타나는 이미를 표현할 수 있도록 정의되었다. 대상으로 하는 영역은 여행 안내로 호텔 예약, 비행기 예약, 여행지 안내 및예약 등을 포함하고 있다. IF의 가장 큰 특징은 표현방법의 단순화에 있다. 즉, 의미를 가장 잘 나타낼 수 있는 표현을 골라, IF를 정의하여 언어 종속적인 요소를 가능한 배제하였다. IF 태깅은 발화에 대해 적절한 IF를 붙여 주는 일로 태깅을 수행하는 사람은 IF 태깅 요령에 따라 태깅을 수행하여야 한다. 현재 ETRI에서는 200대화 이상의 한국어 데이터에 대해 IF 태깅을 완료하였으며 해석 시스템과 생성 시스템 개발을 계속하고 있다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.8
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• pp.41-47
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• 2022

In this paper, we propose how to implement text summaries for colloquial data that are not clearly organized. For this study, SAMSum data, which is colloquial data, was used, and the BERTSumExtAbs model proposed in the previous study of the automatic summary model was applied. More than 70% of the SAMSum dataset consists of conversations between two people, and the remaining 30% consists of conversations between three or more people. As a result, by applying the automatic text summarization model to colloquial data, a result of 42.43 or higher was derived in the ROUGE Score R-1. In addition, a high score of 45.81 was derived by fine-tuning the BERTSum model, which was previously proposed as a text summarization model. Through this study, the performance of colloquial generation summary has been proven, and it is hoped that the computer will understand human natural language as it is and be used as basic data to solve various tasks.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.420-423
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• 2020

스카이라인 질의는 객체의 속성을 기준으로 사용자의 선호에 적합한 대상을 탐색하는 기법이다. 기존 스카이라인 질의는 일괄처리 방식으로 탐색 결과를 반환하지만 대화형 앱이나 모바일 환경과 같이 잦은 위치이동 발생 시 일괄처리 방식으로 스카이라인 질의 결과를 신속하게 받기 어렵다. 최근접 이웃(Nearest Neighbor) 알고리즘은 사용자와 상호 작용이 필요한 대화형 앱에서 실시간으로 선호 객체를 탐색하여 사용자에게 전달함으로써 객체의 반환 속도를 향상시켰다. 그러나 최근접 이웃 알고리즘은 객체 탐색 과정에서 반복적인 비교 연산을 수행하여 불필요한 탐색 시간이 소요된다. 본 논문은 대화형 앱에서 신속한 스카이라인 결과를 산출하고자 연산 대상 객체의 범위를 축소함으로써 최근접 이웃 스카이라인 질의 알고리즘의 성능을 향상시킨 전처리 기법을 제안한다. 데이터 객체는 최대 40,000 개의 실험에서 제안 기법은 최근접 이웃 알고리즘보다 50% 빠른 성능을 나타내어 본 연구의 가용성이 증명되었다.