• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.374-378
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• 2022

대화형 관계 추출의 목표는 주어진 대화에서 두 개체 간의 관계를 식별하는 것이다. 대화 중에 화자는 개체 및 관계와 관련이 있는 단서인 트리거를 통해 특정 개체 간 관계를 식별하는 것에 힌트를 얻을 수 있다. 그러나 데이터에 대해 항상 트리거 정보가 존재하는 것이 아니므로 트리거를 활용해 성능을 향상시키는 것은 어렵다. 본 논문은 이 문제점을 해소하기 위해 대화, 개체, 관계 중심으로 트리거 생성 모델을 학습하고, 이를 통해 생성된 트리거를 대화형 관계 추출에 학습하여 관계 식별에 효과적인 성능 향상을 보이는 접근법을 제안한다. 제안하는 접근법은 대화형 관계 추출 태스크에서 기존 성능과 비교한 결과 Dev, Test에서 각각 F1 19.74%p, F1 15.53%p 의 성능 향상을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.419-422
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• 2010

사용자와 환경의 변화에 적응하기 위해서 베이지안 네트워크의 다양한 학습 방법들이 연구되고 있다. 기존의 많은 학습방법에서는 학습 데이터로부터 통계적 방법을 통해서 베이지안 네트워크 모델을 학습하는데, 이러한 접근 방법은 학습 데이터를 수집하기 어려운 문제에 적용하기 힘들며, 사용자의 의도를 데이터의 패턴들로만 학습하므로 직접적으로 사용자의 의도를 반영할 수 없다. 본 논문에서는 대화에 기반하여 사용자의 의도를 직접적으로 수집하고, 이로부터 베이지안 네트워크의 파라메터를 학습하는 방법을 연구한다. 제안하는 방법에서는 사용자와의 대화를 통해서 현재의 모델의 잘못된 점 혹은 개선점을 직접적으로 입력 받고, 이를 바탕으로 베이지안 네트워크 모델을 수정하여 데이터의 수집 없이 빠른 시간에 사용자가 원하는 모델을 학습 할 수 있다. 기존의 통계적 기법을 이용한 대표적인 베이지안 네트워크 파라메터 학습 방법인 최대우도 추정(Maximum Likelihood Estimation; MLE) 방법과 제안하는 방법을 비교하여 제안하는 방법의 유용성을 확인한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.141-145
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• 2022

다중 문서 기반 대화 시스템에서 응답 시스템은 올바른 답변을 생성하기 위해서 여러 개의 문서 중 질문과 가장 관련 있는 문서를 검색하는 것부터 시작해야 한다. DialDoc 2022 Shared Task[1]를 비롯한 최근의 연구들은 대화 시스템의 문서 검색 과정을 위해 Dense Passage Retrieval(DPR)[2] 모델을 사용하고 있으며 검색기의 성능 개선을 위해 Re-ranking과 Hard negative sampling 같은 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 문서에 기반하는 대화 데이터의 양이 적거나 제한될 경우, 주어진 데이터를 효율적으로 활용해 보고자 검색기를 생성 모델을 이용하여 문서의 엔티티를 기반으로 질문을 생성하고 기존 데이터에 증강하는 방법을 제시했으며 실험의 결과로 MRR metric의 경우 0.96 ~ 1.56의 성능 향상을, R@1 metric의 경우 1.2 ~ 1.57의 성능 향상을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.703-705
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• 2023

본 연구는 대화 중 생체신호 데이터를 활용하여 감정 인식 분야에서 더욱 정확하고 범용성이 높은 인식 기술을 제안한다. 이를 위해, 먼저 대화별 길이에 따른 측정값의 개수를 동일하게 조정하고 효과적인 생체신호 데이터의 조합을 비교 및 분석하기 위해 차원 축소 기법인 T-SNE (T-distributed Stochastic Neighbor Embedding)을 활용하여 감정 라벨의 분포를 확인한다. 또한, AutoML (Automated Machine Learning)을 이용하여 축소된 데이터로 감정을 분류 및 각성도와 긍정도를 예측하여 감정을 가장 잘 인식하는 생체신호 데이터의 조합을 발견한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.215-219
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• 2018

다중 화자 대화 속 인물 식별이란 여러 등장인물이 나오는 대본에서 '그녀', '아버지' 등 인물을 지칭하는 명사 또는 명사구가 실제 어떤 인물을 나타내는지 파악하는 문제이다. 대본 자연어 데이터만을 입력으로 하는 대화 속 인물 식별 문제는 드라마 대본에 대해서 데이터가 구축 되었고 이를 기반으로 여러 연구가 진행되었다. 그러나, 사람도 다중 화자 대화의 문장만 보고는 인물을 지칭하는 명사 또는 명사구가 실제 어떤 인물인지 파악하기 어려운 경우가 있다. 이에 본 논문에서는 발화가 되는 시점의 영상 장면 정보를 추가적으로 활용하여 인물 식별의 성능을 높이는 방법을 제시한다. 또한 기존 대화 속 인물 식별 연구들은 미리 정의된 인물을 대상으로 분류하는 형태로 접근해왔다. 이는 학습에 사용되지 않았던 인물이 나오는 임의의 다른 드라마 대본이나 대화 등에 바로 적용될 수 없다. 이에 본 논문에서는 영상 정보는 활용하되, 한번 학습하면 임의의 대본에 적용될 수 있도록 사전 인물 정보를 사용하지 않는 상호참조해결 기반의 인물 식별 방법도 제시한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.517-520
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• 2022

지능형 대화 시스템은 줄곧 서비스의 목표와 무관한 사용자 입력을 전달받아, 그 처리 성능을 의심받는다. 특히 종단간 대화 이해 생성 모델이나, 기계학습 기반 대화 이해 모델은 학습 시간대에 한정된 범위의 도메인 입력에만 노출됨으로, 사용자 발화를 자신이 처리 가능한 도메인으로 과신하는 경향이 있다. 본 연구에서는 대화 생성 모델이 처리할 수 없는 입력과 신뢰도가 낮은 생성 결과를 배제하기 위해 불확실성 정량화 기법을 대화 의도 분류 모델에 적용한다. 여러 번의 추론 샘플링이 필요 없는 실용적인 예측 신뢰도 획득 방법과 함께, 평가 시간대와 또다른 도메인으로 구성된 분포 외 입력 데이터를 학습에 노출시키는 것이 분포 외 입력을 구분하는데 도움이 되는지를 실험으로 확인한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.178-183
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• 2008

본 연구의 목적은 대화형 에이전트와 사용자 간의 대회를 분석하여 대화의 흐름도를 도출해 내는 것에 있다. 특히 본 연구에서는 대화에 대한 전반적인 요소 추출과 더불어 대화형 에이전트와 사용자 간에 발생할 수 있는 대화 유형까지 도출해 내어 대화형 에이전트의 대화 능력 향상에 기여하고자했다. 이를 위해 1대 1 개인 인터뷰를 실시하여 실제 대화형 에이전트와 사용자 간의 대화 데이터를 수집하고 기본적으로 질적 연구 방법론을 바탕으로 대화 분석론과 대화유형학을 참고하여 연구를 실시한 결과 층 6개의 대화 흐름도를 도출하였다. 특히 원활하지 않은 대화는 기존의 사람과 사람과의 대화에서는 찾아보기 힘든 대화이며 그 개수도 52개로 가장 많이 나타났다. 대화 방해 요소가 나타났을 경우 상대에 대한 적대감을 보이거나 대화를 교정하는 행위로 대화가 진행되었다. 본 연구는 포괄적인 대화형 에이전트와 사용자 간의 대회를 분석하여 그 유형을 알아냈다는 점에서 대화형 에이전트 개발자와 사용자, 서비스 제공자 모두에서 긍정적인 영향을 미친다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.285-287
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• 2017

본 논문에서는 Multi-layer sequence-to-sequence 구조를 이용해 한국어 대화 시스템을 개발하였다. sequence-to-sequence는 RNN 혹은 그 변형 네트워크에 데이터를 입력하고, 입력이 완료된 후의 은닉층의 embedding에 기반해 출력열을 생성한다. 우리는 sequence-to-sequence로 입력된 발화에 대해 출력 발화를 내어주는 대화 모델을 학습하였고, 그 성능을 측정하였다. RNN에 대해서는 약 80만 발화를, MTRNN에 대해서는 5만 발화를 학습하고 평가하였다. 모델의 결과로 나타난 발화들을 정리하고 분석하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.285-287
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• 2017

본 논문에서는 Multi-layer sequence-to-sequence 구조를 이용해 한국어 대화 시스템을 개발하였다. sequence-to-sequence는 RNN 혹은 그 변형 네트워크에 데이터를 입력하고, 입력이 완료된 후의 은닉층의 embedding에 기반해 출력열을 생성한다. 우리는 sequence-to-sequence로 입력된 발화에 대해 출력 발화를 내어주는 대화 모델을 학습하였고, 그 성능을 측정하였다. RNN에 대해서는 약 80만 발화를, MTRNN에 대해서는 5만 발화를 학습하고 평가하였다. 모델의 결과로 나타난 발화들을 정리하고 분석하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제30권4호
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• pp.26-35
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• 2015

모바일 혁명 빅데이터와 사물인터넷 시대에 접어들면서 인간의 음성과 말로 다양한 장치와 서비스를 제어하고 이용하는 것은 당연시되고 있다. 음성대화처리 기술은 인간 중심의 자유로운 발화를 인식하고 이해 및 처리하는 방향으로 발전하게 될 것이다. 본고에서는 현재 음성대화처리 기술 국내외 기술 및 산업 동향과 지식재산권 동향을 살펴보고, 인간 중심의 자유발화형 음성대화처리 기술 개념과 발전방향에 대해 기술한다.