• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.249-251
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• 2016

다중 화자 대화 시스템에서, 시스템의 입장에서 어느 시점에 참여해야하는지를 아는 것은 중요하다. 이러한 참여 모델을 구축함에 있어서 본 연구에서는 다수의 화자가 대화에 참여하는 영화 대본으로 구축된 MovieDic 말뭉치를 사용하였다. 구축에 필요한 자질로써 의문사, 호칭, 명사, 어휘 등을 사용하였고, 훈련 알고리즘으로는 Maximum Entropy Classifier를 사용하였다. 실험 결과 53.34%의 정확도를 기록하였으며, 맥락 자질의 추가로 정확도 개선을 기대할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.22-25
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• 2022

본 연구는 대화형 인공지능이 비윤리적 표현을 학습하거나 생성하는 것을 방지하기 위한 기초적 연구로, 메신저 대화에 나타나는 단어 단위, 구 단위 이상의 비윤리적 표현을 수집하고 그 특성을 분석하였다. 비윤리적 표현은 '욕설, 혐오 및 차별 표현, 공격적 표현, 성적 표현'이 해당된다. 메신저 대화에 나타난 비윤리적 표현은 욕설이 가장 많은 비중을 차지했는데, 욕설에서는 비표준형뿐만 아니라 '존-', '미치다' 등과 같이 맥락을 고려하여 판단해야 하는 경우가 있다. 가장 높은 빈도로 나타난 욕설 '존나류, 씨발류, 새끼류'의 타입-토큰 비율(TTR)을 확인한 결과 '새끼류'의 TTR이 가장 높게 나타났다. 다음으로 메신저 대화에서는 공격적 표현이나 성적인 표현에 비해 혐오 및 차별 표현의 비중이 높았는데, '국적/인종'과 '젠더' 관련된 혐오 및 차별 표현이 특히 높게 나타났다. 혐오 및 차별 표현은 단어 단위보다는 구 단위 이상의 표현의 비중이 높았고 문장 단위로 떨어지기 보다는 대화 전체에 걸쳐 나타나는 것을 확인하였다. 따라서 혐오 및 차별 표현을 탐지하기 위해서는 단어 단위보다는 구 단위 이상 표현의 탐지에 대한 필요성이 있음을 학인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권6호
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• pp.817-826
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• 2002

한국어대화에서는 존대현상(honorification phenomenon)이 일어나기도 하고, 존대대명사(honorific pronoun)가 사용되기도 하며, 맥락상 되찾을 수 있으면 주어나 목적어가 완전히 생략되기도 한다. 이러한 특징적인 언어현상이 일어나는 한국어대화를 처리하고 그것의 표상구조를 만들기 위해서 대화참석자에 관한 정보, 발화문의 화행에 관한 정보. 대화에 관련된 사람들의 사회적 지위에 있어서의 상대적 순위에 관한 정보, 대화에 나타나는 발화문 사이의 정보흐름 등을 묵시적으로가 아니라 명시적으로 표시하고 이용할 것을 본 논문은 제안한다. 또한. 본 논문은 이러한 상황정보(situational information)를 표시하고 이용하는 방법과 한국어대화의 적절한 표상구조를 제시한다. 본 논문에서 한국어대화표상구조의 설정은 담화표상이론(Discourse Representation Theory)과 분할담화표상이론(Segmented Discourse Representation Theory)을 수정ㆍ확대하여 이루어진다. 나아가서, 본 논문은 한국어대화를 전산적으로 어떻게 처리하고 그것의 표상구조를 구축하는지를 프롤로그 프로그래밍 언어를 사용하여 보여주고 나서, 그러한 표상구조의 타당성을 알아보기 위해 자연발생적 한국어대화에도 적용시켜 본다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

• 대한화학회지
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• 제48권1호
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• pp.85-93
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• 2004

본 연구에서는 CASE 프로그램의 적용이 중학교 학생들의 과학 맥락에서의 논의 과제 해결 시 논의과정에 어떤 변화를 가져왔는지 알아보았다. 학생들의 논의과정은 ''설명과 논의과정''과 ''대화적 논의과정''으로 구분되었으며, 다양한 논의과정 요소들을 활용하였다. 학생들 논의과정의 절반 이상은 주장과 근거가 차지하고 있었으며, 자신의 생각을 단편적으로 상대방에게 제시하는 수준의 논의 기술에 머물러 있었다. 또한 ''설명적 논의과정'' 요소의 활용보다는 ''대화적 논의과정'' 요소의 사용 비율이 낮았다. CASE 프로그램을 처치한 후 학생들의 ''대화적 논의과정'' 사용 비율이 상대적으로 높아졌으며, 집단구성에서 대칭집단이 비대칭집단 보다 프로그램의 효과가 컸으나 그 변화가 불안정하였다. 인지 수준에 따른 논의 참여 정도는 형식적 조작기 학생의 참여 비율이 전체적으로 높았으나 후기 과제로 갈수록 과도기 학생들의 ''대화적 논의과정''에의 참여비율이 높아졌다.

• 한국과학교육학회지
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• 제35권3호
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• pp.509-521
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• 2015

논증활동은 사람들 사이의 사회적 협력적 대화과정으로 볼 수 있다. 논증활동에 대한 선행연구를 살펴보면 Toulmin(1958)이 제시한 논증구조를 이용하여 논증활동의 구조적 측면을 분석하는 데 중점을 두고 있으며, SSI 맥락보다는 과학적 탐구 맥락에서 주로 연구가 수행되어 왔다. SSI 맥락에서의 논증활동은 간학문적, 논쟁적, 가치내재적 특성을 띠고 있기 때문에, 기존의 분석틀로는 SSI 논증활동을 분석하는데 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 문헌연구과 SSI 담화 사례분석을 기반으로 SSI 맥락에서의 소집단 논증활동을 위한 분석틀을 개발하고, 그 틀을 기반으로 실제 SSI 맥락에서 진행되는 소집단 논증활동에 적용해봄으로써 그 적용가능성을 탐색해 보고자 하였다. 본 연구자는 SSI 맥락에서의 소집단 논증활동을 분석하기 위해 '담화클러스터'와 '담화요소'의 개념을 도입하였다. 담화클러스터는 유사한 목적을 지닌 발화의 묶음으로, SSI 맥락에서 '문제의 논점 확인', '개별 입장의 교환', '다양한 관점 및 자료의 탐색', '상반된 관점 간 논쟁', '설득력 있는 안에 대한 선택', '절충안 또는 대안 마련'의 여섯 가지로 구분될 수 있다. 담화요소는 SSI 소집단 논증활동에서 바람직하게 평가될 수 있는 내용 및 구조적 요소로서, '다양한 관점의 고려', '증거에 기반한 추론', '지속적인 탐구와 회의적 사고', '도덕 윤리적 민감성'의 네 가지 범주로 나눠지며, 총 19가지의 요소를 포함한다. 원자력에너지와 안락사 쟁점에 대한 소집단 논증활동 사례를 분석한 결과, 이 분석틀을 이용하여 학생들의 상호작용으로 이루어지는 논증활동의 전체적인 흐름과 학생 발화의 역동성을 종합적으로 판단할 수 있었으며, 학생들의 담화가 SSI 추론의 특징을 얼마나 반영하는지 설명할 수 있었다. 본 연구에서 개발된 분석틀은 SSI 프로그램을 통한 논증활동 기술이나 의사결정과정의 향상을 알아보는 데 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권1호
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• pp.620-631
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• 2021

이 연구는 스마트 홈 환경에서 대화 주제 유형에 따라 음성 에이전트의 선행 발화 방식이 사용자 경험에 미치는 효과를 확인하고자 하였다. 과제 중심적 대화와 관계 중심적 대화의 두 가지 대화 유형을 바탕으로, 스마트 스피커의 발화 방식을 선행 발화와 후행 발화로 구분하여 네 가지 시나리오를 제작하였다. 온라인 실험을 진행하여 총 62명의 참가자를 발화 방식에 따라 두 그룹으로 나누어, 대화 유형의 두 가지 시나리오를 진행하게 하고, 호감도, 심리적 저항감, 지각된 지능의 사용자 경험 요인을 측정하였다. 실험 결과, 대화 유형 중 과제 중심적 대화에서 호감도의 주효과가 나타났고, 발화 방식에서 선행 발화에 대한 심리적 저항감의 주효과가 나타났다. 선행 발화 방식은 과제 중심적 대화에서 호감도와 지각된 지능을 높이는 효과를 보였다.

• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 한국지구과학회 2010년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.25-25
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• 2010

본 연구는 에너지와 물질 순환을 주제로 한 대학생들의 집단적 과제 수행 상황에서 구성원들의 상호작용 기능과 요소에 따른 역할 분배의 양상을 밝히고자 하였다. 집단 내 구성원에게 개별적인 역할이 주어져 있지 않은 상태에서 과제가 부여되었을 때, 집단 내에서 자연스럽게 형성되는 역할의 종류를 상호작용 기능과 양상에 따라 유형화해보았다. 연구 참여자는 9명의 환경 교육 전공 대학생으로, 2008년 11월에 열린 한중일 환경교육 캠프에 참여한 한국 학생들이다. 캠프 활동 중 하나로 충남 홍성 문당리 환경농업마을의 에너지와 물질 순환에 대해 토의하고 그 결과를 그림으로 표현하여 발표하는 활동이 있었는데, 본 연구에서는 발표를 위해 준비하는 과정을 연구 맥락으로 하였다. 그리고 약 2시간에 걸친 과제 수행 과정을 촬영 후 전사하여 연구 자료로 삼았다. 관련 선행 연구 고찰과 연구 자료에의 적용 및 수정을 통해 상호작용 기능과 요소를 코딩하기 위한 분석틀을 마련하였으며, 문제가 제기되고 그 문제에 대한 합의가 이루어지는 대화를 분석의 단위로 정하였다. 대화 단위별로 구성원 간 말차례가 오고간 모습을 화살표로 도식화하여 대화 패턴을 분류하였으며, 대화를 말차례별로 상호작용 기능과 요소에 따라 코딩화하였다. 화살표로 도식화된 대화 패턴과 상호작용 코딩 결과에 따라 집단 내에서 자발적으로 형성되는 구성원의 역할을 분류하고 명명하였다. 이렇게 집단적 과제 수행 상황에서 학생들에 의해 자생되는 역할을 상호작용의 관점에서 유형화해봄으로써 협동 학습이나 토의 활동 등 집단적 상호작용을 통한 과제 수행에 있어서 학생이나 교사의 역할에 대해 시사점을 줄 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.518-523
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• 2021

챗봇과 같은 대화형 에이전트 사용이 증가하면서 채팅에서의 혐오 표현 사용도 더불어 증가하고 있다. 혐오 표현을 자동으로 탐지하려는 노력은 다양하게 시도되어 왔으나, 챗봇 데이터를 대상으로 한 혐오 표현 탐지 연구는 여전히 부족한 실정이다. 이 연구는 혐오 표현을 포함한 챗봇-사용자 대화 데이터 35만 개에 한국어 말뭉치로 학습된 KoELETRA 기반 혐오 탐지 모델을 적용하여, 챗봇-사람 데이터셋에서의 혐오 표현 탐지의 성능과 한계점을 검토하였다. KoELECTRA 혐오 표현 분류 모델은 챗봇 데이터셋에 대해 가중 평균 F1-score 0.66의 성능을 보였으며, 오탈자에 대한 취약성, 맥락 미반영으로 인한 편향 강화, 가용한 데이터의 정확도 문제가 주요한 한계로 포착되었다. 이 연구에서는 실험 결과에 기반해 성능 향상을 위한 방향성을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1049-1050
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• 2023

빅데이터 시대에 추천시스템은 끊임없이 진화하고 있으며 그 중요성도 나날이 높아지고 있다. 그럼에도, 친구추천시스템은 여전히 사용자의 맥락 정보에만 의존하는 제한적인 모습을 보이고 있다. 이에 본 연구는 사용자의 대화에 드러난 관심사와 대화 만족도 등을 직접 사용자 임베딩에 활용한 Chat-Trip 모델을 제안하고, 실험을 통해 그 효용성을 입증하였다.