• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.220-225
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• 2016

본 논문에서는 격틀과 워드 임베딩을 활용한 유사도 기반 대화 모델링을 제안한다. 기존의 유사도 기반 대화 모델링 방법은 형태소, 형태소 표지, 개체명, 토픽 자질, 핵심단어 등을 대화 말뭉치에서 추출하여 BOW(Bag Of Words) 자질로 사용하였기 때문에 입력된 사용자 발화에 포함된 단어들의 주어, 목적어와 같은 문장성분들의 위치적 역할을 반영할 수 가 없다. 또한, 의미적으로 유사하지만 다른 형태소를 가지는 문장 성분들의 경우 유사도 계산에 반영되지 않는 형태소 불일치 문제가 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 위치적 정보를 반영하기 위한 문장성분 기반의 격틀과 형태소 불일치 문제를 해결하기 위한 워드 임베딩을 활용하여 개선된 유사도 기반 대화 모델링을 제안한다. 개선된 유사도 기반 대화 모델링은 MRR 성능 약 92%의 성능을 나타낸다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.220-225
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• 2016

본 논문에서는 격틀과 워드 임베딩을 활용한 유사도 기반 대화 모델링을 제안한다. 기존의 유사도 기반 대화 모델링 방법은 형태소, 형태소 표지, 개체명, 토픽 자질, 핵심단어 등을 대화 말뭉치에서 추출하여 BOW(Bag Of Words) 자질로 사용하였기 때문에 입력된 사용자 발화에 포함된 단어들의 주어, 목적어와 같은 문장성분들의 위치적 역할을 반영할 수 가 없다. 또한, 의미적으로 유사하지만 다른 형태소를 가지는 문장 성분들의 경우 유사도 계산에 반영되지 않는 형태소 불일치 문제가 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 위치적 정보를 반영하기 위한 문장성분 기반의 격틀과 형태소 불일치 문제를 해결하기 위한 워드임베딩을 활용하여 개선된 유사도 기반 대화 모델링을 제안한다. 개선된 유사도 기반 대화 모델링은 MRR 성능 약 92%의 성능을 나타낸다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.512-516
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• 2022

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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2006.10e
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• pp.177-182
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• 2006

대화 시스템에 관한 기존 연구는 대화 현상에 대한 원리를 이해하는데 초점을 맞춘 연구와 매우 제한적인 상황에서 동작하는 실용적인 시스템 구축에 관한 연구로 이루어져 왔다. 전자의 연구를 위해서 계획기반모델(plan-based model)이 제안되었는데, 이는 복잡한 대화 구조를 모델링(modeling)할 수 있으며, 다양한 현상에서의 사용자 목적 추론이 가능하다. 하지만 계획기반모델은 초기 설계가 어려우며 실용적인 대화 시스템 구축에 있어서 시스템 응답을 생성하기 위한 상호작용 모델로의 확장이 매우 어렵다는 단점이 있다. 본 연구는 이러한 계획 기반 모델의 단점을 보완하고 실용적인 대화시스템을 구축하기 위하여 시스템 응답을 위한 확인 대화 전략과 담화스택(discourse stack)을 계획기반 대화 모델링에 적용하여 효율적인 응답을 생성할 수 있는 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.256-258
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• 2001

인터넷 이용자 수가 크게 증가함에 따라 각 사이트에서는 사용자가 원하는 정보를 효과적으로 제공해야 하는 문제가 대두되어, 최근 사용자와 자연어로 정보를 주고 받으며 사이트의 가상 대리자 역할을 수행할 수 있는 대화형 에이전트에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 많은 대화형 에이전트가 사용자의 의도를 고려하지 않은 단순한 패턴매칭 기법을 사용하기 때문에 사용자에게 만족스러운 답변을 주지 못하는 경우가 많이 발생한다. 이 논문에서는 대화형 에이전트가 보다 지능적인 대화를 수행할 수 있도록 하기 위해 베이지안 네트워크를 적용하여 사용자의 의도를 모델링하는 방법을 제시한다. 특정 도메인의 소개를 대행하는 대화형 에이전트에 적용한 결과, 사용자의 질의 의도를 파악함으로써 보다 대화 의도에 적합한 대답을 수행하여 그 기능성을 볼 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2000.10a
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• pp.388-399
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• 2000

본 논문은 정수계획 문제로 수리모형화 되는 선박운항 일정계획 문제에 대한 컴퓨터 그래픽 기반의 상호 대화식 모델링 시스템의 개발에 관해서 논한다. 선박운항 일정계획 문제는

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.259-261
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• 2002

대화형 에이전트는 자연어를 기반으로 사용자질외에 대한 적절한 정보를 제공하고, 사용자와 지속적으로 대화를 진행해가는 시스템이다. 사용자의도를 파악하고 적절히 대답하기 위해서는 사용자질의에 대한 효과적인 분석이 필요하다. 또한 단발적인 대답뿐 아니라 지속적인 대화가 가능해야 한다. 본 논문에서는 사용자 모델링에 사용되는 베이지안 네트워크를 계층적으로 구성하여 사용자질의로부터 사용자의도를 추론하며, 이전 대화상태를 활용하여 지속적인 대화가 가능하도록 한다. 실제 웹 사이트를 안내하는 대화형 에이전트를 설계하며 적용해봄으로써 그 가능성을 확인해 볼 수 있었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.4 no.5
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• pp.919-930
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• 2000

This paper treats a development of visual interactive modeling(VIM) system for ship scheduling problem in integer formulation. The ship scheduling problem can be described as "A problem which assigns ships and cargos to achieve maximum revenue from transportation" in brief. Since late 1970s there has been rapid growth in development and use of VIM as MS10R technology due to the development of computer technology and now VIM has become a important discipline in MS/OR and MIS society. Visual Interactive Modeling is a process that decision maker takes part in modeling life cycle -data collection, formulation, derivation of optimal solution and representation of solution - and interacts with a modeling system to achieve a user-solution appropriate for his/her ultimate goal. This paper suggests the methodology how to collect data, build and modify model, and represent solution using computer graphics as a major driving tool and demonstrates effective performance of a prototype system.pe system.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.532-536
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• 2018

심층인공신경망을 이용한 대화 모델링 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 대화에서 발화의 감정과 화행을 분류하기 위해 멀티태스크(multitask) 학습을 이용한 End-to-End 시스템을 제안한다. 우리는 감정과 화행을 동시에 분류하는 시스템을 개발하기 위해 멀티태스크 학습을 수행한다. 또한 불균형 범주 분류를 위해 계단식분류(cascaded classification) 구조를 사용하였다. 일상대화 데이터셋을 사용하여 실험을 수행하였고 macro average precision으로 성능을 측정하여 감정 분류 60.43%, 화행 분류 74.29%를 각각 달성하였다. 이는 baseline 모델 대비 각각 29.00%, 1.54% 향상된 성능이다. 본 논문에서는 제안하는 구조를 이용하여, 발화의 감정 및 화행 분류가 End-to-End 방식으로 모델링 가능함을 보였다. 그리고, 두 분류 문제를 하나의 구조로 적절히 학습하기 위한 방법과 분류 문제에서의 범주 불균형 문제를 해결하기 위한 분류 방법을 제시하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1994.06c
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• pp.65-70
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• 1994

대화체는 문어체와는 달리 생략과 대용현상이 빈번히 발생하고, 문장의 표면적 의미외에 화자가 전달하고자 하는 의도를 내포하고 있다. 그러므로 대화체 번역은 언어적 분석에 의한 단순한 번역이 아닌, 이해에 기반한 번역이어야 한다. 본 논문에서는 대화의 상황을 모델링한 대화모델을 이용하여 이해에 기반한 대화체 기계번역을 시도하였다. 또한 대화체 기계번역이 자동통역 등에 응용된다고 할 때, 실시간 번역과 불완전한 입력과 같은 예외 상황에 대한 적절한 대응이 보장되어야 한다. 이러한 점을 반영하기 위하여 지식기반 모델과 확률 기반 모델을 결합한 해석, 생성 시스템을 구현하여 효율성과 견고성을 갖춘 이해에 기반한 대화체 기계번역 시스템을 연구하고자 한다. 이 연구는 한국통신으로부터 지원을 받아서 수행하고 있는 과제로써 현재 3000단어 수준의 실제 대화를 대상으로 한->영 대화 번역에 대해 실험을 하고 있으며, 시스템의 확장성을 고려한 지식 베이스-사전, 문법 등-를 구축하였다.