• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.43-44
• /
• 2023

대화형 독해 튜터링 시스템을 위한 학생주도 대화 데이터셋 생성 및 확장에 ChatGPT 의 활용 가능성을 평가하였다. 단순히 수동으로만 구축한 기존의 데이터셋과 ChatGPT 에 의해 반자동으로 확장된 데이터셋을 비교한 결과, 구축량, 소요 시간, 비용 및 반복 작업 측면에서 ChatGPT 가 가진 유용성을 알 수 있었다. 그러나, 유형별 배분의 편중과, 부적절한 데이터 생성 등의 한계도 나타났다. Chat GPT 의 빠른 발전이 예상됨에 따라 대화형 튜터링 분야에 ChatGPT 에 의한 반자동 데이터 확장 방법이 널리 활용될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2023.07a
• /
• pp.25-27
• /
• 2023

본 논문에서는 캐릭터 챗봇을 학습시키고, 학습된 모델을 React 기반 웹 페이지에 통합하는 것을 목표로 한다. 웹 페이지 사용자들은 실시간으로 게임이나 영화 캐릭터와 대화할 수 있는 기능을 제공받게 된다. 캐릭터 챗봇은 사용자의 질문을 이해하고 학습된 캐릭터의 특성에 따라 적절한 응답을 생성함으로써 상호작용하게 된다. 사용자가 웹 페이지에서 입력한 질문이나 요청은 챗봇 모델을 통해 처리되며, AI 챗봇은 학습된 지식과 데이터를 활용하여 응답을 생성한다. 사용자는 웹 페이지에서 자연스러운 대화를 통해 원하는 캐릭터와 대화를 이어갈 수 있게 된다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 2009.02a
• /
• pp.257-262
• /
• 2009

This paper studies an automatic expansion of dialogue examples using the logs of an example-based dialogue system. Conventional approaches to example-based dialogue system manually construct dialogue examples between humans and a Chatbot, which are labor intensive and time consuming. The proposed method automatically classifies natural utterance pairs and adds them into dialogue example database. Experimental results show that lexical, POS and modality features are useful for classifying natural utterance pairs, and prove that the dialogue examples can be automatically expanded using the logs of a dialogue system.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2012.11a
• /
• pp.560-563
• /
• 2012

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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2018.10a
• /
• pp.147-150
• /
• 2018

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.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2003.09b
• /
• pp.41-44
• /
• 2003

인공생명 기법의 대표적인 응용분야 중 하나인 창발적인 개체의 생성에서 유전자를 표현하는 방법으로 크게 방향성 그래프와 L-system의 두 가지 방법이 사용되고 있다. 두 가지 방법 모두 각기 좋은 특성이 있지만 L-system은 사용자에 의해 내부적인 파라메터로 정의되기 때문에 전체적인 실제 모양을 구조적으로 정의하기 어렵다 본 논문에서는 이런 단점을 극복하고자 실제 모양을 표현하는데 적절한 구조적 방향성 그래프를 도입하여 개체의 유전자를 구조적으로 표현함으로써 실제 개체와 유사한 모양을 창발적으로 생성하고, 이를 클러스터 대화형 유전자 알고리즘에 적용하여 사용자가 생성하고자 하는 실제 모양의 캐릭터를 자동으로 생성하게 하였다. 실험을 통해 2차원에서의 의자모양과 꽃 모양을 생성함으로써 다양한 구조의 창발적인 캐릭터를 생성할 수 있는 가능성을 제시했다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
• /
• 2016.10a
• /
• pp.176-180
• /
• 2016

대화형 시스템이 사람의 경청 기술을 모방할 수 있다면 대화 상대방과 더 효과적으로 상호작용 할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 시스템이 경청 기술을 모방할 수 있도록 사용자의 발화를 기반으로 질문을 생성하는 것에 대해 연구하였다. 그리고 이러한 연구를 위해 필요한 데이터를 Image captioning과 Visual QA 데이터를 기반으로 생성하고 활용하는 방안에 대해 제안한다. 또한 이러한 데이터를 Attention 메커니즘을 적용한 Sequence to sequence 모델에 적용하여 질문을 생성하고, 생성된 질문의 질문 유형을 분석하였다. 마지막으로 사람이 작성한 질문과 모델의 질문 생성 결과 비교를 BLEU 점수를 이용하여 수행하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2016.10a
• /
• pp.176-180
• /
• 2016

대화형 시스템이 사람의 경청 기술을 모방할 수 있다면 대화 상대방과 더 효과적으로 상호작용 할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 시스템이 경청 기술을 모방할 수 있도록 사용자의 발화를 기반으로 질문을 생성하는 것에 대해 연구하였다. 그리고 이러한 연구를 위해 필요한 데이터를 Image captioning과 Visual QA 데이터를 기반으로 생성하고 활용하는 방안에 대해 제안한다. 또한 이러한 데이터를 Attention 메커니즘을 적용한 Sequence to sequence 모델에 적용하여 질문을 생성하고, 생성된 질문의 질문 유형을 분석하였다. 마지막으로 사람이 작성한 질문과 모델의 질문 생성 결과 비교를 BLEU 점수를 이용하여 수행하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 2007.02a
• /
• pp.475-480
• /
• 2007

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.

• Journal of Digital Contents Society
• /
• v.6 no.1
• /
• pp.89-94
• /
• 2005

In machine translation the goal of natural language generation is to produce an target sentence transmitting the meaning of source sentence by using an parsing tree of source sentence and target expressions. It provides generator with linguistic structures, word mapping, part-of-speech, lexical information. The purpose of this study is to research the Korean Characteristics which could be used for the establishment of an algorism in speech recognition and composite sound. This is a part of realization for the plan of automatic machine translation. The stage of MT is divided into the level of morphemic, semantic analysis and syntactic construction.