인공지능 기술이 발달하면서 챗봇 플랫폼이 주목받고 있다. 챗봇이란 규칙 또는 인공지능(AI)을 이용해 사용자와 상호작용을 하는 대화형 인터페이스다. 챗봇에서 대화를 처리하는 방법은 규칙기반 대화 시스템, 검색기능 대화 시스템, 생성기반 대화 시스템이 있다. 본 논문에서는 규칙 기반 대화 시스템을 바탕으로 하는 모바일 영화 챗봇 서비스를 개발하였다. 이를 통하여 사용자는 더 편리하게 영화 관련 정보를 제공받을 수 있다.
상호대화형 오디오비주얼 서비스는 텍스트, 도형, 사진, 오디오, 비디오 등과 같은 다양한 형태의 표현 요소로 구성되는 입출력 정보를 사용자의 단말이나 워크스테이션에 제공하는 서비스이다. 이러한 기능의 범위는 간단한 검색에서부터 상호대화적인 문의, 구성요소들의 재배치, 그들 요소들의 수정등의 서비스를 사용자에게 제공 할 수 있다. 이와 관련하여 ITU-T SG8/Q.11에서는 AVI 서비스를 위해 요구되는, 시스템, 데이터 교환형식, 그리고 프로토콜과 같은 일련의 기술적 사항을 표준화하는 작업을 하고 있다. 본고에서는 AVI 서비스의 기술적인 사항에 대하여 논하고, 현재 진행되고 있는 표준화 동향에 대하여 알아본다.
언어는 단순히 인간의 의사소통의 수단이 될 뿐만 아니라 사고, 추론, 판단 등의 지적활동의 도구로서 활용된다. 컴퓨터에서는 인간의 언어를 사용하여 인간과 유사한 지적활동을 실현하고 자 하는 연구로 일상언어 컴퓨팅(everyday language computing)이 있다. 본 논문에서는 일상언어 컴퓨팅을 실현하는 한 예로 교통정보 서비스를 위한 대화시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 시스테믹 기능문법(Systemic Functional Grammar: SFG)을 기반으로 사용자의 발화를 3개의 메타기능을 통하여 의미를 분석하고, 메타기능으로 표현된 의미로부터 시스템의 발화를 생성한다 기존 교통정보 서비스는 DB의 질의검색과 일률적인 정보제공이 일반적인 것에 비해, 제안하는 대화시스템은 대화의 의미 속에 포함된 사용자의 의도 및 의미를 분석함으로써 보다 적절한 정보를 제공하여 사용자의 서비스만족도를 향상 시키는 교통정보서비스를 가능하게 한다. 또한, 웹과 연동되는 VXML(Voice Extend Makeup Language)을 대화시스템에 적용함으로서 실용적인 인터페이스를 실행하였다.
iMS(Interactive Media Solution) 또는 대화형 미디어 솔루션 프로젝트에서는 대화형, 맞춤형, TVN 서비스를 제공하기 위한 엔드-투-엔드 솔루션을 개발한다. iMS 프로젝트가 개발대상으로 삼는 대화형 서비스는 시청자의 방송참여를 제한적이지만 부분적으로 허용하는 것을 목표로 삼고 있다. 일반적으로 대화형 서비스는 데이터방송을 통해 부가정보를 제공하는 것으로 한정하지만 iMS 프로젝트에서는 그 범위를 더 넓혀 T-커머스를 킬러 애플리케이션으로 삼는다. 데이터표현 규격은 ATSC-DASE(Dase-1) 및 DVB-MHP(버전 1.0) 규격을 기반으로 삼는다. 맞춤형은 시청자가 원하는 서비스를 신속하고 편안하게 받을 수 있도록 지원하는 것을 목표로 삼고 있다. 맞춤형은 마땅한 참조모델이 없지만 TV Anytime 규격을 원용할 예정이다. TVN은 방송과 홈 네트워크를 결합하기 위한 새로운 개념을 말한다. 이 기고문은 이들 서비스의 개념과 목표 및 구현방법 등을 소개한다.
대화 에이전트의 역할은 사용자 입력으로부터 사용자의 의도를 분석하고 이에 따른 서비스를 제공하는 것이다. 하지만 사용자는 한 번에 서비스 제공에 필요한 모든 정보를 제공하지 않으므로 에이전트는 능동적으로 부가적인 정보를 추출할 수 있어야 한다. 따라서 자연스러운 대화를 진행하기 위해서 에이전트는 사용자주도형 대화와 시스템주도형 대화가 결합된 상호주도형 대화가 가능해야 한다. 본 논문에서는 상호주도형 대화를 제공할 수 있는 대화 에이전트의 스크립트(대화를 위한 데이터베이스) 언어를 제안한다. 제안한 방법은 대상 도메인에 맞춰서 대화 에이전트를 설계할 수 있도록, 도메인 관련 변수와 도메인 함수를 정의하여 사용할 수 있으며, 대화처리 기능으로, 사용자 의도 추론, 대화 흐름 관리, 사용자 입력 정보 추출 등의 기능을 지원한다. 제안한 방법의 가능성을 보이기 위해 일정관리 도메인에 제안하는 방법을 적용한다.
최근 새로운 ICT 흐름으로 부상하고 있는 챗봇은 금융분야에서 활발한 도입이 되고 있다. 챗봇은 사용자와 대화의 인터렉션을 통해서 서비스를 수행한다. 본 연구는 금융 서비스 챗봇의 인터렉션 대화유형이 사용자의 유용성, 사용성, 감성, 보안성에 미치는 효과에 대해 알아보고자 하였다. 이론적 고찰을 통해 챗봇의 구현방식에 기반한 대화방식에 따라 닫힌대화, 열린대화, 혼합대화 유형으로 나누어 연구를 진행하였다. 3 가지 유형의 금융 챗봇 프로토타입을 제작하였고, 실험자들은 계좌조회, 계좌이체, Q&A 의 금융 테스크 수행 후 설문조사를 실시하였다. 실험연구분석 결과 챗봇의 인터렉션 대화 유형은 유용성, 사용성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 사용자들은 닫힌대화와 혼합대화의 인터렉션이 금융 서비스를 오조작없이 쉽게 처리할 수 있게 하는 직관적인 인터페이스로써 선호한 것으로 나타났다. 본 연구는 자연스러운 대화를 통해 서비스를 제공하는 인공지능의 감성적인 요소와 금융 업무를 수행하는 기능적인 요소를 모두 고려해야 하는 금융 챗봇 사용자들의 심층적인 이해를 필요로 하는 사용자 경험 향상을 위한 자료로 활용될 수 있다.
최근 네트워크 기술과 모바일 기기의 발달로 인해 네트워크를 효율적으로 사용하여 비디오 스트리밍 서비스를 제공하기 위해 HTTP 적응적 스트리밍 서비스가 주목 받게 되었다. 사용자 중심 방송에 대한 관심이 증가함에 따라 대화형 멀티미디어에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 대화형 멀티미디어 서비스는 사용자가 선택하는 시나리오에 따라 영상을 재생하는 방식이다. 기존의 HTTP 적응적 스트리밍 방식으로 대화형 멀티미디어 서비스를 제공하면 사용자가 시나리오를 선택하는 시점에 따라 시나리오 변환에 의한 지연 및 버퍼 언더플로우를 유발하여 사용자 체감 품질을 저하시킨다. 따라서 본 논문에서는 끊김 없는 대화형 멀티미디어 스트리밍 서비스를 제공하기 위해 HTTP 적응적 스트리밍 기반의 대화형 멀티미디어 전송 기술을 제안한다. 제안하는 기법은 대화형 멀티미디어 스트리밍 서비스를 위한 시스템 구조와 프리패칭 기법이다.
모바일 혁명과 빅데이터(big data) 시대에 접어들면서 사용자 중심의 자연스러운 인터페이스와 정보검색에 대한 요구가 늘어가고 있다. 모바일 환경에서의 쉽고 자연스러운 검색을 위해 음성인식 기술을 이용한 음성검색 서비스가 대세를 이루고 있으며 대화형 검색 서비스로 발전하게 될 것이다. 음성 대화 서비스의 주요 응용 분야인 음성검색 및 외국어 교육 서비스에서의 자연어 음성인식 기술 역할 및 사용자 경험을 바탕으로 하는 선순환 구조의 인식 성능 개선에 대해 소개한다. 또한 두 응용분야에서의 국내외 개발동향을 소개하고 실제 개발 사례를 통해 무제한급 자연어 음성인식 기술에 기반한 음성 대화 서비스의 가능성을 살펴본다.
현재 서비스되고 있는 홈네트워크는 가전기기들에 대한 홈오토메이션 서비스로서 웹이나 TV 등을 통한 메뉴선택 방식으로 제어되고 있다. 본 논문에서는 홈네트워크에 SMS를 통한 대화형 인터페이스를 도입함으로서 시간과 장소의 제약이 없는, 가전기기 제어를 가능하게 하였다. 대화형 인터페이스의 구현을 위해 홈네트워크 영역의 요구분석을 통하여 23개의 화행과 22개의 의미성분으로 이루어진 의미구조를 수립하였으며, WOZ(Wizard-of-OZ)방식으로 9만 6천 대화쌍을 수집하였다. 대화 처리를 위하여 예제기반 대화추론 및 응답생성 방법을 사용하였으며, SMS 영역에서의 성능향상을 위하여 전처리를 도입하였다. 구현된 서비스에 대한 성능평가 실험을 통해 사용자 만족도를 조사하였다.
서비스 로봇은 일상생활에서 사람들의 업무를 보조한다. 이때, 효과적인 서비스를 위해서는 사람과 로봇 사이의 상호작용이 매우 중요하다 대화는 사람과 로봇이 보다 유연하고 풍부한 의사전달을 하는데 도움을 준다. 전통적인 로봇 연구에서는 명령과 같은 간단한 질의 둥을 처리하는 것이 의사소통의 전부였으나, 실제 사람들 사이의 대화에서는 배경 지식이나 대화의 문맥 둥에 의해 중요한 정보가 대화에서 생략되기도 한다. 이런 상황은 여러 불확실성을 포함하게 되는데 대화의 문맥이나 불확실성을 다루는 것이 필요하다. 본 논문에서는 '상호-주도' 방식을 통해 사람이 쓰는 일상 대화를 계층적 베이지안 네트워크를 이용하여 처리하는 방법을 제안한다. 실제 로봇의 시뮬레이션 환경은 제안하는 방법의 유용함을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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