음성인식 서비스는 청각장애인에게 화자의 음성을 텍스트로 변환하여 시각화함으로써 의사소통의 보조적인 수단으로 사용되고 있다. 하지만 강의실 및 회의실과 같은 개방된 환경에서는 다수의 청각장애인에게 음성인식 서비스를 제공하기 힘들다. 이를 위해 주변 환경에 따라 음성 인식 서비스를 효율적으로 제공하기 위한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 화자의 음성을 인식하여 변환된 텍스트를 다수의 청각장애인에게 메시지로 전달하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 다수의 사용자에게 동시에 메시지를 전달하기 위해 MQTT 프로토콜을 사용한다. MQTT 프로토콜의 QoS level 설정에 따른 제안 시스템의 서비스 지연을 확인하기 위해 종단 간 지연을 측정하였다. 측정 결과 가장 신뢰성이 높은 QoS level 2와 0간의 지연이 111ms로 대화 인식에 큰 영향을 끼치지 않음을 확인하였다.
인터넷 사용의 급증과 더불어 보다 편리한 인터넷 서비스를 위한 여러 연구가 활발히 진행되어 왔다. 웹 로그 데이터로부터 빈번하게 발생되는 웹 페이지들의 방문 시퀀스를 탐색하는 기법 역시 효과적인 웹 사이트를 설계하기 위한 목적으로 많이 연구되어 왔다. 그러나 기존의 방법들은 모두 여러 번의 데이터베이스 스캔을 필요로 하는 방법으로 지속적으로 생성되는 웹 로그 데이터로부터 빠르게 실시간적으로 웹 페이지 방문 시퀀스를 탐색하기에는 많은 어려움이 있었다. 또한 점진적(incremental)이고 대화형식(interactive)의 탐색 기법 역시 지속적으로 생성되는 웹 로그 데이터를 처리하기 위하여 필요한 기능들이다. 본 논문에서는 지속적으로 생성되는 웹 로그 데이터로부터 단일 스캔을 통하여 빈번히 발생하는 웹 페이지 방문 시퀀스를 점진적이고 대화 형식적인 방법으로 탐색하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 WTS(web traversal sequence)-트리 구조를 사용하며 다양한 실험을 통하여 기존의 방법들에 비해 성능적으로 우수하고 효과적인 방범임을 증명한다.
모바일 서비스의 수용성에는 사용자 인터페이스가 중요한 요소이다. 특히 모바일 인터페이스에서 청자(listner)인 인간에게 화자(Speaker)인 기계가 어떻게 시의 적절한 대화를 하는가는 수용성에 중요한 요소임에도 불구하고 아직까지 이에 대한 본격적인 연구가 진행되지 못했다. 따라서 본 연구의 목적은 사용자의 상황을 인식한 존대등분 계산법을 제안하여 이에 근거한 시의 적절한 대화를 지원하는 상황 인식형 모바일 인터페이스를 설계하도록 하는 것이다. 다만 존대등분 계산은 문화별 및 언어별로 차이가 날 수 있으므로 한국어를 대상으로 계산법을 제안하려고 한다. 유비쿼터스 환경과 같은 분산 환경에서 사생활 정보를 보호하면서 사례기반 추론을 수행하기 위해 기존의 Minkowski aggregation 방법을 수정한 Nested Minkowski aggregation 방법을 사용하였다. 또한 본 방법론의 사용가능성을 증명하기 위하여 드라마 사례를 가지고 시뮬레이션 기반의 성능 비교를 수행하였다.
VOC(Voice of Customer)는 기업의 제품 또는 서비스에 대한 고객의 의견이나 요구를 파악할 수 있는 중요한 데이터이다. 그러나 VOC 데이터는 대화체의 특징으로 인해 내용의 분절이나 중복이 다수 존재할 뿐 아니라 다양한 내용의 대화가 포함되어 유형을 파악하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는, 문서에서 중요한 의미를 갖는 키워드와 품사, 형태소 등을 언어 자원으로 선정하였고, 이를 바탕으로 문장의 구조 및 의미를 이해하기 위한 LSP(Lexico-Semantic-Pattern, 어휘 의미 패턴)를 정의하여 구문 의미 이해 기반의 주요 문장을 요약문으로 추출하였다. 요약문을 생성함에 있어 분절된 문장을 연결하고 중복된 의미를 갖는 문장을 줄이는 방법을 제안하였다. 또한 카테고리 별로 어휘 의미 패턴을 정의하고 어휘 의미 패턴에 매칭된 주요 문장이 속한 카테고리를 기반으로 문서를 분류하였다. 실험에서는 VOC 데이터를 대상으로 문서를 분류하고 요약문을 생성하여 기존의 방법들과 비교하였다.
지금까지는 웹 GIS 시스템 개발이 대부분 미리 제작된 정형화된 공간정보를 사용자에게 일방적으로 서비스하는 유형이 대부분이었다. 하지만 최근에는 사용자가 공간정보 콘텐츠를 직접 제작할 수 있는 대화식 웹 시스템이 주목을 받고 있다. 이러한 추세에 따라 본 연구에서도 해양과학 연구자들이 웹상에서 공간데이터를 직접 제작할 수 있는 UGC(User Generated Contents) 제작 지원 시스템을 개발하였다. 본 시스템의 주요 장점은 해양과학 연구업무에서 기본적으로 필요한 해양조사자료와 해양공간정보를 제공할 뿐 아니라, 사용자가 원하는 연구해역의 해안선 점 자료 추출, 해양조사 계획을 위한 공간계획도 제작 및 관측 후 탐색적 분석을 위한 해양과학 주제도 제작을 수행할 수 있다는 점이다. 이러한 대화 방식의 UGC 제작 지원 시스템은 연구자들에게 해양공간정보 활용을 보다 쉽고 편리하게 함으로써, 해양공간데이터의 활용성 증대는 물론 연구업무의 효율성을 향상시킬 것으로 기대된다.
본 연구는 자기결정경험을 중심으로 지적장애인 거주시설 유형별 차이를 비교하기 위해 생활시설, 그룹홈, 자립홈 3개 유형의 거주시설에서 생활하고 있는 9인의 지적장애인이 경험한 17개의 시설거주 경험을 분석하였다. 연구 결과 시설유형별로 자기결정 경험이 다른 것으로 나타났는데, 자립홈, 그룹홈, 생활시설 순으로 자기결정이 보장되는 정도가 높은 것으로 나타났다. 연구결과를 토대로 탈 시설 요구를 적극 수용하고 자기결정 정도를 높이는 방향으로 거주시설 정책 개혁이 필요하며, 서비스 평가 시 이용자의 주관적 경험을 반영할 필요가 있음을 제기하였다. 지적장애인에 대한 연구와 관련해서는 대화분석이 유용하게 활용될 수 있으며, 이를 통해 지적장애인의 주관적 경험과 인식을 풍부하게 드러내는 연구들이 필요하다는 점을 확인하였다.
1인가구의 가장 높은 비율을 차지하는 연령층은 60대 이상의 노인이다. 그들의 상당수가 경제적으로 어려운 상황에 처해있어 낙후된 주거공간에 거주한다. 노인의 주거공간의 창문은 존재하지 않거나 창문으로써의 역할을 제대로 하지 못하는 경우가 많다. 그들은 우울증, 고독사 등 사회적 문제에 취약한 상태로 노출되어 있다. 그래서 비상상황에 대한 대처능력이 현저히 떨어진다. 본 논문은 낙후된 주거공간에 거주하는 1인가구 중 60대 이상 노인을 대상으로 하는 외부 환경 정보 반영 대화형 창문 인터페이스를 제안한다. 본 콘텐츠는 별도의 공간과 비용이 요구되지 않는 보급형 TV 혹은 PC 모니터를 활용한다. 노인이 사용하는데 어려움이 없는 직관적인 터치센싱을 통해 손을 인식하면 현재 외부 환경을 반영하는 날씨 영상, 온도 정보를 제공한다. 보다 중요한 노인의 비상상황에 대비하여 알림소리, SMS전송 서비스를 제공한다. 본 콘텐츠를 통해 사용자는 정서적 안정을 느낄 수 있고 비상상황에 빠르게 대처할 수 있다.
챗봇은 문자나 음성을 통해 사람과 가능한 응답형 채팅 프로그램으로 스마트폰에 탑재된 'Siri'나 'Bixby'도 챗봇 시스템을 활용한 대표적인 인공지능이다. 챗봇이 빠르게 발전하면서 다양한 분야에서 이용자 관광 외식 업계에서도 주목하기 시작했다. 머신러닝 기술이 발달하면서 보다 유연한 대화를 구사할 수 있게 되었고, 곧 교육의 영역까지 확대되었다. 이용자는 챗봇과의 대화를 통해 상호작용을 하게 되는데, 활발한 상호작용은 이용자의 욕구를 자극함과 동시에 학습동기 등의 긍정적인 영향을 주게 된다. 챗봇을 활용한 추천 시스템 프로그램들은 이용자의 선호도에 맞춰 상품을 추천해줌은 물론 다양한 부가 정보까지 제공한다. 본 연구는 챗봇 시스템과 관광서비스를 접목시킨 프로그램을 기획하였다. 챗봇 큐레이터는 이용자에게 학습을 통해 흥미와 호기심을 유도하고, 비로소 관광 욕구를 촉진시는 형태로 발전할 것이다. 본 연구를 선행 연구를 바탕으로 기초 기반를 다지는 것을 목적으로 한다.
챗봇은 문자나 음성을 통해 사람과 가능한 응답형 채팅 프로그램으로 스마트폰에 탑재된 'Siri'나 'Bixby'도 챗봇 시스템을 활용한 대표적인 인공지능이다. 챗봇이 빠르게 발전하면서 다양한 분야에서 이용자 관광 외식 업계에서도 주목하기 시작했다. 머신러닝 기술이 발달하면서 보다 유연한 대화를 구사할 수 있게 되었고, 곧 교육의 영역까지 확대되었다. 이용자는 챗봇과의 대화를 통해 상호작용을 하게 되는데, 활발한 상호작용은 이용자의 욕구를 자극함과 동시에 학습동기 등의 긍정적인 영향을 주게 된다. 챗봇을 활용한 추천 시스템 프로그램들은 이용자의 선호도에 맞춰 상품을 추천해줌은 물론 다양한 부가 정보까지 제공한다. 본 연구는 챗봇 시스템과 관광서비스를 접목시킨 프로그램을 기획하였다. 챗봇 큐레이터는 이용자에게 학습을 통해 흥미와 호기심을 유도하고, 비로소 관광 욕구를 촉진시는 형태로 발전할 것이다. 본 연구를 선행 연구를 바탕으로 기초 기반를 다지는 것을 목적으로 한다.
Artificial intelligence-based services are expanding into a new industrial revolution. There is artificial intelligence technology applied in real life due to the development of big data and deep learning related technology. And data analysis and intelligent assistant services that integrate information from various fields have also been commercialized. Chatbot with interactive artificial intelligence provide shopping, news or information. Chatbot service, which has begun to be adopted by some public institutions, is now just a first step in the steps. This study summarizes the services and technical analysis of chatbot. and the direction of public administration service chatbot was presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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