기존의 웹 서비스는 않은 애플리케이션으로 개발되었고, 다양한 분야에서 잘 활용되어 왔다. 하지만, HTML을 기반 한 기존의 웹은 더 이상의 기능적 성장은 어렵게 되어 기존 웹 서비스의 성장에도 제악을 가져왔다. 이런 문제점을 극복하기 위해 시맨틱 웹이 대두되었다. 시맨틱 웹은 자원의 공유, 통합, 자동생성의 특징을 가진 기존 웹의 확장이다. 최근 기존의 웹 서비스는 시맨틱 웹의 이런 특성들을 받아들이려는 시도가 있었다. DAML-S가 대표적인 예이다. 본 논문은 기존 웹 서비스 검색처럼 일반 사용자도 편리하게 시맨틱 웹 서비스를 검색할 수 있도록 대화형 사용자 질의 인터페이스를 제시한다. 또, 사용자가 선택한 질의가 시맨틱 질의어(ROQL)로 자동 변환할 수 있는 시맨틱 질의어 자동 생성기 모듈을 제시한다.
서비스 로봇과 펫 로봇 등 사람과 직접 상호작용하는 로봇기술의 필요성이 증가하고 있다. 대화시스템은 자연언어처리 기술을 활용하여 음성인식 기술과의 결합을 통해 현재 로봇에서 주로 사용되고 있는 버튼과 터치스크린 위주의 HRI(Human-Robot Interface)보다 자연스러운 HRI를 제공한다. 이러한 자연스러운 HRI를 수행할 수 있는 로봇을 구성하기 위해서는 로봇이 서비스를 제공할 실제 영역에 맞는 대화시스템의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 자질사전, 단일화 문법(unification grammar), 대화 흐름도(dialogue flow diagram)를 사용한 레스토랑 영역의 자질기반(feature-based) 대화시스템을 제시한다. 자질 정보는 형태소, 시제, 어휘의 의미구조 등을 나타내며 화행(speech act) 결정에 사용하고 문장 자질과 구문 자질을 파서에서 활용한다. 자질기반 대화시스템을 통하여 레스토랑 영역에서 사용자 화행 이해 및 주문, 안내 등의 서비스를 성공적으로 수행할 수 있음을 보인다.
업무 능률을 높이기 위해 일정의 입력이나 변경 및 삭제를 체계적인 관리하는 일정관리 에이전트에 대한 연구가 수행되고 있다. 사용자와의 지속적인 상호작용을 통해 사용자의 의도를 파악하며, 사용자에게 적절한 일정을 추천하거나 관련된 정보를 제공하는 서비스가 함께 요구된다. 본 논문에서는 상호주도형 대화를 통해 사용자의 의도를 능동적으로 추론하여 보다 자연스러운 대화를 제공하며, 상황인식을 통해 사용자에게 적절한 일정관리 서비스를 제공하는 지능형 일정관리 에이전트를 제안한다. 대화의 문맥 유지와 상호주도적 문제해결을 위한 반응형 스크립트를 설계하고, 동적 베이지안 네트워크로 일정과 관련된 사용자의 상태를 추론한다. 사용자에게 적절한 일정시간이나 장소를 추천하기 위해 최근 활발히 연구되고 있는 상식 DB인 ConceptNet을 도입하여 지능적인 일정관리 서비스를 제공한다. 각종 시나리오를 통해 제안하는 에이전트의 유용성을 검증하였다.
지상파 DMB 서비스에 사용되는 MPEG-4는 다양한 멀티미디어 객체와 객체간의 시공간 관계로 구성되어 있어 대화형 컨텐츠 저작에 용이하며 국내 지상파 DMB 표준 역시 이진 형태로 전승할 수 있는 MPEG-4 BIFS룰 채택하였다. 그러나 MPEG-4의 고유 특성으로 인하여 사용자 단말에서 DMB 컨텐츠를 재생하려면 컨텐츠를 구성하고 있는 미디어 객체들을 디코딩하기 전에 먼저 컨텐츠를 구성하고 있는 BIFS 정보부터 다운로드하고 디코딩하여야 한다. 그리하여 MPEG-4의 늪은 압축율에도 불구하고 제한된 대역폭과 저전송율에서 장면구성정보 등 부가데이터의 전송 및 디코딩으로 인한 지연이 발생되며, 따라서 컨텐츠 재생시간도 지연될 수 있다. 이와 같은 문제점들을 해결하기 위하여 모바일 DMB 단말에서 효율적인 대화형 MPEG-4 컨텐츠 저작 및 최적화 방안이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 단순한 스트리밍 서비스와는 차별화된 인터랙티브한 양방향 서비스를 제공하기 위해서 풍부한 사용자 상호작용을 지원하는 대화형 MPEG-4 컨텐츠의 개발에서의 Upward/Downward 최적화 모듈을 설계하고 구현한다.
챗봇이란 인공지능 기반으로 인간과 대화하는 로봇을 일컬으며, 요청과 응답구조로 운영되는 인공지능 프로그램을 말한다. 챗봇은 사용자와 상호작용하기 위해 대화형 인터페이스를 사용하는 소프트웨어로 기존 사용자의 언어를 이해하고 학습하여 인간이 대화하듯이 대화를 하도록 설계되어있다. 챗봇을 사용하는 회사는 인건비를 줄이고 빅데이터를 기반으로 전문적이고 정확한 답변을 제공할 수 있어 활용 효율성이 높은 편이다. 그러나 회사가 챗봇을 적극적으로 도입하고 사용자에게 긍정적인 영향을 줄 것이라는 기대와 달리 사용자는 챗봇을 계속 사용하지 않고있다. 따라서 본 논문은 챗봇 서비스의 지속사용의도에 영향을 미치는 요인들을 파악하고자 한다. 특히 인공지능 특성이 챗봇 서비스 지속적 사용의도에 미치는 영향을 연구한다.
Web을 위한 에이전트를 구축하거나 구입할 때, 우리는 그 에이전트가 가능한 한 잘 수행하기를 바란다. 이는 점점 에이전트가 Web의 정보 자원들 뿐만 아니라 거기에서 운영되는 다른 에이전트들을 이용할 수 있어야 함을 의미한다. 그리고 멀지 않아 대단히 많은 에이전트들이 존재할 것이다. 정보적으로 혼란한 Web으로부터 진화할 것으로 보이는 계산구조는 사용자, 서비스, 그리고 데이터 자원들을 대표하는 무수한 에이전트들로 구성된다. 이러한 구조에서의 전형적인 사용 패턴으로, 자원 에이전트는 서비스들에 광고하고, 사용자 에이전트는 이러한 서비스를 이용하여 자원 에이전트를 찾아 필요한 정보에 대해 질의하는 것이다. 서로 다른 사용자들을 대표하는 에이전트들이 정보를 찾고 융합하는데 협력할 수도 있으나, 상품과 자원을 위해 경쟁할 수도 있다. 유사하게 서비스 에이전트들은 사용자, 자원, 그리고 다른 서비스 에이전트들과 협력하거나 경쟁할 수 있다. 그들이 협력자이건 경쟁자이건 간에, 에이전트들은 목적을 갖고 상호작용해야만 한다. 대부분의 의도적인 상호작용은 - 정보를 알려주거나, 질의하거나, 또는 속이기 위하여 - 에이전트들이 서로 대화하는 것을 필요로 한다. 그리고 이해 가능한 대화를 위해서는 서로가 이해할 수 있는 언어가 필요하다.
유용한 멀티미디어 통신서비스를 제공하기 위한 목적으로 설립된 Digital Audio-Visual Council(DA VIC)은 Movie on Demand(MoD), Teleshopping과 같은 주문형 분배서비스와 인터넷 서비스를 포용한 시스템의 규격을 완료한 이후 현재 Plain Old Telephone Service(POTS) 및 영상전화, 영상회의와 갇은 대화형 통선서비스를 제공하기 위한 작업을 진행하고 있다. 본 논문은 분배형 위주의 서비스만이 가능한 DA VIC 표준 Set-Top Box(STB)에서 대화형 멀티미디어 통신서비스를 제공할 수 있는 효율적인 단말의 구조를 제안한다. 제안한 통신단말은 기 구현된 표준 STB에 서비스에 따르는 기능모듈을 부가하는 형태로 설계, 구현하였다. 구현한 통신단말을 다지점 영상회의와 같은 통신서비스에 적용하기 위해서 본 논문은 다지점 통신의 서비스 품질을 결정하는 Quality of Servic$\xi$(QoS) 요구 사항을 분석하였다. 또한 대화형 통선서비스의 매우 중요한 QoS요소인 단-대-단 지연조건을 만족하고 화질의 열화를 수반하지 않는 새로운 MPEG 비디오 브리지를 이용한 단말의 다지점 멀티미디어통신의 연동방안 및 전체 시스템 구조에 대하여 설명하였다.
본 논문에서는 한국어 대화 처리를 위한 통계기반 음성언어이해 시스템에 대해 기술한다. 음성언어이해시스템은 대화처리에서 음성 인식된 문장으로부터 사용자의 의도를 인식하여 의미표현으로 표현하는 기능을 담당한다. 한국어의 특성을 반영한 실용적인 음성언어이해 시스템을 위해서 강건성과 적용성, 확장성 등이 요구된다. 이를 위해 본 시스템은 음성언어의 특성상 구조분석을 하지 않고, 마이닝 기법을 이용하여 사용자 의도 표현을 생성하는 방식을 취하고 있다. 또한 한국어에서 나타나는 특징들에 대한 처리를 위해 자질 추가 및 점규화 처리 등을 수행하였다. 정보서비스용 대화처리 시스템을 대상으로 개발되고 있고, 차량 정보서비스용 학습 코퍼스를 대상으로 실험을 하여 문장단위 정확률로 약 89%의 성능을 보이고 있다.
본 연구에서는 열차 예약 영역에 통계적 대화형 인터페이스를 도입하여 보다 자연스럽고 오류에 강인한 서비스 제공의 가능성을 검토하였다. 훈련용 코퍼스를 기반으로 사용자 및 시스템 행동 유형, 상태 변이 확률을 추출하여 정책을 도출하고, 성능분석용 코퍼스 기반 사용자 모델로 그 성능을 실험하였다. 방대한 시나리오의 반영을 위해 대량의 코퍼스 수집이 필요한 예제 기반 대화 정책, 혹은 인식기에 의한 오류나 노이즈를 고려하지 않음으로써 현실의 불확실성을 자연스럽게 반영하지 못하는 MDP 대화 정책에 비해 POMDP 정책은 효율적이고 빠른 훈련 알고리즘을 지속적으로 개선시켜 나간다면 적은 노력과 비용으로 효율적이고 강인한 대화 서비스의 제공이 가능할 것으로 기대된다.
현재 시간성에 민감한 서비스가 인터넷상에서 중요한 위치물 차지하고 있다 시간성이 민감한 서비스는 사용자와 상호대화를 가능케 하는 미디어 전송 방법 및 연속적 재생을 보장하기 위한 버퍼 정책이 요구된다 관련 연구에서는 설러 방법을 통해 동기화를 달성하고 있으나 상호대화라는 측면에서는 만족할 만한 해결책을 제시하지 못하고 있다. 본 논문에서는 상호대화형 객체(Interactive Object)를 각 미디어 파일에 삽입하고 객체들이 서로의 정보를 이용할 수 있는 함수를 설계하여 실시간에 원하는 미디어 프레임의 재생위치를 찾아냄으로써 동기화와 상호대화성이라는 문제를 해결하였다. 또한 네트워크에 대한 의존성 때문에 발생하는 불연속적인 재생은 크기를 변화시킬 수 있는 가변 버퍼를 이용함으로써 해결하였다. 그리고 두 가지 방법을 적용한 기법의 우수성을 시뮬레이션 실험을 통하여 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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