네트워크를 통한 미디어 서비스에 있어 다양한 미디어 서비스의 개발과 사용자들의 요구에 대응하기 위해 사용자와의 상호대화를 할 수 있는 미디어 전달 방법과 연속적인 재생을 보장하기 위한 버퍼정책이 요구된다. 지금까지의 관련된 연구에서는 여러 가지 다양한 방법을 통하여 동기화를 달성하고 있으나 상호대화라는 측면에서는 만족할 만한 해결책을 제시하지 않고 있다. 본 논문에서는 상호대화형 객체(Interactive Object)를 각 미디어 파일에 삽입하고 객체들이 서로의 정보를 이용할 수 있는 함수를 설계하여 동기화와 상호대화성이라는 문제를 해결하며 네트워크에 대한 의존성 때문에 발생하는 불연속적인 재생을 가변 버퍼를 이용함으로써 해결하였다.
최근 자연어 처리 기술의 발전과 서비스 산업에서의 챗봇에 대한 수요가 증가함에 따라 챗봇을 활용한 서비스가 증가하고 있다. 본 논문은 챗봇을 이용한 소셜 매거진 생성 및 배포 시스템에 관한 것으로, 챗봇이 사용자들의 대화를 수집 및 분석하여 대화 주제와 키워드를 찾은 뒤, 크롤링 된 콘텐츠로부터 소셜 매거진을 생성 및 배포하는 서비스에 관한 것이다. 본 논문에서 제안한 시스템에 대한 성능은 실험을 통하여 검증하였다.
Data Broadcast는 디지털TV에 PC가 가질 수 있는 멀티미디어 대화형 서비스 기술을 부여한 것으로 Interactive 디지털TV라고 할 수 있다. 대화형 서비스를 제공하기 위한 컨텐츠, 방송, 통신, 단말에 이르는 시스템에 대한 기술 규격을 정의하고 실제로 이를 구현하여 시험하는 것을 목적으로 하고 있다. 이 문서에서는 미국 규격을 중심으로 Data Broadcast Service관련 기술의 동향을 기술한다.
본 연구에서는 메신저 플랫폼 상에서 위치정보 서비스를 제공하는 대화형 인공지능 챗봇(Chatbot)을 제안한다.별도의 애플리케이션에 들어가서 위치정보 서비스를 제공받던 기존 방식과는 달리 본 연구에서 제안하는 챗봇은 메시지 앱 내에서 대화형 방식으로 사용자에게 위치정보 서비스를 제공한다. 제안 챗봇은 Amazon Web Services 서버, Dialogflow API, ODSay API, 공공데이터 포탈 API 등을 통하여 구현되었다.
최근에는 사람과 기계가 자유롭게 대화를 주고받을 수 있는 자유 주제 대화 시스템(Open-domain Dialogue System)이 다양한 서비스에 활용되고 있다. 자유 주제 대화 시스템이 더욱 다양한 답변을 제공할 수 있도록 사전학습 기반의 생성 언어모델이 활용되고 있지만, 답변 제공의 안정성이 떨어져 검색을 활용한 방법 또한 함께 활용되고 있다. 검색 기반 방법은 사용자의 대화가 들어오면 사전에 구축된 데이터베이스에서 유사한 대화를 검색하고 준비되어있는 답변을 제공하는 기술이다. 하지만 멀티턴으로 이루어진 대화는 일반적인 문서의 문장과 다르게 각 문장에 대한 발화의 주체가 변경되기 때문에 연속된 발화 문장이 문맥적으로 밀접하게 연결되지 않는 경우가 있다. 본 논문에서는 이와 같은 대화의 특징을 고려하여 멀티턴 대화를 효율적으로 임베딩 할 수 있는 DBERT(DialogueBERT) 모델을 제안한다. 기존 공개된 사전학습 언어모델 기반의 문장 임베딩 모델과 비교 평가 실험을 통해 제안하는 방법의 우수성을 입증한다.
이 연구는 MBTI 심리기능을 근거로 사용자 유형을 ST와 NF로 구분하고, 그룹별로 나눈 일상대화를 전사 후 분석하여 대화에서 나타나는 청자의 공감적 반응이 성향에 따라 차별화되는 점을 발견하고 이를 챗봇 대화 실험에 적용하여 분석결과의 유효성을 귀납적으로 증명하였다. 고성능의 초대규모 생성모델을 필두로 한 채팅 에어전트 구현이 보편화된 시점에서 진정 가치있는 대화 모델은 유창한 언어 구사 능력뿐만 아니라 사용자의 성향에 적합한 만족스러운 대화 경험을 제공할 수 있어야 함을 시사한다. 이 연구는 리얼월드의 대화 방식을 모방하여 챗봇 대화로 재현하였다는 점에서 실질적인 B2C 대화 서비스의 질적 향상에 기여도가 높을 것으로 기대된다.
본 논문은 예제기반 대화시스템의 대화 로그를 분석하여 새로운 대화예제를 자동으로 확충하는 방법에 대해서 논한다. 전통적인 예제기반 대화 시스템에서는 사용자와 챗봇(chatbot)간의 대화예제를 수작업으로 구축 하기 때문에 많은 시간과 비용이 소요되는 단점을 가지고 있다. 대화 로그는 대화 시스템의 서비스가 지속되는 한 끊임없이 생성이 되며, 시간이 지날수록 풍부하고 다양한 대화예제를 획득할 수 있다는 장점을 갖는다. 본 논문은 대화로그로부터 자연스러운 발화쌍을 분류하고, 분류된 발화쌍을 대화예제로 추가하는 방법을 제안한다. 최대 엔트로피모형을 사용한 실험의 결과, 자연스러운 발화를 결정하기 위해서는 발화의 어휘, 품사, 양태와 같은 자질이 유용하게 사용될 수 있음을 관찰하였고, 수작업 구축에만 의존하던 대화예제가 대화 로그를 사용하여 자동으로 확충될 수 있음을 확인하였다.
최근 IPTV(Internet Protocol Television) 서비스는 방송 영상과 함께 다양한 데이터를 제공받을 수 있는 대화형(Interactive) 서비스 특성을 제대로 살리지 못한 단순 방송 서비스 수준에 머무르고 있다. 이에 IPTV 사업자는 소비자(시청자)의 참여를 유도하고 방송 콘텐츠의 독점적 서비스 방식을 탈피하기 위해 노력하고 있다. 하지만 기존의 서비스 시스템이 각 사업자 간의 통합된 솔루션을 사용하지 않기 때문에 상호운용성 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해서는 생성된 패키지 콘텐츠를 공유하고 배포하기 위한 프레임워크 및 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 대화형 IPTV 서비스를 위한 사용자 중심의 콘텐츠 공유 및 배포 프레임워크를 제안하였다. 또한 프레임워크를 구성하는 핵심 요소인 패키지 콘텐츠 저작 및 소비 시스템을 설계하였다.
금융 서비스에서 적극적으로 활용되고 있는 챗봇은 대화 오류와 기계적인 답변으로 사용자 경험을 저해하고 있다. 이 연구는 의인화된 챗봇의 자기노출과 감정표현이 금융 서비스에서 대화 오류 시 사용자 경험에 미치는 효과를 살펴보았다. 일상적인 금융 서비스 문의 상황에서 자기노출 유형(긍정적 vs. 부정적)과 감정표현 수준(높은 수준의 자신감 vs. 낮은 수준의 자신감)별로 시나리오를 구성해 온라인 실험을 진행하였고, 신뢰, 곤혹도, 서비스 회복만족, 지속 사용의도를 측정하였다. 실험 결과, 의인화된 챗봇의 자기노출과 감정표현에서 신뢰, 곤혹도, 서비스 회복만족, 지속 사용의도에 대해 각각 주효과가 나타났고 신뢰와 곤혹도에서 상호작용 효과가 나타났다. 결론적으로 의인화된 챗봇이 긍정적 자기노출과 자신감 있는 감정표현을 할 때 상대적으로 신뢰가 높아지고 곤혹도가 낮아지는 것을 확인하였다.
대화형 에이전트가 다양한 분야에서 적용됨에 따라서 현실성 있는 대화 생성을 위한 자연언어 생성에 대한 연구가 관심을 끌고 있다. 대화형 에이전트에서는 보통 미리 준비된 문장을 이용하여 사용자와 대화를 수행하지만, 최근에는 문장을 동적으로 생성하고 학습함으로써 보다 유연하고 현실성있는 서비스를 제공하는 대화형 에이전트가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 문장계획 트리를 인코딩 방법으로 적용한 대화형 유전자 프로그래밍을 통해 대화형 에이전트의 문장을 생성하는 방법을 제안한다. 피험자 12명을 대상으로 템플릿 기반 시스템과의 비교 실험결과, 제안하는 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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