대화 요약은 다중 발화자와 발화문으로 이루어진 멀티턴 형식의 문서에 대해 핵심내용을 추출하거나 생성하는 태스크이다. 대화 요약 모델은 추천, 대화 시스템 등에 콘텐츠, 서비스 기록에 대한 분석을 제공하는 데 유용하다. 하지만 모델 구축에 필요한 한국어 대화 요약 데이터셋에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 생성 기반 대화 요약을 위한 데이터셋을 제안한다. 이를 위해 국내 방송사의 대용량 콘텐츠로 부터 원천 데이터를 수집하고, 주석자가 수작업으로 레이블링 하였다. 구축된 데이터셋 규모는 6개 카테고리에 대해 약 100K이며, 요약문은 단문장, 세문장, 2할문장으로 구분되어 레이블링 되었다. 또한 본 논문에서는 데이터의 특성을 내재화하고 통제할 수 있도록 대화 요약 레이블링 가이드를 제안한다. 이를 기준으로 모델 적합성 검증에 사용될 디코딩 모델 구조를 선정한다. 실험을 통해 구축된 데이터의 몇가지 특성을 조명하고, 후속 연구를 위한 벤치마크 성능을 제시한다. 데이터와 모델은 aihub.or.kr에 배포 되었다.
지능형 대화 시스템은 줄곧 서비스의 목표와 무관한 사용자 입력을 전달받아, 그 처리 성능을 의심받는다. 특히 종단간 대화 이해 생성 모델이나, 기계학습 기반 대화 이해 모델은 학습 시간대에 한정된 범위의 도메인 입력에만 노출됨으로, 사용자 발화를 자신이 처리 가능한 도메인으로 과신하는 경향이 있다. 본 연구에서는 대화 생성 모델이 처리할 수 없는 입력과 신뢰도가 낮은 생성 결과를 배제하기 위해 불확실성 정량화 기법을 대화 의도 분류 모델에 적용한다. 여러 번의 추론 샘플링이 필요 없는 실용적인 예측 신뢰도 획득 방법과 함께, 평가 시간대와 또다른 도메인으로 구성된 분포 외 입력 데이터를 학습에 노출시키는 것이 분포 외 입력을 구분하는데 도움이 되는지를 실험으로 확인한다.
본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스는 최근에 가장 인기 있는 인터넷 비즈니스 모델로서 여러 나라에서 서비스되고 있는데 외국에서는 페이스북이 한국에서는 싸이월드가 유명하다. 본 논문에서는 기존의 소셜 네트워크 서비스들들 조사하고 분석하여 새로운 웹 2.0 개념에 충실한 오픈유 소셜 네트워크 서비스를 제시한다. 이는 실시간 채팅으로 서로 대화가 가능하고 협업 기능에 의해 실시간으로 자료 공유 및 자료를 보면서 대화가 가능한 차세대 인터넷 플랫폼 시스템이다. 오픈유의 주요 특징 및 기능을 화면 설계 및 구현을 통해 설명하고 다른 소셜 네트워크 서비스 시스템과의 비교를 통해 오픈유의 우수성을 제시하고자 한다.
유비쿼터스 환경에서 다양한 서비스를 사용자에게 제공하기 위해 지능형 에이전트는 먼저 사용자의 의도를 정확히 파악해야 한다. 명령어 기반의 기존 사용자 인터페이스와는 달리, 대화는 인간과 에이전트 사이의 유연하고 풍부한 의사소통에 유용하지만, 사용자의 배경지식이나 대화의 문맥에 따라 그 표현이 매우 다양하기 때문에 본 논문에서는 '상호주도형' 의사소통을 위한 계층적 베이지안 네트워크를 이용하여 사용자와 에이전트 사이에 발생하는 대화의 모호성을 해결한다. 서비스 추론 시 정보가 부족할 경우에는 계층적 베이지안 네트워크를 이용하여 추가로 필요한 정보를 분석하고 사용자로부터 수집한다. 제안하는 방법을 유비쿼터스 가정환경에 적용하고 시뮬레이션 환경을 구축하여 그 유용성을 확인하였다.
1990년 중반 경에 주문형 비디오 서비스와 같은 고품질 실시간 대화형 멀티미디어 서비스가 많은 기대에도 불구하고 서비스 실용화에는 실패했었다. 실패의 주 요인으로는 충분한 대역폭 및 품질 보장 서비스를 지원하는 기반 네트워크의 부재 때문으로 현재 56Kbps 모뎀 혹은 64Kbps ISDN 통신망이 주요 통신 기반이다. 한편, 컴퓨터 저장 장치 기술의 눈부신 발전으로 인해 저장장치 가격이 기하급수적으로 내리고 있다. 이러한 사실과 디지털 형태로 정적.동적 멀티미디어 정보를 댁내 저장장치로의 비실시간 전송 기술은 저속통신망에서의 새로운 개념의 다양한 멀티미디어 서비스 응용을 가능하게 한다. 서비스 예로는 오락 및 교육 컨텐츠 전달, 내장 참조링크, 그리고 시청 중 방송 프로그램 캡쳐 응용들이 있다. 이는 사용자와의 상호대화 없이 임의의 시간(예, 통신망 사용율이 낮은 시간대)에 멀티미디어 컨텐츠를 전달하고 자유로운 시간대에 서비스 사용을 가능하게 하며, 또한 멀티캐스트 기능을 활용함으로써 서버 및 통신망의 부담을 격감시키는 효과를 가진다. 이 논문에서는, 댁내 저장장치를 활용한 저속통신망에서의 Anytime 멀티미디어 서비스의 구조를 제안하였다.
WWW(World Wide Web)의 비약적인 성장과 더불어 각종 인터넷 서비스 공급자(ISP, Internet Service Provider)의 기능과 역학이 크게 부각되고 있다. WWW을 인터페이스로 사용하는 대화형 지능시스템은 사용자와 대화를 통하여 보다 정확히 사용자의 요구를 인식할 수 있으며, 특히 전문가시스템은 사용자에게 일선의 전문기와 같은 양질의 정보를 공급할 수 있다. 본 연구는 WWW를 사용자 인터페이스로 사용하는 기존의 지능시스템이 가지고 있는 문제점을 해결하기 위하여 개발 환경에 독립되고, 클라이언트의 부담을 최소로 하며, 텍스트 기반의 통신을 지원하는 대화형 지능시스템 사용자 인터페이스를 제안한다.
모바일 혁명 빅데이터와 사물인터넷 시대에 접어들면서 인간의 음성과 말로 다양한 장치와 서비스를 제어하고 이용하는 것은 당연시되고 있다. 음성대화처리 기술은 인간 중심의 자유로운 발화를 인식하고 이해 및 처리하는 방향으로 발전하게 될 것이다. 본고에서는 현재 음성대화처리 기술 국내외 기술 및 산업 동향과 지식재산권 동향을 살펴보고, 인간 중심의 자유발화형 음성대화처리 기술 개념과 발전방향에 대해 기술한다.
본 논문에서는 한국전자통신연구원 언어처리연구팀에서 개발하고 있는 차량용 대화 시스템을 위한 Dialog Act 태깅 코퍼스 구축 방법에 대해 기술하는 것을 목표로 한다. 차량용 태깅 코퍼스 구축 방법은 크게 차량용 대화 코퍼스 수집과 수집된 대화 코퍼스에 Dialog Act를 반자동으로 태깅하는 방법으로 나눌 수 있다. 차량용 대화 코퍼스 수집은 1) 대화플랜 맵 구축, 2) 표준대화 구축, 3) 자유대화 구축, 4) 사용자 발화에 패러프래징 발화 구축의 순으로 구축되었다. Dialog Act 태깅은 수집된 대화코퍼스로부터 슬롯 후보를 추출하여 슬롯 체계를 구축한 후 반자동 슬롯 태깅을 실시하고, 슬롯 태깅 결과와 Dialog Act Type을 조합하여 Dialog Act 태깅 코퍼스를 구축하였다. 이렇게 구축된 Dialog Act 태깅 코퍼스는 차량 공조시스템(에어컨, 히터 등) 및 차량 응급 조치 정보 서비스와 같은 차량용 대화 시스템에 적용 중에 있다.
광대역 ISDN에서 사용될 수 있는 멀티미디어 통신서비스로서 Video on Demand(V0D)와 같은 검색형 분배서비스와 영상전화, 다지점 영상회의와 같은 실시간 대화형 서비스를 대상으로 활발한 연구, 개발이 이루어지고 있다. V0D 서비스에 대한 연구는 Digital Audio-Visual Council(DAVIC)에서 V0D 서버, 전달 망, 그리고 Set-Top Box(STB) 등을 포함한 전체 시스템에 대한 규격을 확정하였고 대화형 멀티미디어 통신단말은 ITU-T SG16에서 H.300 계열 단말의 표준을 대부분 완료한 상태이다. 그러나 이들 기구에서 권고하고 있는 멀티미디어 통신단말의 구조는 주 연구대상의 차이로 인해, 검색형 분배서비스와 대화형 통신서비스를 모두 제공할 수 있는 효율적인 구성 형태를 갖고 있지 못하다. 본 논문은 ITU-T, DAVIC, ATM Forum 등의 권고 및 규격을 면밀히 분석한 후, 동일한 멀티미디어 통신단말에서 V0D 및 대화형 통신서비스를 제공할 수 있는 효율적인 단말의 구조를 제안하고 설계, 구현하였다. 광대역 ISDN을 대상으로 한 통신단말은 범용 PC에 탑재되는 두 개의 add-on 카드로 구현하였으며, ATM 접속을 통한 V0D 및 일-대-일 대화형 멀티미디어 통신 세션 설정와 실험을 통해 기능의 검증을 완료하였다.
본 연구의 목적은 대화형 에이전트와 사용자 간의 대회를 분석하여 대화의 흐름도를 도출해 내는 것에 있다. 특히 본 연구에서는 대화에 대한 전반적인 요소 추출과 더불어 대화형 에이전트와 사용자 간에 발생할 수 있는 대화 유형까지 도출해 내어 대화형 에이전트의 대화 능력 향상에 기여하고자했다. 이를 위해 1대 1 개인 인터뷰를 실시하여 실제 대화형 에이전트와 사용자 간의 대화 데이터를 수집하고 기본적으로 질적 연구 방법론을 바탕으로 대화 분석론과 대화유형학을 참고하여 연구를 실시한 결과 층 6개의 대화 흐름도를 도출하였다. 특히 원활하지 않은 대화는 기존의 사람과 사람과의 대화에서는 찾아보기 힘든 대화이며 그 개수도 52개로 가장 많이 나타났다. 대화 방해 요소가 나타났을 경우 상대에 대한 적대감을 보이거나 대화를 교정하는 행위로 대화가 진행되었다. 본 연구는 포괄적인 대화형 에이전트와 사용자 간의 대회를 분석하여 그 유형을 알아냈다는 점에서 대화형 에이전트 개발자와 사용자, 서비스 제공자 모두에서 긍정적인 영향을 미친다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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