• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.37 no.2
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• pp.129-136
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• 2010

In this paper, we present an Example-based Dialogue System for English conversation tutoring. It aims to provide intelligent one-to-one English conversation tutoring instead of old fashioned language education with static multimedia materials. This system can understand poor expressions of students and it enables green hands to engage in a dialogue in spite of their poor linguistic ability, which gives students interesting motivation to learn a foreign language. And this system also has educational functionalities to improve the linguistic ability. To achieve these goals, we have developed a statistical natural language understanding module for understanding poor expressions and an example-based dialogue manager with high domain scalability and several effective tutoring methods.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.29 no.3
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• pp.211-227
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• 2023

Personal service robots, a type of social robot that has emerged with the aging population and technological advancements, are undergoing a transformation centered around technologies that can extend independent living for older adults in their homes. For older adults to accept and use social robot innovations in their daily lives on a long-term basis, it is crucial to have a deeper understanding of user perspectives, contexts, and emotions. This research aims to comprehensively understand older adults by utilizing a mixed-method approach that integrates quantitative and qualitative data. Specifically, we employ the Van Kaam phenomenological methodology to group conversations into nine categories based on emotional cues and conversation participants as key variables, using voice conversation records between older adults and social robots. We then personalize the conversations based on frequency and weight, allowing for user segmentation. Additionally, we conduct profiling analysis using demographic data and health indicators obtained from pre-survey questionnaires. Furthermore, based on the analysis of conversations, we perform K-means cluster analysis to classify older adults into three groups and examine their respective characteristics. The proposed model in this study is expected to contribute to the growth of businesses related to understanding users and deriving insights by providing a methodology for segmenting older adult s, which is essential for the future provision of social robots with caregiving functions in everyday life.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.11 no.1
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• pp.81-92
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• 2000

Elliptical fragments are common in natural language dialogues between humans. Since most elliptical fragments should be interpeted within the context. it is not easy for computers to recognize the speaker's intention from the elliptical fragments. In t this paper we propose a model to recognize speaker's intention from elliptical fragments 1 in Korean by expanding the tripartite plan-based model proposed by Lambert. We add new discourse recipes to define user's discourse actions through elliptical fragments. In order to use plan inference process. we must represent utterances as actions. e. g .. r e elliptical fragments are represented as surface speech acts. In surface speech act representation. we include the information of 'Josa' (case markers in Korean), because t the information of 'Josa' plays a very important role in analysing speakers' intention in Korean. Finally. by using an object and discourse focus theory, the system can recognize the intention that a user is trying to compare between two plans by uttering elliptical fragments

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2009.05a
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• pp.199-200
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• 2009

자연스러운 대화가 가능한 인공지능 대화시스템을 구축하기 위해서는 사용자의 문장에 내재된 감정을 이해할 수 있는 시스템이어야만 한다. 또한 상호간의 대화를 통해서 풍겨지는 분위기를 파악할 수 있다면 사용자에게 마치 인간과 대화하는 듯한 자연스러움을 느끼도록 할 수 있을 것이다. 실제 대화에서 감정은 언어적인 표현뿐 아니라 비언어적인 표현으로도 표출되지만, 본 논문은 텍스트 상에서 언어적으로 표현되는 감정 정보를 인식하는데 초점을 둔다. 언어적인 표현으로 한정하여 감정을 인식하는 경우에는 감정을 직접 표현하고 있는 형용사나 동사가 중심이 된다. 본 논문에서는 형용사를 중심으로 하여 화행 정보와 결합하여 감정을 인식하는 시스템에 대해서 제시하고자 한다. 이 논문은 문장에 내재되어 있는 숨겨진 감정이나 분위기 등을 파악하기 위한 연구에 대한 선행 연구로서 텍스트 상에서 직접 드러나는 감정을 인식하기 위한 방법을 제안한다.

• CDE review
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• v.3 no.2
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• pp.41-44
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• 1997

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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.267-269
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• 2017

대화 시스템(dialogue system)은 사용자의 언어를 이해하고 그 의도를 분석하여 사용자가 원하는 목적을 달성할 수 있게 도와주는 시스템이다. 인간과 비슷한 수준의 대화를 위해서는 대량의 데이터가 필요하며 데이터의 양질에 따라 그 결과가 달라진다. 최근 페이스북에서 End-to-end learning 방식을 기반으로 한 영어로 구성된 식당 예약 학습 대화 데이터셋(The 6 dialog bAbI tasks)을 구축하여 해당 모델에 적용한 연구가 있다. 대화 시스템에서 활용 가능한 연구가 활발히 진행되고 있지만 영어 기반의 데이터와는 다르게 식당 예약 시스템에서 다른 연구자들의 연구 목적으로 공유한 한국어 데이터셋은 아직까지도 미흡하다. 본 논문에서는 페이스북에서 구축한 영어로 구성된 식당 예약 학습 대화 데이터셋을 이용하여 한국어 기반의 식당 예약 대화 시스템에서 활용 가능한 한국어 데이터셋을 구축하고, 일상생활에서 발생 가능한 발화(utterance)에 따른 형태 변화를 통해 한국어 식당 예약 시스템 데이터셋 구축 방법을 제안한다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.10 no.1
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• pp.89-98
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• 2004

Conversational agent is a system that provides users with proper information and maintains the context of dialogue on the natural language. Analyzing and modeling process of user's query is essential to make it more realistic, for which Bayesian network is a promising technique. When experts design the network for a domain, the network is usually very complicated and is hard to be understood. The separation of variables in the domain reduces the size of networks and makes it easy to design the conversational agent. Composing Bayesian network as two stages, we aim to design conversational agent easily and analyze user's query in detail. Also, previous information of dialogue makes it possible to maintain the context of conversation. Actually implementing it for a guide of web pages, we can confirm the usefulness of the proposed architecture for conversational agent.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.267-269
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• 2017

대화 시스템(dialogue system)은 사용자의 언어를 이해하고 그 의도를 분석하여 사용자가 원하는 목적을 달성할 수 있게 도와주는 시스템이다. 인간과 비슷한 수준의 대화를 위해서는 대량의 데이터가 필요하며 데이터의 양질에 따라 그 결과가 달라진다. 최근 페이스북에서 End-to-end learning 방식을 기반으로 한 영어로 구성된 식당 예약 학습 대화 데이터셋(The 6 dialog bAbI tasks)을 구축하여 해당 모델에 적용한 연구가 있다. 대화 시스템에서 활용 가능한 연구가 활발히 진행되고 있지만 영어 기반의 데이터와는 다르게 식당 예약 시스템에서 다른 연구자들의 연구 목적으로 공유한 한국어 데이터셋은 아직까지도 미흡하다. 본 논문에서는 페이스북에서 구축한 영어로 구성된 식당 예약 학습 대화 데이터셋을 이용하여 한국어 기반의 식당 예약 대화 시스템에서 활용 가능한 한국어 데이터셋을 구축하고, 일상생활에서 발생 가능한 발화(utterance)에 따른 형태 변화를 통해 한국어 식당 예약 시스템 데이터셋 구축 방법을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.358-364
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• 1998

본 연구는 한국어 대화인지모형을 구축하는 데 필요한 화용론적 지식에 관한 연구의 일환으로, 부대화의 개시 및 종료 시점에서 나타나는 담화 참여자의 의도 및 그 의도와 관련된 표층표지를 분석하고, 나아가 필수 논항 성분의 하나로서 대화체에서는 자주 생략되어 나타나는 청화자 논항의 의미복원을 위한 예비적 단계로서 술어의 어미 특성 및 화자의 언어행위 혹은 화행과 관련하여 청자 논항의 생략 유형을 분류하고 분석했다. 이러한 연구는 한국어 대화 에이전트를 개발하는데 있어 필수적인 단계로서 향후 대화체 이해시스템 연구에 기초적인 틀을 제공해 줄 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.367-368
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• 2023

최근 챗봇 시스템은 급격한 발전과 함께 사용자와 자연스러운 대화를 할 수 있는 인공지능 기술의 필요성이 대두되고 있다. 기존의 챗봇 시스템은 대화 상황을 충분히 이해하지 못하거나, 학습된 데이터를 벗어나는 문장에 대한 일관성 있는 응답을 제공하지 못하는 한계가 있다. 본 논문에서는 GPT-3와 KoBERT를 활용하여 사용자의 감정 상태를 파악하고 해당 감정을 고려한 일관성 있는 대화를 제공하는 감정 분석 기반 챗봇 시스템을 제안한다. 이를 바탕으로 긍정적인 대화를 이어 나가는데 초점을 두어 자연스러운 대화가 가능할 것으로 기대된다.