본 논문에서는 필터링 기반으로 한 이미지 만화화를 위한 파라미터 조절을 위해 대화형 유전자 알고리즘을 이용한 시스템을 제안한다. 만화화의 스타일은 사람마다 주관적이고, 비전문가가 파라미터를 직접 조절하는 데에는 시그널 프로세싱에 대한 이해가 요구되므로 쉽지 않은 일이다. 우리는 이러한 문제점을 해결하기 위해 사용자에게 직접 평가함수를 받고 사용자가 원하는 방향으로 해를 찾아주는 대화형 유전자 알고리즘 기법을 이용하는 인터페이스 기술을 제안한다. 이 방법을 이용하면 비전문적인 사용자도 원하는 스타일의 만화화를 생성하는 파라미터를 비교적 빠른 시간 안에 설정해 줄 수 있었다.
이 논문은 대화 시스템에서 질의를 이해하기 위해 딥 러닝 모델을 통해 추출된 자동 추출 자질을 이용하여 문장의 유사성을 분석하는 방법에 대해 기술한다. 문장 간 유사성을 분석하기 위한 자동 추출 자질로써, 문장 내 표현 순차적 정보를 반영하기 위한 RNN을 이용하여 생성한 문장 벡터와, 어순에 관계 없이 언어 모델을 학습하기 위한 CNN을 이용하여 생성한 문장 벡터를 사용한다. 이렇게 자동으로 추출된 문장 임베딩 자질은 금융서비스 대화에서 입력 문장을 분류하거나 문장 간 유사성을 분석하는데 이용된다. 유사성 분석 결과는 질의 문장과 관련된 FAQ 문장을 찾거나 답변 지식을 찾는데 활용된다.
조응어 해석(Anaphora Resolution)은 여러 응용 분야에 적절히 적용됨으로써 자연어 이해에서의 양적. 질적 향상을 가져 올 수 있다. 구어에서 조응어(anaphor)는 화자와 청자간에 공유된 정보를 간략하게 나타내는 형태이다. 특히, 구어를 주된 사용 언어로 하는 대화 시스템에서의 조응어의 양상을 살피고 해석하는 문제는 인간과 기계간의 의사소통(man-machine communication)을 온전히 하는 과제이다. 이 논문에서는 인간과 기계간의 대화 시스템(man-machine dialogue system)에서 흔히 쓰일 수 있는 조응 표현에 중점을 두어 그 유형을 살피고 해석의 방식을 제시하도록 한다.
이 논문의 목적은 외국어 학습자가 대화체와 설명체 텍스트를 읽기를 하는 동안, 텍스트 유형이 쓰기에 있어서 어휘향상에 어떻게 영향을 주는 지를 밝히는데 있다. 실험집단은 3개의 그룹으로 나뉘어졌다. 첫번째 그룹은 대화체 텍스트를 읽었고, 두번째 그룹은 설명체 텍스트를 읽었다. 한편, 세번째 그룹은 대화체와 설명체 글을 번갈아 가며 읽었다. 학습과정이 끝난 후, 어휘 테스트를 통해 집단 간의 비교를 하였고, ETS 에세이 평가에 나타난 평가 결과를 토대로 어휘에 나타난 특징을 분석하여 비교 하였다. 실험 결과는, 학습자의 모르는 어휘에 대한 이해에 있어서, 설명체 텍스트가 대화체 텍스트보다 우수하다는 것을 증명하였다. 더욱이, 대화체와 설명체를 동시에 읽은 집단이 대화체만 읽은 집단이나 설명체만 읽은 집단보다 어휘 향상에 이어서 더 우수함을 보여 주었다. 한편, ETS 에세이 쓰기에 나타난 결과는 상대적으로 설명체 글의 학습자가 틀린 오류가 가장 많았다.
대화시스템은 인간과 컴퓨터 사이의 새로운 의사소통 수단으로 떠오르고 있다. 대화시스템은 인간의 음성을 입력으로 취하여, 적절한 음성 답변 또는 서비스를 제공하게 된다. 아마존 에코, 네이버 웨이브 등과 같은 대화시스템 제품들이 등장하고 있음에도 불구하고, 이 대화시스템들은 공통적으로 미지원 도메인을 제대로 처리하지 못한다는 문제점을 안고 있다. 이와 관련한 몇몇 연구들이 있었지만, 이 문제를 풀기 위한 더욱 많은 연구가 진행될 필요가 있다. 이 논문에서는, 미지원 도메인 검출과 관련한 기존 연구들에 대하여 3가지 관점, 즉 데이터, 자질, 방법에 대한 관점으로 요약한 정보를 제공한다. 데이터셋이 부족하다는 점으로 인해 타 연구분야에 비해 적은 연구가 수행되어왔으므로, 앞으로 가장 시급한 연구 주제는 대화시스템의 미지원 도메인 검출을 위한 공개용 데이터셋을 구축하고 배포하는 것이다.
본 연구는 고등학생 진로성숙도를 함양하기 위하여 진로체험 유형과 부모지지가 진로성숙도 하위영역인 태도적 차원(진로계획성, 직업태도, 진로독립성)과 능력적 차원(자기이해, 진로탐색)에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 최근 1년 이내에 진로체험 프로그램에 참여한 경험이 있는 고등학교 1~3학년을 대상으로 온라인을 통해 자료를 수집하였으며, 최종 290명을 분석에 사용하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 진로성숙도의 태도적 차원인 진로계획성은 대화형, 견학 방문형 경험을 한 경우, 직업태도과 진로독립성 수준은 대화형, 견학 방문형, 현장체험형 경험을 한 경우 높게 나타났다. 능력적 차원인 자기이해와 진로탐색은 이론형, 대화형, 견학 방문형 경험이 있는 경우 높게 나타났다. 둘째, 진로관련 부모지지인 정서적, 정보적, 물질적 지지와 진로성숙도의 모든 하위영역은 유의미한 정적 상관관계를 보였다. 셋째, 진로체험 유형이 진로성숙도에 미치는 영향력을 살펴본 결과, 대화형과 견학 방문형은 태도적 차원(진로계획성, 직업태도, 진로독립성)과 능력적 차원(자기이해, 진로탐색) 모두 진로성숙에 유의한 영향을 끼치는 것으로 나타났으며, 이론형은 능력적 차원에 영향을 끼치는 요인으로 나타났다. 다음으로 부모지지를 투입하여 체험유형과 부모지지가 진로성숙에 미치는 상대적 영향력을 살펴본 결과, 정서적 지지가 진로탐색을 제외한 모든 진로성숙의 하위영역에 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 정보적 지지는 진로계획성, 진로독립성, 진로탐색에 물질적 지지는 직업태도, 자기이해, 진로탐색에 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 본 연구는 고등학생 진로성숙도의 하위 역량을 함양하기 위한 진로체험 프로그램의 핵심 구성과 실행에 의미 있는 정보적 역할을 하며, 부모지지와 연계한 실천적 측면을 강조하는 진로교육 운영지침에 유용한 자료로 제공될 것이다.
본 연구의 목적은 박물관과 같은 비형식 학습 상황에서 이루어지는 부모와 아동의 담화를 ZPD 체계를 중심으로 심층 분석 및 해석하는 것이다. 연구참여쌍은 서울 및 그 근교 지역의 초등학교 2 학년 학생들과 그들의 부모 12쌍이며,모두 연구에 자발적으로 참여하였다. 자료 수집은 자연사박물관이 발간한 문헌,전시물 사진,전시를 관람하는 연구참여쌍의 비디오 녹화물로 구성되었다. 문헌과 전시물 사진을 통해 박물관의 전시명,연출방법,관람목표가 분석되었고,비디오 녹화물은 모두 전사되어 ZPD 체제(상황정의, 상호주관성,기호매개)를 준거로 분석 및 해석되었다. 연구 결과는 크게 두 부분으로 구성되었다. 첫째,부모와 아동의 대화를 ZPD의 형성 체계 관점에서 분석한 결과 크게 네 가지 유형이 나타났다. 즉,실제적 발달수준 내의 대화,근접발달영역 내의 대화,잠재적 발달수준에 도달하는 대화,발달수준 밖의 대화가 그것이다. 그 중에서 대화 양상은 아동의 실제적 발달수준 내의 대화가 가장 많이 나타났고,근접발달영역 내의 대화가 그 다음 빈도로 많이 나타났다. 둘째,각 대화 유형별 대표적 사례를 통해 부모와 아동의 대화의 본질을 ZPD 체계를 중심으로 심층적으로 기술 및 해석하였다. 이 연구의 결과는 박물관 상황에서 부모와 아동의 대화의 본질을 이해하는 데 공헌할 것이다. 연구의 결과를 토대로,박물관이 교육적 담화를 촉진하기 위해 전시 환경 어포던스의 효과성을 높이기 위한 노력을 해야 할 것을 제안하였다.
오늘날 통신의 발전에 따라 인터넷상에 존재하는 정보의 양이 많아지고, 필요한 정보를 효율적으로 찾아내는 정보 검색 시스템의 중요성이 크게 대두되고 있다. 대부분의 정보 검색 시스템에서는 단순한 키워드나 키워드를 이용한 불리언 질의어를 바탕으로 필요한 문서를 검색해 내고 있다. 그러나, 키워드를 이용한 정보 검색은 사용자의 편의성 및 주어진 질의어에 대한 이해의 정확성 측면에서 우리가 일상생활에서 사용하는 대화체 문장을 이용한 질의어에 비해 많은 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 한국어 대화체 문장의 정보 검색을 위한 메타질의어처리시스템을 설계하고 구현한다. 본 논문에서 제안한 한국어 대화체 문장 분석을 이용한 정보 검색은 주어진 질의어에 대해 형태소 분석과 구문 분석 및 시소러스를 이용한 질의어의 확장을 통해 사용자가 원하는 질의어를 포함하는 새로운 질의어를 형성해 내며, 질의어에 포함된 중의성도 부분적으로 해결할 수 있었다.
Role-Playing Game (RPG)에서는 플레이어가 조종하는 캐릭터 외에도 컴퓨터가 조종하는 Non-Player Character(NPC)가 등장한다. 플레이어는 NPC와 이러한 상호 작용들을 통해 점점 게임의 세계관을 이해하면서 게임에 몰입할 수 있게 된다. 이를 위해서 일반적으로 시나리오나 세계관에 따라 필요한 NPC를 생성, 배치하고 적당한 대사와 퀘스트를 부여한다. 그러나 이러한 구조에서는 NPC는 항상 정해진 정적인 대사만을 할 수 있다. 그 결과, 플레이어들은 NPC와 플레이 시간이 길어질수록 반복되는 대사에 흥미를 잃고 점점 대사를 읽지 않고 진행에 필요한 부분만을 얻어내려 하게 된다. 또한 이러한 구조는 게임 콘텐츠를 추가하고자 할 때, 새로 생성하는 NPC의 대사를 전부 새로 작성해야 하는 단점도 존재한다. 본 논문에서는 이러한 동적인 게임 환경 구축을 위한 방법으로 온톨로지 기반의 대화 생성 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 플레이어가 NPC와 대화하고 싶은 내용과 관련된 키워드를 제시하면 온톨로지를 이용하여 제시한 키워드와 관련이 있고, 현재 상황과 조건이 맞는 대화나 퀘스트를 제공한다. 그 결과, 유저와의 상호 작용이 중요해지므로 플레이어의 게임 몰입도를 더욱 높일 수 있다. 또한 시스템 구축 과정에서 생성되는 온톨로지를 이용하여 다른 다양한 기능들을 추론할 수 있는 장점이 있다.
지시대명사와 같은 조응어(anaphora)의 본래 단어나 구를 선행사라고 지칭하며, 음성 대화 중에는 선행사에 대한 생략과 대용어 사용이 빈번히 발생한다. 또한 언어 현상들은 문맥을 보지 않으면 이해될 수 없는 것들이 많다는 것이 담화분석의 기본 가정이므로, 생략 및 대용어 복원은 담화분석에서 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 대용어와 생략어 복원에 기반해서 대화 레벨에서의 강건성을 향상시킨 음성 기반 대화 시스템을 제안한다. 제안된 항법의 적절성과 효과는 TV 도메인에서 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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