• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.249-251
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• 2016

다중 화자 대화 시스템에서, 시스템의 입장에서 어느 시점에 참여해야하는지를 아는 것은 중요하다. 이러한 참여 모델을 구축함에 있어서 본 연구에서는 다수의 화자가 대화에 참여하는 영화 대본으로 구축된 MovieDic 말뭉치를 사용하였다. 구축에 필요한 자질로써 의문사, 호칭, 명사, 어휘 등을 사용하였고, 훈련 알고리즘으로는 Maximum Entropy Classifier를 사용하였다. 실험 결과 53.34%의 정확도를 기록하였으며, 맥락 자질의 추가로 정확도 개선을 기대할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.263-268
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• 2023

백채널은 화자의 말에 언어 및 비언어적으로 반응하는 것으로 상대의 대화 참여를 유도하는 역할을 한다. 백채널은 보편형 대화 참여와 반응형 대화 참여로 나뉠 수 있다. 보편형 대화 참여는 화자에게 대화를 장려하도록 하는 단순한 반응이다. 반면에 반응형 대화 참여는 화자의 발화 의도를 파악하고 그에 맞게 반응하는 것이다. 이때 발화의 의미를 파악하기 위해서는 표면적인 의미뿐만 아니라 대화의 맥락을 이해해야 한다. 본 논문에서는 대화 맥락을 반영한 백채널 예측 모델을 제안하고 예측 성능을 개선하고자 한다. 대화 맥락을 요약하기 위한 방법으로 전체 요약과 선택 요약을 제안한다. 한국어 상담 데이터를 대상으로 실험한 결과는 현재 발화만 사용했을 때보다 제안한 방식으로 대화 맥락을 반영했을 때 성능이 향상되었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.249-251
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• 2016

다중 화자 대화 시스템에서, 시스템의 입장에서 어느 시점에 참여해야하는지를 아는 것은 중요하다. 이러한 참여 모델을 구축함에 있어서 본 연구에서는 다수의 화자가 대화에 참여하는 영화 대본으로 구축된 MovieDic 말뭉치를 사용하였다. 구축에 필요한 자질로써 의문사, 호칭, 명사, 어휘 등을 사용하였고, 훈련 알고리즘으로는 Maximum Entropy Classifier를 사용하였다. 실험 결과 53.34%의 정확도를 기록하였으며, 맥락 자질의 추가로 정확도 개선을 기대할 수 있다.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.37 no.4
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• pp.243-268
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• 2016

The purpose of this study was to explore the effects of Cogenerative Dialogues embedded in a modeling-centered science learning and instruction on 7th grade female $students{\acute{i}}$ understanding of scientific models and modelling A total of 49 7th grade female students in two classrooms participated in a series of five modeling-centered science lessons, and 17 students volunteered to participate in this study. Participating students were divided into four groups, and two groups were randomly assigned to a treatment group who were asked to participate in Cogenerative Dialogues after each lesson, while the others, a control group, who did not. For data analysis, Upmeier and $Kr{\ddot{u}ger^{\prime}s$ framework was used to explore $participants{\acute{i}}$ understanding of model, and a revised $Baek{\acute{i}}s$ framework was used to examine $participants{\acute{i}}$ modeling process. Data analysis indicated that students who participated in Cogenerative Dialogues generally showed richer understanding of scientific models, as well as modeling, than the others who did not. This study suggests that Cogenerative Dialogues can be used as an educationally meaningful method for science educators to encourage students actively participate in a whole process of science instruction and learning, which assists them to increase their understanding not only of scientific models and modeling specifically but also of the nature and processes of scientific practice in general.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.119-123
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• 2020

이벤트 추출은 텍스트에서 구조화된 이벤트를 분석하는 것이다. 본 논문은 대화문에서 발생하는 다양한 종류의 이벤트를 다루기 위해 이벤트 스키마를 프레임넷으로 정한다. 대화문에서의 이벤트 논항은 이벤트가 발생하는 문장 뿐만 아니라 다른 문장 또는 대화에 참여하는 발화자에서 발생할 수 있다. 대화문 주석 데이터의 부재로 대화문에서의 프레임 파싱 연구는 진행되지 않았다. 본 논문이 제안하는 모델은 대화문에서의 이벤트 논항 구간이 주어졌을 때, 논항 구간의 역할을 식별하는 모델이다. 해당 모델은 이벤트를 유발한 어휘, 논항 구간, 논항 역할 간의 관계를 학습한다. 대화문 주석 데이터의 부족을 극복하기 위해 문어체 주석 데이터인 한국어 프레임넷을 활용하여 전이학습을 진행한다. 이를 통해 정확도 51.21%를 달성한다.

• Information and Communications Magazine
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• v.18 no.10
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• pp.88-98
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• 2001

iMS(Interactive Media Solution) 또는 대화형 미디어 솔루션 프로젝트에서는 대화형, 맞춤형, TVN 서비스를 제공하기 위한 엔드-투-엔드 솔루션을 개발한다. iMS 프로젝트가 개발대상으로 삼는 대화형 서비스는 시청자의 방송참여를 제한적이지만 부분적으로 허용하는 것을 목표로 삼고 있다. 일반적으로 대화형 서비스는 데이터방송을 통해 부가정보를 제공하는 것으로 한정하지만 iMS 프로젝트에서는 그 범위를 더 넓혀 T-커머스를 킬러 애플리케이션으로 삼는다. 데이터표현 규격은 ATSC-DASE(Dase-1) 및 DVB-MHP(버전 1.0) 규격을 기반으로 삼는다. 맞춤형은 시청자가 원하는 서비스를 신속하고 편안하게 받을 수 있도록 지원하는 것을 목표로 삼고 있다. 맞춤형은 마땅한 참조모델이 없지만 TV Anytime 규격을 원용할 예정이다. TVN은 방송과 홈 네트워크를 결합하기 위한 새로운 개념을 말한다. 이 기고문은 이들 서비스의 개념과 목표 및 구현방법 등을 소개한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.377-382
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• 2020

cross-texting은 실수로 의도하지 않은 상대방에게 메세지를 잘못 전송하는 것을 말한다. 휴대폰 메신저 사용이 활발해짐에 따라 이 같은 실수가 빈번하게 발생하는데 메신저에서 제공하는 기능은 대체로 사후 해결책에 해당하고 사용자가 사전에 실수를 발견하기는 어렵다. 본 논문에서는 사용자가 작성한 문장의 형식적 자질를 분석하여 현재 참여중인 대화에서 작성한 문장이 cross-texting인지를 판별하는 모델을 제안했다. 문장에서 높임법, 표층적 완성도 자질을 추출하고 이를 통해 특정 사용자의 대화를 모델링하여 주어진 문장이 대화에 부합하는지 여부를 판단한다. 이같은 방식은 채팅방의 이전 기록만으로도 사용자가 작성한 문장이 cross-texting인지 여부를 쉽게 판단할 수 있는 힌트를 제공할 수 있다. 실제 메신저 대화 말뭉치를 이용해 제작한 데이터에서 94% 정확도로 cross-texting을 탐지했다.

• 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.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.281-286
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• 1998

ETRI에서 개발 중인 대화체 음성언어번역 시스템에 대하여 기술한다. 현재, ETRI는 DAM성언어번역 국제 공동 연구콘서시움인 C-STAR에 핵심참가기관으로 참여하여, 한일, 한영음성언어번역 시스템을 개발하고 있으며 1999년 국제 공동시험을 계획하고 이？. 최근의 연구 진행상황을 간추리면, 먼저 음성인식분야에서 유무성음 및 묵음정보를 미리 추출하여 이를 탐색에 활용하였으며, 음향모델 규모의 설정을 위한 교차 엔트로피 기반 변이음 군집화 알고리즘이 구현되었다. 또한 대상어휘의 확장을 위하여 의사형태소의 개념을 도입하였다. 언어번역분야에서는 이전과 같은 개념기반의 번역을 시도하고 있으며, C-STAR 회원기관과 공동으로 중간언어 규격을 정의하고 있다. 음성합성분야에서는 훈련형 합성기를 개발하여 합성데이타베이스 구축기간을 현저하게 줄였다.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.37 no.6
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• pp.1037-1049
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• 2017

The purpose of this study is to explore how the flow of discourse move and their reasoning process in dialogic argumentation during group modeling on excretion. Five groups of three to four students in the second grade of a middle school participated in the modeling practice of a Gifted Center. Analysis was conducted on argumentation during the modeling activity in which students should explain how the waste product (ammonia) leaves the body. It was found that there was a sequential argumentative process-tentative consensus, solving the uncertainty, and consensus. There were several discourse moves - 'claim' and 'counterclaim' in the stage of tentative consensus, 'query' and 'clarification of meaning' in the stage of solving the uncertainty, and 'change of claim' in the stage of consensus. Students participated in the dialogic argumentation by constructing argument collaboratively for reaching a consensus. Critical questioning in the stage of solving the uncertainty and reasoning in the stage of consensus were the impact factors of dialogic argumentation. By answering the critical questions, students changed their claims or suggested new claims by defending or rebutting previous claims. Students justified group claims with diverse argumentation scheme and scientific reasoning to reach a group consensus. These findings have implication for science educators who want to adopt dialogic argumentation in science classes.