본 논문에서는 실시간 대화 행위에서 대화 메시지 사이의 응답 관계를 시각적으로 표현하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존 텍스트 기반 대화 방식과 트리 기반 대화 방식을 결합한 형태로서 대화 메시지의 일반적인 응답 관계뿐만 아니라, 기존 트리 기반 인터페이스에서 지원이 어려운 최근 수신 대화 메시지의 응답 관계를 시각화함으로써 대화자의 상호작용을 용이하게 한다. 이러한 방법은 기존 텍스트 방식의 테이블 구조에 트리 구조를 결함하여 대화에서 응답 관계를 명확히 구분한다. 제안한 방법의 구현은 XML과 DOM을 이용하여 대화 메시지와 대화 시스템을 구현하였으며, 응용 분야는 협업, 원격 교육, 온라인 게임 등이다.
지금까지 진행된 제스처 인식 연구는 한 사람을 대상으로 정적인 환경을 가정하여 이루어져 왔다. 본 논문에서는 복수의 등장인물이 존재하는 환경에서 대화 상대를 선택하여 제스처를 인식하는 방법에 대해 기술한다. 먼저 복수의 인물이 존재하는 환경에서 배경영역을 제외한 행위자의 영역을 추출한다. 그 후 각각의 행위자를 트래킹하면서 카메라와 가장 가까이 있는 행위자를 대화 상대자로 선택한다. 대화상대자가 선택되면 스테레오 카메라에서 입력된 영상에서 추출된 실루엣 이미지를 이용하여 얼굴과 두 손을 특징 영역으로 하여 매 프레임마다 Kalman filter를 사용하여 각 영역을 트래킹한다. 트래킹되는 특징 영역의 2차원 좌표 값을 모델 제스처의 2차원 좌표 값과 비교하여 가장 높은 유사값을 갖는 모델 제스처를 입력 제스처로 인식하게 된다. 본 논문에서 사용한 방법은 복수의 등장인물이 있는 경우 효과적으로 행위 대상자를 선택하여 제스처를 인식할 수 있다. 또한 제스처 인식에 있어서 단순한 큐 매칭을 사용함으로써 계산이 복잡하지 않은 장점이 있다. 실험을 통해 본 논문에서 제시한 방법을 적용함으로써 복수의 인물이 등장하는 환경에서 제스처 인식이 가능함을 입증한다.
목적 지향 대화에서 사용자의 의도는 화행과 개념열의 쌍으로 구성된 영역행위로 표현될 수 있다. 사용자 발화에 대한 영역행위 예측은 음성 인식 오류를 보정하는데 유용하며, 시스템 발화에 대한 영역행위 예측은 유연한 응답 생성에 유용하다. 본 논문에서는 신경망을 이용하여 영역행위를 예측하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 대화 이력 벡터와 현재 영역행위를 신경망의 입력으로 사용하여 다음 영역행위를 예측한다. 실험 결과, 제안 모델은 화행 예측과 개념열 예측에서 각각 80.02%, 82.09%의 정확률을 보였다.
본 논문은 텍스트 기반 채팅에서 다양한 미디어 메시지를 대화 행위에 지원하는 방법을 제안한다. 기존 텍스트 기반 채팅은 단순한 텍스트 기반 메시지를 사용함으로써, 미디어의 전송 및 공유 뷰(view)의 지원이 어렵다. 그러므로, 본 논문에서는 XML과 XSLT를 이용하여 텍스트 및 미디어 메시지를 생성하며, 미디어에 대해서는 앵커를 사용하여 웹브라우저에 프레젠테이션을 지원한다. 그리고, XML 태그의 확장 및 변경으로 다양한 효과의 생성과 변경이 용이하다. 이러만 미디어 메시지의 지원으로 다양한 대화 행위의 지원이 가능하며, 응용 분야는 온라인 교육, 게임 등이다.
이 연구는 상거래 대화의 진행 구조에 따른 화행상의 특징을 분석하는 데 목적이 있다. 상거래 대화는 일상 대화와는 달리, 특정 상황에서 특정 목적을 수행하기 위한 대화이다. 대화가 목적 달성을 위하여 단계적으로 진행되는데, 단계마다는 화행에서 특징적인 양상을 보인다. 이 연구에서는 상거래 대화의 진행 단계 구조를 '(시작 단계) - 매매 준비 단계 - 매매 흥정 단계 - 매매 결정 단계 - 매매 행위 단계 - (종결 단계)'와 같이 분석한다. 다음으로 화행에 대해서는 상거래 대화에서 나타나는 화행의 유형과 빈도를 조사하여 일반적인 특징을 살펴본다. 그리고 응대의 개념을 도입하여 각 진행 단계별로 나타나는 화행과 응대를 분석하여 상거래 대화 화행의 역동적인 양상을 고찰한다.
대화 행위는 단순한 발화 문장들의 교환을 넘어 발화자들의 다양한 주변 정보를 고려한 종합적인 판단의 결과로 볼 수 있다. 본 논문은 여섯 가지 유형의 외부 상황 정보를 기반으로 적응적 발언을 생성하는 딥러닝 기반 대화 모델을 소개한다. 직접 구축한 상황 정보들이 태깅된 대화 데이터를 바탕으로, 외부 상황 정보를 사용자 발화와 더불어 활용하는 다양한 구조의 신경망 구조를 가지는 모델과 더불어 외부 상황 정보를 사용하지 않는 모델과의 성능에 대해 비교한다. 실험 결과들은 대화 모델의 발화 생성에 있어서 상황 정보 활용의 중요성을 보여준다.
과학과 종교는 대화가 가능한가? 지난 4월 미국에서는 노벨물리학 수상자인 와인버그와 성공회 목사인 폴킹혼이 '과학과 종교간의 건설적인 대화'라는 제목으로 토론을 벌였다. 이들 두사람은 신의 존재와 사람의 선악행위 등을 토론대상으로 올려 놓았지만 신학의 권위는 계시에 있고 과학의 권위는 실험에 있기 때문에 중요한 형이상학적인 문제는 해결되지 않은 채 토론은 끝났다.
후보자 이미지는 다양한 차원의 속성들로 구성되는 후보자에 대한 총체적 인상이다. 본 연구는 온 오프라인 뉴스미디어, 정치광고, 텔레비전 토론회, 후보자 웹사이트 등의 캠페인 미디어, 그리고 대인 간 정치 대화가 후보자의 개인적 품성과 직무수행 및 정책능력에 대한 이미지에 어떠한 영향력을 행사하는지를 분석하고, 더 나아가 정치적 의사결정 과정에서 이미지가 담당하는 역할을 탐색했다. 분석은 2007년 12월 실시된 17대 대통령 선거에서 50% 가까운 득표를 통해 당선된 이명박 후보를 중심으로 수행되었다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 신문 뉴스 열독은 개인 품성 이미지에 긍정적 효과를 보였으나, 인터넷신문 이용은 직무수행과 정책능력 이미지에 부정적 영향력을 행사했다. 둘째, 캠페인 미디어 중 특히 텔레비전 정치광고와 후보자 웹사이트는 다양한 차원에서 긍정적인 이미지 형성에 매우 높은 효과를 나타냈지만 투표 행위에 대해서는 직접적인 효과를 보이지 않음으로써, 주로 간접적 경로로 정치적 선택에 영향력을 행사했음을 알 수 있었다. 텔레비전 후보 토론회의 경우, 1, 2, 3차 토론회가 각각 상이한 방식으로 이미지 형성과 정치적 행위에 영향을 미친 것으로 관찰되었다. 셋째, 정치 대화의 빈도와 규모는 각각 개인적 품성과 경제정책능력에 대한 평가에 부정적인 효과를 보였으나, 대화 규모는 이명박 투표에 긍정적인 효과를 나타났다. 넷째, 다양한 차원의 후보자 이미지는 투표 행위에 매우 높은 설명력을 보였는데, 특히 이명박 후보의 도덕성, 정직성, 신뢰성, 서민성 등 개인적 품성에 대한 이미지가 그에 대한 투표 행위에 가장 중요한 예측 요인이었던 것으로 나타났다.
언어기반 대화 시스템에서는 시스템과 사용자의 대화가 발화 자체만으로 이루어지기 때문에 사용자가 사람과 대화하는 것처럼 지시 대용어를 사용할 수 없어서 불편하다. 그리고 사용자의 발화 의미를 시스템이 정확하게 해석하기가 어렵다. 하지만 이런 언어기반 대화 시스템과는 달리 멀티모달 대화 시스템에서는 발화 자체의 정보뿐만이 아닌 제스처와 같은 발화 이외의 행위 정보들이 포함되는데 이 정보를 이용하면 지시 대용어의 처리가 가능해짐으로 시스템과의 대화가 좀 더 자연스러워진다. 본 논문에서는 군집화와 격틀을 이용하여 여러 사물들 중에서 지시 대용어가 될 가능성이 있는 지시 후보 선정을 한다. 그리고 특출성 점수와 엔트로피를 이용하여 후보 사물들 중에서 지시 대용어가 될 수 있는 대상을 선택하는 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션 환경에서의 실험결과 평균 2.8번의 상호작용으로 지시 대용어를 처리할 수 있었다.
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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