기술의 발달과 스마트 스피커 보급의 증가에도, 스마트 스피커의 대화 오류로 사용자 만족도는 하락하고 있다. 이 연구는 스마트 스피커의 대화형 에이전트 맥락에서 '자기발화수정 전략'이 과업 중요도 수준과 대화 오류 여부에 따라 사용자 경험에 미치는 영향을 살펴보았다. 대화 오류에 따라 시나리오를 제작하고 과업 중요도 수준에 따라 집단을 나눠 실험을 진행해 신뢰, 지각된 유용성, 지각된 용이성, 수용의도를 측정하였다. 연구 결과, 에이전트의 자기발화수정 전략은 완전한 수행과 비교해 신뢰와 지각된 용이성에 부적 영향을 주며, 과업 중요도와의 상호작용을 통해 수용의도에 영향을 미치는 것을 발견하였다. 이 연구는 대화형 에이전트 연구에서 미흡했던 자기발화수정 전략의 효과를 실증적으로 알아보았고, 자기발화수정 전략의 수용과 관련된 사용자 경험 요인을 살펴보았다는 점에서 의의를 가진다.
대화시스템이 적절한 응답을 제시해 주기 위해서는 사용자의 의도를 분석하는 것은 중요한 일이다. 사용자의 의도는 도메인에 독립적인 화행과 도메인에 종속적인 서술자의 쌍으로 나타낼 수 있다. 사용자 의도를 정확하게 분석하기 위해서는 화행과 서술자를 동시에 분석하고 대화의 문맥을 고려해야 한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 합성곱 신경망에서 공유 계층을 이용하여 화행과 서술자간 상호작용이 반영된 발화 임베딩 모델을 학습한다. 그리고 순환 신경망을 통해 대화의 문맥을 반영하여 발화를 분석한다. 실험 결과 제안 모델이 이전 모델들 보다 높은 성능 (F1-measure로 화행에 대해 0.973, 서술자 0.919)을 보였다.
화행이란 의사소통 과정에서 발화자가 가지는 발화 의도를 말한다. 성공적인 의사소통을 위해서는 발화자의 화행을 정확하게 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 한국어 대화체 문장의 화행 자동분류를 위해, 화행을 결정짓는 요인이 무엇인지 언어학적으로 분석하고자 하였다. 한국어 수업 대화를 분석하여 화행 분류 체계를 새롭게 자체 정립하였고, 언어학적 근거를 바탕으로 10개의 화행 분류 자질을 제안하였다. 또한 제안하는 화행 분류 자질을 검증하고자 웨카(Weka)를 이용하여 정확률 실험을 진행하였다.
본 연구에서는 부유 Mg분진의 최소발화온도(MIT)에 있어서 입자 체류시간이 어떠한 영향을 주는지를 실험자료와 입자속도의 계산결과를 사용하여 조사하였다. 평균입경이 증가하면 Mg분진의 MIT는 증가하는 반면에 입자 체류시간(Residence time)은 지수함수적으로 감소하여 분진의 발화 가능성이 저하되는 요인이 될 수 있음을 계산을 통해 확인할 수 있었다. 또한 온도증가에 의한 입자속도에의 영향은 평균입경이 클수록 미세하지만 증가하는 결과가 얻어졌다.
화행이란 의사소통 과정에서 발화자가 가지는 발화 의도를 말한다. 성공적인 의사소통을 위해서는 발화자의 화행을 정확하게 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 한국어 대화체 문장의 화행 자동분류를 위해, 화행을 결정짓는 요인이 무엇인지 언어학적으로 분석하고자 하였다. 한국어 수업 대화를 분석하여 화행 분류 체계를 새롭게 자체 정립하였고, 언어학적 근거를 바탕으로 10개의 화행 분류 자질을 제안하였다. 또한 제안하는 화행 분류 자질을 검증하고자 웨카(Weka)를 이용하여 정확률 실험을 진행하였다.
대화시스템이 적절한 응답을 제시해 주기 위해서는 사용자의 의도를 분석하는 것은 중요한 일이다. 사용자의 의도는 도메인에 독립적인 화행과 도메인에 종속적인 서술자의 쌍으로 나타낼 수 있다. 사용자 의도를 정확하게 분석하기 위해서는 화행과 서술자를 동시에 분석하고 대화의 문맥을 고려해야 한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 합성곱 신경망에서 공유 계층을 이용하여 화행과 서술자간 상호작용이 반영된 발화 임베딩 모델을 학습한다. 그리고 순환 신경망을 통해 대화의 문맥을 반영하여 발화를 분석한다. 실험 결과 제안 모델이 이전 모델들 보다 높은 성능 (F1-measure로 화행에 대해 0.973, 서술자 0.919)을 보였다.
전자모기향 매트는 배선피복의 손상, 반단선, 과부하 및 트래킹 등 다양한 원인에 의하여 발화 할 수 있다. 본 연구에서는 전자모기향 매트의 구조, 발열체인 PTC서미스터(Positive temperature coefficient thermistor) 및 화재현장에서 수거한 전자모기향 매트 잔해의 현상학적 특징을 관찰하고 동일 제품의 PTC 서미스터를 재현 발화 실험을 한 후 각각에 대하여 비교 분석한 결과 발열판의 용융형태와 PTC서미스터의 파열형태 등이 동일하다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 목적 지향 대화 시스템을 위한 대화 상태 추적 시스템과 사용자 시뮬레이터를 설계 및 제안한다. 사용자 시뮬레이터는 작성된 대화 상태 추적 시스템을 평가하기 위한 용도로 사용된다. 본 논문에서 제안하는 대화 상태 추적 시스템은 대화 기록과 함께 사전에 학습된 대화 기록 및 규칙/통계 기반 추론 시스템의 추론 결과를 입력으로 받는다. 그리고 입력된 발화 기록 중 마지막 사용자 발화의 사용자 목표와 개체명 그리고 다음 시스템 발화의 화행을 추론한다. 또한, 작성된 대화 상태 추적기의 성능을 평가하고 분석하기 위해, 주어진 환경에서 시스템과 대화를 수행하며 대화 시스템의 성능을 평가하는 사용자 시뮬레이터를 구현 및 적용하였다. 본 연구에서 수행된 실험과 분석을 통해, 규칙 및 통계 기반의 기반 시스템을 이용해 목표 시스템의 성능 개선이 가능함을 보인다. 또한, 제안하는 사용자 시뮬레이터는 규칙과 통계를 이용해 평가 코퍼스 없이 여러 상황에 대해 대화 시스템의 성능을 평가할 수 있다.
건강정보 검색 요구가 증가하면서 다양한 건강정보 검색 서비스가 제공되고 있다. 하지만 최근의 건강정보 검색 서비스는 정형화 된 전문적인 의료정보와 그 해석을 제공하기 때문에 사용자는 이러한 정보를 스스로 이해하여 원하는 건강정보를 검색해야 한다. 사용자의 검색 피로를 줄이고 원하는 정보를 정확하게 얻을 수 있는 건강정보 검색 시스템 개발을 위하여 사용자의 비의료적 표현인 한국어 증상발화 데이터 구축이 선행되어야 한다. 이러한 데이터 구축은 많은 시간과 비용이 필요하기 때문에 이를 줄이기 위한 규칙기반 데이터 증강기법을 제시하고, 이를 활용하여 한국어 증상발화 데이터를 증강하였다. 증강된 데이터의 유효성을 보이기 위하여 KoBERT 기반의 증상분류 실험을 진행하였으며, 증강된 데이터가 그 전의 데이터보다 F1 스코어가 더 높음을 확인할 수 있었다.
본 논문은 예제기반 대화시스템의 대화 로그를 분석하여 새로운 대화예제를 자동으로 확충하는 방법에 대해서 논한다. 전통적인 예제기반 대화 시스템에서는 사용자와 챗봇(chatbot)간의 대화예제를 수작업으로 구축 하기 때문에 많은 시간과 비용이 소요되는 단점을 가지고 있다. 대화 로그는 대화 시스템의 서비스가 지속되는 한 끊임없이 생성이 되며, 시간이 지날수록 풍부하고 다양한 대화예제를 획득할 수 있다는 장점을 갖는다. 본 논문은 대화로그로부터 자연스러운 발화쌍을 분류하고, 분류된 발화쌍을 대화예제로 추가하는 방법을 제안한다. 최대 엔트로피모형을 사용한 실험의 결과, 자연스러운 발화를 결정하기 위해서는 발화의 어휘, 품사, 양태와 같은 자질이 유용하게 사용될 수 있음을 관찰하였고, 수작업 구축에만 의존하던 대화예제가 대화 로그를 사용하여 자동으로 확충될 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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