• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.209-213
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• 2023

최근 자연어 이해 분야에서 대규모 언어모델 기반으로 프롬프트를 활용하여 모델과 상호작용하는 방법이 널리 연구되고 있으며, 특히 상담 분야에서 언어모델을 활용한다면 내담자와의 자연스러운 대화를 주도할 수 있는 대화생성 모델로 확장이 가능하다. 내담자의 상황에 따라 개인화된 상담대화를 진행하는 모델을 학습시키려면 동일한 내담자에 대한 과거 및 차기 상담대화가 필요하지만, 기존의 데이터셋은 대체로 단일 대화세션으로 구축되어 있다. 본 논문에서는 언어모델을 활용하여 단일 대화세션으로 구축된 기존 상담대화 데이터셋을 확장하여 연속된 대화세션 구성의 학습데이터를 확보할 수 있는 프롬프트 기반 데이터 증강 기법을 제안한다. 제안 기법은 기존 대화내용을 반영한 요약질문 생성단계와 대화맥락을 유지한 차기 상담대화 생성 단계로 구성되며, 프롬프트 엔지니어링을 통해 상담 분야의 데이터셋을 확장하고 사용자 평가를 통해 제안 기법의 데이터 증강이 품질에 미치는 영향을 확인한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.625-628
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• 2021

정보 추출이 가능한 대화 상태 추적(Information-Extractive Dialog State Tracking)은 상담 목적에 맞는 대화를 시스템이 유도하여 사용자로 부터 정보를 추출할 수 있도록 대화 상태를 추적하는 연구로써, 사용자에게 적합한 상담이 이루어지도록 하기 위해 제안되었다. 이 논문에서는 상담 대화에서는 내담자의 발화는 상담자에 의해 유도되는 점을 착안하여 시스템이 대화를 주도하는 모델을 제안한다. 시스템 액션과 사용자 발화를 이용해 슬롯, 밸류로 구성된 대화 상태를 추적하고 이를 대화 정책에 반영하여 이어질 대화를 주도한다. 추적한 대화 상태와 기존 대화 상태를 비교하여 대화 시스템의 성능을 보인다.

• 벤처창업연구
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• 제7권3호
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• pp.99-104
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• 2012

본 연구는 상담대화기술 교육프로그램을 개발하여 부사관을 대상으로 실시해보고 그 효과를 검증하여, 군 발전에 기여하고자 하였다. 2008년 4월 22일부터 25일까지 육군 ${\bigcirc}{\bigcirc}$사단 예하 ${\bigcirc}{\bigcirc}$본부대, 전자대대, 통신대대의 부사관 하사, 중사 총 80명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며 그 중 회수되지 않은 것과 불성실하게 응답한 5부를 제외한 75부의 설문지를 분석하였다. SPSS 15.0 for Windows를 이용하여 분석을 실시하였다. 따라서 연구결과를 바탕으로 결론을 내리면 다음과 같다. 첫째, 군 상담자를 위한 상담대화기술 교육프로그램이 부사관의 상담대화기술을 증진시키는데 효과가 있었다. 둘째, 군 상담자를 위한 상담대화기술 교육프로그램이 상담자 자기효능감을 증진시키는데 효과가 있었다. 셋째, 군 상담자를 위한 상담대화기술 교육프로그램이 대인 의사소통 능력 향상을 증진시키는데 효과가 있었다. 넷째, 군 상담자를 위한 상담대화기술 교육프로그램이 치료적 요인에 효과가 있는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.605-607
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• 2003

전자상거래는 많은 오프라인 상업적 거래를 대신 처리하기 위해 널리 사용되어진다. 그러나 전자상거래를 통한 거래를 시도하는 사람들은 상품의 기능, 가격에 대한 문의, 구매 후 절차 등 상품 및 구매에 대한 정보를 획득하는 방법에 대하여 어려움을 느끼는 수가 많다. 본 시스템은 온라인 상에서 상품을 선택하고 구매하는 것에 대해 도움을 원하는 구매자들에게 대화형 상담 도구를 제공한다. 도구는 고객들과 판매 상담자들 사이에 대화형 상담을 지원하며, 특히 판매 상담자들은 브라우저 에스코팅과 텍스트 채팅을 통하여 다수의 고객들과 실시간 동시 통신을 하게 된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.258-262
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• 2023

과제 지향 대화 시스템은 발화 의도 및 요구사항을 파악하여 사용자가 원하는 과제를 달성한다는 점에서 유용하다. 대화 상태 추적은 과제 지향 대화 시스템의 핵심 모듈이며, 최근에는 텍스트뿐만 아니라 시각 정보까지 활용하여 대화 상태를 추적하는 멀티모달 대화 상태 추적 연구가 활발히 진행되는 중이다. 본 논문에서는 멀티모달 공황장애 상담 대화 속 내담자의 상태를 추적하는 과제를 제안하였다. ChatGPT를 통한 멀티모달 공황장애 상담 과제 지향 대화 데이터셋 구축 프레임워크와, 구축한 데이터셋의 품질을 증명하기 위한 분석도 함께 제시하였다. 사전학습 언어 모델인 GPT-2를 벤치마크 데이터셋에 대해 학습한 성능을 측정함으로써 향후 멀티모달 대화 추적 성능이 능가해야 할 베이스라인 성능을 제시하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.220-224
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• 2017

최근 은행, 보험회사 등 핀테크 관련 업체에서는 챗봇과 같은 인공지능 대화 시스템을 고객상담 업무에 도입하고 있다. 본 논문에서는 금융 도메인을 위한 고객상담 챗봇을 구현하기 위하여, 자연어 이해 기술 중 하나인 고객상담 대화의 도메인 및 화행분류 방법을 제시한다. 이 기술을 통해 자연어로 이루어지는 상담내용을 이해하고 적합한 응답을 해줄 수 있는 기술을 개발할 수 있다. TF-IDF, LDA, 문장 임베딩 등 대화 문장에 대한 자질을 추출하고, 추출된 자질을 Extreme learning machine(ELM)을 통해 도메인 및 화행 분류 모델을 학습한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.220-224
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• 2017

최근 은행, 보험회사 등 핀테크 관련 업체에서는 챗봇과 같은 인공지능 대화 시스템을 고객상담 업무에 도입하고 있다. 본 논문에서는 금융 도메인을 위한 고객상담 챗봇을 구현하기 위하여, 자연어 이해 기술 중 하나인 고객상담 대화의 도메인 및 화행분류 방법을 제시한다. 이 기술을 통해 자연어로 이루어지는 상담내용을 이해하고 적합한 응답을 해줄 수 있는 기술을 개발할 수 있다. TF-IDF, LDA, 문장 임베딩 등 대화 문장에 대한 자질을 추출하고, 추출된 자질을 Extreme learning machine(ELM)을 통해 도메인 및 화행 분류 모델을 학습한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.144-156
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• 2021

본 연구에서는 상담 및 심리치료 분야에서 대화형 에이전트의 활용이 증가하는 가운데, 음성 기반 심리상담 에이전트 설계 시 중요하게 고려해야 하는 요인을 탐색하기 위해 실험 연구를 진행하였다. 이를 위해 실제 심리상담 맥락에서 음성 기반 대화형 에이전트를 구현하여, 20~30대 성인 남녀 48명을 대상으로 상담 대화를 진행하였다. 연구 참여자는 4가지 유형의 에이전트 목소리(청년여성, 청년남성, 중년여성, 중년남성) 중 선호하는 목소리를 선택한 후 대화하였으며, 목소리 선택에 대한 이유, 기분 변화, 에이전트의 특성에 대한 지각, 상담 성과 등을 평가하였다. 연구 결과, 사용자 성별에 따른 에이전트의 목소리 유형 선택은 통계적으로 유의하지 않았다. 그러나 목소리 선택 이유로 '편안함'이 가장 많이 언급됨으로써, 심리상담 에이전트에게 요구되는 목소리 특성이 탐색되었다. 다음으로, 사용자는 에이전트와의 대화 후, 기분이 유의미하게 개선되는 것으로 나타남으로써 심리상담 에이전트의 개입 효과를 확인하였다. 마지막으로, 사용자가 심리상담 에이전트에게 지각하는 특성 중, 전문성과 호감이 상담 성과를 긍정적으로 평가하는데 중요한 요소임이 확인되었다. 본 연구 결과를 바탕으로 심리상담 에이전트의 활용 가능성과 추후 연구에 대한 제언을 제시하였다.

• 초등상담연구
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• 제5권1호
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• pp.3-25
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• 2006

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.53-58
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• 2022

인공지능 기술이 발전하며, 다양한 산업군에 사람의 업무를 보조하는 인공지능 시스템이 적용되고 있다. 그 중 콜센터 상담사의 상담 업무를 보조하는 자연어 처리 기술 역시 활발히 연구되고 있는 분야 중 하나이다. 콜센터 상담사 보조 시스템은 상담사를 보조하기에 앞서 고객과 상담사의 대화로 진행되는 상담이 어떤 내용인지 정확히 인식해야 한다. 이때, 시스템이 상담의 목적을 대표할 수 있는 발화를 판별한다면 상담 내용을 보다 명확히 인식할 수 있다. 본 논문은 구어체로 진행되는 상담 스크립트의 특징을 주목하여, 실시간으로 상담 내용을 분석하고, 중요한 의미를 가지는 발화를 인지하여 추출하는 모델을 제안한다. 실험 결과, 제안한 모델이 기존 추출 요약과 비교하여, 우수한 성능을 보였다. 본 논문에 제안한 모델을 적용하여, 주요 상담 발화를 추출하고, 관련된 상담 문서 검색, 상담 내용 분류 등에 적용할 수 있다.