• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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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.

• Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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• v.7 no.3
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• pp.99-104
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• 2012

The purpose of this study is to develop an educational program for improving conversational skills in military counselors and prove its effects. For statistical analysis, t test to find out homogeneity between the experimental and control group and to find out the differences of two groups, and an evaluation before and after the program to verify the therapeutic effects of the program were each proved by SPSS 15.0 for Windows. The followings are the list of the results. First of all, the program was effective in improving military counseling communication skills. Secondly, it was proved to be effective in improving self-effectiveness in counselors. Thirdly, the program was effective in improving interpersonal communication skills. Fourthly, the program revealed its therapeutic effects. Therefore, it is concluded that the program would help greatly in military counseling and living.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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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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• 2017.10a
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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.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.7
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• pp.144-156
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• 2021

This study was conducted to explore important factors to consider when designing voice-based psychological counseling agents amid the increasing use of conversational agents in counseling and psychotherapy. 48 participants selected their preferred agent's voice among four types (young women and men, middle-aged women and men) and had a conversation with a psychological counseling agent. They also evaluated the reasons for voice selection, mood changes, perception of the agent's characteristics, and counseling outcomes. As a results, the agent's voice type selected according to the user's gender was not statistically significant. However, the qualitative analysis showed 'comfort' of the voice was an important factor. Next, the user's mood improved significantly after the conversation with the agent, which confirmed the intervention effect. Finally, it was found that expertness and attractiveness perceptions toward the agent contributed to the counseling outcomes. The implications of the study and suggestions for future research were discussed.

• The Korean Journal of Elementary Counseling
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• v.5 no.1
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• pp.3-25
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• 2006

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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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.