본 논문에서는 발화 유형을 대화체와 낭독체의 두 가지로 구분하여 각 발화 유형에서 억양구를 형성하는 특징을 살펴보았다. 실험 결과, 한 문장 내에 두 개 이상의 억양구가 생성되는 경우와 접속문의 경우에는 낭독체에서 더 많은 억양구가 형성되었다. 대화체에서 더 많은 억양구가 형성되는 경우는 주로 주어 다음에 억양구가 형성되는 경우이며, 대화체 발화에서는 한 문장내에 두 개 이상의 억양구가 형성된 경우는 존재하지 않았다. 이러한 실험 결과를 바탕으로 억양구의 형성이 음절수뿐만 아니라 문장의 구조에 영향을 받으며, 이 두 가지 요인이 발화 유형에 따라 다르게 적용된다는 운율적 특징을 파악할 수 있다.
최근 사전학습 언어모델에 내재된 지식을 최대한으로 활용하고자 태스크에 대한 설명을 입력으로 주는 manual prompt tuning 방법과 자연어 대신 학습가능한 파라미터로 태스크에 대한 이해를 돕는 soft prompt tuning 방법론이 자연어처리 분야에서 활발히 연구가 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 페르소나 대화 생성 태스크에서 encoder-decoder 구조 기반의 사전학습 언어모델 BART를 활용하여 manual prompt tuning 및 soft prompt tuning 방법을 고안하고, 파인튜닝과의 성능을 비교한다. 전체 학습 데이터에 대한 실험 뿐 아니라, few-shot 세팅에서의 성능을 확인한다.
대화체 음성언어번역시스템의 일부인 개념기반 번역시스템은 음성인식의 결과를 이용하여 다른 언어로 번역해 주는 시스템이다. 본 논문은 여행계획 영역에 대해 한국어를 해석하여 영어, 일본어, 한국어로 번역해 주는 시스템에 대해 기술한 것이다. 개념기반 번역은 비정형 문장이 많은 대화체 문장을 처리하기 위해 형태소 분석 등의 구문정보를 이용하지 않고, 의미단위의 번역을 시도한 것으로 화자의 의도를 정확히 번역해 주는 것을 목표로 한다. 개념기반 번역은 280여개의 개념과 개념간의 계층구조에 의해, 인식결과를 개념구조로 변환한 후 다른 언어로 생성해 준다. 효율적인 한국어 처리를 위해 기준단어를 이용한 토큰분리기와 문법자동 수정기를 개발하였다. 그리고 자연스러운 생성문을 위해 각 언어에 대한 후처리기를 개발하였다.
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.
산업 재해가 지속적으로 증가하고 있으며, 이에 따라 다양한 ICT 기술을 활용하여 산업현장에서 재해 발생 경감을 위한 노력이 진행되어왔다. 본 연구에서는 작업자 안전을 위한 loT 기반 시스템과 챗봇을 이용한 작업자와 대화형 안전 관리 기술에 대한 연구를 진행하였다. 기존의 챗봇의 활용은 홈페이지에서 단순한 매뉴얼 정보를 대화형으로 제공하는 수준에서 머무르고 있는데 반하여 본 사업에서는 작업자의 헬멧 등 장비에 장착된 인터페이스를 통하여 챗봇을 통한 안전관리를 제공할 수 있는 것이다.
대화 문장 내 고유명사와 같은 개체명에 대한 인식 연구는 효율적 대화 정보 예측을 위한 가장 기본적이며 중요한 연구 분야이다. 목적 지향 대화 시스템에서 가장 주요한 부분은 대화 내 객체가 어떤 속성을 가지고 있느냐 하는 것을 인지하는 것이다. 개체명 인식모델은 대화 문장에 대하여 전처리, 단어 임베딩, 예측 단계를 통해 개체명 인식을 진행한다. 본 연구는 효율적인 대화 정보 예측을 위해 전처리 단계에서 사용자 정의 사전을 이용하고 단어 임베딩 단계에서 최적의 파라미터를 발견하는 것을 목표로 한다. 그리고 설계한 개체명 인식 모델을 실험하기 위해 생활 화학제품 분야를 선택하고 관련 도메인 내 목적 지향 대화 시스템에서 적용 할 수 있는 개체명 인식 모델을 구축하였다.
다양한 사람들이 다양한 목적으로 카페를 이용함에 따라 주변 사람들의 대화음, 소음과 배경 음악으로 인해 일행과의 대화 소리가 잘 안 들리거나 주변 이용자의 대화 소리가 잘 들리는 등 카페 내부 소음과 음향과 관련된 개선이 필요하다. 설문조사는 성인 남녀 212명을 대상으로 카페 음향과 소음 실태를 조사하였으며, 조사결과 응답자의 2/3가 시끄러운 카페를 선호하지 않았으며, 카페의 소음이 카페 이용에 안 좋은 영향을 준다고 답하였다. 카페에서의 주요한 소음원은 주변 사람들의 대화 소리로 주변 사람의 대화 소리로 인해 일행과의 대화 소리가 잘 안 들리거나 응답자 본인의 대화가 주변 사람들에게 전달되는 것이 신경이 쓰인다고 응답한 비율이 40 % 이상이었다. 카페 음향과 소음에 대한 설문조사 결과 카페 사용자의 음성 명료도 확보와 함께 음성 프라이버시 확보를 위한 개선이 필요한 것으로 나타났다.
인간은 사회적인 동물로서, 대화로써 정보를 얻거나 사회적인 교류를 해왔다. 대화는 두 사람 이상의 작은 모임에서 서로 말을 편하게 주고받는 것으로, 한 사람이 다른 사람에게 가지는 감성에 따라 그 말의 분위기가 달라질 수 있다. 영화에서 인물들과 인물들이 펼치는 이야기는 중요한 요소로 작용하며, 인물들 간의 관계는 이야기와 인물 간의 대사를 이해하는데 꼭 필요하다. 그러나 이런 정보를 영화에서 자동으로 추출하는 방법은 아직까지 연구되지 않아서 관객들에게 제공되고 있지 못하고 있다. 따라서, 영화 속 양상을 자동으로 분석하는 모델이 필요하다. 본 논문에서는 딥 러닝 기법을 활용하여 각 영화 등장 인물들 간의 감성을 측정하여 영화 속 인물들 간의 관계를 효과적으로 분석하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 먼저 영화 대본으로부터 주요 인물들을 추출하고, 주요 인물들 간의 대화를 효과적으로 찾는다. 그런 다음, 주요 인물들 간의 관계를 분석하기 위하여, 감성 분석을 수행하여 전체 시간 간격 내 대사의 위치에 따라 가중치를 부여하고 점수를 수집한다. 또한, 실데이터를 이용한 실험을 통하여 제안 기법이 효과적으로 영화 등장 인물들 간의 감성을 분석할 수 있음을 보인다.
이 논문의 목적은 외국어 학습자가 대화체와 설명체 텍스트를 읽기를 하는 동안, 텍스트 유형이 쓰기에 있어서 어휘향상에 어떻게 영향을 주는 지를 밝히는데 있다. 실험집단은 3개의 그룹으로 나뉘어졌다. 첫번째 그룹은 대화체 텍스트를 읽었고, 두번째 그룹은 설명체 텍스트를 읽었다. 한편, 세번째 그룹은 대화체와 설명체 글을 번갈아 가며 읽었다. 학습과정이 끝난 후, 어휘 테스트를 통해 집단 간의 비교를 하였고, ETS 에세이 평가에 나타난 평가 결과를 토대로 어휘에 나타난 특징을 분석하여 비교 하였다. 실험 결과는, 학습자의 모르는 어휘에 대한 이해에 있어서, 설명체 텍스트가 대화체 텍스트보다 우수하다는 것을 증명하였다. 더욱이, 대화체와 설명체를 동시에 읽은 집단이 대화체만 읽은 집단이나 설명체만 읽은 집단보다 어휘 향상에 이어서 더 우수함을 보여 주었다. 한편, ETS 에세이 쓰기에 나타난 결과는 상대적으로 설명체 글의 학습자가 틀린 오류가 가장 많았다.
1990년 중반 경에 주문형 비디오 서비스와 같은 고품질 실시간 대화형 멀티미디어 서비스가 많은 기대에도 불구하고 서비스 실용화에는 실패했었다. 실패의 주 요인으로는 충분한 대역폭 및 품질 보장 서비스를 지원하는 기반 네트워크의 부재 때문으로 현재 56Kbps 모뎀 혹은 64Kbps ISDN 통신망이 주요 통신 기반이다. 한편, 컴퓨터 저장 장치 기술의 눈부신 발전으로 인해 저장장치 가격이 기하급수적으로 내리고 있다. 이러한 사실과 디지털 형태로 정적.동적 멀티미디어 정보를 댁내 저장장치로의 비실시간 전송 기술은 저속통신망에서의 새로운 개념의 다양한 멀티미디어 서비스 응용을 가능하게 한다. 서비스 예로는 오락 및 교육 컨텐츠 전달, 내장 참조링크, 그리고 시청 중 방송 프로그램 캡쳐 응용들이 있다. 이는 사용자와의 상호대화 없이 임의의 시간(예, 통신망 사용율이 낮은 시간대)에 멀티미디어 컨텐츠를 전달하고 자유로운 시간대에 서비스 사용을 가능하게 하며, 또한 멀티캐스트 기능을 활용함으로써 서버 및 통신망의 부담을 격감시키는 효과를 가진다. 이 논문에서는, 댁내 저장장치를 활용한 저속통신망에서의 Anytime 멀티미디어 서비스의 구조를 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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