• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.358-364
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• 1998

본 연구는 한국어 대화인지모형을 구축하는 데 필요한 화용론적 지식에 관한 연구의 일환으로, 부대화의 개시 및 종료 시점에서 나타나는 담화 참여자의 의도 및 그 의도와 관련된 표층표지를 분석하고, 나아가 필수 논항 성분의 하나로서 대화체에서는 자주 생략되어 나타나는 청화자 논항의 의미복원을 위한 예비적 단계로서 술어의 어미 특성 및 화자의 언어행위 혹은 화행과 관련하여 청자 논항의 생략 유형을 분류하고 분석했다. 이러한 연구는 한국어 대화 에이전트를 개발하는데 있어 필수적인 단계로서 향후 대화체 이해시스템 연구에 기초적인 틀을 제공해 줄 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.365-369
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• 1998

개념기반 한국어 대화체 분석 시스템에서 어려운 점으로 대두될 수 있는 것 중의 하나가 대화체 파싱에서 과다한 탐색공간의 생성이다. 과다한 탐색공간의 생성은 대화체 발화문으로부터 불필요한 탐색공간을 제거하는 메커니즘의 결여 때문이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 개념에 기반 되어서 작성된 문법을 통해서 얻어진 동사정보를 구성하여 단일 최상위 레벨 개념들로 분리하고 이를 가장 최소 개수의 최상위 레벨 개념으로 제한해서 제한된 개념으로 대화체 토큰열을 전사시키는 방법을 제시하였다. 그 결과 기존 탐색공간의 40%정도의 탐색공간을 제약할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.382-388
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• 1999

이 논문은 두 가지 목적을 가진다. 첫째, 대명사의 선행사 탐색을 위한 이론으로 널리 알려진 중심화이론을 필자들이 수정확대한 통제된 중심화 이론(Controlled Centering Theory, 이하 CCT)을 소개한다. 둘째, 한국어의 대화에서 나타나는 대명사의 선행사 탐색문제에 대한 설명력있는 해답을 CCT의 틀안에서 제시한다. 이를 위해 제한된 영역 대화라 할 수 있는 호텔예약대화에 나타나는 영대명사의 특성에 대해 논의하고, 그 선행사 탐색과 관련하여, 정보구조적인 관점에서 슬롯연결성분이 영대명사의 선행사일 가능성이 높기 때문에 중심화이론의 주요 구성요소인 전향적 중심리스트 서열의 최상위에 슬롯성분이 위치해야 한다는 논지를 전개한다. 어떤 영대명사의 선행사가 될 수 있는 후보자가 여럿일 경우에 가장 적합한 선행사를 찾아내기 위해서는 별도로 '개념양립성제약을' 설정할 필요가 있다고 주장한다 광역대화에 나타나는 명시적인 대명사의 선행사 탐색과 관련하여서는 대명사의 선행사는 대명사를 담화통어할 수 있는 위치에 있어야 한다는 담화통어제약을 제안하고, 담화통어 개념을 정의한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.447-451
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• 2022

본 논문에서는 사용자가 대화 텍스트 방식의 입력을 주었을 때 이를 키워드 중심으로 변환하여 이미지를 생성해내는 방식을 제안한다. 대화 텍스트란 채팅 등에서 주로 사용하는 형식의 구어체를 말하며 이러한 텍스트 형식은 텍스트 기반 이미지 생성 모델이 적절한 아웃풋 이미지를 생성하기 어렵게 만든다. 이를 해결하기 위해 대화 텍스트를 키워드 중심 텍스트로 바꾸어 텍스트 기반 이미지 생성 모델의 입력으로 변환하는 과정이 이미지 생성의 질을 높이는 좋은 방안이 될 수 있는데 이러한 태스크에 적합한 학습 데이터는 충분하지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 다루기 위한 하나의 방안으로 사전학습된 초대형 언어모델인 KoGPT 모델을 활용하며, 퓨샷 러닝을 통해 적은 양의 직접 제작한 데이터만을 학습시켜 대화 텍스트 기반의 이미지 생성을 구현하는 방법을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.404-408
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• 2023

음성 사용자 인터페이스(Voice User Interface)에 대한 수요가 증가함에 따라 음성 합성(Speech Synthesis) 시스템에서 자연스러운 음성 발화를 모방하기 위해 적절한 위치에 휴지를 삽입하는 것이 주된 과업으로 자리잡았다. 대화의 연속성을 고려했을 때, 자연스러운 음성 기반 인터페이스를 구성하기 위해서는 대화의 맥락을 이해하고 적절한 위치에 휴지를 삽입하는 것이 필수적이다. 이에 따라 본 연구는 대화 맥락에 기반하여 적절한 위치에 휴지를 삽입하는 Long-Input Transformer 기반 휴지 예측 모델을 제안하고 한국어 대화 데이터셋에서 검증한 결과를 보인다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02b
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• pp.362-369
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• 2006

3 차원 그래픽스에 적용하는 한국어 립씽크 합성 체계를 연구하여, 말소리에 대응하는 자연스러운 립씽크를 자동적으로 생성하도록 하는 디자인 시스템을 연구 개발하였다. 페이셜애니메이션은 크게 나누어 감정 표현, 즉 표정의 애니메이션과 대화 시 입술 모양의 변화를 중심으로 하는 대화 애니메이션 부분으로 구분할 수 있다. 표정 애니메이션의 경우 약간의 문화적 차이를 제외한다면 거의 세계 공통의 보편적인 요소들로 이루어지는 반면 대화 애니메이션의 경우는 언어에 따른 차이를 고려해야 한다. 이와 같은 문제로 인해 영어권 및 일본어 권에서 제안되는 음성에 따른 립싱크 합성방법을 한국어에 그대로 적용하면 청각 정보와 시각 정보의 부조화로 인해 지각의 왜곡을 일으킬 수 있다. 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 표기된 텍스트를 한국어 발음열로 변환, HMM 알고리듬을 이용한 입력 음성의 시분할, 한국어 음소에 따른 얼굴특징점의 3 차원 움직임을 정의하는 과정을 거쳐 텍스트와 음성를 통해 3 차원 대화 애니메이션을 생성하는 한국어 립싱크합성 시스템을 개발 실제 캐릭터 디자인과정에 적용하도록 하였다. 또한 본 연구는 즉시 적용이 가능한 3 차원 캐릭터 애니메이션뿐만 아니라 아바타를 활용한 동적 인터페이스의 요소기술로서 사용될 수 있는 선행연구이기도 하다. 즉 3 차원 그래픽스 기술을 활용하는 영상디자인 분야와 HCI 에 적용할 수 있는 양면적 특성을 지니고 있다. 휴먼 커뮤니케이션은 언어적 대화 커뮤니케이션과 시각적 표정 커뮤니케이션으로 이루어진다. 즉 페이셜애니메이션의 적용은 보다 인간적인 휴먼 커뮤니케이션의 양상을 지니고 있다. 결국 인간적인 상호작용성이 강조되고, 보다 편한 인간적 대화 방식의 휴먼 인터페이스로 그 미래적 양상이 변화할 것으로 예측되는 아바타를 활용한 인터페이스 디자인과 가상현실 분야에 보다 폭넓게 활용될 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.119-123
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• 2020

이벤트 추출은 텍스트에서 구조화된 이벤트를 분석하는 것이다. 본 논문은 대화문에서 발생하는 다양한 종류의 이벤트를 다루기 위해 이벤트 스키마를 프레임넷으로 정한다. 대화문에서의 이벤트 논항은 이벤트가 발생하는 문장 뿐만 아니라 다른 문장 또는 대화에 참여하는 발화자에서 발생할 수 있다. 대화문 주석 데이터의 부재로 대화문에서의 프레임 파싱 연구는 진행되지 않았다. 본 논문이 제안하는 모델은 대화문에서의 이벤트 논항 구간이 주어졌을 때, 논항 구간의 역할을 식별하는 모델이다. 해당 모델은 이벤트를 유발한 어휘, 논항 구간, 논항 역할 간의 관계를 학습한다. 대화문 주석 데이터의 부족을 극복하기 위해 문어체 주석 데이터인 한국어 프레임넷을 활용하여 전이학습을 진행한다. 이를 통해 정확도 51.21%를 달성한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.17-22
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• 2017

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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.71-76
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• 2022

목적 지향 대화 시스템은 사용자가 원하는 목적을 달성하기 위해 사용하는 시스템으로 일상 대화와 다르게 시스템이 정보를 명확히 전달하는 것이 중요하다. 따라서 최근 연구에서 목적 지향 대화 시스템을 위한 자연어 생성 모델은 정해진 대화 정책에 따라 알맞은 응답을 생성할 수 있도록 의도와 슬롯 정보를 담은 대화 행위(Dialog Act)를 활용한다. 하지만 대화 행위는 생성하는 문장을 탁월하게 제어하는 반면에 대화의 흐름과 상황에 맞게 다양한 문장을 생성하기 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해소하고자 본 논문에서는 목적에 부합하는 내용을 명확하게 자연어로 생성하기 위해 대화 행위를 사용하면서 동시에 일상 대화 생성 모델과 같이 문맥을 고려하여 대화 흐름에 어울리는 자연스러운 문장을 생성할 수 있는 문맥 기반의 제어 가능한 자연어 생성 모델을 제안한다. 실험에서는 KoGPT2 사전 학습 모델과 한국어 대화 데이터셋을 사용하였으며 실험을 통해 대화 행위 기반의 자연어 생성 모델과 본 연구에서 제안한 문맥 기반의 제어 가능한 자연어 생성 모델을 비교하였다. 결과적으로 대화 행위를 단독으로 학습한 모델보다 일정 문맥을 함께 학습한 모델이 유의미한 BLEU 점수 향상을 보인다는 점을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.507-511
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• 2020

오픈 도메인 대화에서 텍스트에 나타난 태도나 성향과 같은 화자의 주관적인 감정정보를 분석하는 것은 사용자들에게서 풍부한 응답을 이끌어 내고 동시에 제공하는 목적으로 사용될 수 있다. 하지만 한국어 감성분석에서 기존의 대부분의 연구들은 긍정과 부정 두개의 클래스 분류만을 다루고 있고 이는 현실 화자의 감정 정보를 정확하게 분석하기에는 어려움이 있다. 또한 최근에 오픈한 다중클래스로된 한국어 대화 감성분석 데이터셋은 중립 클래스가 전체 데이터셋의 절반을 차지하고 일부 클래스는 사용하기에 매우 적은, 다시 말해 클래스 간의 데이터 불균형 문제가 있어 다루기 굉장히 까다롭다. 이 논문에서 우리는 일곱개의 클래스가 존재하는 한국어 대화에서 세션들을 효율적으로 분류하는 기법들에 대해 논의한다. 우리는 극심한 클래스 불균형에도 불구하고 76.56 micro F1을 기록하였다.