This paper presents the interactive behavior modeling method based on POMDP (Partially Observable Markov Decision Process) for HRI (Human-Robot Interaction). HRI seems similar to conversational interaction in point of interaction between human and a robot. The POMDP has been popularly used in conversational interaction system. The POMDP can efficiently handle uncertainty of observable variables in conversational interaction system. In this paper, the input variables of the proposed conversational HRI system in POMDP are the input information of sensors and the log of used service. The output variables of system are the name of robot behaviors. The robot behavior presents the motion occurred from LED, LCD, Motor, sound. The suggested conversational POMDP-based HRI system was applied to an emotional robot KIBOT. In the result of human-KIBOT interaction, this system shows the flexible robot behavior in real world.
The purpose of this study was to investigate the relationship between conversational function and question type in mothers' utterances and their infant's language development. The subjects were 20 infants from 1;07 to 1;11 years of age in Yanji, China. Each child's spontaneous natural speech during interaction with his/her mother was videotaped for about 30 minutes. The children and their mother's spontaneous utterances were transcribed and coded for the number of type and token of word, grammatical morpheme conversational function and type of question in mother's language input to her child. The result showed that mothers used questions as the most frequent conversational function with their infants. The number of questions in conversational function in mothers' utterances positively correlated with the type of word, type of morpheme and grammatical morpheme in infants' utterance. However, there was no correlation between mothers' language input and infant early language development.
인간과 컴퓨터의 상호작용은 컴퓨터의 기술적 발달과 함께 다양하게 변화하여 왔으며 웹의 보편화와 함께 웹의 특성을 반영한 다양한 형식과 방법의 상호작용이 시도되고 있다. 이러한 다양한 상호작용의 개념중 대화형 에이전트는 대화의 대상으로 캐릭터를 사용하며 대화에 의한 상호작용을 통해 자연스럽고 인간적이며 직관적인 상호작용을 제시하고 있다. 그러나 현재까지의 연구는 그 구현을 중심으로 진행되고 있으며 웹에서의 실질적인 적용은 시험적 단계를 거치고 있다. 따라서 본 연구에서는 가상 강좌 사이트에서 보다 적극적인 활용대상으로서 대화형 에이전트를 적용하기 위해 대화형 에이전트의 상호작용 방식의 주요 개념인 대화에 대하여 고찰하였다. 다음으로 웹에서 이루어지는 대화적 특성을 연구하고 웹에서의 대화 구성 방식을 도출하였다. 이를 바탕으로 대화형 에이전트를 구현하여 가상 강좌 사이트에 적용하였으며 사이트 운영 및 평가를 통해 대화형 에이전트의 적용 가능성을 살펴보았다.
이 연구는 인간성의 개념과 구성 요인들을 스마트 홈 맥락에서 대화형 에이전트에 적용하여, 의인화의 수준과 인터랙션 유형이 사용자 감성 경험과 향후 이용 의도에 미치는 효과를 알아보고자 하였다. 실험연구를 통한 분석 결과 의인화의 고-저 수준과 인터랙션의 음성-채팅 유형은 친밀도, 호감도, 향후 이용 의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 의인화 수준이 높고, 음성 인터랙션인 경우 대화형 에이전트를 더 친밀하고 호감이 가며 향후에도 계속해서 이용하고 싶은 대상으로 평가하였다. 또한, 의인화의 고-저 수준과 관계없이, 채팅에 비해 음성 인터랙션이 심리적 저항감이 낮았다. 향후 이용 의도에 대해서 의인화 수준과 인터랙션 유형의 상호작용 효과가 발견되었다. 즉, 채팅 인터랙션은 의인화의 효과가 나타나지 않은 반면, 음성 인터랙션의 경우 의인화의 효과가 나타났다. 따라서, 음성 대화형 스마트홈 에이전트는 의인화 수준을 높이는 방향으로 설계가 되어야 사용자들의 지속적 이용을 기대할 수 있다.
이 연구의 목적은 학습용 에이전트의 비언어적 의사소통이 의인화 효과에 미치는 영향을 검증하는 것이다. 대학생 56명을 대상으로 실험이 진행되었으며, 비언어적 의사소통은 제스처(지시적 제스처 vs. 대화적 제스처)와 얼굴표정(적용유무)에 의해서 구현되었다. 학습용 에이전트에 적용된 제스처는 지시적 제스처와 대화적 제스처였다. 지시적 제스처는 주의집중 유도 가설에 의해서 학습용 에이전트의 제스처가 시각단서의 역할을 수행할 것이라는 가설에 근거하고 있다. 대화적 제스처는 사회성 가설에 의한 것으로 학습용 에이전트의 사회적 상호작용을 촉진시키기 위한 것이다. 얼굴표정은 주로 사회성 가설을 지지하는 설계원리로 보았다. 의인화 효과 측정에서는 학습개입에 대한 상호작용이 유의미했다. 대화적 제스처 조건에서 얼굴표정이 있고 없음에 따라서 학습개입에 대한 의인화 효과가 유의미했다. 대화적 제스처와 얼굴표정이 적용되면 학습개입을 촉진하는 것으로 나타났다. 이 연구는 두 가지 시사점을 제공하고 있다. 첫째, 얼굴표정은 학습개입에서 중요한 역할을 한다. 둘째, 제스처와 더불어 얼굴표정과 제스처가 동시에 적용되어야 한다.
Previous research has shown that the use of self-disclosure, the process of revealing personal thoughts and feelings, in conversational agents (CAs) increases overall user evaluations. However, research exploring the effects of self-disclosure in different situations or dialogue types is limited. This study investigated the effects of self-disclosure and dialogue type (task- vs. social-oriented) on trust, usefulness, and usage intention. Results showed significant interaction effects between self-disclosure and dialogue type. For CAs that did not use self-disclosure, trust, usefulness, and usage intention were higher in task-oriented dialogues. In contrast, CAs that did use self-disclosure had higher trust, usefulness, and usage intention in social-oriented dialogues. These results suggest that researchers and designers should consider the specific dialogue types and corresponding user goals when adding human qualities, such as self-disclosure, to CAs.
In this study, we examined voice shopping interaction in which consumers can be involved in the decision-making process. Sixteen kinds of voice shopping interaction were designed with differences in the existence of screen/product involvement/conversation style. Their effects on trust, cognitive load, satisfaction, and continuous intention to use were evaluated through a survey experiment. The main effect of conversation style was significant, and it was found that the more deeply involved users have higher trust. The interaction effect between conversation style and product involvement was also significant. Low involvement product buyers had the most positive user experience from the conversation style that included 'Ask for preference,' while high involvement product buyers had the most positive user experience from the conversation style that included both 'Ask for preference' and 'Question and Answer.' The main effect and interaction effect of the existence of screen was not significant. The results indicate that a positive user experience can be obtained when users are deeply involved in consumer decision-making, especially in purchasing high-involvement products.
본 논문은 메타버스 환경에서 대화형 AI가 어떻게 윤리적으로 진화될 수 있을지에 대한 솔루션을 UX(사용자경험) 관점으로 찾아보는 기술 전략 연구이다. 대화형 AI는 사람들과의 직접적인 인터랙션을 통해 사람들의 온·오프라인의 결정요소에 영향을 미치기 때문에 메타버스 AI 윤리가 필수적으로 반영되어야 한다. 대화형 AI의 머신러닝의 과정에는 사용자 개인의 경험데이터와 함께 문화적 코드들이 포함되고 고려되어야 사용자경험의 오류값을 줄일 수 있다. 이를 통해 초 개인화된 메타버스의 서비스가 사회적 가치를 고려하며 윤리적으로 진화할 수 있다. 위와 같은 가설을 기반으로 본 논문의 연구 결과로 메타버스 서비스 환경에서 컨택스트 기반의 대화형 AI를 위한 머신러닝(ML)과정에 사용자의 경험데이터를 추가한 선행적 관점의 개념 모델을 개발, 제안하였다.
본 논문에서는 한국어 정보처리 기술을 사용한 모바일 환경의 대화형 에이전트 시스템에 대해 논한다. 대화형 에이전트 시스템 구축의 목적은 인간 사용자와 시스템 에이전트간의 자연어 인터페이스를 제공하여 보다 편리한 상호작용을 가능하게 하는 데 있다. 모바일 환경의 대화형 에이전트를 구축하기 위해서는 구어체 발화에 특화된 다양한 언어 처리 및 언어 이해 요소들이 필요하다. 본 시스템은 입력 문장의 오류처리, 형태소 분석 및 품사 태깅, 양태 분석, 논항 인식 및 의미프레임 생성, 그리고 유사 발화 검색 및 응답 생성으로 구성된다. 주어진 사용자 발화에 적절한 응답을 생성하기 위해서 본 시스템은 사용자 발화와 예제 발화 간의 어휘적, 통사/구문적, 의미적 유사도 정보를 활용하여 예제기반 응답 검색을 수행한다.
본 논문에서는 온라인 대화 행위에서 다양한 미디어를 지원하기 위하여 XML(eXtensible Markup Language)을 이용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 온라인 대화 행위에서 미디어 정보를 XML 기반 메시지로 변환하여 기존 텍스트 기반 메시지와 유사하게 처리한다. 이때 XML 기반 메시지와 미디어는 서버에 저장되며, XML 기반 메시지는 하나의 XML 문서로 통합된 후 XSLT 문서를 적용하여 HTML 문서를 생성한다. 각 클라이언트의 대화자는 HTML 문서의 하이퍼링크를 이용하여 미디어를 재생 및 프레젠테이션 한다. 제안한 방법은 온라인 대화 행위에서 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등의 다양한 미디어의 사용을 효율적으로 지원하고, 또한 XML 태그의 확장 및 변경에 따라 텍스트 기반 메시지의 글자 크기, 색깔, 스타일 등의 유지보수에 효율적이다. 적용 예로서, 온라인 대화 행위에서 미디어를 지원하기 위하여 클라이언트-서버구조를 가지는 시스템을 구현하였으며, 각 대화자는 웹 브라우저에서 JAVA 애플릿과 서블릿을 사용하여 텍스트 및 미디어 기반 메시지를 입력하며, 대화자가 메시지를 입력할 때마다 대화 메시지가 자동으로 갱신되도록 하였다. 대화자는 사용자 인터페이스상의 대화 메시지에서 하이퍼링크의 클릭으로 미디어를 재생 및 프레젠테이션 한다. 제안한 방법의 응용 분야로는 원격 교육, 게임, 협업 등이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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