Lee, Cheong-Jae;Jung, Sang-Keun;Kim, Kyung-Duk;Lee, Dong-Hyeon;Lee, Gary Geun-Bae
Journal of Computing Science and Engineering
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제4권1호
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pp.1-22
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2010
A field of spoken dialog systems is a rapidly growing research area because the performance improvement of speech technologies motivates the possibility of building systems that a human can easily operate in order to access useful information via spoken languages. Among the components in a spoken dialog system, the dialog management plays major roles such as discourse analysis, database access, error handling, and system action prediction. This survey covers design issues and recent approaches to the dialog management techniques for modeling the dialogs. We also explain the user simulation techniques for automatic evaluation of spoken dialog systems.
본 논문에서는 한국전자통신연구원 언어처리연구팀에서 개발하고 있는 차량용 대화 시스템을 위한 Dialog Act 태깅 코퍼스 구축 방법에 대해 기술하는 것을 목표로 한다. 차량용 태깅 코퍼스 구축 방법은 크게 차량용 대화 코퍼스 수집과 수집된 대화 코퍼스에 Dialog Act를 반자동으로 태깅하는 방법으로 나눌 수 있다. 차량용 대화 코퍼스 수집은 1) 대화플랜 맵 구축, 2) 표준대화 구축, 3) 자유대화 구축, 4) 사용자 발화에 패러프래징 발화 구축의 순으로 구축되었다. Dialog Act 태깅은 수집된 대화코퍼스로부터 슬롯 후보를 추출하여 슬롯 체계를 구축한 후 반자동 슬롯 태깅을 실시하고, 슬롯 태깅 결과와 Dialog Act Type을 조합하여 Dialog Act 태깅 코퍼스를 구축하였다. 이렇게 구축된 Dialog Act 태깅 코퍼스는 차량 공조시스템(에어컨, 히터 등) 및 차량 응급 조치 정보 서비스와 같은 차량용 대화 시스템에 적용 중에 있다.
This study focuses on improving a word embedding model to enhance the performance of downstream tasks, such as those of dialog systems. To improve traditional word embedding models, such as skip-gram, it is critical to refine the word features and expand the context model. In this paper, we approach the word model from the perspective of subword embedding and attempt to extend the context model by integrating various sentence models. Our proposed sentence model is a subword-based skip-thought model that integrates self-attention and relative position encoding techniques. We also propose a clustering-based dialog model for downstream task verification and evaluate its relationship with the sentence-model-based subword embedding technique. The proposed subword embedding method produces better results than previous methods in evaluating word and sentence similarity. In addition, the downstream task verification, a clustering-based dialog system, demonstrates an improvement of up to 4.86% over the results of FastText in previous research.
전화 음성용 화자인증 시스템 전화기에서 의뢰인의 ID와 음성을 입력받은 후 인증관련 처리론 PC에서 수행하여 그 인증 결과를 의뢰인의 전화로 알려주는 시스템으로 본 논문에서는 CTI(Computer Telephony Integration) 기술이 적용된 Dialog/4 보드를 이용하여 시스템을 구현하였다. Dialog/4 보드를 통하여 시스템에 입력된 ID와 음성에 대하여 신호처리와 특징 추출을 거친후 ID에 해당하는 화자모델과 배경화자 정보를 이용하여 유사도를 계산하여 의뢰인에 대한 인증 또는 거절의 결과를 알려준다. 실제의 전화음성을 이용한 화자인증 시스템이 성능평가에서 전화음성으로 실험을 할 경우 $99.6\%$의 인증률을 보여주었다.
The goal of the present research is to improve a quality of life of the elderly with a dementia. In this paper, it is realized by developing the dialog system that is controlled by three kinds of modules such as speech recognition engine, graphical agent, or database classified by a nursing schedule. The system was evaluated in an actual environment of a nursing facility by introducing it to an older male patient with dementia. The comparison study between dialog system and professional caregivers was then carried out at nursing home for 5 days in each case. The evaluation results showed that the dialog system was more responsive in catering to needs of dementia patient than professional caregivers. Moreover, the proposed system led the patient to talk more than caregivers did.
The goal of the present research is to improve a quality of life of the elderly with a dementia. In this paper, it is realized by developing the dialog system that is controlled by three kinds of modules such as speech recognition engine, graphical agent, or database classified by a nursing schedule. The system was evaluated in an actual environment of a nursing facility by introducing it to an older male patient with dementia. The comparison study between dialog system and professional caregivers was then carried out at nursing home for 5 days in each case. The evaluation results showed that the dialog system was more responsive in catering to needs of dementia patient than professional caregivers. Moreover, the proposed system led the patient to talk more than caregivers did.
Korean traditional mask play was done at outdoor to let spectators join the play and take mask at performance and to have disadvantage of poor transfer of dialog to the spectators. Performers transferred dialog directly and/or indirectly by using visual costume, and Tongyeong Ogwangdae with many dialogue expressions concerning the costume made use of proper intention to help spectators understand. In this study, the author watched performance of Tongyeong Ogwangdae to collect and investigate not only image material but also photograph material and to classify intention of the costume into three: First, contents of the dialog were intended to make shape. The costumes of Hongbaek Yangban, Meoktal Yangban and Jorijung of the 2nd section gave spectators contents of the play, and the costume of Halmi Yangban of Nochangtal of the 4th section described dialog of Halmi. Second, dialog had connotative metaphor. The costume of Yeongno of Yeongnotal of the 3rd section symbolized an unfinished dragon, while that of Halmi of Nongchangtal of the 4th section did sacred of Halmi. And, Nongchagtal Ai's costume of the 4th section prayed for value of Ai, richness of the life and fecundity. Third, conflict between characters was intended by indirect media. The costume of Maltukee of metaphor mask of the 2nd section became base of the assertion supporting that Maltukee had better birth history than Yangban had, and the costume of Yeongnoyangban of Yeongnotal of the 3rd section produced conflict at disclosure of identity.
본 연구는 가족치료 상담자의 의사소통 능력향상을 위해 훈츠누어셔의 대화문법론을 기반으로 가족치료 전체 회기에 나타나는 상담자와 내담자 간 의사소통의 전형적인 구조인 '대화연속체 원형'을 기술하고 설명하는 것을 목적으로 한다. 먼저 선행연구를 통하여 가족상담의 과정단계를 초기, 중기와 종결단계로 분류하고, 각 과정단계의 부분적 기능단계를 분위기 조성단계, 가족사정단계, 인식변화 유도단계, 변화체험 확인단계, 종결단계로 나누어 대화연속체 원형을 구축하였다. 그리고 2명의 상담자와 30명의 내담자가 참여한 실제 가족치료 대화를 분석하여 각 기능단계에서 나타나는 대화연속체 원형을 설명하였다. 본 연구를 통해 구축된 대화원형은 일반적인 가족치료의 대화구조를 분석하는 틀로써 상담의 목적에 맞게 가족치료를 구조화시키고 상담자들의 효과적인 의사소통 능력을 평가하는데 사용될 수 있다.
대화시스템은 인간과 컴퓨터의 상호작용에 새로운 패러다임이 되고 있다. 자연어로써 상호작용함으로써 인간은 보다 자연스럽고 편리하게 각종 서비스를 누릴 수 있게 되었다. 대화시스템의 구조는 일반적으로 음성 인식, 자연어 이해, 문맥 파악 등의 여러 모듈의 파이프라인으로 이뤄지는데, 본 연구에서는 자연어 이해 모듈의 도메인 분류 문제를 풀기 위해 convolutional neural network, random forest 등의 기계학습 모델을 비교하였다. 사람이 직접 태깅한 총 7개 서비스 도메인 데이터에 대하여 각 문장의 도메인을 분류하는 실험을 수행하였고 random forest 모델이 F1 score 0.97 이상으로 가장 높은 성능을 달성한 것을 보였다. 향후 다른 기계학습 모델들을 추가 실험함으로써 도메인 분류 성능 개선을 지속할 계획이다.
대화시스템은 인간과 컴퓨터 사이의 새로운 의사소통 수단으로 떠오르고 있다. 대화시스템은 인간의 음성을 입력으로 취하여, 적절한 음성 답변 또는 서비스를 제공하게 된다. 아마존 에코, 네이버 웨이브 등과 같은 대화시스템 제품들이 등장하고 있음에도 불구하고, 이 대화시스템들은 공통적으로 미지원 도메인을 제대로 처리하지 못한다는 문제점을 안고 있다. 이와 관련한 몇몇 연구들이 있었지만, 이 문제를 풀기 위한 더욱 많은 연구가 진행될 필요가 있다. 이 논문에서는, 미지원 도메인 검출과 관련한 기존 연구들에 대하여 3가지 관점, 즉 데이터, 자질, 방법에 대한 관점으로 요약한 정보를 제공한다. 데이터셋이 부족하다는 점으로 인해 타 연구분야에 비해 적은 연구가 수행되어왔으므로, 앞으로 가장 시급한 연구 주제는 대화시스템의 미지원 도메인 검출을 위한 공개용 데이터셋을 구축하고 배포하는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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