• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2007년도 한국음성과학회 공동학술대회 발표논문집
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• pp.29-32
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• 2007

This paper describes a multimodal dialog system that uses Hidden Information State (HIS) method to manage the human-machine dialog. HIS dialog manager is a variation of classic partially observable Markov decision process (POMDP), which provides one of the stochastic dialog modeling frameworks. Because dialog modeling using conventional POMDP requires very large size of state space, it has been hard to apply POMDP to the real domain of dialog system. In HIS dialog manager, system groups the belief states to reduce the size of state space, so that HIS dialog manager can be used in real world domain of dialog system. We adapted this HIS method to Smart-home domain multimodal dialog system.

• 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.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2008년도 제20회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.156-161
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• 2008

This work presents an agenda-based approach to improve the robustness of the dialog manager by using dialog examples and n-best recognition hypotheses. This approach supports n-best hypotheses in the dialog manager and keeps track of the dialog state using a discourse interpretation algorithm with the agenda graph and focus stack. Given the agenda graph and n-best hypotheses, the system can predict the next system actions to maximize multi-level score functions. To evaluate the proposed method, a spoken dialog system for a building guidance robot was developed. Preliminary evaluation shows this approach would be effective to improve the robustness of example-based dialog modeling.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.17-24
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• 2018

With improvement of speech recognition and natural language processing, dialog systems are recently adapted to various service domains. It became possible to get desirable services by conversation through the dialog system, but it is still necessary to improve separate modules, such as domain detection, intention detection, named entity recognition, and out-of-domain detection, in order to achieve stable service offer. When it misclassifies an in-domain sentence of conversation as out-of-domain, it will result in poor customer satisfaction and finally lost business. As there have been relatively small number of studies related to the out-of-domain detection, in this paper, we introduce a new method using a hierarchical Dirichlet process and demonstrate the effectiveness of it by experimental results on Korean dataset.

• 공학논문집
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• 제2권1호
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• pp.83-94
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• 1997

본 논문은 사용자 모델 형성 에이전트에 대하여 그의 필요성과 기술적인 범주를 기술하고 있으며, 사용자모델형성 에이전트인 BGP-MS1)가 어떻게 지능형 대화모형 시스템2)에서 사용자 모델형성 필요성을 만족시키는지 기술하고, BGP-MS와 지능형 대화모델 사이에 귀결하는 인터페이스를 서술하고 있다. 또한 지능형 대화모델 기술개발 프로젝트의 양상을 간단히 소개하고, 사용자 모델형성이 에이전트의 관점으로부터 사용자 모델 형성 측면과 형성된 사용자 모델이 응용 측면을 논하고 있다.

• 전산구조공학
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• 제9권3호
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• pp.97-105
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• 1996

본 연구에서는 모티프(Motif), ANCI-C, Fortran 언어를 사용하여 그래픽 입출력과 대화식 입력이 가능하며, 최적설계 수행에 필요한 모든 작업을 같이 병행할 수 있는 최적설계 통합환경을 개발하였다. 최적설계 통합환경은 전처리기(preprocessor), 최적설계부, 후처리기(postprocessor)로 구성하였다. 전처리기에서는 유한요소모형의 구성에 필요한 정보를 입력한 후 사용자가 입력한 정보를 즉시 확인할 수 있도록 하였다. 최적설계부에서는 전처리기에서 입력한 유한요소 정보를 바탕으로 최적설계 매개변수를 정의하고, 해를 구하는 과정으로 구성하였다. 후처리기에서는 구조물의 변형, 응력, 목적함수의 변화 등의 해석 결과를 가시화 함으로써 결과에 대한 비교.검토를 용이하게 하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.331-335
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• 2004

본 논문에서는 반도체 공정 시뮬레이션을 위해 산화, 확산 및 이온 주입 공정을 모델링하고, 효율적인 실행과 상호 연관된 연속 공정의 시뮬레이션이 가능하도록 통합화된 환경을 구축하였다. 점성적 스트레스 모델을 이용한 산화 공정은 유속-압력 알고리즘과 경계요소법을 이용하여 안정된 해를 얻었으며, 선확산과 산화증배 현상이 포함된 확산 공정은 전진해법과 유한요소법을 이용하였다 또한 이온 주입 공정은 TRIM을 기본으로 다양한 공정 조건에 대한 모델이 추가된 몬테카를로 방법을 사용하였다. 편리한 사용자 입력 인터페이스와 그래픽적 출력을 제공하고, 윈도즈의 API함수를 이용하여 PC상에서 적은 메모리로도 빠른 결과를 얻을 수 있도록 하였으며, 객체 지향적인 모듈화로 타 시뮬레이터와의 호환성이 가능하도록 구성하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.1-6
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• 2007

본 논문에서는 영어 회화 교육을 위한 예제 기반 대화 시스템에 대해 논한다. 기존의 획일적인 멀티미디어 영어 학습에서 벗어나 자연어 처리 및 대화 기술을 이용하여 지능적인 일대일 영어 회화 교육 제공을 목적으로 한다. 본 시스템은 미숙한 학습자 발화를 이해할 수 있으므로 불완전한 언어 구사 능력으로도 대화를 참여할 수 있는 체험형 학습을 제공한다. 이를 통해 학습자에게 영어를 배우려는 흥미로운 동기를 부여한다. 또한 학습자의 표현력 향상을 위한 교육적인 도움 기능을 갖추고 있다. 이를 위해 우리는 학습자의 미숙한 표현을 이해하는 통계 기반의 언어 이해 모듈, 도메인 확장성이 뛰어난 예제 기반 대화 관리 모듈, 교육 및 평가 기능을 개발하였다.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제27권2호
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• pp.134-148
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• 2001

In this paper, air-defense simulation model, called "DADSim", will be introduced. DADSim(Distributed Air Defense Simulation Model) was developed by Modeling&Simulation Lab of K.N.D.U.(Korea National Defence Univ) Weapon Systems Department. This model is an analysis-purpose model in the engagement-level. DADSim can simulate not only the global air-defense or Korean Peninsula but also the local air-defense or a battle field. DADSim uses the DTED(digital terrain elevation data) LeveII it for the representation of peninsula terrain characteristics. The weapon systems cooperated in the model are low/medium-range missile systems such as HAWK, NIKE, SAM. DADSim was designed in the way of object-oriented development method, implemented by C++ language. The simulation view is an event-sequenced object-orientation. For the convenience of input, output analysis, GUI(Graphic User Interface) of menu, window, dialog box, etc. are provided to the user, For the execution of DADSim, Silicon Graphic IRIX 6.3 or high version is required. DADSim can be used for the effectiveness analysis of­defence systems. Some illustrative examples will be shown in this paper.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.457-460
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• 2021

대화 시스템은 인공지능과 사람이 자연어로 의사 소통을 하는 시스템으로 크게 목적 지향 대화와 일상대화 시스템으로 연구되고 있다. 목적 지향 대화 시스템의 경우 날씨 확인, 호텔 및 항공권 예약, 일정 관리 등의 사용자가 생활에 필요한 도메인들로 이루어져 있으며 각 도메인 별로 목적에 따른 시나리오들이 존재한다. 이러한 대화는 사용자에게 명확한 발화을 제공할 수 있으나 자연스러움은 떨어진다. 일상 대화의 경우 다양한 도메인이 존재하며, 시나리오가 존재하지 않기 때문에 사용자에게 자연스러운 발화를 제공할 수 있다. 또한 일상 대화의 경우 검색 기반이나 생성 기반으로 시스템이 개발되고 있다. 검색 기반의 경우 발화 쌍에 대한 데이터베이스가 필요하지만, 생성 기반의 경우 이러한 데이터베이스가 없이 모델의 Language Modeling (LM)으로 부터 생성된 발화에 의존한다. 따라서 모델의 성능에 따라 발화의 품질이 달라진다. 최근에는 사전학습 모델이 자연어처리 작업에서 높은 성능을 보이고 있으며, 일상 대화 도메인에서도 역시 높은 성능을 보이고 있다. 일상 대화에서 가장 높은 성능을 보이고 있는 사전학습 모델은 Auto Regressive 기반 생성모델이고, 한국어에서는 대표적으로 KoGPT2가 존재한다. 그러나, KoGPT2의 경우 문어체 데이터만 학습되어 있기 때문에 대화체에서는 낮은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 대화체에서 높은 성능을 보이는 한국어 기반 KoDialoGPT2를 개발하였고, 기존의 KoGPT2보다 높은 성능을 보였다.