• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.308-310
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• 2022

With the rise of the Al wave, task-oriented dialogue systems have become one of the popular research directions in academia and industry. Currently, task-oriented dialogue systems mainly adopt pipelined form, which mainly includes natural language understanding, dialogue state decision making, dialogue state tracking and natural language generation. However, pipelining is prone to error propagation, so many task-oriented dialogue systems in the market are only for single-round dialogues. Usually single- domain dialogues have relatively accurate semantic understanding, while they tend to perform poorly on multi-domain, multi-round dialogue datasets. To solve these issues, we developed a paddle-based multi-domain task-oriented Chinese dialogue system. It is based on NEZHA-base pre-training model and CrossWOZ dataset, and uses intention recognition module, dichotomous slot recognition module and NER recognition module to do DST and generate replies based on rules. Experiments show that the dialogue system not only makes good use of the context, but also effectively addresses long-term dependencies. In our approach, the DST of dialogue tracking state is improved, and our DST can identify multiple slotted key-value pairs involved in the discourse, which eliminates the need for manual tagging and thus greatly saves manpower.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권11호
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• pp.499-506
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• 2017

목적 지향 대화 시스템에서 자유대화를 지원하기 위해 챗봇이 활용되고 있다. 그러나 목적지향 대화시스템을 위한 챗봇과 독립 챗봇에 대한 사용자 기대와 평가가 같은지에 대한 연구는 거의 없는 상황이다. 본 논문에서는 목적지향 대화시스템으로 구현한 영어 교육용 대화시스템에서, 대화의 자유도를 높이기 위하여 주제외 사용자 발화를 허용하고, 이에 대응하기 위한 챗봇을 개발하였다. 독립 챗봇과 보조 시스템으로서의 챗봇에 대하여 비교 평가함으로, 서로 다른 시스템에 대한 사용자의 서로 다른 기대를 살펴보았다. 또한 검색 기반 챗봇과 신경망 기술을 이용한 생성 기반 챗봇에 대한 비교 평가를 통해 이들의 장단점과 향후 활용 방안에 대하여 살펴보았다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.58-66
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• 2019

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.

• 방송공학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.685-693
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• 2022

디지털 전환과 비대면 소통 플랫폼에 대한 요구로 메타버스가 주목받고 있지만, 원활한 의사소통을 돕는 대화 시스템이 아직 메타버스에서는 널리 적용되지 않았다. 본 연구에서는 메타버스에 대화 시스템을 적용하는 경우 메타버스에서의 주변 상황에 대한 정보를 이용하여 기존의 대화 상태를 수정하는 방법을 제안한다. 대화와 상황에 대한 정보를 모두 활용하는 본 모델은 대화 상태를 추적하는 모듈과 상황 상태를 추적하는 모듈, 그리고 추적한 상황 상태와 대화 상태를 비교하여 수정하는 알고리즘으로 구성된다. 사용자의 의도를 재확인하는 대화가 추가됨에 따라 잘못된 대화 상태를 수정할 수 있고, 대화 시스템의 정확도 향상이 가능하다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.84-86
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• 2022

인공지능 대화 기술이 발달하며 다양한 분야에서 사용자의 의도에 따른 적절한 대응이 가능한 챗봇이 적용되고 있다. 특히 사용자 문의 및 상담이 많은 교육 도메인에서의 챗봇 도입 중요성은 증가하고 있다. 하지만 현재까지의 챗봇은 단순 대응이나 사용자가 자주 사용하는 기능 위주로 대응이 이루어지고 있다. 또한 교육콘텐츠가 다양화되고 증가함에 따라 인공지능을 통해 맞춤형 추천이 가능한 추천 시스템 연구가 활발해지고 있다. 이러한 대화 시스템과 추천 시스템에 대한 각 연구 분야는 같은 도메인에서 핵심적인 요소임에도 불구하고 별도로 진행되고 있는 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자 맞춤형 강의 콘텐츠를 추천할 수 있는 추천 시스템과 부가 기능에 대한 대응이 가능한 대화 시스템이 결합된 사용자 맞춤형 강의 추천 대화 시스템을 제안한다. 이를 통해 다양화 및 개인화 되어가는 교육도메인에서의 챗봇 적용으로 업무 효율성 및 사용자 만족도가 향상되기를 기대한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.561-570
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• 2018

인공지능은 4차 산업혁명에서 화두 되고 있는 기술 중 하나이며, 세계 각국의 기업들이 주목하고 있는 기술로 교육, 금융, 자동차 등 다양한 산업 분야에 적용해 나가고 있다. 챗봇은 정해진 응답규칙에 따라 사용자 질문에 응답할 수 있도록 만들어진 시스템으로, 지능형 가상 도우미 서비스, 날씨, 교통, 일정 등에 대한 간단한 질의응답부터 사용자의 패턴 분석을 통한 서비스 제공까지 점차 그 활용 범위가 확대되며 생활 밀착형 서비스로 입지를 굳혀갈 전망이다. 이에 인공지능 챗봇에 대한 연구는 반드시 필요하다고 볼 수 있다. 따라서 본 연구에서는 중소상인들을 위한 인공지능 챗봇 서비스 플랫폼 설계 및 구현에 대하여 제시하고자 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.765-776
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• 2018

인공지능 기술은 최근 컴퓨팅 기술의 발달과 함께 급성장하고 있는 기술로, 차세대 핵심기술로 꼽히고 있다. 챗봇은 미리 정해놓은 규칙에 따라 사용자 입력에 대해 응답할 수 있도록 만들어진 시스템으로, 상담, 주문 등 단순 반복 업무를 비롯해 사용자 대화 패턴 분석을 통한 서비스 제공까지 점차 그 범위가 확대되며 생활 밀착형 서비스로 자리 잡을 전망이다. 이에 따라 본 연구에서는 인공지능 기술을 활용한 셀럽봇 모델을 제시하고자 한다. 셀럽봇이란, 셀러브리티(Celebrity)의 약자 셀럽(Celeb)과 챗봇(Chatbot)의 합성어로 셀러브리티와 대화할 수 있는 챗봇 서비스를 말한다. 셀럽은 '애착 관계'를 형성할 수 있는 가장 좋은 대상이며, 누구나 접근하기 쉽다는 장점이 있다. 이와 함께 인공지능 기술은 '제품' 이지만 '제품'이 아닌 사람처럼 여기게 할 수 있는 기술이다. 이를 미루어 볼 때 '셀럽'이라는 특성과 인공지능 기술 기반의 챗봇이 결합하였을 때 가장 큰 시너지를 발생시킬 수 있을 것으로 보며 이를 활용한 다양한 파생상품이 발생할 것으로 보며 이에 따라 셀럽봇 모델을 제시한다.