• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제10권1호
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• pp.89-98
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• 2004

대화형 에이전트는 언어를 이용하여 사용자에게 적절한 정보를 제공하고 대화의 문맥을 유지하는 시스템이다. 대화형 에이전트를 더욱 현실적으로 만들기 위해서는 사용자 질의에 대한 분석과 모델링 과정이 필수적이며, 베이지안 네트워크가 이를 위한 대표적인 방법 중 하나이다. 보통 대상영역을 위한 네트워크는 매우 복잡하고 이해하기가 어렵기 때문에 네트워크를 구성하는 변수들을 분리함으로써 대화형 에이전트를 보다 쉽게 설계할 수 있다. 본 논문에서는 대화형 에이전트의 질의 분석모듈을 2단계 베이지안 네트워크로 구성하여, 설계를 보다 용이하게 하였고 문형을 고려한 세부적인 질의분석을 가능하도록 하였다. 웹 페이지를 소개하는 에이전트에 적용하여 제안한 대화형 에이전트 구조의 유용성을 보였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권1호
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• pp.565-576
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• 2022

대화형 에이전트의 사용 범위와 기능이 점차 확장되고 있다. 특히나, 사용자의 호출이 있어야만 말을 하는 대화형 에이전트에서 사용자의 호출 없이도 먼저 말을 걸 수 있는 선제 발화하는 대화형 에이전트에 대한 연구와 기술개발이 이루어지고 있다. 그러나 아직 초기 단계이기 때문에 선제 발화하는 대화형 에이전트가 사용자에게 어떠한 영향을 미칠지에 대한 연구가 부족한 상황이다. 이에 이 연구는 선제 발화하는 대화형 에이전트가 사용자 경험에 미치는 영향을 확인하기 위해 사용자의 과제 수행 조건과 에이전트의 자기노출 유무를 독립변인으로 하는 2×3 혼합 설계를 통해 친밀감, 기능적 만족감, 심리적 저항감, 작업 부하를 측정하였다.

• 디자인학연구
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• 제16권1호
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• pp.117-126
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• 2003

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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.263-271
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• 2008

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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.27-38
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• 2023

본 논문에서는 시간의 흐름에 따라 새로운 데이터를 지속적으로 학습하고 성장할 수 있는 연속 학습 기반 대화형 AI 에이전트를 제안한다. 연속학습 기반 대화형 AI 에이전트는 태스크 관리자 (Task Manager), 사용자 속성 추출(User Attribute Extraction), 자동 확장 지식 그래프(Auto-growing Knowledge Graph), 크게 3가지 요소로 구성된다. 태스크 관리자는 사용자와의 대화에서 새로운 데이터를 발견하면 이전에 학습한 지식을 통해 새로운 태스크를 생성한다. 사용자 특성 추출 모델은 새로운 태스크에서 사용자의 특성을 추출하고, 자동 확장 지식 그래프는 새로운 외부 지식을 지속적으로 학습할 수 있도록 한다. 한정된 데이터셋을 기반으로 학습된 기존 대화형 AI 에이전트와 달리, 본 논문에서 제안하는 방법은 지속적인 사용자의 특성과 지식 학습을 기반으로 대화를 가능하게 한다. 연속학습 기술이 적용된 대화형 AI 에이전트는 사용자와의 대화가 축적될수록 개인 맞춤형 대응이 가능하며, 새로운 지식에도 대응이 가능하다. 본 논문에서는 시간에 따른 대화 생성 모델의 성능 변화 실험을 통해 제안하는 방법의 가능성을 검증한다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.15-23
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• 2017

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.

• 디지털융복합연구
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• 제20권2호
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• pp.251-260
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• 2022

기술의 발달과 스마트 스피커 보급의 증가에도, 스마트 스피커의 대화 오류로 사용자 만족도는 하락하고 있다. 이 연구는 스마트 스피커의 대화형 에이전트 맥락에서 '자기발화수정 전략'이 과업 중요도 수준과 대화 오류 여부에 따라 사용자 경험에 미치는 영향을 살펴보았다. 대화 오류에 따라 시나리오를 제작하고 과업 중요도 수준에 따라 집단을 나눠 실험을 진행해 신뢰, 지각된 유용성, 지각된 용이성, 수용의도를 측정하였다. 연구 결과, 에이전트의 자기발화수정 전략은 완전한 수행과 비교해 신뢰와 지각된 용이성에 부적 영향을 주며, 과업 중요도와의 상호작용을 통해 수용의도에 영향을 미치는 것을 발견하였다. 이 연구는 대화형 에이전트 연구에서 미흡했던 자기발화수정 전략의 효과를 실증적으로 알아보았고, 자기발화수정 전략의 수용과 관련된 사용자 경험 요인을 살펴보았다는 점에서 의의를 가진다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.178-183
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• 2008

본 연구의 목적은 대화형 에이전트와 사용자 간의 대회를 분석하여 대화의 흐름도를 도출해 내는 것에 있다. 특히 본 연구에서는 대화에 대한 전반적인 요소 추출과 더불어 대화형 에이전트와 사용자 간에 발생할 수 있는 대화 유형까지 도출해 내어 대화형 에이전트의 대화 능력 향상에 기여하고자했다. 이를 위해 1대 1 개인 인터뷰를 실시하여 실제 대화형 에이전트와 사용자 간의 대화 데이터를 수집하고 기본적으로 질적 연구 방법론을 바탕으로 대화 분석론과 대화유형학을 참고하여 연구를 실시한 결과 층 6개의 대화 흐름도를 도출하였다. 특히 원활하지 않은 대화는 기존의 사람과 사람과의 대화에서는 찾아보기 힘든 대화이며 그 개수도 52개로 가장 많이 나타났다. 대화 방해 요소가 나타났을 경우 상대에 대한 적대감을 보이거나 대화를 교정하는 행위로 대화가 진행되었다. 본 연구는 포괄적인 대화형 에이전트와 사용자 간의 대회를 분석하여 그 유형을 알아냈다는 점에서 대화형 에이전트 개발자와 사용자, 서비스 제공자 모두에서 긍정적인 영향을 미친다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제9권5호
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• pp.530-540
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• 2003

인터넷 사이트의 정보량이 증가함에 따라 효율적인 정보제공의 필요성이 커지고 있으나, 대부분의 사이트에서 제공하는 핵심어의 불리언 조합에 기반을 둔 정보검색기법은 사용자의 의도를 제대로 표현하기 어렵기 때문에 지나치게 많거나 의도하지 않은 검색결과를 얻기 쉽다는 문제가 있다. 이 논문에서는 자연어 대화를 통하여 사용자에게 보다 정확하고 친절하게 정보를 제공할 수 있는 대화형 에이전트를 제안한다. 이 에이전트는 자연어 질의에 유한상태 오토마타를 적용하여 사용자의 질의의도를 파악하고 이를 답변지식의 구조적 패턴매칭에 활용함으로써, 어순변화에 강건하고 질의의도에 부합하는 답변을 제공한다. 제안한 시스템의 유용성과 가능성을 알아보기 위하여 간단한 웹 페이지를 소개하는 문제에 적용한 결과, 에이전트가 정확하고 친근하게 응답하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권10호
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• pp.877-885
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• 2006

최근에 대화형 에이전트에서 사용자 질의의 주제 추론을 위하여 베이지안 네트워크가 효과임이 발표되었다. 하지만 베이지안 네트워크는 설계에 있어서 많은 시간이 소요되며, 스크립트(대화를 위한 데이타베이스)의 추가 변경시에는 베이지안 네트워크도 같이 수정해야 하는 번거로움이 있어 대화형 에이전트의 확장성을 저해하고 있다. 본 논문에서는 스크림트로부터 베이지안 네트워크를 자동으로 생성함으로써 베이지안 네트워크를 이용한 대화형 에이전트의 확장성을 높이는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 베이지안 네트워크의 구성노드를 계층적으로 설계하고, Noisy-OR gate를 사용하여 베이지안 네트워크의 조건부 확률 테이블을 구성한다. 피험자 10명이 대화형 에이전트를 위한 베이지안 네트워크를 수동 설계한 것과 비교한 결과 제안하는 방법이 효과적임을 알 수 있었다.