• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권2호
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• pp.123-130
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• 2007

본 논문에서는 EPG 정보 검색을 위한 자연어 대화 시스템에 대해 논한다. 자연어 대화 시스템 구축을 위한, 대화 예제를 이용한 상황 기반 대화 관리 방법론은, 효율적이고 실용적인 대화 시스템 구축을 가능하게 한다. 대화 시스템은 사용자 발화에 대해 적합한 시스템 응답 발화를 출력하는 과정으로 진행되며, 이를 위해, 사용자 발화 의미 분석, 대화 관리, 시스템 응답 발화 생성의 과정을 거친다. 정확하고 신속한 정보의 전달이 중요한 EPG 정보 검색 도메인의 특성상 EPG 데이타베이스의 관리 및 갱신이 중요한 요소로 작용한다. 이를 위해 웹마이닝 기반의 EPG 데이타베이스 관리자를 구현함으로써 데이타베이스 구축에 필요한 비용을 최소화하고, 신속하고 정확한 정보를 제공할 수 있었다. 실험 결과를 통해 본 시스템이 EPG 정보 검색을 위해 적은 비용으로 높은 성능을 보이고 있음을 확인한다.

• 대한간호학회지
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• 제39권2호
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• pp.166-176
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• 2009

Purpose: The purpose of the study was to identify functional structure and patterns of dialogue sequence in conversations between elderly patients with dementia and nurses in a long-term care facility. Methods: Conversation analysis was used to analyze the data which were collected using video-camera to capture non-verbal as well as verbal behaviors. Data collection was done during February 2005. Results: Introduction, assessment, intervention, and closing phases were identified as functional structure. Essential parts of the conversation were the assessment and intervention phases. In the assessment phase three sequential patterns of nurse-initiated dialogue and four sequential patterns of patient-initiated dialogue were identified. Also four sequential patterns were identified in nurse-initiated and three in patient-initiated dialogues in the intervention phase. In general, "ask question", "advise", and "directive" were the most frequently used utterance by nurses in nurse-initiated dialogue, indicating nurses' domination of the conversation. At the same time, "ask back", "refute", "escape", or "false promise" were used often by nurses to discourage patients from talking when patients were raising questions or demanding. Conclusion: It is important for nurses to encourage patient-initiated dialogue to counterbalance nurse-dominated conversation which results from imbalance between nurses and patients in terms of knowledge and task in healthcare institutions for elders.

• 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.

• 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.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제27권3호
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• pp.511-536
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• 2017

수학교실에서 효과적인 논의기반 수업을 구현하기 위하여 교사는 여러 가지 교수학적 행동을 취할 수 있지만, 그 기반은 학생들의 수학 학습에 대한 이해이다. 교사는 수업 중 유발될 수 있는 학생들의 다양한 문제 해결 접근 방법에 대비하여 수학 과제에 대한 학생들의 반응 및 교수학적 대처를 사전에 예상해보는 것이 필요하다. 본 연구에서는 교사들의 수학적 담화 조정 능력 신장의 일환으로 Spangler & Hallman(2014)의 과제 대화록 작성하기 활동을 보완하여 중등수학 예비교사들의 교과교육 수업에 적용하였고, 이 과정에서 관찰할 수 있는 예비교사들의 예상하기 특징을 학생 반응과 교수학적 대처 두 가지 측면에서 조사하였다. 그 결과, 첫째, 예비교사들은 수학 과제에 대한 학생들의 반응과 그에 대한 교수학적 대처를 예상할 때에, 그 과제와 유사한 혹은 동일한 수학과제를 가르쳐 본 과거 경험에 의존하는 경향을 보였다. 둘째, 연구에 참여한 대부분의 예비교사들은 한 가지 이상의 옳은 문제해결 방법을 예상하는 것에 어려움을 느꼈고, 문제를 옳게 해결한 학생들에 대하여 그들의 문제해결법을 묻는 것 외의 수학적 사고를 탐색하거나 확산할 수 있는 발문을 하는 것에 어려워했다. 셋째, 예비교사들은 학습자의 이해 수준에 맞추어 수업을 이끌어 나가는 것의 중요성을 인식하고 있으면서도, 학생들의 다양한 반응에 대한 교수학적 대처를 예상할 때 문제해결의 결정적 힌트를 제공하거나 절차적 지식에 치중한 발문을 하여 결과적으로 처음에 제시한 수학 과제의 인지적 노력 수준을 저하시켰다. 결론에서는 본 연구의 결과를 바탕으로, 과제대화록 활동이 중등수학 예비교사들의 예상하기 능력 신장에 미칠 수 있는 긍정적인 영향과 예비교사 교육에 주는 시사점에 대하여 논의하였다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제12권3호
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• pp.73-79
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• 2024

The smart tourism chatbot service provide smart tourism services to users easily and conveniently along with the smart tourism app. In this paper, the tourism information QA (Question Answering) service is proposed based on the task-oriented smart tourism chatbot system [13]. The tourism information QA service is an MRC (Machine reading comprehension)-based QA system that finds answers in context and provides them to users. The tourism information QA system consists of NER (Named Entity Recognition), DST (Dialogue State Tracking), Neo4J graph DB, and QA servers. We propose tourism information QA service uses the tourism information NER model and DST model to identify the intent of the user's question and retrieves appropriate context for the answer from the Neo4J tourism knowledgebase. The QA model finds answers from the context and provides them to users through the smart tourism app. We develop the tourism information QA model by transfer learning the bigBird model, which can process the context of 4,096 tokens, using the tourism information QA dataset.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권8호
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• pp.75-80
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• 2022

In modern society, the organization of the educational process plays an important role in education. Traditionally, it is through communication and dialogue between the teacher and the student that professional competence is acquired. As society develops, the demand in the global labor market changes and the requirements and criteria for specialists increase. Therefore, a new approach to managing the pedagogical interaction between a teacher and a student in the process of education in a higher educational institution allows a positive impact on the system of training specialists and opens up new prospects for the formation of competitive specialists. The issue of the quality of education is a key one and is covered in the documents regulating the process of educational activities. Also an important problem today is the transition to qualitatively new and innovative systems of training specialists and the departure from outdated models of managing pedagogical interaction in higher education institutions. The process of managing the pedagogical interaction between a teacher and a student is one of the most important for studying in the context of higher education. Thus, the main task of the study is to analyze the role of communication and dialogue during studies in higher education. As a result of the study, current trends and prerequisites for communication and dialogue tools during studies in higher education

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.56-59
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• 2017

CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하여 발화 주제 다중 분류 task를 multi-labeling 방법과, cluster 방법을 이용하여 수행하고, 각 방법론에 MSE(Mean Square Error), softmax cross-entropy, sigmoid cross-entropy를 적용하여 성능을 평가하였다. Network는 음절 단위로 tokenize하고, 품사정보를 각 token의 추가한 sequence와, Naver DB를 통하여 얻은 named entity 정보를 입력으로 사용한다. 실험결과 cluster 방법으로 문제를 변형하고, sigmoid를 output layer의 activation function으로 사용하고 cross entropy cost function을 이용하여 network를 학습시켰을 때 F1 0.9873으로 가장 좋은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.450-452
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• 2000

대화 시스템이란 자연어를 이용하여 인간과 정보를 교환하거나 업무를 수행하는 프로그램이다. 자연언어는 인간이 사용할 수 있는 쉽고 효율적인 인터페이스이기 때문에 이를 이용한 대화 시스템의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 지금까지 주로 인식에 초점이 맞추어져 연구되어 왔던 계획 기반 대화 모델을 이용하여 발화하여 생성하는 시스템을 설계하고자 한다. 본 논문에서 설계하고자 하는 대화 시스템은 사용자의 질의에 응답할 뿐 아니라 자신의 행위를 능동적으로 수행할 수 있는 협조적 대화 시스템이다. 또한 대화의 효율성을 고려하여 사용자가 필요로 하는 정보를 능동적으로 제공하는 시스템이다. 대화의 효율성을 고려한 발화를 위해 본 논문에서는 새로운 시스템의 행위를 정의하여 실제 가능한 대화 예를 보이고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.258-262
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• 2023

과제 지향 대화 시스템은 발화 의도 및 요구사항을 파악하여 사용자가 원하는 과제를 달성한다는 점에서 유용하다. 대화 상태 추적은 과제 지향 대화 시스템의 핵심 모듈이며, 최근에는 텍스트뿐만 아니라 시각 정보까지 활용하여 대화 상태를 추적하는 멀티모달 대화 상태 추적 연구가 활발히 진행되는 중이다. 본 논문에서는 멀티모달 공황장애 상담 대화 속 내담자의 상태를 추적하는 과제를 제안하였다. ChatGPT를 통한 멀티모달 공황장애 상담 과제 지향 대화 데이터셋 구축 프레임워크와, 구축한 데이터셋의 품질을 증명하기 위한 분석도 함께 제시하였다. 사전학습 언어 모델인 GPT-2를 벤치마크 데이터셋에 대해 학습한 성능을 측정함으로써 향후 멀티모달 대화 추적 성능이 능가해야 할 베이스라인 성능을 제시하였다.