• 제목/요약/키워드: task dialogue

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중소상인을 위한 AI 챗봇 플랫폼의 설계 및 구현 (Designing and Implementing AI Chat-bot System for Small-business Owner)

  • 이대근;나승유
    • 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.

금융 서비스 챗봇의 인터렉션 유형별 UX 평가 (UX Evaluation of Financial Service Chatbot Interactions)

  • 조국애;윤재영
    • 한국HCI학회논문지
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    • 제14권2호
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    • pp.61-69
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    • 2019
  • 최근 새로운 ICT 흐름으로 부상하고 있는 챗봇은 금융분야에서 활발한 도입이 되고 있다. 챗봇은 사용자와 대화의 인터렉션을 통해서 서비스를 수행한다. 본 연구는 금융 서비스 챗봇의 인터렉션 대화유형이 사용자의 유용성, 사용성, 감성, 보안성에 미치는 효과에 대해 알아보고자 하였다. 이론적 고찰을 통해 챗봇의 구현방식에 기반한 대화방식에 따라 닫힌대화, 열린대화, 혼합대화 유형으로 나누어 연구를 진행하였다. 3 가지 유형의 금융 챗봇 프로토타입을 제작하였고, 실험자들은 계좌조회, 계좌이체, Q&A 의 금융 테스크 수행 후 설문조사를 실시하였다. 실험연구분석 결과 챗봇의 인터렉션 대화 유형은 유용성, 사용성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 사용자들은 닫힌대화와 혼합대화의 인터렉션이 금융 서비스를 오조작없이 쉽게 처리할 수 있게 하는 직관적인 인터페이스로써 선호한 것으로 나타났다. 본 연구는 자연스러운 대화를 통해 서비스를 제공하는 인공지능의 감성적인 요소와 금융 업무를 수행하는 기능적인 요소를 모두 고려해야 하는 금융 챗봇 사용자들의 심층적인 이해를 필요로 하는 사용자 경험 향상을 위한 자료로 활용될 수 있다.

Text summarization of dialogue based on BERT

  • Nam, Wongyung;Lee, Jisoo;Jang, Beakcheol
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제27권8호
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    • pp.41-47
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    • 2022
  • 본 연구는 일목요연하게 정리되지 않은 구어체(대화)에 대한 텍스트 자동 요약 모델을 적용시키는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 구어체 데이터인 SAMSum 데이터를 활용하였고, 선행연구에서 문어체 데이터 텍스트 자동 요약 모델 연구에서 제안한 BERTSumExtAbs 모델을 적용하였다. SAMSum 데이터셋은 70% 이상은 두 사람 간 대화, 나머지 약 30%는 세 사람 이상 간 대화로 구성되어 있다. 본 논문에서는 텍스트 자동 요약 모델을 구어체 데이터에 적용하여, ROUGE Score R-1 부문에서 42.43 이상의 결과를 도출해내었다. 또한, 텍스트 요약 모델로 기존에 제안된 모델인 BERTSum 모델을 fine-tuning하여, 45.81의 높은 점수를 도출했다. 본 연구를 통하여 구어체 데이터에 대한 텍스트 생성 요약의 성능을 입증하였으며, 앞으로 사람의 자연어를 있는 그대로 컴퓨터가 이해하여 다양한 task를 해결하는 데 기초 자료로 활용되길 바란다.

웹 기반 학습자의 메타인지수준별 학습활동분석 -간호학 대학원 학생을 중심으로- (A Study on Interaction Pattern, Learning Attitude, Task Performance by Meta-cognitive Level in Web-Based Learning)

  • 이선옥;서민희
    • 한국간호교육학회지
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    • 제18권2호
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    • pp.323-331
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    • 2012
  • Purpose: Level of meta-cognition of students has been regarded as one of the crucial factors on web-based learning. This study aimed to describe interaction type in small group discussion of the nursing graduate students and to investigate learning consequences and interaction types in group discussion on meta-cognition level. Method: Twenty six graduate nursing students attending the class on-line at the K university in Seoul were included in the study. We measured their meta-cognition level and learning attitude. We also scored their individual and group reports as well as analyzed interaction type by reviewing the dialogue of the group discussion. Results: The participants showed low frequency of exploratory interaction and high frequency of integrative interaction in the cognitive interaction category. They showed frequent modification interaction in the meta-cognitive interaction category. Interestingly, the students with lower level of meta-cognition achieved significantly greater scores in the individual assignments. High functioning group consisting of the students with high meta-cognitive level produced greater group report. Conclusion: A new strategy is needed to encourage in-depth interaction in a group discussion of nursing students. Meta-cognitive level of the students should be considered to form a small group for discussion in order to improve group activities.

간호조직문화가 신규간호사의 회복탄력성에 미치는 영향 (Influence of Nursing Organization Culture on Resilience in New Nurses)

  • 이미영;임숙빈;변은경;정은자
    • 임상간호연구
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    • 제24권2호
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    • pp.137-146
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    • 2018
  • Purpose: The purpose of this study was to identify the influence of nursing organization culture on resilience of new nurses. Methods: Participants were 1,033 new nurses with careers of less than 12 months and who were from 43 general hospitals located in Seoul, Incheon, other metropolitan cities and provinces in Korea. The data were analyzed using t-test, ANOVA, Pearson correlation coefficient and multiple regression with SPSS/WIN 24.0 program. Results: Relation-oriented culture was scored highest for perception of organizational culture by new nurses (3.35), followed by hierarchy-oriented culture (3.19), innovation-oriented culture (3.12), and task-oriented culture (2.73). The score for resilience of the new nurses was 3.49, and the first subcategories were interpersonal relationship ability 3.66, self-positivity 3.45, and self-control ability 3.36. Relation-oriented culture (${\beta}=.30$, p<.001) was the most significant factor influencing resilience of new nurses, followed by innovation-oriented culture (${\beta}=.14$, p=.001), hierarchy-oriented culture (${\beta}=.12$, p<.001), task-oriented culture (${\beta}=-.10$, p=.003) in that order ($R^2(adj. R^2)=.16$, F=47.04, p<.001). Conclusion: Findings show that for improved resilience in new nurses it is necessary to develop relation-oriented culture to provide a cooperative work environment(friendly interpersonal relation and dialogue) for new nurses and to encourage involvement of these members in the hospital culture.

다중목표 대화형 추천시스템을 위한 사전 학습된 언어모델들에 대한 성능 평가 (Performance Evaluation of Pre-trained Language Models in Multi-Goal Conversational Recommender Systems)

  • 김태호;장형준;김상욱
    • 스마트미디어저널
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    • 제12권6호
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    • pp.35-40
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    • 2023
  • 본 연구는 대화형 추천 시스템인 다중 목표 대화형 추천 시스템(MG-CRS)에서 사용되는 다양한 사전 학습된 언어 모델들을 고찰하고, 각 언어모델의 성능을 비교하고 분석한다. 특히, 언어 모델의 크기가 다중 목표 대화형 추천 시스템의 성능에 어떤 영향을 미치는지에 대해 살펴본다. BERT, GPT2, 그리고 BART의 세 종류의 언어모델을 대상으로 하여, 대표적인 다중 목표 대화형 추천 시스템 데이터셋인 DuRecDial 2.0에서 '타입 예측'과 '토픽 예측'의 정확도를 측정하고 비교한다. 실험 결과, 타입 예측에서는 모든 모델이 뛰어난 성능을 보였지만, 토픽예측에서는 모델 간에 혹은 사이즈에 따라 성능 차이가 관찰되었다. 이러한 결과를 바탕으로 다중 목표 대화형 추천 시스템의 성능 향상을 위한 방향을 제시한다.

CAID 시스템의 디지털 라이팅을 위한 증강 현실 기반의 실체적 인터페이스에 관한 연구 (Augmented Reality Based Tangible Interface For Digital Lighting of CAID System)

  • 황정아;남택진
    • 디자인학연구
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    • 제20권3호
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    • pp.119-128
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    • 2007
  • 디지털 기술이 발전하면서 산업디자인 프로세스에 컴퓨터를 활용하는 CAID 필수적인 부분이 되었다. 3차원 모델을 렌더링 하여 사진과 같은 최종 이미지 결과물이 만들어내는 것은 CAID에 특화된 작업들 중 하나이다. 이 작업을 위해 디자이너는 가상 모델의 재질, 조명, 카메라 둥의 위치 및 세부 변수들을 적절히 조절하여야 한다. 기존 CAID도구의 사용자 인터페이스는 이러한 속성을 컴퓨터 그래픽 연산을 위한 변수 설정 창에서 주로 해결하고 있어 디자이너들이 사용하는데 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 CAID를 위한 디지털 렌더링 작업 특히 라이팅과 관련된 인터페이스 문제를 해결하기 위해 증강현실(Augmented Reality)과 실체적 인터페이스(Tangible Interface)를 활용한 가상의 라이트 조작 도구, TLS(Tangible Lighting Studio)를 제안하였다. 이는 카메라의 위치 설정, 라이팅 효과를 위한 변수설정의 인터페이스를 실체화하고 작업공간에 분산시킴으로써 보다 직관적인 렌더링 작업을 지원하는 도구이다. TLS는 가상의 광원, 카메라, 렌더링 대상 등을 물리적으로 직접 조작할 수 있는 마커, 컨트롤러 유닛들, 사용자가 착용하는 비디오 투시형 HMD 등으로 구성된다. 이를 활용하여 사용자는 증강현실 작업공간에서 직접 라이팅 속성을 조정할 수 있다. 유용성 평가 실험을 통하여 TLS가 기존 CUI(Graphic User Interface)기반 시스템보다 유효성, 효율성 그리고 사용자 만족도가 높다는 점을 발견하였다. TLS는 CAID도구의 인터페이스 분야뿐만 아니라 광원과 카메라의 효과를 활용하는 건축, 사진 촬영 교육 등의 분야에서 효과적으로 활용될 수 있으리라 기대된다.

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구조적 기술에 의한 전문가 시스템의 사용자 인터페이스 개발 방법 (A Development Method of User Interface Using a Structural Description Schema in an Expert System)

  • 김상길;김성훈;박충식;김재희
    • 전자공학회논문지B
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    • 제32B권1호
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    • pp.161-170
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    • 1995
  • 본 논문에서는 전문가 시스템의 사용자 인터페이스 모듈을 구현하기 위하여 사용자 인터페이스의 구조적 스키마(description schema)로서 수트(SUIT : Schematic User Interface Tasks)를 정의하였으며, 이를 관리하는 '수트관리기'(SUIMAN : SUIT Manager)를 구현하였다. 수트는 전문가 시스템의 사용자 인터페이스 설계 초기 단계에서, 수트를 사용하여 사용자 인터페이스 구현을 위해 이루어져야 할 행위를 개념적인 상위 수준에서 기술한다. 수트관리기는 수트에서 기술된 것이 언제 실행될지 결정한다. 그래픽 사용자 인터페이스의 실현은 X-윈도우의 MOTIF 라이브러리에 의해 제공되는 함수들을 실행함으로써 이루어진다. 즉, 수트관리기는 수트에 기술된 사용자 인터페이스 명세를 해석하여 실제 그래픽 사용자 인터페이스를 자동으로 실현시킨다. 수트와 수트관리기를 사용함으로써 전문가 시스템 개발에서 사용자 인터페이스 모듈의 보다 신속한 개발이 가능하다. 본 논문의 사용자 인터페이스 기술 방법은 `자동 회전 구성 전문가 시스템`의 사용자 인터페이스에 사용되었다.

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목적 지향 대화 시스템을 위한 문맥 기반의 제어 가능한 자연어 생성 모델 (Context-aware and controllable natural language generation model for task-oriented dialogue systems )

  • 함진아;김재원;양동일
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.71-76
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    • 2022
  • 목적 지향 대화 시스템은 사용자가 원하는 목적을 달성하기 위해 사용하는 시스템으로 일상 대화와 다르게 시스템이 정보를 명확히 전달하는 것이 중요하다. 따라서 최근 연구에서 목적 지향 대화 시스템을 위한 자연어 생성 모델은 정해진 대화 정책에 따라 알맞은 응답을 생성할 수 있도록 의도와 슬롯 정보를 담은 대화 행위(Dialog Act)를 활용한다. 하지만 대화 행위는 생성하는 문장을 탁월하게 제어하는 반면에 대화의 흐름과 상황에 맞게 다양한 문장을 생성하기 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해소하고자 본 논문에서는 목적에 부합하는 내용을 명확하게 자연어로 생성하기 위해 대화 행위를 사용하면서 동시에 일상 대화 생성 모델과 같이 문맥을 고려하여 대화 흐름에 어울리는 자연스러운 문장을 생성할 수 있는 문맥 기반의 제어 가능한 자연어 생성 모델을 제안한다. 실험에서는 KoGPT2 사전 학습 모델과 한국어 대화 데이터셋을 사용하였으며 실험을 통해 대화 행위 기반의 자연어 생성 모델과 본 연구에서 제안한 문맥 기반의 제어 가능한 자연어 생성 모델을 비교하였다. 결과적으로 대화 행위를 단독으로 학습한 모델보다 일정 문맥을 함께 학습한 모델이 유의미한 BLEU 점수 향상을 보인다는 점을 확인하였다.

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비핵심어 모델의 가중치 기반 핵심어 검출 성능 향상에 관한 연구 (A Study of Keyword Spotting System Based on the Weight of Non-Keyword Model)

  • 김학진;김순협
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제10B권4호
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    • pp.381-388
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    • 2003
  • 본 논문에서는 핵심어 검출기의 성능 향상을 위해 가베지 클라스 클러스터링과 함께 필러 모델에 가중치론 부여하는 방안 및 태스크 도메인 이용자들의 발화 음성의 성향 분석을 통해 핵심어 천이 확률을 계산하여 핵심어 검출기반 대화 음성처리 시스템의 처리 시간 단축 방안을 제안한다. 제안한 방법은 음성학적으로 유사한 음소끼리 묶어서 사용함으로써 하나의 음소는 잘 표현하지 못하지만 비슷한 음소 그룹의 표현에는 유용한 방법으로 본 논문에서는 한국어 형태론과 태스크 도메인으로 선정한 증권거래 대화음성처리 시스템에서 활용되는 발화 문장을 분석하여 5 음소군을 제시한다. 또한 이들 음소군에 태스크 종속적인 필러 모델 가중치를 부여하며, 두 번째로는 시스템의 처리시간 단축을 위해 연속 발화 문장 속에 포함되어 있는 핵심어 천이 확률을 계산하여 시스템에 적용 실험한다. 제안한 시스템의 성능 평가를 위해 태스크 도메인에 활용되는 4,970 문장의 코퍼스를 구축하고, 이용자 중 20대∼30대 5명이 발성하게 하여 실험한 결과, 제안한 5 음소군에 가중치를 부여한 방법의 FOM은 87.5%로 Yapanel[1]의 7음소군 85.5%보다 우수한 성능을 보였으나, LVCSR의 89.8%보다는 약간 뒤지는 성능을 확인하였다. 계산시간에 있어서도 0.70초로 7음소군의 0.72초보다 우수한 성능을 보였다. 핵심어 천이 확률 분석을 통한 인식 시간 단축 실험에서는 천이 확률을 적용했을 때 약 0.04초∼0.07초의 처리 시간을 단축하는 것을 확인하였다.