• Annual Conference of KIPS
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• 2003.11a
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• pp.19-22
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• 2003

빨라진 프로세서와 충분한 메모리로 인하여 MPEG-1 MPEG-4 등의 동영상 표준을 기반으로 한 컨텐츠를 PDA 와 같은 모바일 단말기에서 단순히 플레이 시키는 일은 더 이상 문제가 되지 않는다. 이제는 사용자가 자신의 단말기에서 미디어를 감상하는 차원을 넘어서 사용자가 참여 할 수 있는 다양한 컨텐츠를 원한다. 이에 이 논문에서는 SMIL2.0 을 기반으로 하는 대화형 멀티미디어 언어를 연구하고, 여기에 벡터 그래픽스(Vector Graphics)를 추가 시켰다. 또한, 트랜스래이터(Translator)를 구현하여 markup language 를 바이너리 포맷(Binary format)으로 변환시킴으로써 좀 더 모바일 환경에 적합하도록 하였다. 본 논문에서 연구한 대화형 멀티 미디어 언어를 이용하여 대화형 미디어 컨텐츠를 제작하고 자체적으로 제작한 PDA 용 통합 미디어 플레이어에서 재생시킴으로써 대화형 멀티미디어 언어를 이용한 무선 환경에서 다양한 서비스의 가능성을 제시하여 준다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.358-364
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• 1998

본 연구는 한국어 대화인지모형을 구축하는 데 필요한 화용론적 지식에 관한 연구의 일환으로, 부대화의 개시 및 종료 시점에서 나타나는 담화 참여자의 의도 및 그 의도와 관련된 표층표지를 분석하고, 나아가 필수 논항 성분의 하나로서 대화체에서는 자주 생략되어 나타나는 청화자 논항의 의미복원을 위한 예비적 단계로서 술어의 어미 특성 및 화자의 언어행위 혹은 화행과 관련하여 청자 논항의 생략 유형을 분류하고 분석했다. 이러한 연구는 한국어 대화 에이전트를 개발하는데 있어 필수적인 단계로서 향후 대화체 이해시스템 연구에 기초적인 틀을 제공해 줄 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.365-369
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• 1998

개념기반 한국어 대화체 분석 시스템에서 어려운 점으로 대두될 수 있는 것 중의 하나가 대화체 파싱에서 과다한 탐색공간의 생성이다. 과다한 탐색공간의 생성은 대화체 발화문으로부터 불필요한 탐색공간을 제거하는 메커니즘의 결여 때문이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 개념에 기반 되어서 작성된 문법을 통해서 얻어진 동사정보를 구성하여 단일 최상위 레벨 개념들로 분리하고 이를 가장 최소 개수의 최상위 레벨 개념으로 제한해서 제한된 개념으로 대화체 토큰열을 전사시키는 방법을 제시하였다. 그 결과 기존 탐색공간의 40%정도의 탐색공간을 제약할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.215-218
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• 2012

본 논문에서는 한국어 대화 처리를 위한 통계기반 음성언어이해 시스템에 대해 기술한다. 음성언어이해시스템은 대화처리에서 음성 인식된 문장으로부터 사용자의 의도를 인식하여 의미표현으로 표현하는 기능을 담당한다. 한국어의 특성을 반영한 실용적인 음성언어이해 시스템을 위해서 강건성과 적용성, 확장성 등이 요구된다. 이를 위해 본 시스템은 음성언어의 특성상 구조분석을 하지 않고, 마이닝 기법을 이용하여 사용자 의도 표현을 생성하는 방식을 취하고 있다. 또한 한국어에서 나타나는 특징들에 대한 처리를 위해 자질 추가 및 점규화 처리 등을 수행하였다. 정보서비스용 대화처리 시스템을 대상으로 개발되고 있고, 차량 정보서비스용 학습 코퍼스를 대상으로 실험을 하여 문장단위 정확률로 약 89%의 성능을 보이고 있다.

• Proceedings of the KSPS conference
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• 2003.10a
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• pp.65-68
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• 2003

본 논문에서는 대화체 연속음성인식 과정에서 사용되는 다중발음사전의 개념을 확장하여 대화체 발화에 빈번하게 나타나는 불규칙한 발음변이 현상을 포용하도록 한 확장된 발음사전의 방법을 적용하여 대화체 연속음성인식에서 인식성능의 향상을 가져오게 됨을 실험을 통해 보여준다. 대화체 음성에서 빈번하게 나타나는 음운축약 및 음운탈락, 전형적인 오발화, 양성음의 음성음화 등의 발음변이는 언어모델의 효율성을 떨어뜨리고 어휘 수를 증가시켜 음성인식의 성능을 저하시키고, 또한 음성인식 결과로 나타나는 출력형태가 정형화되지 못하는 단점을 가지고 있다. 이에 이러한 발음변이들을 발음사전에 수용할 때 각각의 대표어휘에 대한 변이발음으로 처리하고, 언어모델과 어휘사전은 대표어휘만을 이용해 구성하도록 한다. 그리고, 음성인식기의 탐색부에서는 각각의 변이발음의 발음열도 탐색하되 대표어휘로 언어모델을 참조하도록 하고, 인식결과를 출력하도록 하여 결과적으로 인식성능을 향상시키고, 정형화된 출력패턴을 얻도록 한다. 본 연구에서는 어절단위 뿐 아니라 의사형태소[2] 단위의 발음사전에도 발음변이를 포용하도록 하여 실험을 하였다. 실험을 통해 어절단위의 다중발음사전 구성을 통해 ERR 10.9％, 의사형태소 단위의 다중발음 사전의 구성을 통해 ERR 4.3％의 성능향상을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.382-388
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• 1999

이 논문은 두 가지 목적을 가진다. 첫째, 대명사의 선행사 탐색을 위한 이론으로 널리 알려진 중심화이론을 필자들이 수정확대한 통제된 중심화 이론(Controlled Centering Theory, 이하 CCT)을 소개한다. 둘째, 한국어의 대화에서 나타나는 대명사의 선행사 탐색문제에 대한 설명력있는 해답을 CCT의 틀안에서 제시한다. 이를 위해 제한된 영역 대화라 할 수 있는 호텔예약대화에 나타나는 영대명사의 특성에 대해 논의하고, 그 선행사 탐색과 관련하여, 정보구조적인 관점에서 슬롯연결성분이 영대명사의 선행사일 가능성이 높기 때문에 중심화이론의 주요 구성요소인 전향적 중심리스트 서열의 최상위에 슬롯성분이 위치해야 한다는 논지를 전개한다. 어떤 영대명사의 선행사가 될 수 있는 후보자가 여럿일 경우에 가장 적합한 선행사를 찾아내기 위해서는 별도로 '개념양립성제약을' 설정할 필요가 있다고 주장한다 광역대화에 나타나는 명시적인 대명사의 선행사 탐색과 관련하여서는 대명사의 선행사는 대명사를 담화통어할 수 있는 위치에 있어야 한다는 담화통어제약을 제안하고, 담화통어 개념을 정의한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.167-171
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• 2008

본 연구에서는 열차 예약 영역에 통계적 대화형 인터페이스를 도입하여 보다 자연스럽고 오류에 강인한 서비스 제공의 가능성을 검토하였다. 훈련용 코퍼스를 기반으로 사용자 및 시스템 행동 유형, 상태 변이 확률을 추출하여 정책을 도출하고, 성능분석용 코퍼스 기반 사용자 모델로 그 성능을 실험하였다. 방대한 시나리오의 반영을 위해 대량의 코퍼스 수집이 필요한 예제 기반 대화 정책, 혹은 인식기에 의한 오류나 노이즈를 고려하지 않음으로써 현실의 불확실성을 자연스럽게 반영하지 못하는 MDP 대화 정책에 비해 POMDP 정책은 효율적이고 빠른 훈련 알고리즘을 지속적으로 개선시켜 나간다면 적은 노력과 비용으로 효율적이고 강인한 대화 서비스의 제공이 가능할 것으로 기대된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2007.10a
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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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.119-121
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• 2016

최근 사람과 컴퓨터가 대화를 하는 채팅시스템 연구가 활발해지고 있다. 컴퓨터가 사람의 말에 적절한 응답을 하기 위해선 그 의미를 분석할 필요가 있다. 발화에 대한 의미 분석의 기본이 되는 연구로 감정분석과 화행분석이 있다. 그러나 이 둘은 서로 밀접한 연관이 있음에도 불구하고 함께 분석하는 연구가 시도 되지 않았다. 본 연구에서는 Long Short-term Memory(LSTM)를 이용하여 대화체 문장의 감정과 화행, 서술자를 동시에 분석하는 통합 대화 분석모델을 제안한다. 사랑 도메인 데이터를 사용한 실험에서 제안 모델은 감정 58.08%, 화행 82.60%, 서술자 62.74%의 정확도(Accuracy)를 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.249-251
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• 2016

다중 화자 대화 시스템에서, 시스템의 입장에서 어느 시점에 참여해야하는지를 아는 것은 중요하다. 이러한 참여 모델을 구축함에 있어서 본 연구에서는 다수의 화자가 대화에 참여하는 영화 대본으로 구축된 MovieDic 말뭉치를 사용하였다. 구축에 필요한 자질로써 의문사, 호칭, 명사, 어휘 등을 사용하였고, 훈련 알고리즘으로는 Maximum Entropy Classifier를 사용하였다. 실험 결과 53.34%의 정확도를 기록하였으며, 맥락 자질의 추가로 정확도 개선을 기대할 수 있다.