• The KIPS Transactions:PartA
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• v.10A no.2
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• pp.173-180
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• 2003

This paper proposes Remote Educating Communication Tool (RECT) that allows students and teachers to communicate using Web-based Bulletin Board System. The distance teaching using DCOM (Distributed Component Object Model) voice module is used to enhance academic accomplishments for students in computer class. The DCOM voice module to be used in distance learning is designed, implemented and applied to teachers and students in the computer class in order to measure and analyze academic results. The RECT server provides Q&A sessions between students and teachers in the BBS using recording and playback functions. The client RECT includes recording and playback functions. The client module of RECT receives and uses DCOM module. When recording, the client transmits voice files with the recorded content to the server.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2013.10a
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• pp.18-23
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• 2013

기존 대화시스템과 달리 대화형 개인 비서 시스템은 사용자에게 정보를 제공하기 위해 앱(APP)을 구동하는 방법을 사용한다. 사용자가 앱을 통해 정보를 얻고자 할 때, 사용자가 필요로 하는 정보를 제공해주기 위해서는 사용자의 목적을 정확하게 인식하는 작업이 필요하다. 그 작업 중 중요한 두 요소는 개체명 인식과 문장목적 인식이다. 문장목적 인식이란, 사용자의 문장을 분석해 하나의 앱에 존재하는 여러 정보 중 사용자가 원하는 정보(문장의 목적)가 무엇인지 찾아주는 인식작업이다. 이러한 인식시스템을 구축하는 방법 중 대표적인 방법은 사전규칙방법과 기계학습방법이다. 사전규칙은 사전정보와 규칙을 적용하는 방법으로, 시간이 지남에 따라 새로운 규칙을 추가해야하는 문제가 있으며, 규칙이 일반화되지 않을 경우 오류가 증가하는 문제가 있다. 또 두 인식작업을 파이프라인 방식으로 적용 할 경우, 개체명 인식단계에서의 오류를 가지고 문장목적 인식단계로 넘어가기 때문에 두 단계에 걸친 성능저하와 속도저하를 초래할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 우리는 통계기반의 기계학습방법인 Conditional Random Fields(CRF)를 사용한다. 또한 사전정보를 CRF와 결합함으로써, 단독으로 수행하는 CRF방식의 성능을 개선시킨다. 개체명과 문장목적인식의 구조를 분석한 결과, 비슷한 자질을 사용할 수 있다고 판단하여, 두 작업을 동시에 수행하는 방법을 제안한다. 실험결과, 사전규칙방법보다 제안한 방법이 문장단위 2.67% 성능개선을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.220-223
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• 2015

본 논문은 대화 시스템에서 사용되는 말뭉치의 구축을 위해 Object와 Action을 반자동으로 추출하는 도구에 대해 기술한다. 제안하는 추출 도구는 형태소 분석과 의존 구문 분석의 결과를 기반으로 적절한 Object와 Action을 추출하는 것에 목표를 두고 있다. 그러나 형태소 분석과 의존 구문 분석의 결과는 여러 가지 오류가 포함될 수 있다. 이러한 오류는 잘못된 Object와 Action의 추출로 이어질 수 있다. 그리고 Object의 추출에 있어 해당 명사의 격이 중요한 정보를 가진다. 하지만 한국어의 특성한 조사의 생략 등으로 인해 격 태깅의 모호성이 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서 제안하는 반자동 추출기는 형태소 분석과 의존 구문 분석의 잘못된 결과를 사용자가 손쉽게 수정할 수 있도록 하고 모호성이 발생할 수 있는 Object를 사용자에게 알려주어 올바른 Object와 Action의 추출을 가능하게 한다. 추출기를 이용한 말뭉치의 구축은 1) 형태소 분석 2) 의존 구문 분석 3) Object-Action 추출의 단계로 진행된다. 실험에서 사용된 발화는 관광 회화용 대화 시스템의 숙박, 공항 영역의 500개의 발화이며, 이 중 259개의 발화가 태깅 시 모호성이 발생하는 발화이다. 반자동 추출기를 통해 모호성이 발생한 발화를 태깅한 결과 전체 발화 중 51.8%의 발화를 빠르고 정확하게 태깅할 수 있었다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.10
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• pp.1005-1009
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• 2010

Elliptical and anaphoric utterances occur frequently during spoken dialogue. Because discourse analysis rests on the basic premise that linguistic items cannot be understood without reference to the context, ellipsis and anaphora resolution plays an important role in discourse analysis. In this paper, we present a spoken dialogue system improving the robustness at dialogue level based on discourse analysis, such as anaphora and ellipsis resolution. The applicability and effectiveness of the proposed method is evaluated in the TV domain.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.9 no.8
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• pp.1-8
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• 2019

Dialog system is becoming a new dominant interaction way between human and computer. It allows people to be provided with various services through natural language. The dialog system has a common structure of a pipeline consisting of several modules (e.g., speech recognition, natural language understanding, and dialog management). In this paper, we tackle a task of domain classification for the natural language understanding module by employing machine learning models such as convolutional neural network and random forest. For our dataset of seven service domains, we showed that the random forest model achieved the best performance (F1 score 0.97). As a future work, we will keep finding a better approach for domain classification by investigating other machine learning models.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.19 no.1
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• pp.179-185
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• 2019

A core technology of social robot is voice recognition and dialogue engine technology, but too much money is needed for development and an implementation of robot's conversation function is difficult resulting from insufficiency of performance. Dialogue function's implementation between human and robot can be possible due to advance of cloud AI technology and several company's supply of their open API. In this paper, current intelligent social robot technology trend is investigated and effective social robot system architecture is designed. Also an effective analysis and design method of social robot system will be presented by showing user requirement analysis using object-oriented method, flowchart and screen design.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.98-98
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• 2023

ChatGPT(Chat과 Generative Pre-trained Transformer의 합성어)는 사용자와 주고받는 대화의 과정을 통해 질문에 답하도록 설계된 대형언어모델로, 지도학습과 강화학습을 모두 사용하여 세밀하게 조정된 인공지능 챗봇이다. ChatGPT는 주고받은 대화와 대화의 문맥을 기억할 수 있으며, 보고서나 실제로 작동하는 파이썬 코드를 비롯한 인간과 유사하게 상세하고 논리적인 글을 만들어 낼 수 있다고 알려져있다. 본 연구에서는 수자원시스템분야의 문제해결에 있어 ChatGPT의 적용가능성을 사례기반으로 확인하고, ChatGPT의 올바른 활용을 위해 필요한 사항에 대해 고찰하였다. 수자원시스템분야의 대표적인 연구주제인 상수관망시스템의 누수인지와 수리해석을 통한 문제해결에 ChatGPT를 활용하였다. 즉, 딥러닝 기반의 데이터분석을 활용한 누수인지와 오픈소스기반의 수리해석 모델을 활용한 관망시스템 적정 분석을 목표로 ChatGPT와 대화를 진행하고, ChatGPT에 의해 제안된 코드를 구동하여 결과를 분석하였다. ChatGPT가 제시한 코드의 구동결과를 사전에 연구자가 직접 구현한 코드구동 결과와 비교분석하였다. 분석결과 ChatGPT가 제시한 코드가 보다 더 간결할 수 있으며, 상대적으로 경쟁력 있는 결과를 도출하는 것을 확인하였다. 다만, 상대적으로 간결한 코드와 우수한 구동결과를 획득하기 위해서는 해당 도메인의 전문적 지식을 바탕으로 적절한 다수의 질문을 해야 하며, ChatGPT에 의해 작성된 코드의 의미를 명확히 해석하거나 비판적 분석을 하기 위해서는 전문가지식이 반드시 필요함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.297-300
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• 2022

본 연구는 메타버스의 정보전달 효과를 확인하기 위해 대면 대화 대비 메타버스의 정보전달 효용성을 비교 분석하였다. 대면 대화, 메타버스, 화상회의, 메신저앱 플랫폼을 독립변수로 하여 정보전달 효용성을 측정하였으며 설문조사로 구성된 1차 실험과 사후 행동 관찰을 실시한 2차 실험으로 나누어 실험하였다. 1차 실험에서는 유의미한 차이가 발견되지 않았으나 실험을 마치고 수 일이 지난 후 예고없이 실시한 2차 실험에서는 대면 대화와 화상회의가 높은 수치를 기록한 데에 반해 메타버스와 메신저앱은 유의미하게 낮은 수치를 기록하였다. 메타버스가 코로나시대에 사회적 공간제약을 극복하는 대체재로 쓰였으나 자유로운 대면 활동이 다시 가능해진다면 대면대화 대비 정보전달 효용성이 떨어질 수 있으므로 메타버스의 장단점을 충분히 이해하고 활용해야 할 것이다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.5
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• pp.11-17
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• 2009

It's a trend that the proportion of using an internet messenger among on-line communication methods is getting increased. However, there are not many applications which efficiently utilize these messenger communication data. Messenger communication data have specific characteristics that reflect the user's linguistic habits. The linguistic habits are revealed through frequently used words and emoticons, and user's emotions can be grasped by these. This paper proposes the method that efficiently classifies the emotions of a messenger user using frequently used words or symbols. The emotion classifier from repeated experiments achieves high accuracy of more than 95%.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.449-453
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• 2019

미디어방송이 다양해지고, 웹에서 소비되는 콘텐츠들 또한 멀티미디어 중심으로 재편되는 경향에 힘입어 인공지능 연구에 멀티미디어 콘텐츠를 적극적으로 활용하고자 하는 시도들이 시작되고 있다. 본 논문은 다양한 형태의 멀티모달 정보를 하나의 동영상 콘텐츠에 연계하여 분석하여, 통합된 형태의 융합정보 데이터셋을 구축한 연구를 소개하고자 한다. 구축한 인공지능 학습용 데이터셋은 영상/음성/언어 정보가 함께 있는 멀티모달 콘텐츠에 상황/의도/감정 정보 추론에 필요한 다양한 의미정보를 부착하여 활용도가 높은 인공지능 영상 데이터셋을 구축하여 공개하였다. 본 연구의 결과물은 한국어 대화처리 연구에 부족한 공개 데이터 문제를 해소하는데 기여하였고, 한국어를 중심으로 다양한 상황 정보가 함께 구축된 데이터셋을 통하여 다양한 상황 분석 기반 대화 서비스 응용 기술 연구에 활용될 것으로 기대할 수 있다.