• Title/Summary/Keyword: 對話

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Multi-modal approach for FASCODE-EVAL (FASCODE-EVAL을 위한 복합모달 접근방법)

  • Chung, Euisok;Kim, Hyun Woo;Park, Minho;Song, Hwa Jeon
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2021.10a
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    • pp.514-517
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    • 2021
  • FASCODE-EVAL1은 고객과 시스템간의 의상 추천 대화 문맥과 해당 문맥의 요구사항을 고려한 의상셋 추천 목록으로 구성된다. 의상셋 추천 목록은 3개의 의상셋 후보로 구성되고, 문맥과 관련성이 높은 순서로 정렬된다. 해당 정렬을 찾는 방식으로 의상 추천 시스템 평가를 진행한다. 대화 문맥는 텍스트로 되어 있고, 의상 아이템은 텍스트로 구성된 자질 정보와 의상 이미지 정보로 구성된다. 본 논문은 FASCODE-EVAL 문제를 해결하기 위하여 트랜스포머 기반의 사전학습 언어모델을 이용하고, 텍스트 정보와 이미지 정보를 해당 언어모델에 통합하는 방법을 보여준다. FASCODE-EVAL 실험결과는 기존 공개된 결과들보다 우수한 성능을 보여준다.

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Valid Conversation Recognition for Restoring Entity Ellipsis in Chat Bot (대화 시스템의 개체 생략 복원을 위한 유효 발화문 인식)

  • So, Chan Ho;Wang, Ji Hyun;Lee, Chunghee;Lee, Yeonsoo;Kang, Jaewoo
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2019.10a
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    • pp.54-59
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    • 2019
  • 본 논문은 대화 시스템인 챗봇의 성능 향상을 위한 생략 복원 기술의 정확률을 올리기 위한 유효 발화문 인식 모델을 제안한다. 생략 복원 기술은 챗봇 사용자의 현재 발화문의 생략된 정보를 이전 발화문으로부터 복원하는 기술이다. 유효 발화문 인식 모델은 현재 발화문의 생략된 정보를 보유한 이전 발화문을 인식하는 역할을 수행한다. 유효 발화문 인식 모델은 BERT 기반 이진 분류 모델이며, 사용된 BERT 모델은 한국어 문서를 기반으로 새로 학습된 한국어 사전 학습 BERT 모델이다. 사용자의 현재 발화문과 이전 발화문들의 토큰 임베딩을 한국어 BERT를 통해 얻고, CNN 모델을 이용하여 각 토큰의 지역적인 정보를 추출해서 발화문 쌍의 표현 정보를 구해 해당 이전 발화문에 생략된 개체값이 있는지를 판단한다. 제안한 모델의 효과를 검증하기 위해 유효 발화문 인식 모델에서 유효하다고 판단한 이전 발화문만을 생략 복원 모델에 적용한 결과, 생략 복원 모델의 정확률이 약 5% 정도 상승한 것을 확인하였다.

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Detection of Topic Changes in Child Speech Using Sent2Vec (Sent2Vec을 이용한 아동 발화의 화제 변경 탐지)

  • Heo, Tak-Sung;Lee, Yoon-Kyoung;Kim, Yu-Seop
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2019.10a
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    • pp.343-346
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    • 2019
  • 언어 병리학에서는 연령별 대화 능력 발달에 관한 연구에 관심이 많다. 하지만 이러한 연구는 많은 시간과 비용이 소모된다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 대화 능력 발달의 많은 연구 중 한 가지 방법인 화제 변경을 Sent2Vec을 이용하여 자동적으로 탐지해주는 방법을 제안한다. 아동의 연속된 두 발화를 비교하여 화제의 변경을 Sent2Vec의 코사인 유사도를 통해 찾아냈다. 본 연구에서는 언어 병리학에서의 연구 결과와 비교를 하기 위해 초등학생 1학년, 3학년, 5학년 집단의 데이터를 사용하였다. 본 연구에서 제안한 방법의 결과와 언어 병리학에서 연구한 결과의 상관관계가 99.95%로 매우 높음을 확인할 수 있었다. 이러한 화제 변경 탐지를 자동화함으로써, 언어 연구에 필요한 시간과 비용을 크게 절감할 수 있다.

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Sign Language Translation Wearable Device Using Motion Recognition (모션 인식을 이용한 수화 번역 웨어러블 기기)

  • Jun-yeong Lee;Hyeon-su Kang;Sung-jun Kim;Jun-ho Son;Dong-jun Yoo;Yang-woo Park
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2023.07a
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    • pp.453-454
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    • 2023
  • 현재 선천적인 청각장애인이나 언어 장애가 있는 사람은 다른 사람과의 대화에 많은 불편을 겪고 있다. 매장을 이용하기 어려움은 물론 언어전달 능력이 떨어지기 때문에 간단한 의사소통을 통한 서로 간의 교류 또한 불편함을 감수해야 한다. 현재는 따로 디스플레이가 내장된 장치를 이용하여 지정된 장소에서 수화를 번역해야 하는 불편함을 해당 문제 해결을 위해 본 연구에서는 딥러닝을 적용하여 수화를 인식하고 번역하여 디스플레이에 텍스트를 출력해주는 시스템을 개발하였다. AI 프레임워크 MediaPipe와 SVM 알고리즘을 라즈베리파이에 적용하여 구현하였다. 개발한 시스템은 제스처에 대한 번역 결과를 제공한다. 기존의 지정된 장소가 아닌 대화가 필요한 모든 장소에서 번역이 가능하도록 개선하여 청각장애인과 언어장애가 있는 사람들과 소통의 불편함을 줄일 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

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A Study on the Problems and Limitations of Chat GPT (챗 GPT 의 문제점과 한계에 대한 고찰)

  • Bo-Gyung Park;Seong-Soo Han
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2023.05a
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    • pp.588-589
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    • 2023
  • 챗 GPT 는 음성 혹은 문자로 사람과 대화할 수 있는 컴퓨터 프로그램인 챗봇(ChatBot) 중 하나이다. 최근 챗 GPT 의 사용자가 급격히 증가하면서 다양한 문제점과 한계가 발견되고 있다. 본 논문에서는 챗 GPT 를 활용 시 발생하는 문제와 한계에 대하여 살펴본다. 챗 GPT 의 문제점에는 챗 GPT 로 악성코드를 작성하는 사이버 범죄, 개인정보 침해 문제, 챗 GPT 로 과제 작성, 타인에게 챗 GPT 와 대화한 내용이 보이는 보안의 취약점이 발견되는 등이 있다. 챗 GPT 의 한계로는 실시간 학습 불가, 아는 것과 모르는 것의 구분 불가, 저작권 침해와 편향성과 같은 것이 있다. 본 논문이 챗 GPT 의 해결 가능한 문제를 신속하게 해결하고 남아있는 한계에 대한 잠재적인 해결책을 파악하는 데 도움이 되기를 기대한다.

Building a human rights corpus for interactive generation models (대화형 생성 모델을 위한 인권 코퍼스 구축)

  • Youngsook Song;angjin Sim;Seonghyun Kim
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2023.10a
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    • pp.571-576
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    • 2023
  • 본 연구에서는 인권의 측면에서 AI 모델이 향상된 답변을 제시할 수 있는 방안을 모색하기 위해서 AI가 인권의 문제를 고민하는 전문가와 자신의 문제를 해결하고자 하는 사용자 사이에서 어느 정도로 도움을 줄 수 있는가를 정량적, 정성적으로 검증했다. 구체적으로는 국가인권위원회의 결정례와 상담사례를 분석한 후 이를 바탕으로 좀 더 나은 답변은 무엇인지에 대해 고찰하기 위해서 인권과 관련된 질의 응답 세트를 만든다. 질의 응답 세트는 인권 코퍼스를 학습한 모델과 그렇지 않은 모델의 생성 결과를 바탕으로 한다. 또한 생성된 질의 응답 세트를 바탕으로 설문을 실시하여 전문적인 내용을 담은 문장에 대한 선호도를 분석한다. 본 논문은 대화형 생성 모델이 인권과 관련된 주제에 대해서도 선호되는 답변을 제시할 수 있는가에 대한 하나의 대안이 될 수 있을 것이다.

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A Study of the safety management technologies on industrial site (산업현장에서 안전관리 기술 개발)

  • Park, Gil-Joo;Lim, Sung-Hun;Song, JungHwa;Lee Jong Cheol;Lee, ChangYeol
    • Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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    • 2022.10a
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    • pp.65-66
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    • 2022
  • 산업 재해가 지속적으로 증가하고 있으며, 이에 따라 다양한 ICT 기술을 활용하여 산업현장에서 재해 발생 경감을 위한 노력이 진행되어왔다. 본 연구에서는 작업자 안전을 위한 loT 기반 시스템과 챗봇을 이용한 작업자와 대화형 안전 관리 기술에 대한 연구를 진행하였다. 기존의 챗봇의 활용은 홈페이지에서 단순한 매뉴얼 정보를 대화형으로 제공하는 수준에서 머무르고 있는데 반하여 본 사업에서는 작업자의 헬멧 등 장비에 장착된 인터페이스를 통하여 챗봇을 통한 안전관리를 제공할 수 있는 것이다.

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Building and quality assessing conversation-based training data for artificial intelligence tutoring systems (인공지능 튜터링 시스템을 위한 대화 기반 교육 데이터 구축 및 품질 평가)

  • Ye-Lim Jeon;Jinxia Huang;Sung-Kwon Choi;Minsoo Cho
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2023.11a
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    • pp.430-431
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    • 2023
  • 교육 분야에서는 각 학생의 특성과 요구에 부응하는 개인화 교육의 중요성이 증가하고 있다. 이에 따라 인공지능 기반의 튜터링 시스템, 특히 대화 기반의 튜터링이 주목받고 있다. 본 연구는 GPT-3.5-turbo 를 사용하여 데이터를 생성하는 과정에서 프롬프트 설계의 중요성과 인간의 감수 과정의 필요성을 확인했다. 또한, 자동 평가 방법을 제안하여 데이터의 품질과 유용성을 평가하였다.

A Drowsiness Detection System using ChatGPT and Image Processing (ChatGPT와 영상처리를 이용한 졸음 감지 시스템)

  • Hyeon-Jun Lee;Hyeon-Sang Soon;Seong-Hun Jo;Chang-Hui Seo;Ji-Yun Kang;Se-Jin Oh
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2024.01a
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    • pp.259-260
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    • 2024
  • 졸음운전으로 인한 교통사고는 매년 꾸준하게 일어나 이에 대한 다방면의 해결책이 요구되고 있다. 본 논문에서는 위 문제를 개선하고자 ChatGPT와 영상처리를 이용한 졸음 감지 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 운전자의 얼굴 부분을 영상처리로 인식하여 눈동자의 종횡비를 구해 PERCLOS 공식에 따른 운전자의 졸음을 판별시키고, 경고와 동시에 ChatGPT가 운전자에게 특정 주제를 키워드로 TTS와 STT를 통해 대화한다. 운전자의 졸음을 판별하기 위해 임베디드 보드에서 연결된 캠을 통해 졸음 판별을 하고, ChatGPT도 마찬가지로 보드에서 연결한 스피커, 마이크를 통해 운전자와 대화한다. 이를 활용하여 운전자의 졸음 자각을 통한 안전운전 및 사고 발생률의 감소를 기대할 수 있다.

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A Study on a platform for treating autistic children with interactive AI (대화형 AI를 통한 자폐 아동 치료 플랫폼 개발)

  • Yu-Seon Kim;Yun-Seon Kim;Hyeon-Jin Lee;Mina Chae
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2024.05a
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    • pp.480-481
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    • 2024
  • 이 연구는 자폐 스펙트럼 장애(ASD)를 가진 아이들을 대상으로 한 디지털 치료제의 필요성을 탐구하고자 한다. ASD는 사회 생활 및 관심사에 제한을 가지고 있으며, 현재까지는 진단과 치료에 대한 효과적인 방법이 없는 상황이다. 최근 디지털 기술과 의료가 결합된 치료제의 중요성이 부각되고 있기에, 저자는 이를 통해 시간과 비용을 절감하는 디지털 치료 방법을 제안한다. 본 연구에서는 대화형 인공지능을 활용하여 스무 고개 게임을 통해 자폐 스펙트럼 장애를 가진 아이들의 사회성 기술을 향상시키는 플랫폼을 개발하고자 한다. ASD특성을 고려하여 디지털 기기에 익숙한 아이들에게 소통을 훈련시키는 효과를 기대한다.