진화 연산은 최적화 및 분류 작업을 필요로 하는 대부분의 응용 분야에서 매우 효율적인 해결 방법을 제시해 주지만, 예술이나 감성 등의 특정 분야에의 적용에 있어서는 그 한계를 드러낸다. 이를 극복하기 위해서 여러 가지 기술들이 제안되었으며, 이 중에서 특히 대화형 유전자 알고리즘이 오늘날 널리 연구되고 있다. 대화형 유전자 알고리즘은 상호 작용을 통하여 사용자의 평가치를 개체의 적합도로 받아들이고, 이를 기반으로 집단을 진화시키는 방법이다. 본 논문에서는 이를 의상디자인 지원 시스템에 적용시킴으로써 일반적으로 나타내기 어려운 사용자의 선호도나 감성을 디자인 과정에 반영할 수 있었다. 또한, 이론에 기반한 분석 및 실험적인 결과를 통해, 제안된 인코딩 방법이 유용함을 알 수 있었다.
대화 시스템(dialogue system)은 사용자의 언어를 이해하고 그 의도를 분석하여 사용자가 원하는 목적을 달성할 수 있게 도와주는 시스템이다. 인간과 비슷한 수준의 대화를 위해서는 대량의 데이터가 필요하며 데이터의 양질에 따라 그 결과가 달라진다. 최근 페이스북에서 End-to-end learning 방식을 기반으로 한 영어로 구성된 식당 예약 학습 대화 데이터셋(The 6 dialog bAbI tasks)을 구축하여 해당 모델에 적용한 연구가 있다. 대화 시스템에서 활용 가능한 연구가 활발히 진행되고 있지만 영어 기반의 데이터와는 다르게 식당 예약 시스템에서 다른 연구자들의 연구 목적으로 공유한 한국어 데이터셋은 아직까지도 미흡하다. 본 논문에서는 페이스북에서 구축한 영어로 구성된 식당 예약 학습 대화 데이터셋을 이용하여 한국어 기반의 식당 예약 대화 시스템에서 활용 가능한 한국어 데이터셋을 구축하고, 일상생활에서 발생 가능한 발화(utterance)에 따른 형태 변화를 통해 한국어 식당 예약 시스템 데이터셋 구축 방법을 제안한다.
대화 시스템(dialogue system)은 사용자의 언어를 이해하고 그 의도를 분석하여 사용자가 원하는 목적을 달성할 수 있게 도와주는 시스템이다. 인간과 비슷한 수준의 대화를 위해서는 대량의 데이터가 필요하며 데이터의 양질에 따라 그 결과가 달라진다. 최근 페이스북에서 End-to-end learning 방식을 기반으로 한 영어로 구성된 식당 예약 학습 대화 데이터셋(The 6 dialog bAbI tasks)을 구축하여 해당 모델에 적용한 연구가 있다. 대화 시스템에서 활용 가능한 연구가 활발히 진행되고 있지만 영어 기반의 데이터와는 다르게 식당 예약 시스템에서 다른 연구자들의 연구 목적으로 공유한 한국어 데이터셋은 아직까지도 미흡하다. 본 논문에서는 페이스북에서 구축한 영어로 구성된 식당 예약 학습 대화 데이터셋을 이용하여 한국어 기반의 식당 예약 대화 시스템에서 활용 가능한 한국어 데이터셋을 구축하고, 일상생활에서 발생 가능한 발화(utterance)에 따른 형태 변화를 통해 한국어 식당 예약 시스템 데이터셋 구축 방법을 제안한다.
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 시스템응답 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 데이터베이스의 관리 및 갱신이 중요한 요소로 작용한다. 이를 위해 웹마이닝 기반의 EPG 데이터베이스 관리자를 구현함으로써 데이터베이스 구축에 필요한 비용을 최소화하고, 신속하고 정확한 정보를 제공할 수 있었다.
자동통역에서의 대화체 기계번역은 일반적인 문어체 문장 번여고가는 다른 몇가지 특징을 고려하여야 한다. 첫째, 자동통역에서의 기계번역은 음성인식의 결과를 번역하는 부분으로, 하나의 문장이 아닌 다중 입력을 받아 이 중 가장 올바른 문장을 번역하여야 한다. 둘째, 대화체 문장에서는 일반적으로 생략을 포함하는 단편적인 발화나 대용어의 사용빈도가 많다. 그러나, 이러한 현상은 언어마다 다소 다르게 사용되기 때문에 이들에 대한 올바른 해석을 한 후 번역하는 것이 필요하다. 대화체 기계번역이 이러한 문제점들을 해결하기 위해서는 문맥정보를 필요로 한다. 대화는 상호간 밀접한 관련성을 가지고 진행되기 때문이다. 이에 본 논문에서는 담화분석을 통해 올바르게 구축하고, 이 정보를 이용하여 앞에서 언급한 문제점들을 해결하기 위한 방법론에 대해 논하고자 한다.
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.
본 논문에서는 스토리의 논리적 오류를 막기 위한 방법으로 캐릭터의 대화 이력 구축과 추적 방법을 제안한다. 장편 소설이나 공동 집필 작품등 작품의 길이가 길고 다수의 캐릭터가 등장하는 작품의 경우 작가에게 인지적 부담을 주게 되며 만약 작가가 캐릭터의 기억을 혼동할 경우 작품 속에 논리적 오류가 발생해 작품의 완전성과 무결성에 악영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 상기한 추적 방법을 통해 작가의 인지적 부담을 경감하여 작품의 집필을 보조할 수 있는 작가 지원 시스템을 설계하고 기존에 집필된 소설을 분석하여 캐릭터의 대화 이력 추출 및 추적 예시를 보인다. 또한 질의문(query)의 성능평가를 통해 대화 이력 시스템이 평균 68.5%의 정확도를 보여주는 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 박물관과 같은 비형식 학습 상황에서 이루어지는 부모와 아동의 담화를 ZPD 체계를 중심으로 심층 분석 및 해석하는 것이다. 연구참여쌍은 서울 및 그 근교 지역의 초등학교 2 학년 학생들과 그들의 부모 12쌍이며,모두 연구에 자발적으로 참여하였다. 자료 수집은 자연사박물관이 발간한 문헌,전시물 사진,전시를 관람하는 연구참여쌍의 비디오 녹화물로 구성되었다. 문헌과 전시물 사진을 통해 박물관의 전시명,연출방법,관람목표가 분석되었고,비디오 녹화물은 모두 전사되어 ZPD 체제(상황정의, 상호주관성,기호매개)를 준거로 분석 및 해석되었다. 연구 결과는 크게 두 부분으로 구성되었다. 첫째,부모와 아동의 대화를 ZPD의 형성 체계 관점에서 분석한 결과 크게 네 가지 유형이 나타났다. 즉,실제적 발달수준 내의 대화,근접발달영역 내의 대화,잠재적 발달수준에 도달하는 대화,발달수준 밖의 대화가 그것이다. 그 중에서 대화 양상은 아동의 실제적 발달수준 내의 대화가 가장 많이 나타났고,근접발달영역 내의 대화가 그 다음 빈도로 많이 나타났다. 둘째,각 대화 유형별 대표적 사례를 통해 부모와 아동의 대화의 본질을 ZPD 체계를 중심으로 심층적으로 기술 및 해석하였다. 이 연구의 결과는 박물관 상황에서 부모와 아동의 대화의 본질을 이해하는 데 공헌할 것이다. 연구의 결과를 토대로,박물관이 교육적 담화를 촉진하기 위해 전시 환경 어포던스의 효과성을 높이기 위한 노력을 해야 할 것을 제안하였다.
본 논문에서는 대화 인터페이스 시스템을 구성하는 필수 요소들을 알아보고, 각각에 대한 실용적인 구현 방법을 제안한다. 구현 시스템은 담화 관리자, 의도 분석기, 개체명 인식기, SQL 질의어 생성기, 응답 생성기로 구성된다. 구현 과정에서 비교적 영역 의존성이 낮은 의도 분석 모듈은 통계 기반의 최대 엔트로피 모델을 이용한다. 그리고 높은 영역 이식성을 필요로 하는 개체명 인식기, SQL 질의어 생성기, 응답 생성기는 단순 패턴 매칭 방법을 이용한다. 일정 관리 영역에서의 실험에서 구현 시스템은 88.1%의 의도 분석 정확률과 83.4%의 SQL 질의어 생성 성공률을 보였다.
채팅로봇이란 인간과 기계가 서로 대화를 하는 컴퓨터 프로그램이다. 그 목표는 나와 대화를 하고 있는 상대방이 실제 인간인 것처럼 생각하도록 하는 것이다. 오늘날도 이 목표를 달성하기 위해 많은 연구자들이 노력하고 있으며, ELIZA, Julia, ALICE, 심심이 등 많은 채팅로봇이 개발되어 일반 사용자들에게 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재까지 개발된 많은 종류의 채팅로봇은 대부분 단순 패턴매칭 방식을 사용하고 있으며 이는 기존에 정의된 적절한 응답을 출력하는 것에 불과하다. 본 논문에서는 인터넷을 통해서 채팅할 때 사용하는 여러 형태의 통신어를 처리할 수 있는 방법을 제시하고 입력된 문장에 대해 형태소 분석과 품사부착을 통해 문장의 구조를 파악하고 분석된 구조를 토대로 모호한 문장의 패턴을 인식하여 인식률을 높이는 형태이다. 채팅로봇은 인터넷 업계에서 단순한 대화상대뿐만 아니라 특정 주제를 가진 홈페이지 또는 각종 쇼핑몰에서 다방면으로 그 활용도가 높기 때문에 성능이 높은 채팅로봇을 제작하여 사용한다면 사용자의 편의를 향상시키는 데에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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