• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2009.10a
• /
• pp.40-43
• /
• 2009

방통융합의 대표적인 서비스인 IPTV의 상용화로 이용자에게는 방송에 대한 다양한 선택의 자유와 편익을 주고 있다. 본 논문에서는 대화시스템을 통해 IPTV 서비스 이용자가 원격 모바일 환경에서 댁내의 IPTV 셋톱장치의 상태를 조회하고 셋톱장치의 환경설정을 변경하거나, IPTV의 채널이나 컨텐츠를 재생할 수 있는 대화시스템의 구조를 제안한다. 이러한 대화시스템을 이용하여 IPTV 사용자는 원격에서 가정내의 자녀들의 TV 시청을 지도하고, 셋톱장치나 리모컨에 익숙하지 않은 유아나 노년층을 위해 원격에서 컨텐츠 재생이 가능하도록 한다. IPTV 영역에 대한 요구 분석을 통해 화행과 의미구조를 수립하였으며, 1만 3천 대화쌍을 수집하였다. 다양한 IPTV 영역에 대응하기 위해 예제기반 추론 방법과 규칙기반 추론 방법을 결합하여 사용할 수 있도록 하였으며, EPG 검색 모듈을 추론모듈에 추가하였다. 또한 SMS 영역에서의 성능향상을 위한 전처리를 도입하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2023.10a
• /
• pp.258-262
• /
• 2023

과제 지향 대화 시스템은 발화 의도 및 요구사항을 파악하여 사용자가 원하는 과제를 달성한다는 점에서 유용하다. 대화 상태 추적은 과제 지향 대화 시스템의 핵심 모듈이며, 최근에는 텍스트뿐만 아니라 시각 정보까지 활용하여 대화 상태를 추적하는 멀티모달 대화 상태 추적 연구가 활발히 진행되는 중이다. 본 논문에서는 멀티모달 공황장애 상담 대화 속 내담자의 상태를 추적하는 과제를 제안하였다. ChatGPT를 통한 멀티모달 공황장애 상담 과제 지향 대화 데이터셋 구축 프레임워크와, 구축한 데이터셋의 품질을 증명하기 위한 분석도 함께 제시하였다. 사전학습 언어 모델인 GPT-2를 벤치마크 데이터셋에 대해 학습한 성능을 측정함으로써 향후 멀티모달 대화 추적 성능이 능가해야 할 베이스라인 성능을 제시하였다.

• Journal of Convergence for Information Technology
• /
• v.9 no.9
• /
• pp.1-12
• /
• 2019

A dialog system becomes a new way of communication between human and computer. The dialog system takes human voice as an input, and gives a proper response in voice or perform an action. Although there are several well-known products of dialog system (e.g., Amazon Echo, Naver Wave), they commonly suffer from a problem of out-of-domain utterances. If it poorly detects out-of-domain utterances, then it will significantly harm the user satisfactory. There have been some studies aimed at solving this problem, but it is still necessary to study about this intensively. In this paper, we give an overview of the previous studies of out-of-domain detection in terms of three point of view: dataset, feature, and method. As there were relatively smaller studies of this topic due to the lack of datasets, we believe that the most important next research step is to construct and share a large dataset for dialog system, and thereafter try state-of-the-art techniques upon the dataset.

• Korean Journal of Cognitive Science
• /
• v.19 no.2
• /
• pp.107-123
• /
• 2008

The existing studies of a dialogue system can be classified into two major parts. One is a study for a practical system, and the other is a study to understand a principal of dialogue phenomena. The former focuses on robustness in real environment for dialogue systems. However, it cannot guarantee its performance in complicated dialogue environment. The latter has studied as the plan-based model typically. It has strong points that it can reflect complex dialogue phenomena and can infer user's intention in various situations. However, an initial design of this model is so complicated, and it is difficult for this model to be extended to the interaction model for response generation in a practical dialogue system. This paper proposes a new dialogue modeling using plan recognition and a discourse stark to effectively generate response in a practical dialogue system.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2021.10a
• /
• pp.133-138
• /
• 2021

최근 다양한 분야에서 자동 고객 응대 시스템을 도입하고 있으며 이에 따른 대화형 질의응답 시스템 연구의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 새로운 도메인의 대화형 질의응답 시스템 구축에 필요한 말뭉치를 자동으로 생성하는 대화형 질의-응답 생성 시스템을 소개한다. 또한 이전 대화 내용을 고려하여 문서로부터 사용자의 다음 질문 대상이 될만한 응답 후보를 추출하는 맥락 관련 응답 추출 과제와 이에 대한 성능 평가 지표인 Sequential F1 점수를 함께 제안한다. 대화형 질의응답 말뭉치인 CoQA에 대해 응답 후보 추출 실험을 진행한 결과 기존의 응답 추출 모델보다 우리의 맥락 관련 응답 추출 모델이 Sequential F1 점수에서 31.1 높은 성능을 보였다. 또한 맥락 관련 응답 추출 모듈과 기존에 연구된 대화형 질의 생성 모듈을 결합하여 개발한 대화형 질의-응답 생성 시스템을 통해 374,260 쌍의 질의-응답으로 구성된 대화형 질의응답 말뭉치를 구축하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2017.10a
• /
• pp.267-269
• /
• 2017

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.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
• /
• 2017.10a
• /
• pp.267-269
• /
• 2017

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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2021.01a
• /
• pp.241-242
• /
• 2021

대화시스템에서 게임설명요청과 같은 주제대화의 경우, 입력문장의 의도를 정확하게 분류하는 것이 대화시스템 성능과 직결되므로 매우 중요하다. 본 논문에서는 개체명 인식 방법과 머신러닝 방법을 결합한 하이브리드 방법을 제안하여, 머신러닝 방법을 단독으로 사용하는 방법보다 주제대화의 의도 분류 성능을 향상시켰다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2021.10a
• /
• pp.457-460
• /
• 2021

대화 시스템은 인공지능과 사람이 자연어로 의사 소통을 하는 시스템으로 크게 목적 지향 대화와 일상대화 시스템으로 연구되고 있다. 목적 지향 대화 시스템의 경우 날씨 확인, 호텔 및 항공권 예약, 일정 관리 등의 사용자가 생활에 필요한 도메인들로 이루어져 있으며 각 도메인 별로 목적에 따른 시나리오들이 존재한다. 이러한 대화는 사용자에게 명확한 발화을 제공할 수 있으나 자연스러움은 떨어진다. 일상 대화의 경우 다양한 도메인이 존재하며, 시나리오가 존재하지 않기 때문에 사용자에게 자연스러운 발화를 제공할 수 있다. 또한 일상 대화의 경우 검색 기반이나 생성 기반으로 시스템이 개발되고 있다. 검색 기반의 경우 발화 쌍에 대한 데이터베이스가 필요하지만, 생성 기반의 경우 이러한 데이터베이스가 없이 모델의 Language Modeling (LM)으로 부터 생성된 발화에 의존한다. 따라서 모델의 성능에 따라 발화의 품질이 달라진다. 최근에는 사전학습 모델이 자연어처리 작업에서 높은 성능을 보이고 있으며, 일상 대화 도메인에서도 역시 높은 성능을 보이고 있다. 일상 대화에서 가장 높은 성능을 보이고 있는 사전학습 모델은 Auto Regressive 기반 생성모델이고, 한국어에서는 대표적으로 KoGPT2가 존재한다. 그러나, KoGPT2의 경우 문어체 데이터만 학습되어 있기 때문에 대화체에서는 낮은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 대화체에서 높은 성능을 보이는 한국어 기반 KoDialoGPT2를 개발하였고, 기존의 KoGPT2보다 높은 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2018.10a
• /
• pp.147-150
• /
• 2018

목적 지향 대화 시스템은 자연어 이해, 대화 관리자, 자연어 생성과 같은 세분화 모델들의 결합으로 이루어져있어 하위 모델에 대한 오류 전파에 취약하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 자연어 이해 모델과 대화 관리자를 하나의 네트워크로 구성하고 오류에 강건한 심층 Q 네트워크를 제안한다. 본 논문에서는 대화의 전체 흐름을 파악 할 수 있는 순환 신경망인 LSTM에 심층 Q 네트워크 적용한 심층 순환 Q 네트워크 기반 목적 지향 대화 시스템을 제안한다. 실험 결과, 제안한 심층 순환 Q 네트워크는 LSTM, 심층 Q 네트워크보다 각각 정밀도 1.0%p, 6.7%p 높은 성능을 보였다.