본 논문의 대화시스템 구축도구는 태스크 기반 대화 시스템을 구축하는데 필요한 대화 시나리오 지식과 이를 처리하는 태스크 그래프, 슬롯 체계, 대화 라이브러리 등을 생성하고 관리할 수 있는 웹기반 대화 시스템 구축 도구이다. 이 도구는 태스크 그래프를 시각적으로 대화 모델 설계자에게 표시하고, 대화 모델 설계자는 시각적으로 표시된 태스크 그래프를 보며 태스크의 흐름을 한눈에 파악하고 대화 시스템의 시나리오 흐름을 생성하고 편집할 수 있도록 한 것이 특징이다. 또한 대화 모델 설계자와 시나리오 태깅 작업자들 모두는 자신이 구축한 지식이나 대화 태스크를 시스템에 직접 반영하고 실시간으로 대화 시스템에 적용해 봄으로써 대화 시스템의 이해를 높이고 고품질의 대화 시스템을 구축할 수 있다.
본 논문에서는 트리 기반 대화 인터페이스에서 수신되는 대화 메시지를 기록하는 위치에 의한 대화 창의 이동을 최소화하는 방법을 제안한다. 기존의 트리 기반 대화 인터페이스에서 수신되는 대화 메시지의 응답 관계에 따라 대화 메시지를 기록하는 위치가 분산되어 위치할 수 있다. 이러한 다양한 위치에 의하여 대화 인터페이스에서 대화 창의 이동이 많아짐으로 대화자가 대와의 내용을 파악하기 어렵다. 그러므로 본 논문에서는 트리 기반 대화 인터페이스에서 대화자가 최근 접근한 대화 메시지 정보를 이용하여 대화창의 이동을 최소화하는 방법을 기술한다. 적용 예로서 XML과 JAVA를 이용하여 구현하였으며 응용분야로는 온라인 게임과 원격 교육 등이다.
최근 멀티-세션 데이터로 장기간 페르소나와 대화 일관성을 유지하며 인터넷에서 대화와 관련된 지식을 활용하는 대화모델 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 이를 위한 한국어 멀티-세션 오픈 도메인 지식 기반 대화 데이터는 공개되지 않아 한국어 대화모델 연구에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 한국어 멀티-세션 오픈 도메인 지식 기반 데이터의 필요성을 시사하고, 데이터 수집을 위한 툴을 제안한다. 제안하는 수집 툴은 양질의 데이터 수집을 위해 작업자들이 사용하기 편하도록 UI/UX를 구성하였으며, 대화 생성 시 텍스트뿐만 아니라 정보가 밀집된 테이블도 대화에 활용할 지식으로 참조할 수 있도록 구현하였다. 제안하는 수집 툴은 웹 랜덤채팅 시스템에 기반을 두어 작업자가 여러 다른 작업자와 같은 확률로 매칭되게 구현되었으며, 일정 확률로 기존 대화로부터 대화를 시작하도록 함으로써 멀티-세션 대화 수집이 가능하도록 하였다.
본 논문에서는 온라인 대화 행위에서 다양한 미디어를 지원하기 위하여 XML(eXtensible Markup Language)을 이용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 온라인 대화 행위에서 미디어 정보를 XML 기반 메시지로 변환하여 기존 텍스트 기반 메시지와 유사하게 처리한다. 이때 XML 기반 메시지와 미디어는 서버에 저장되며, XML 기반 메시지는 하나의 XML 문서로 통합된 후 XSLT 문서를 적용하여 HTML 문서를 생성한다. 각 클라이언트의 대화자는 HTML 문서의 하이퍼링크를 이용하여 미디어를 재생 및 프레젠테이션 한다. 제안한 방법은 온라인 대화 행위에서 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등의 다양한 미디어의 사용을 효율적으로 지원하고, 또한 XML 태그의 확장 및 변경에 따라 텍스트 기반 메시지의 글자 크기, 색깔, 스타일 등의 유지보수에 효율적이다. 적용 예로서, 온라인 대화 행위에서 미디어를 지원하기 위하여 클라이언트-서버구조를 가지는 시스템을 구현하였으며, 각 대화자는 웹 브라우저에서 JAVA 애플릿과 서블릿을 사용하여 텍스트 및 미디어 기반 메시지를 입력하며, 대화자가 메시지를 입력할 때마다 대화 메시지가 자동으로 갱신되도록 하였다. 대화자는 사용자 인터페이스상의 대화 메시지에서 하이퍼링크의 클릭으로 미디어를 재생 및 프레젠테이션 한다. 제안한 방법의 응용 분야로는 원격 교육, 게임, 협업 등이다.
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.
대화 시스템에서 올바른 대화를 진행하기 위해서는 화자의 대화 의도를 파악하는 것이 중요하다. 특히 영어를 교육하기 위한 영어 교육용 대화 시스템에서는 학습자의 대화 의도 파악 오류가 발생할 경우 영어 교육에 문제가 발생하기 때문에 학습자의 대화 의도를 더욱 정확하게 분석 및 파악하는 것이 중요하다. 대화 패턴이란 시스템 발화에 대응되는 사용자 발화의 규칙적인 연쇄라고 할 수 있다. 대화 패턴 기반 대화 의도 부착 방법은 1) 대화 코퍼스 구축 2) 대화 시나리오에 있는 발화를 대상으로 기본 명사구 청킹(Base NP Chunking)을 하고 중심어(Head Word), 토픽 추적(Topic Tracking)에 의한 대화 패턴을 자동으로 추출한 후, 3) 대화 패턴 수동 검수이다. 대화 패턴 기반 대화 의도 부착 방법은 기본 명사구에 대한 지식만 가지고 있으면 대량으로 구축할 수 있다는 장점이 있다. 99 개의 대화 시나리오를 학습코퍼스로 하고 1 개의 대화 시나리오에 대해 대화턴 성공률을 시물레이션 한 결과 63.64%가 나왔다.
본 연구는 상담대화기술 교육프로그램을 개발하여 부사관을 대상으로 실시해보고 그 효과를 검증하여, 군 발전에 기여하고자 하였다. 2008년 4월 22일부터 25일까지 육군 ${\bigcirc}{\bigcirc}$사단 예하 ${\bigcirc}{\bigcirc}$본부대, 전자대대, 통신대대의 부사관 하사, 중사 총 80명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며 그 중 회수되지 않은 것과 불성실하게 응답한 5부를 제외한 75부의 설문지를 분석하였다. SPSS 15.0 for Windows를 이용하여 분석을 실시하였다. 따라서 연구결과를 바탕으로 결론을 내리면 다음과 같다. 첫째, 군 상담자를 위한 상담대화기술 교육프로그램이 부사관의 상담대화기술을 증진시키는데 효과가 있었다. 둘째, 군 상담자를 위한 상담대화기술 교육프로그램이 상담자 자기효능감을 증진시키는데 효과가 있었다. 셋째, 군 상담자를 위한 상담대화기술 교육프로그램이 대인 의사소통 능력 향상을 증진시키는데 효과가 있었다. 넷째, 군 상담자를 위한 상담대화기술 교육프로그램이 치료적 요인에 효과가 있는 것으로 나타났다.
동영상 검색이나 축약과 같은 동영상 분석을 위해 동영상 어노테이션 기술이나 동영상 정보 표현에 대한 다양한 연구가 있어왔다. 이를 위해 본 논문은 대화 참여자 결점을 위한 영상적 요소와 이러한 요소를 이용하여 Character-net 표현을 개선하는 방법을 제안한다. 기존 Character-net이 자막이 뜨는 시간에 나타나는 등장인물들만을 대화참여자로 고려하므로 일부의 청자를 제외시키는 문제점이 있다. 대화 참여자는 대화상황 파악의 극히 중요한 요소로 동영상 검색 시에 기준이 될 수 있으며 동영상의 이야기 전개를 이끌어 나간다. 대화 참여자를 결정하기 위한 영상적 요소에는 자막의 유무, 장면, 인물 등장순서, 시선방향, 패턴, 입의 움직임 등이 있다. 본 논문에서는 이러한 영상적 요소에 근거하여 대화 참여자를 판단하고 동영상 표현방법인 Character-net을 개선하고자 한다. 제안한 여러 요소들이 결합되고 일정한 조건이 만족되었을 때 대화참여자를 정확히 검출할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 대화참여자를 결정하기 위한 영상적 요소들을 제안하고 이를 통해 Character-net의 표현성능을 개선하고 실험을 통하여 제안된 방법론이 대화 참여자 판단의 정확성과 Character-net의 표현성능을 제고함을 증명하였다.
본 논문에서는 실시간 대화 행위에서 대화 메시지 사이의 응답 관계를 시각적으로 표현하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존 텍스트 기반 대화 방식과 트리 기반 대화 방식을 결합한 형태로서 대화 메시지의 일반적인 응답 관계뿐만 아니라, 기존 트리 기반 인터페이스에서 지원이 어려운 최근 수신 대화 메시지의 응답 관계를 시각화함으로써 대화자의 상호작용을 용이하게 한다. 이러한 방법은 기존 텍스트 방식의 테이블 구조에 트리 구조를 결함하여 대화에서 응답 관계를 명확히 구분한다. 제안한 방법의 구현은 XML과 DOM을 이용하여 대화 메시지와 대화 시스템을 구현하였으며, 응용 분야는 협업, 원격 교육, 온라인 게임 등이다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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