인터넷 이용자 수가 크게 증가함에 따라 각 사이트에서는 사용자가 원하는 정보를 효과적으로 제공해야 하는 문제가 대두되어, 최근 사용자와 자연어로 정보를 주고 받으며 사이트의 가상 대리자 역할을 수행할 수 있는 대화형 에이전트에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 많은 대화형 에이전트가 사용자의 의도를 고려하지 않은 단순한 패턴매칭 기법을 사용하기 때문에 사용자에게 만족스러운 답변을 주지 못하는 경우가 많이 발생한다. 이 논문에서는 대화형 에이전트가 보다 지능적인 대화를 수행할 수 있도록 하기 위해 베이지안 네트워크를 적용하여 사용자의 의도를 모델링하는 방법을 제시한다. 특정 도메인의 소개를 대행하는 대화형 에이전트에 적용한 결과, 사용자의 질의 의도를 파악함으로써 보다 대화 의도에 적합한 대답을 수행하여 그 기능성을 볼 수 있었다.
인터넷을 통한 정보 제공이 늘어남에 따라서 사용자가 원하는 정보를 손쉽게 얻기 위한 .연구가 활발히 진행되고 있으며. 이러한 연구 중 하나가 대화형 에이전트이다. 최근 대화형 에이전트에서 사용자 질의의 주제 추론을 위하여 베이지안 네트워크가 적용되었다 하지만 베이지안 네트워크의 설계는 많은 시간이 소요되며, 스크립트(대화를 위한 데이터베이스)의 추가 변경시에는 베이지안 네트워크도 같이 수정해야 하는 번거로움이 있어 대화형 에이전트의 확장성을 저해하고 있다. 본 논문에서는 스크립트로부터 베이지안 네트워크를 자동으로 생성하여 베이지안 네트워크를 이용한 대화형 에이전트의 확장성을 높이는 방법을 제안하다. 제안하는 방법은 베이지안 네트워크의 구성 노드를 계층적으로 설계하고. Noisy-OR gate를 사용하여 베이지안 네트워크의 조건부 확률 테이블을 계산한다. 피험자 10명이 대화형 에이전트를 위한 베이지안 네트워크를 수동 설계한 것과 비교하여 제안하는 방법의 유용성을 확인하였다.
대화 행위는 단순한 발화 문장들의 교환을 넘어 발화자들의 다양한 주변 정보를 고려한 종합적인 판단의 결과로 볼 수 있다. 본 논문은 여섯 가지 유형의 외부 상황 정보를 기반으로 적응적 발언을 생성하는 딥러닝 기반 대화 모델을 소개한다. 직접 구축한 상황 정보들이 태깅된 대화 데이터를 바탕으로, 외부 상황 정보를 사용자 발화와 더불어 활용하는 다양한 구조의 신경망 구조를 가지는 모델과 더불어 외부 상황 정보를 사용하지 않는 모델과의 성능에 대해 비교한다. 실험 결과들은 대화 모델의 발화 생성에 있어서 상황 정보 활용의 중요성을 보여준다.
지금까지 진행된 제스처 인식 연구는 한 사람을 대상으로 정적인 환경을 가정하여 이루어져 왔다. 본 논문에서는 복수의 등장인물이 존재하는 환경에서 대화 상대를 선택하여 제스처를 인식하는 방법에 대해 기술한다. 먼저 복수의 인물이 존재하는 환경에서 배경영역을 제외한 행위자의 영역을 추출한다. 그 후 각각의 행위자를 트래킹하면서 카메라와 가장 가까이 있는 행위자를 대화 상대자로 선택한다. 대화상대자가 선택되면 스테레오 카메라에서 입력된 영상에서 추출된 실루엣 이미지를 이용하여 얼굴과 두 손을 특징 영역으로 하여 매 프레임마다 Kalman filter를 사용하여 각 영역을 트래킹한다. 트래킹되는 특징 영역의 2차원 좌표 값을 모델 제스처의 2차원 좌표 값과 비교하여 가장 높은 유사값을 갖는 모델 제스처를 입력 제스처로 인식하게 된다. 본 논문에서 사용한 방법은 복수의 등장인물이 있는 경우 효과적으로 행위 대상자를 선택하여 제스처를 인식할 수 있다. 또한 제스처 인식에 있어서 단순한 큐 매칭을 사용함으로써 계산이 복잡하지 않은 장점이 있다. 실험을 통해 본 논문에서 제시한 방법을 적용함으로써 복수의 인물이 등장하는 환경에서 제스처 인식이 가능함을 입증한다.
교실수업에서는 지속적인 면대면 피드백을 통해 학습동기를 부여하고 학습 성취 욕구를 충족시켜주어 몰입학습을 유도 할 수 있으나 이러닝에서는 교실수업에 준하는 상호작용수준에 미치지 못하고 있어 많은 학습자들이 중도탈락이나 포기를 하고 있는 실정이다. 이러한 이러닝 환경에서의 문제점을 개선하고자 본 연구에서는 교실수업에서 사용하는 대화 피드백을 시스템에서 제공해 주어 학습자의 몰입학습을 증진시키는 대화 기반 피드백 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템을 학교 현장에 적용해 보았으며, 그 결과 실험집단이 통제집단에 비해 학습자 개인에게 명확한 학습 목표의식과 도전감, 구체적인 피드백이 이루어져 몰입학습을 증진시킨 것으로 나타났다. 이는 본 시스템에서 제공해 주는 대화 기반 피드백이 학습자에게 적극적인 학습참여 자세를 배양하였고 학습의 흥미와 관심을 유지시켜 몰입학습을 유도하였음을 시사하고 있다. 끝으로 본 연구가 가지는 의의로 이러닝 환경에서 새로운 학습 시스템의 개발 방향을 제시하였다고 결론지을 수 있다.
본 연구에서는 영재아를 위한 어머니 역할을 알아보기 위하여 국내 외 선행연구를 종합하여 영재부모 양육 방식을 정리해서 분류해 보았다. 또한 이를 가지고 한국과학영재학교에 재학 중인 9명 학생들의 어머니들을 대상으로 자녀 양육 사례에 적용하여 한국적 맥락 안에서의 영재교육과 관련된 부모 역할 동향을 확인하고자 하였다. 연구 결과의 데이터는 사전에 준비한 질문과 질적 데이터 수집에 사용되는 반구조화된 인터뷰 방식으로 수집하였다. 먼저 선행 연구 고찰을 통해서 영재 부모의 다양한 역할을 크게 교육자, 후원자, 대화자, 훈육자로서의 부모로 분류하는 틀을 개발 하였다. 이를 가지고 인터뷰를 분석한 결과, 인터뷰 대상자들의 역할은 선행연구에서 제시된 영재 부모 역할이 거의 유사하게 나타나고 있었다. 다만 사례 분석 결과 우리나라의 영재교육에서는 특별히 어머니가 자녀의 인적 네트워크 형성에 직접적으로 관여하고 있는 경우와 학령기 전에 문자 습득의 과정이 부모의 영향뿐만 아니라 가정에서 형제자매를 통해서 자연스럽게 이루어지도록 조절해 주는 부모 역할이 두드러지게 나타나고 있음을 발견할 수 있었다.
본 논문은 사용할 수 있는 헤어스타일의 수가 제한되는 문제를 해결하기 위한 것으로, 상호대화식 매팅을 이용한 2D 가상 컬러 헤어스타일러에 관한 것이다. 사전에 준비된 그래픽 헤어스타일 외에도 원하는 헤어스타일을 보유한 2D 실사 영상으로부터 상호대화식 매팅 기술을 사용하여 헤어스타일을 분리 추출한 후, 영상 간 픽 앤 드롭(pick-and-drop) 방식으로 옮겨와 두상에 부착한 다음, 필요시 헤어스타일의 컬러도 자유롭게 변경할 수 있는 기능을 제공함으로써 저비용으로 활용 가능한 헤어스타일의 수를 증대시킬 수 있다. 이때 헤어스타일의 분리 추출은 사용자가 전경 객체의 개략적 윤곽을 그려줌에 따라 점증적으로 알파 매트를 계산하는 상호대화식 매팅 기술을 사용한다. 그리고 헤어스타일의 컬러 변경은 명도 차분 맵(intensity difference map)에 기반한 모발 컬러 매핑 기술을 사용한다. 제안된 방법은 직관적이고 편리한 상호대화식 사용자 인터페이스를 제공하기 때문에 작업자의 피로도를 경감시킴과 동시에 작업 시간을 단축할 수 있고 비숙련자도 간단한 사용자 입력을 통해 자연스러운 가상 헤어스타일을 생성할 수 있는 장점이다.
이 논문에서는 학습자가 가상현실 안에서 음성으로 원어민 캐릭터와 대화하는 영어 대화 학습 시스템을 제안한다. 제안 시스템에서 사용자는 다양한 시나리오의 가상현실 상황에서 대화를 한다. 시스템은 사용자의 음성을 인식하고, 음성 합성을 이용하여 캐릭터의 음성을 제공한다. 몰입감과 현실감 있는 환경을 제공하는 가상현실 환경을 통해 영어 대화하는 과정에서 학습의 발음을 평가한 정보를 학습자에게 피드백으로 제공한다.
기존에는 기계설계 시 각종 부품에 대한 정보를 카탈로그나 인터넷의 홈페이지를 통해서 얻을 수 있었다. 본 논문에서는 인터넷을 통하여 공급자와 구매자가 필요한 형상의 부품을 상호 대화 방식으로 경매를 통하여 구매하는 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템에서 구매자는 제품에 대한 사용방법과 여러 가지 특징을 알 수 있으며, 공급자는 자신의 회사제품의 형상을 구매자에게 보여 줄 수 있다. 또한 구매자는 다수의 공급자가 공급하는 제품의 형상과 일부분이 상이한 제품에 대하여서도 제품에 대한 가격과 납기일 등 상세한 정보를 보면서 제품을 구매 할 수 있고, 여러 제조회사와의 상담시간, 설계시간 및 원가계산 시간을 단축시킬 수 있는 온라인 시스템을 제시한다. 제시된 시스템은 Linux 6.2/윈도우 환경하에서 Java언어를 이용하여 구현하였다.
기존의 초등과학 CAI나 웹기반 학습시스템의 문제점은 교수자의 학습 설계에 따라 획일적인 코스로 구성되어 있고 개인의 학습 특성을 고려하지 않은 채로 설계되었으며 학습도중에 발생되는 학습자의 의견이나 생각을 시스템에 반영 할 수 없어 학습 참여의욕과 학습 동기유발을 떨어뜨려 학습 효율을 높이지 못한다는 점이다. 따라서 학습자 개인의 특성에 맞는 학습 환경을 제공해 주며 학습자의 적극적인 학습참여와 학습 동기유발을 촉진하는 교수-학습 시스템이 필요하다. 본 논문은 캐릭터 교사와 학습자의 대화를 통해 적극적인 학습참여의 기회를 부여하고 지속적인 학습 흥미와 동기유발을 위해 다양한 학습 자료를 제시해 주는 캐릭터 기반의 대화형 교수-학습 시스템을 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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