• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.726-729
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• 2023

본 논문에서는 대화 중 발화에서 페르소나 트리플을 추출하는 방법을 연구한다. 발화 문장과 그에 해당하는 트리플 쌍을 활용하여 발화 문장 혹은 페르소나 문장이 주어졌을 때 그로부터 페르소나 트리플을 추출하도록 모델을 멀티 태스크 러닝 방식으로 학습시킨다. 모델은 인코더-디코더 구조를 갖는 사전학습 언어모델 BART [1]와 T5 [2]를 활용하며 relation 추출과 tail 추출의 두 가지 태스크를 각각 인코더, 디코더 위에 head를 추가하여 학습한다. Relation 추출은 분류로, tail 추출은 생성 문제로 접근하도록 하여 최종적으로 head, relation, tail의 구조를 갖는 페르소나 트리플을 추출하도록 한다. 실험에서는 BART와 T5를 활용하여 각 태스크에 대해 다른 학습 가중치를 두어 훈련시켰고, 두 모델 모두 relation과 tail을 추출하는 태스크 정확도에 있어서 90% 이상의 높은 점수를 보임을 확인했다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.429-431
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• 2012

하이퍼네트워크를 학습하는 기존의 방법은 데이터의 분포를 학습하기 위하여 주로 하이퍼에지의 적절한 조합을 찾는데 초점을 맞추었다. 반면 본 논문에서는 주어진 하이퍼에지의 조합 내에서 가중치를 조절하여 데이터의 분포를 학습하도록 하는 방법을 제안한다. 이 방법은 분류 문제에서 하이퍼네트워크가 표현하고 있는 클래스 y에 대한 데이터 x의 조건부 우도(Conditional Likelihood)를 대화하는 방식으로 학습을 진행한다. 본 논문에서는 제안된 학습 방법이 기존의 학습 방법보다 개선된 학습 성능을 보일 뿐만아니라, 제안된 가중치 학습 방법이 기존의 가중치 학습 방법을 포함하는 관계임을 논증한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.121-129
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• 2015

도서 상품에 대한 정보량이 폭증하면서 고객이 도서 선택에 어려움을 겪는 상황이 발생하고 있다. 이에 따라 고객에게 적합한 도서 정보를 제공하여 구매를 유도하는 도서 추천시스템의 중요성이 커지고 있다. 하지만 도서의 서지정보나 사용자 정보 등을 이용한 기존의 추천시스템은 추천 결과의 신뢰도에 문제를 드러내고 있기 때문에 도서 본문 텍스트의 의미적 정보를 추천시스템에 반영하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문은 이에 대한 선행연구로 TF-IDF기법과 소설의 외형적 구조를 이용한 소설 텍스트의 주제어 추출 방법을 제안하였다. 이를 위해 100권의 소설텍스트를 수집하고 각각의 소설을 머리말, 대화문, 비대화문, 맺음말의 4개의 구조로 분리한 후 TF-IDF 가중치를 계산하였다. 실험결과 본문 텍스트만을 이용했을 때 보다 머리말과 맺음말을 포함하고 대화문에 가중치를 높게 부여하였을 때 주제어의 추출 정확도가 42.1%의 성능 향상을 보였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제8A권4호
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• pp.489-498
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• 2001

본 논문에서는 하이퍼볼릭 평면에서 임의의 분산 데이터 보간을 지역적으로 제어하는 새로운 방법을 개발하였다. 지역적 제어와 관련된 주제는 상호대화형식의 디자인분야에서 매우 중요하다. 특히 본 논문에서 제안한 방법은 하이퍼볼릭 평면상에서 형성되는 genus-N 객체 모델을 상호대화형식으로 디자인하는데 유효하게 적용될 수 있다. 특 변화된 데이터가 미치는 영향이 일정한 지역에만 국한되므로 일반 사용자가 genus-N객체를 상호대화형으로 디자인하기가 훨씬 편리하다. 따라서, 본 연구은 genus-N 객체를 형성하는데 사용한 하이퍼볼릭 평면상에서의 전역적 보간법을 발전시켜 하이퍼볼릭 평면에서의 지역적 보간법개발 및 구현을 목적으로 하고 있다. 이는 다음과 같은 주요 과정을 통하여 구현된다. 먼저, 보간 함수를 지역화하기 위하여 하이퍼볼릭 영역을 임의의 삼각형 패치로 세분화하고 각 데이터에 인접한 삼각형 패치들의 모임을 부 영역이라고 정의한다. 각 부 영역에서 가중치 함수가 설정된다. 마지막으로 중첩된 삼각형 영역의 세 개의 가중치를 혼합함으로써 지역적 보간 함수가 완성된다. 그 결과로서, 여러 개의 샘플 데이터 및 함수를 사용하여 전역적MQ 보간법과 비교한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권4호
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• pp.381-388
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• 2003

본 논문에서는 핵심어 검출기의 성능 향상을 위해 가베지 클라스 클러스터링과 함께 필러 모델에 가중치론 부여하는 방안 및 태스크 도메인 이용자들의 발화 음성의 성향 분석을 통해 핵심어 천이 확률을 계산하여 핵심어 검출기반 대화 음성처리 시스템의 처리 시간 단축 방안을 제안한다. 제안한 방법은 음성학적으로 유사한 음소끼리 묶어서 사용함으로써 하나의 음소는 잘 표현하지 못하지만 비슷한 음소 그룹의 표현에는 유용한 방법으로 본 논문에서는 한국어 형태론과 태스크 도메인으로 선정한 증권거래 대화음성처리 시스템에서 활용되는 발화 문장을 분석하여 5 음소군을 제시한다. 또한 이들 음소군에 태스크 종속적인 필러 모델 가중치를 부여하며, 두 번째로는 시스템의 처리시간 단축을 위해 연속 발화 문장 속에 포함되어 있는 핵심어 천이 확률을 계산하여 시스템에 적용 실험한다. 제안한 시스템의 성능 평가를 위해 태스크 도메인에 활용되는 4,970 문장의 코퍼스를 구축하고, 이용자 중 20대∼30대 5명이 발성하게 하여 실험한 결과, 제안한 5 음소군에 가중치를 부여한 방법의 FOM은 87.5%로 Yapanel[1]의 7음소군 85.5%보다 우수한 성능을 보였으나, LVCSR의 89.8%보다는 약간 뒤지는 성능을 확인하였다. 계산시간에 있어서도 0.70초로 7음소군의 0.72초보다 우수한 성능을 보였다. 핵심어 천이 확률 분석을 통한 인식 시간 단축 실험에서는 천이 확률을 적용했을 때 약 0.04초∼0.07초의 처리 시간을 단축하는 것을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.95-98
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• 2007

본 논문은 한국생산기술연구원에서 개발된 안드로이드 로봇(EveR Series) 플랫폼에 적용된 감성 시스템에 관한 내용을 제시한다. EveR 플랫폼은 얼굴 표정, 제스처, 음성합성을 수행 할 수 있는 플랫폼으로써 감성 시스템을 적용하여 인간 친화적인 상호작용을 원활하게 한다. 감성 시스템은 로봇에 동기를 부여하는 동기 모듈(Motivation Module), 다양한 감정들을 가지고 있는 감정 모듈(Emotion Module), 감정들, 제스처, 음성에 영향을 미치는 성격 모듈(Personality Module), 입력 받은 자극들과 상황들에 가중치를 결정하는 기억 모듈(Memory Module)로 구성되어 있다. 감성 시스템은 입력으로 음성, 텍스트, 비전, 촉각 및 상황 정보가 들어오고 감정의 선택과 가중치, 행동, 제스처를 출력하여 인간과의 대화에 있어서 자연스러움을 유도한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.449-452
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• 2018

최근 AI 스피커를 비롯한 지능형 비서 서비스들이 빠르게 등장하고 있으며, AI 시장에서도 특히 챗봇 구축이 가장 활발하게 진행되고 있다. 건국봇은 건국대학교 학생들에게 필요한 정보를 제공하는 대화형 서비스이다. 본 논문에서는 대표적인 챗봇 구현 방법인 검색모델과 생성모델의 장단점을 분석하고, 건국봇에 적용한 사례를 소개한다. 궁극적으로, 질의문의 의도를 단어의 가중치를 고려해 추론함으로써 Unknown 추론을 강화하고 의도되지 않은 문장의 처리 관점에서 성능을 향상시키는 방법을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.1004-1016
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• 2007

본 논문에서는 기준신호를 획득하기 어려운 환경에서 환경소음이 정상적인 특성을 가질 경우 음성을 향상시킬 수 있는 가중치 갱신제어 적응소음제거기를 제안하였다. 일반적인 적응소음제거기의 경우 소음만의 기준신호를 획득하여야 한다. 그러나 다수의 기기에 의한 복합적인 소음과 작업자에 의한 음성이 혼합되는 공장 환경에서는 소음발생원들로 부터 순수한 소음신호를 획득하기가 어렵다. 따라서 기준신호를 이용할 수 없기 때문에 이러한 환경에서는 기존의 적응잡음제거기를 사용하기가 어렵다. 제안한 방법에서는 입력신호를 임의의 상수로 하고 기준신호에 마이크로폰의 신호를 입력한다. 그런 다음 음성이 없는 구간에서 적응필터의 가중치를 갱신하여 소음을 제거하고 음성이 발생한 구간에서는 가중치를 고정하여 소음이 제거된 변형 음성신호를 획득한다. 그리고 변형 음성신호를 복원 필터링하여 음성신호를 출력한다. 이것은 다수의 공장소음이 정상적이고 짧은 대화구간에서 소음이 변하지 않는 점을 고려하였다. 실험의 결과 제안한 소음제거기가 공장소음을 효과적으로 제거할 수 있었고 신호 대 잡음비 면에서도 우수함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.9-17
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• 2021

인간은 사회적인 동물로서, 대화로써 정보를 얻거나 사회적인 교류를 해왔다. 대화는 두 사람 이상의 작은 모임에서 서로 말을 편하게 주고받는 것으로, 한 사람이 다른 사람에게 가지는 감성에 따라 그 말의 분위기가 달라질 수 있다. 영화에서 인물들과 인물들이 펼치는 이야기는 중요한 요소로 작용하며, 인물들 간의 관계는 이야기와 인물 간의 대사를 이해하는데 꼭 필요하다. 그러나 이런 정보를 영화에서 자동으로 추출하는 방법은 아직까지 연구되지 않아서 관객들에게 제공되고 있지 못하고 있다. 따라서, 영화 속 양상을 자동으로 분석하는 모델이 필요하다. 본 논문에서는 딥 러닝 기법을 활용하여 각 영화 등장 인물들 간의 감성을 측정하여 영화 속 인물들 간의 관계를 효과적으로 분석하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 먼저 영화 대본으로부터 주요 인물들을 추출하고, 주요 인물들 간의 대화를 효과적으로 찾는다. 그런 다음, 주요 인물들 간의 관계를 분석하기 위하여, 감성 분석을 수행하여 전체 시간 간격 내 대사의 위치에 따라 가중치를 부여하고 점수를 수집한다. 또한, 실데이터를 이용한 실험을 통하여 제안 기법이 효과적으로 영화 등장 인물들 간의 감성을 분석할 수 있음을 보인다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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• pp.308-313
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• 2001

최근 인터넷의 급속한 성장과 빠른 보급, 정보통신 분야의 기술퓨전 현상들은 인터넷을 이용한 다양한 컨텐츠의 개발을 가속화시키고 있다. 특히 멀티미디어 스트리밍 기술은 일반 사용자들에게 동영상은 물론 풍부한 멀티미디어 데이터 전송을 통하여 능동적인 대화형 서비스를 제공할 수 있는 장점들을 가지고 있다. 본 논문에서는 사용자의 접속 횟수 및 접속시간 등의 빈도수에 따른 사용자 개인 가중치를 이용하여 사용자에게 보다 친숙하고 흥미를 유발할 수 있는 비디오 데이터 서비스를 제공하고자 하였으며, 카테고리 기반 및 키워드 기반에 따른 사용자 접근 정보를 이용하여 비디오 데이터를 분류하고 선별한 검색 서비스를 제공하고자 하였다. 또한 비디오 브라우징 시스템을 이용하여 사용자가 원하는 항목에 대한 비디오 검색을 장면 검색에서 샷 검색까지 프레임단위로 동영상을 이용하여 브라우징 할 수 있도록 하였으며, 해당 영역의 텍스트 및 관련 정보를 보다 세밀하고 정확하게 브라우징 할 수 있도록 정보를 제공하고자 하였다.