• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.37 no.10
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• pp.779-787
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• 2010

Since robots have been used widely recently, research about human-robot communication is in process actively. Typically, natural language processing or gesture generation have been applied to human-robot interaction. However, existing methods for communication among robot and human have their limits in performing only static communication, thus the method for more natural and realistic interaction is required. In this paper, an emotional gesture based dialogue management system is proposed for sophisticated human-robot communication. The proposed system performs communication by using the Bayesian networks and pattern matching, and generates emotional gestures of robots in real-time while the user communicates with the robot. Through emotional gestures robot can communicate the user more efficiently also realistically. We used behavior networks as the gesture generation method to deal with dialogue situations which change dynamically. Finally, we designed a usability test to confirm the usefulness of the proposed system by comparing with the existing dialogue system.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• v.2006 no.10
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• pp.286-289
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• 2006

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.162-166
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• 2008

본 연구는 말뭉치로부터 추출된 정보를 사용하여 대화 시스템에 필요한 과정들을 통합 처리하는 시스템을 제안한다. 기존 연구는 영역 확장 시 대화 시스템의 각 과정들을 위해 많은 노력이 필요하였지만, 제안하는 방법은 말뭉치를 사용하여 각 과정들을 통합적으로 업데이트함으로서 이 문제를 해결하고자 한다. 사용자 입력문장과 말뭉치의 각 문장들 간의 유사도 계산을 통하여 의미적으로 가장 유사한 말뭉치 문장의 정보를 이용하고, 시스템 응답에 필요한 정보를 선택한다. 또한, 문맥에 관련된 정보를 자동으로 추출하여 대화 관리를 위한 대화 전이 네트워크(network)를 생성한다. 따라서, 제안 시스템은 말뭉치의 추가 및 수정만으로 새로운 영역 확장과 관리에 용이한 구조를 갖는다. 실험으로 관찰한 제안된 시스템의 성능은 유사도 계산 만족도 약 77%, 시스템 응답의 적절성 약 84%로 충분히 작업 수행이 가능한 점수를 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.269-273
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• 2006

대화 에이전트의 역할은 사용자 입력으로부터 사용자의 의도를 분석하고 이에 따른 서비스를 제공하는 것이다. 하지만 사용자는 한 번에 서비스 제공에 필요한 모든 정보를 제공하지 않으므로 에이전트는 능동적으로 부가적인 정보를 추출할 수 있어야 한다. 따라서 자연스러운 대화를 진행하기 위해서 에이전트는 사용자주도형 대화와 시스템주도형 대화가 결합된 상호주도형 대화가 가능해야 한다. 본 논문에서는 상호주도형 대화를 제공할 수 있는 대화 에이전트의 스크립트(대화를 위한 데이터베이스) 언어를 제안한다. 제안한 방법은 대상 도메인에 맞춰서 대화 에이전트를 설계할 수 있도록, 도메인 관련 변수와 도메인 함수를 정의하여 사용할 수 있으며, 대화처리 기능으로, 사용자 의도 추론, 대화 흐름 관리, 사용자 입력 정보 추출 등의 기능을 지원한다. 제안한 방법의 가능성을 보이기 위해 일정관리 도메인에 제안하는 방법을 적용한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.258-261
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• 2007

디지털 콘텐츠 방송 서비스와 멀티미디어 통신을 위한 기반 기술의 발전은 고품질의 대화형 멀티미디어 방송 서비스를 등장시켰다. 대화형 멀티미디어통신을 이용한 양방향 디지털 방송의 중요한 요소 중에 하나는 방송제공자와 시청자와의 데이터 상호 운용성이다. 본 논문에서는 FTTH기반 고품질 대화형 멀티미디어 통신의 데이터 상호 운용성에 적합한 데이터 관리 시스템(DaMaFIB)을 제안한다. 본 시스템은 XML을 이용하여 방송 데이터의 메타데이터를 관리하고, 대용량 멀티미디어 데이터의 효율적인 관리를 위하여 2분할 군집영역 추출기법을 이용하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.640-642
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• 2000

대화방 시스템은 텍스트화 화상을 이용한 대화방 또는 메시지 전달시스템이 널리 사용되고 있다. 본 논문은 3차원 아바타가 등장하는 대화방 시스템을 생성 및 관리하는 기술을 제안한다. 본 아바타 대화방의 특징은 사진을 가지고 간단히 3차원 개인 아바타로 변환 생성하는 기술, 3차원 개인 아바타의 한글 발음에 적합한 입술 움직임, 메시지에 따른 적절한 표정변화 등이다. 특히, 3차원 개인 아바타는 사진만으로 생성이 가능하며, 텍스쳐 매핑된 3차원 아바타는 실시간으로 사실감있는 대화방 서비스가 가능하도록 제어된다.

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

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.15 no.2
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• pp.31-39
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• 2010

VoD(Video-on-Demand) servers have to provide timely processing guarantees for continuous media and reduce the storage and bandwidth requirements for continuous media. The compression techniques make the bit rates of compressed video data significantly variable from frame to frame. A VoD system should be able to provide the client with interactive operations such as fast forward and fast rewind in addition to normal playback of movie. However, interactive operations require additional resources such as storage space, disk bandwidth, memory and network bandwidth. In a stored video application such as VoD system, it is possible that a priori disk access patterns can be used to reserve the system resources in advance. In addition, clients of VoD server spend most of their time in playback mode and the period of time spent in interactive mode is relatively small. In this paper, I present the new buffer management scheme that provides efficient support for interactive operations in a VoD server using variable bit rate continuous media. Simulation results show that our strategy achieves 34% increase of the number of accepted clients over the LRU strategy.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.19 no.2
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• pp.107-123
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• 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
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• 2021.10a
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• pp.457-460
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• 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.