다중 화자 대화 시스템에서, 시스템의 입장에서 어느 시점에 참여해야하는지를 아는 것은 중요하다. 이러한 참여 모델을 구축함에 있어서 본 연구에서는 다수의 화자가 대화에 참여하는 영화 대본으로 구축된 MovieDic 말뭉치를 사용하였다. 구축에 필요한 자질로써 의문사, 호칭, 명사, 어휘 등을 사용하였고, 훈련 알고리즘으로는 Maximum Entropy Classifier를 사용하였다. 실험 결과 53.34%의 정확도를 기록하였으며, 맥락 자질의 추가로 정확도 개선을 기대할 수 있다.
백채널은 화자의 말에 언어 및 비언어적으로 반응하는 것으로 상대의 대화 참여를 유도하는 역할을 한다. 백채널은 보편형 대화 참여와 반응형 대화 참여로 나뉠 수 있다. 보편형 대화 참여는 화자에게 대화를 장려하도록 하는 단순한 반응이다. 반면에 반응형 대화 참여는 화자의 발화 의도를 파악하고 그에 맞게 반응하는 것이다. 이때 발화의 의미를 파악하기 위해서는 표면적인 의미뿐만 아니라 대화의 맥락을 이해해야 한다. 본 논문에서는 대화 맥락을 반영한 백채널 예측 모델을 제안하고 예측 성능을 개선하고자 한다. 대화 맥락을 요약하기 위한 방법으로 전체 요약과 선택 요약을 제안한다. 한국어 상담 데이터를 대상으로 실험한 결과는 현재 발화만 사용했을 때보다 제안한 방식으로 대화 맥락을 반영했을 때 성능이 향상되었다.
다중 화자 대화 시스템에서, 시스템의 입장에서 어느 시점에 참여해야하는지를 아는 것은 중요하다. 이러한 참여 모델을 구축함에 있어서 본 연구에서는 다수의 화자가 대화에 참여하는 영화 대본으로 구축된 MovieDic 말뭉치를 사용하였다. 구축에 필요한 자질로써 의문사, 호칭, 명사, 어휘 등을 사용하였고, 훈련 알고리즘으로는 Maximum Entropy Classifier를 사용하였다. 실험 결과 53.34%의 정확도를 기록하였으며, 맥락 자질의 추가로 정확도 개선을 기대할 수 있다.
본 연구의 목적은 공동생성적 대화가 인식론적 측면에서 학습자의 과학 모델에 관한 이해와, 실행 과정의 측면에서 모델 구성에 미치는 영향을 살펴보는 것이다. 서울 소재 여자중학교 1학년 49명의 학생들에게 총 5차시 모델 구성 수업을 실시한 후 공동생성적 대화에 참여한 2개 조(8명)의 학생들과 참여하지 않은 2개 조(9명)의 학생들의 모델에 관한 이해와 모델 구성을 비교하였다. 모델에 관한 이해는 Upmeier zu Belzen and $Kr{\ddot{u}ger$ (2010)의 분석틀을 사용하였고, 모델 구성 과정은 Baek et al. (2011)의 분석틀을 수정 및 보완하여 분석하였다. 그 결과 전반적으로 공동생성적 대화에 참여한 학생들은 그렇지 않은 학생보다 과학적 모델에 관한 이해와 모델 구성 수준이 높게 나타났다. 공동생성적 대화에 참여한 조의 학생들은 모델을 새로운 현상을 설명할 수 있는 가설로 인식하였지만, 참여하지 않은 조의 학생들은 모델을 현상을 이해하는 수단으로 인식하였다. 본 연구는 학생들의 모델 구성 과정을 측정하는 분석틀을 마련하여 학교 현장에 유용하게 사용할 수 있게 하였다. 또한 새로운 학습 방법으로써 공동생성적 대화를 모델 구성 수업에 적용했다는 점에서 의의가 있다.
이벤트 추출은 텍스트에서 구조화된 이벤트를 분석하는 것이다. 본 논문은 대화문에서 발생하는 다양한 종류의 이벤트를 다루기 위해 이벤트 스키마를 프레임넷으로 정한다. 대화문에서의 이벤트 논항은 이벤트가 발생하는 문장 뿐만 아니라 다른 문장 또는 대화에 참여하는 발화자에서 발생할 수 있다. 대화문 주석 데이터의 부재로 대화문에서의 프레임 파싱 연구는 진행되지 않았다. 본 논문이 제안하는 모델은 대화문에서의 이벤트 논항 구간이 주어졌을 때, 논항 구간의 역할을 식별하는 모델이다. 해당 모델은 이벤트를 유발한 어휘, 논항 구간, 논항 역할 간의 관계를 학습한다. 대화문 주석 데이터의 부족을 극복하기 위해 문어체 주석 데이터인 한국어 프레임넷을 활용하여 전이학습을 진행한다. 이를 통해 정확도 51.21%를 달성한다.
iMS(Interactive Media Solution) 또는 대화형 미디어 솔루션 프로젝트에서는 대화형, 맞춤형, TVN 서비스를 제공하기 위한 엔드-투-엔드 솔루션을 개발한다. iMS 프로젝트가 개발대상으로 삼는 대화형 서비스는 시청자의 방송참여를 제한적이지만 부분적으로 허용하는 것을 목표로 삼고 있다. 일반적으로 대화형 서비스는 데이터방송을 통해 부가정보를 제공하는 것으로 한정하지만 iMS 프로젝트에서는 그 범위를 더 넓혀 T-커머스를 킬러 애플리케이션으로 삼는다. 데이터표현 규격은 ATSC-DASE(Dase-1) 및 DVB-MHP(버전 1.0) 규격을 기반으로 삼는다. 맞춤형은 시청자가 원하는 서비스를 신속하고 편안하게 받을 수 있도록 지원하는 것을 목표로 삼고 있다. 맞춤형은 마땅한 참조모델이 없지만 TV Anytime 규격을 원용할 예정이다. TVN은 방송과 홈 네트워크를 결합하기 위한 새로운 개념을 말한다. 이 기고문은 이들 서비스의 개념과 목표 및 구현방법 등을 소개한다.
cross-texting은 실수로 의도하지 않은 상대방에게 메세지를 잘못 전송하는 것을 말한다. 휴대폰 메신저 사용이 활발해짐에 따라 이 같은 실수가 빈번하게 발생하는데 메신저에서 제공하는 기능은 대체로 사후 해결책에 해당하고 사용자가 사전에 실수를 발견하기는 어렵다. 본 논문에서는 사용자가 작성한 문장의 형식적 자질를 분석하여 현재 참여중인 대화에서 작성한 문장이 cross-texting인지를 판별하는 모델을 제안했다. 문장에서 높임법, 표층적 완성도 자질을 추출하고 이를 통해 특정 사용자의 대화를 모델링하여 주어진 문장이 대화에 부합하는지 여부를 판단한다. 이같은 방식은 채팅방의 이전 기록만으로도 사용자가 작성한 문장이 cross-texting인지 여부를 쉽게 판단할 수 있는 힌트를 제공할 수 있다. 실제 메신저 대화 말뭉치를 이용해 제작한 데이터에서 94% 정확도로 cross-texting을 탐지했다.
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 담화 상황 고려 발화의도 인식 모델, 도메인 확장성이 뛰어난 예제 기반 대화 관리 모델, 교육 및 평가 기능을 개발하였다. 실험 결과 학습자의 발화에 에러가 많아도 높은 발화의도 인식 성능을 보였으며 대화 상황에 적합한 피드백을 제공하여 학습자가 회화 연습을 끝까지 마치도록 도와 교육 효과에 이바지함을 알 수 있었다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.281-286
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1998
ETRI에서 개발 중인 대화체 음성언어번역 시스템에 대하여 기술한다. 현재, ETRI는 DAM성언어번역 국제 공동 연구콘서시움인 C-STAR에 핵심참가기관으로 참여하여, 한일, 한영음성언어번역 시스템을 개발하고 있으며 1999년 국제 공동시험을 계획하고 이?. 최근의 연구 진행상황을 간추리면, 먼저 음성인식분야에서 유무성음 및 묵음정보를 미리 추출하여 이를 탐색에 활용하였으며, 음향모델 규모의 설정을 위한 교차 엔트로피 기반 변이음 군집화 알고리즘이 구현되었다. 또한 대상어휘의 확장을 위하여 의사형태소의 개념을 도입하였다. 언어번역분야에서는 이전과 같은 개념기반의 번역을 시도하고 있으며, C-STAR 회원기관과 공동으로 중간언어 규격을 정의하고 있다. 음성합성분야에서는 훈련형 합성기를 개발하여 합성데이타베이스 구축기간을 현저하게 줄였다.
본 연구의 목적은 배설에 대한 소집단 모델링 기반 탐구 활동에서 나타나는 중학생들의 대화적 논변활동 과정에서 담화 이동 흐름과 합의에 이르는 추론 과정을 심층적으로 탐색하는 것이다. 참여 학생들은 영재원 중학교 학생들 17명이며, 3~4명이 한 소집단을 이루었다. 배설에 대한 소집단 모델링 활동 중에서 치킨을 먹은 후 체내에서 생성되는 노폐물(암모니아)는 우리 몸에서 어떻게 될지 설명하는 초기 모델을 형성하는 활동을 대상으로 분석이 이루어졌다. 학생들의 모델링 활동 중 논변적 상호작용을 분석한 결과 다음과 같은 결과를 확인할 수 있었다. 우선, 최초의 주장이 나타나는 잠정적 합의하기, '질문하기'와 '의미 명확히 하기'가 나타나는 불확실성 해결하기와 같은 공통적인 논변활동 단계가 나타났고, 다양한 주장이 존재한 소집단에서는 합의하기 단계가 추가적으로 나타나 '주장변경하기'의 담화 이동이 나타났다. 합의에 도달하기 위해 협력적으로 다른 사람의 논변에 참여했다는 측면에서 대화적 논변활동이 나타난 것을 확인할 수 있었다. 또한, 학생들의 논변활동에서 불확실성 해결하기 단계에서 비판적 질문을 하는 과정과 합의하기 단계에서 주장을 정당화하는 추론 과정에서 소집단 합의가 일어나도록 하는 대화적 논변활동 과정을 확인할 수 있었다. 비판적 질문을 통해 기존의 주장이 강화되거나 탈락되어 학생들은 자신의 주장을 변경하거나 새로운 주장을 제시하기도 하였다. 소집단 합의가 나타나는 순간의 추론을 분석해보면, 학생들은 개인 경험에 근거한 추론을 위한 자료 출처보다 과학적 사실에 근거한 추론을 위한 자료 출처를 선호하였으며 다양한 논변의 정당화 분석틀로 정당화를 하여 소집단 주장을 공고히 하였다. 본 연구결과를 통해 과학 수업에서 대화적 논변활동 맥락을 이해하고 반영할 수 있는 교육적 함의를 제공해줄 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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