스마트 스피커는 기존 서비스와 달리 음성으로 데이터를 수집할 뿐 아니라 수집한 데이터를 기반으로 처리한 정보를 스피커를 통해 발화하는, 즉 소리로 전달하는 특징을 가진다. 이러한 서비스 응답 구조는 스피커에서 음성을 통해 전달되는 정보에 사용자의 개인정보가 포함되어 발화될 수 있는 위험이 존재한다. 구글, 아마존의 스마트 스피커 초기 설정 시 동의 과정 분석을 통해 개인정보 발화 위험을 사용자가 명확히 인지하기 어렵다는 문제를 발견하였다. 이에 본 연구는 스마트 스피커 서비스의 사용자 동의 과정에서 사용자의 개인정보 발화 위험 인식 재고를 위한 UI/UX 개선방안으로 1) 개인정보 발화 위험성 약관 명시 및 별도 화면 제시, 2) 사용자의 자유로운 서비스 동의 허용, 3) 컨트롤러에게 전달되는 개인정보와 스피커를 통해 발화될 수 있는 개인정보를 구분하여 제시, 4) 개인정보 발화 위험에 대한 음성 고지 및 동의 과정 추가를 제안하였다.
최근 음성인식 분야에서는 발화된 음성의 단순한 신호 처리위주의 인식 결과로부터 좀 더 신뢰할 수 있는 결과를 얻기 위하여 여러 가지 후처리 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 개인 사용자를 위한 음성 명령어 인식 환경에서 사용자의 발화 정보를 후처리에 적용함으로써 사용자 정보를 고려한 음성인식 후처리 기법을 제안한다. 먼저 이전에 사용했던 음성 명령어들로부터 명령어 발화 순차 패턴 규칙을 추출 한 후 사용자가 사전에 발화한 명령어를 바탕으로 구성된 순차 패턴을 비교하여 순차 규칙상 얻어 질 수 있는 단어를 결정한다. 이렇게 얻어진 단어를 고려하여 음성인식기 인식단어 후보들의 확률값을 적절히 보정한 후 최종 인식 단어를 재결정한다. 이러한 과정에서 적절한 보정을 위하여 발화 순차 패턴의 신뢰도와 인식기의 결과단어를 고려한 보정 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안한 후처리를 이용한 음성인식이 HMM을 이용한 기본 음성인식에 비해 오류율을 $15\%$이상 낮추어 인식률에 상당한 기여를 하였음을 확인할 수 있다.
본 논문은 대화 시스템인 챗봇의 성능 향상을 위한 생략 복원 기술의 정확률을 올리기 위한 유효 발화문 인식 모델을 제안한다. 생략 복원 기술은 챗봇 사용자의 현재 발화문의 생략된 정보를 이전 발화문으로부터 복원하는 기술이다. 유효 발화문 인식 모델은 현재 발화문의 생략된 정보를 보유한 이전 발화문을 인식하는 역할을 수행한다. 유효 발화문 인식 모델은 BERT 기반 이진 분류 모델이며, 사용된 BERT 모델은 한국어 문서를 기반으로 새로 학습된 한국어 사전 학습 BERT 모델이다. 사용자의 현재 발화문과 이전 발화문들의 토큰 임베딩을 한국어 BERT를 통해 얻고, CNN 모델을 이용하여 각 토큰의 지역적인 정보를 추출해서 발화문 쌍의 표현 정보를 구해 해당 이전 발화문에 생략된 개체값이 있는지를 판단한다. 제안한 모델의 효과를 검증하기 위해 유효 발화문 인식 모델에서 유효하다고 판단한 이전 발화문만을 생략 복원 모델에 적용한 결과, 생략 복원 모델의 정확률이 약 5% 정도 상승한 것을 확인하였다.
이 연구는 스마트 홈 환경에서 대화 주제 유형에 따라 음성 에이전트의 선행 발화 방식이 사용자 경험에 미치는 효과를 확인하고자 하였다. 과제 중심적 대화와 관계 중심적 대화의 두 가지 대화 유형을 바탕으로, 스마트 스피커의 발화 방식을 선행 발화와 후행 발화로 구분하여 네 가지 시나리오를 제작하였다. 온라인 실험을 진행하여 총 62명의 참가자를 발화 방식에 따라 두 그룹으로 나누어, 대화 유형의 두 가지 시나리오를 진행하게 하고, 호감도, 심리적 저항감, 지각된 지능의 사용자 경험 요인을 측정하였다. 실험 결과, 대화 유형 중 과제 중심적 대화에서 호감도의 주효과가 나타났고, 발화 방식에서 선행 발화에 대한 심리적 저항감의 주효과가 나타났다. 선행 발화 방식은 과제 중심적 대화에서 호감도와 지각된 지능을 높이는 효과를 보였다.
본 논문에서는 목적 지향 대화 시스템을 위한 대화 상태 추적 시스템과 사용자 시뮬레이터를 설계 및 제안한다. 사용자 시뮬레이터는 작성된 대화 상태 추적 시스템을 평가하기 위한 용도로 사용된다. 본 논문에서 제안하는 대화 상태 추적 시스템은 대화 기록과 함께 사전에 학습된 대화 기록 및 규칙/통계 기반 추론 시스템의 추론 결과를 입력으로 받는다. 그리고 입력된 발화 기록 중 마지막 사용자 발화의 사용자 목표와 개체명 그리고 다음 시스템 발화의 화행을 추론한다. 또한, 작성된 대화 상태 추적기의 성능을 평가하고 분석하기 위해, 주어진 환경에서 시스템과 대화를 수행하며 대화 시스템의 성능을 평가하는 사용자 시뮬레이터를 구현 및 적용하였다. 본 연구에서 수행된 실험과 분석을 통해, 규칙 및 통계 기반의 기반 시스템을 이용해 목표 시스템의 성능 개선이 가능함을 보인다. 또한, 제안하는 사용자 시뮬레이터는 규칙과 통계를 이용해 평가 코퍼스 없이 여러 상황에 대해 대화 시스템의 성능을 평가할 수 있다.
음성을 통한 사용자 간의 정보 교환 방법은 추가적인 훈련 과정이나 장비가 필요하지 않고 공간 제약이 거의 없기 때문에 노약자 등 사용자의 연령대에 관계없이 사용될 수 있다. 또한 음성 정보는 시각이나 촉각 등 다른 정보 수단과의 상호 작용으로 상승 효과를 유발할 수 있기 때문에 사람과 기계 사이의 인터페이스로 활용될 경우 정보 전달력을 높이면서 사용자 친화적인 서비스를 제공할 수 있다. 그러나 동일한 상황에서 동일한 유형의 음성 정보가 사용자에게 지속적으로 제공될 경우 표현상의 단조로움으로 인해 정보 전달력이 급감할 수 있는 문제점도 지니고 있다. 따라서 음성을 통한 정보 전달의 경우 동일 상황이라 하더라도 사용자의 행동 패턴, 심리 상태, 주변 환경 등에 따라 차별화된 문장 구조 및 어휘의 선택으로 긴장감을 유지시켜 줄 수 있어야 한다. 본 논문에서는 5 세 전후의 어린이를 대상으로 그들의 행동 패턴 분석에 기반하여 개별화된 음성 합성 결과를 제공하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 유치원이라는 물리적 공간에서 어린이들의 주된 행동 패턴을 분석하고, 현직 유치원 교사를 대상으로 동일한 정보를 전달하는 조건을 통하여 어린이의 행동 패턴과 위치 정보, 연령 및 성격에 따른 발화 문장의 문장 구조와 어휘적 특성을 파악한다. 최종적으로, 개별화된 음성 합성 결과를 위해 유치원 공간을 시뮬레이션 하고 RFID 를 이용하여 어린이의 행동 패턴 및 위치 정보를 파악한다. 그리고 각 상황에 따라 분석된 발화문의 문장 구조와 어휘 특성을 반영하여 음성으로 합성될 문장의 문장 구조 및 어휘를 재구성하여 사용자 개별화된 음성 합성 결과를 생성한다. 이러한 결과를 통해 어린이의 행동 패턴이 발화문의 문장 구조 및 어휘에 미치는 영향에 대해서 살펴보고 재구성된 결과 발화문을 평가한다.
언어기반 대화 시스템에서는 시스템과 사용자의 대화가 발화 자체만으로 이루어지기 때문에 사용자가 사람과 대화하는 것처럼 지시 대용어를 사용할 수 없어서 불편하다. 그리고 사용자의 발화 의미를 시스템이 정확하게 해석하기가 어렵다. 하지만 이런 언어기반 대화 시스템과는 달리 멀티모달 대화 시스템에서는 발화 자체의 정보뿐만이 아닌 제스처와 같은 발화 이외의 행위 정보들이 포함되는데 이 정보를 이용하면 지시 대용어의 처리가 가능해짐으로 시스템과의 대화가 좀 더 자연스러워진다. 본 논문에서는 군집화와 격틀을 이용하여 여러 사물들 중에서 지시 대용어가 될 가능성이 있는 지시 후보 선정을 한다. 그리고 특출성 점수와 엔트로피를 이용하여 후보 사물들 중에서 지시 대용어가 될 수 있는 대상을 선택하는 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션 환경에서의 실험결과 평균 2.8번의 상호작용으로 지시 대용어를 처리할 수 있었다.
사람의 발화 내용을 이해하도록 하는 언어 인식 시스템은 주로 영어로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 시스템과 사용자의 대화 내용을 수집한 말뭉치를 바탕으로 언어 인식 시스템을 훈련시키고 평가할 때 사용할 수 있는 한국어 데이터셋을 개발하고, 관련 통계를 제시한다. 본 데이터셋은 식당 예약이라는 고정된 주제 안에서 사용자의 발화 의도와 슬롯 채우기를 해야 하는 데이터셋이다. 본 데이터셋은 6857개의 한국어 문장으로 이루어져 있으며, 표기된 단어 슬롯의 종류는 총 7개이다. 본 데이터셋에서 표기된 발화의 종류는 총 5개이며, 문장의 발화 내용에 따라 최대 2개까지 동시에 기입되어 있다. 영어권에서 연구된 모델을 본 데이터셋에 적용시켜 본 결과, 발화 의도 추측 정확도는 조금 하락하였고, 슬롯 채우기 F1 점수는 크게 차이나는 모습을 보였다.
기술의 발달과 스마트 스피커 보급의 증가에도, 스마트 스피커의 대화 오류로 사용자 만족도는 하락하고 있다. 이 연구는 스마트 스피커의 대화형 에이전트 맥락에서 '자기발화수정 전략'이 과업 중요도 수준과 대화 오류 여부에 따라 사용자 경험에 미치는 영향을 살펴보았다. 대화 오류에 따라 시나리오를 제작하고 과업 중요도 수준에 따라 집단을 나눠 실험을 진행해 신뢰, 지각된 유용성, 지각된 용이성, 수용의도를 측정하였다. 연구 결과, 에이전트의 자기발화수정 전략은 완전한 수행과 비교해 신뢰와 지각된 용이성에 부적 영향을 주며, 과업 중요도와의 상호작용을 통해 수용의도에 영향을 미치는 것을 발견하였다. 이 연구는 대화형 에이전트 연구에서 미흡했던 자기발화수정 전략의 효과를 실증적으로 알아보았고, 자기발화수정 전략의 수용과 관련된 사용자 경험 요인을 살펴보았다는 점에서 의의를 가진다.
대화형 에이전트의 사용 범위와 기능이 점차 확장되고 있다. 특히나, 사용자의 호출이 있어야만 말을 하는 대화형 에이전트에서 사용자의 호출 없이도 먼저 말을 걸 수 있는 선제 발화하는 대화형 에이전트에 대한 연구와 기술개발이 이루어지고 있다. 그러나 아직 초기 단계이기 때문에 선제 발화하는 대화형 에이전트가 사용자에게 어떠한 영향을 미칠지에 대한 연구가 부족한 상황이다. 이에 이 연구는 선제 발화하는 대화형 에이전트가 사용자 경험에 미치는 영향을 확인하기 위해 사용자의 과제 수행 조건과 에이전트의 자기노출 유무를 독립변인으로 하는 2×3 혼합 설계를 통해 친밀감, 기능적 만족감, 심리적 저항감, 작업 부하를 측정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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