• 인지과학
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• 제21권4호
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• pp.459-480
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• 2010

대화 시스템은 사용자의 의도를 파악하기 위해 발화 문장으로부터 다양한 형태론적 분석을 시도한다. 하지만 사용자는 발화 문장에 포함된 사전적 의미를 통해 의도를 전달할 뿐만 아니라 현재 감정 상태에 따라서 사전적 의미와는 다른 의도를 표현하거나 동일한 의미를 갖는 발화에서 다양한 의도를 표현한다. 따라서 대화에서 사용자의 감정을 파악하는 것은 사용자의 의도를 다양한 방향으로 분석할 수 있게 한다. 본 연구는 기계 학습 방법을 사용하여 사용자 발화 문장에 자동으로 감정 범주를 할당하는 방법을 제안한다. 일반적 감정 범주를 정의하기 위해 세부적인 감정 모델로 인정받고 있는 Plutchick의 감정 모델을 사용하여 9개 감정 범주를 재 정의하고 감정 분류를 위한 자질 집합을 문장 자질과 선험적 자질 그리고 문맥 자질로 구분하였다. 실험을 통하여 3가지 자질들의 최적 조합을 구성하고 감정의 자동 분류를 위해 SVM 분류기를 사용하였다. 실험 결과에서 제안 시스템은 비교 시스템에 비해 15% 높은 62.8%의 F1-평가치 성능을 나타냄으로서 제안된 방법이 감정 분류에 효과적임을 증명한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.220-223
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• 2015

본 논문은 대화 시스템에서 사용되는 말뭉치의 구축을 위해 Object와 Action을 반자동으로 추출하는 도구에 대해 기술한다. 제안하는 추출 도구는 형태소 분석과 의존 구문 분석의 결과를 기반으로 적절한 Object와 Action을 추출하는 것에 목표를 두고 있다. 그러나 형태소 분석과 의존 구문 분석의 결과는 여러 가지 오류가 포함될 수 있다. 이러한 오류는 잘못된 Object와 Action의 추출로 이어질 수 있다. 그리고 Object의 추출에 있어 해당 명사의 격이 중요한 정보를 가진다. 하지만 한국어의 특성한 조사의 생략 등으로 인해 격 태깅의 모호성이 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서 제안하는 반자동 추출기는 형태소 분석과 의존 구문 분석의 잘못된 결과를 사용자가 손쉽게 수정할 수 있도록 하고 모호성이 발생할 수 있는 Object를 사용자에게 알려주어 올바른 Object와 Action의 추출을 가능하게 한다. 추출기를 이용한 말뭉치의 구축은 1) 형태소 분석 2) 의존 구문 분석 3) Object-Action 추출의 단계로 진행된다. 실험에서 사용된 발화는 관광 회화용 대화 시스템의 숙박, 공항 영역의 500개의 발화이며, 이 중 259개의 발화가 태깅 시 모호성이 발생하는 발화이다. 반자동 추출기를 통해 모호성이 발생한 발화를 태깅한 결과 전체 발화 중 51.8%의 발화를 빠르고 정확하게 태깅할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.585-591
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• 2015

구어 연구를 위한 전사 과정에서 문자로 표현된 발화를 녹음 음성에 연결해주는 작업을 레이블링이라고 한다. 기존 레이블링 도구들은 대부분 수동으로 작업이 이루어진다. 제안하는 반자동 레이블링은 자동화 모듈과 수동 조정 모듈로 구성된다. 자동화 모듈은 G.Saha 알고리즘을 활용하여 음성구간을 추출하고, 기구축된 발화텍스트의 발화 수와 발화의 길이 정보를 이용하여 발화구간을 예측한다. 본 논문에서는 기존 수동 도구의 정확성을 유지하기 위하여 자동 레이블링된 발화구간을 보정하기 위한 수동 조정 사용자 인터페이스를 제공한다. 제안하는 반자동 레이블링 알고리즘으로 구현한 도구는 기존 수동 레이블링 도구와 비교하여 작업 속도가 평균 27% 향상되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.263-271
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• 2008

본 논문에서는 한국어 정보처리 기술을 사용한 모바일 환경의 대화형 에이전트 시스템에 대해 논한다. 대화형 에이전트 시스템 구축의 목적은 인간 사용자와 시스템 에이전트간의 자연어 인터페이스를 제공하여 보다 편리한 상호작용을 가능하게 하는 데 있다. 모바일 환경의 대화형 에이전트를 구축하기 위해서는 구어체 발화에 특화된 다양한 언어 처리 및 언어 이해 요소들이 필요하다. 본 시스템은 입력 문장의 오류처리, 형태소 분석 및 품사 태깅, 양태 분석, 논항 인식 및 의미프레임 생성, 그리고 유사 발화 검색 및 응답 생성으로 구성된다. 주어진 사용자 발화에 적절한 응답을 생성하기 위해서 본 시스템은 사용자 발화와 예제 발화 간의 어휘적, 통사/구문적, 의미적 유사도 정보를 활용하여 예제기반 응답 검색을 수행한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2011년도 제23회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.133-135
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• 2011

본 논문은 다중 도메인 대화 시스템에서 사용자의 발화에 가장 적합한 도메인을 결정하는 방법에 관하여 논한다. 다중 도메인 대화 시스템 구축 시, 도메인의 확장성 재고 및 각 도메인 별 특성의 효과적인 적용을 위해, 각 도메인 별 단일 도메인 대화 전문가를 구축하고, 다수의 도메인 대화 전문가들을 통합함으로써, 다양한 도메인을 처리할 수 있는 대화 시스템을 구축할 수 있다. 이 때, 자연스러운 대화 처리를 위해서 주어진 사용자의 발화에 가장 적합한 도메인을 결정하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 사용자 발화의 의도 분석 결과 및 이전 사용자 발화 도메인 정보를 이용하는 구축된 분류 모델에 기반한 도메인 결정 방법을 제안하고, 실험 결과를 통해 제안된 방법의 효과를 검증한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.122-124
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• 2017

대화시스템이 적절한 응답을 제시해 주기 위해서는 사용자의 의도를 분석하는 것은 중요한 일이다. 사용자의 의도는 도메인에 독립적인 화행과 도메인에 종속적인 서술자의 쌍으로 나타낼 수 있다. 사용자 의도를 정확하게 분석하기 위해서는 화행과 서술자를 동시에 분석하고 대화의 문맥을 고려해야 한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 합성곱 신경망에서 공유 계층을 이용하여 화행과 서술자간 상호작용이 반영된 발화 임베딩 모델을 학습한다. 그리고 순환 신경망을 통해 대화의 문맥을 반영하여 발화를 분석한다. 실험 결과 제안 모델이 이전 모델들 보다 높은 성능 (F1-measure로 화행에 대해 0.973, 서술자 0.919)을 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.122-124
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• 2017

대화시스템이 적절한 응답을 제시해 주기 위해서는 사용자의 의도를 분석하는 것은 중요한 일이다. 사용자의 의도는 도메인에 독립적인 화행과 도메인에 종속적인 서술자의 쌍으로 나타낼 수 있다. 사용자 의도를 정확하게 분석하기 위해서는 화행과 서술자를 동시에 분석하고 대화의 문맥을 고려해야 한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 합성곱 신경망에서 공유 계층을 이용하여 화행과 서술자간 상호작용이 반영된 발화 임베딩 모델을 학습한다. 그리고 순환 신경망을 통해 대화의 문맥을 반영하여 발화를 분석한다. 실험 결과 제안 모델이 이전 모델들 보다 높은 성능 (F1-measure로 화행에 대해 0.973, 서술자 0.919)을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.360-362
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• 2023

건강정보 검색 요구가 증가하면서 다양한 건강정보 검색 서비스가 제공되고 있다. 하지만 최근의 건강정보 검색 서비스는 정형화 된 전문적인 의료정보와 그 해석을 제공하기 때문에 사용자는 이러한 정보를 스스로 이해하여 원하는 건강정보를 검색해야 한다. 사용자의 검색 피로를 줄이고 원하는 정보를 정확하게 얻을 수 있는 건강정보 검색 시스템 개발을 위하여 사용자의 비의료적 표현인 한국어 증상발화 데이터 구축이 선행되어야 한다. 이러한 데이터 구축은 많은 시간과 비용이 필요하기 때문에 이를 줄이기 위한 규칙기반 데이터 증강기법을 제시하고, 이를 활용하여 한국어 증상발화 데이터를 증강하였다. 증강된 데이터의 유효성을 보이기 위하여 KoBERT 기반의 증상분류 실험을 진행하였으며, 증강된 데이터가 그 전의 데이터보다 F1 스코어가 더 높음을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.399-400
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• 2023

본 프로젝트는 ChatGPT와 카카오톡 채널 챗봇을 사용하여 초등학생 대상의 학교폭력 예방교육을 위한 대화형 챗봇을 개발한다. 이를 위해, 한림대학교 간호대학에서 제공받은 학교폭력 예방교육 자료를 기반으로 ChatGPT를 사용하여 데이터를 증강하였고, AWS RDS의 데이터베이스에 사용자의 예상 발화와 그에 대한 답변을 저장하였다. 그리고 AWS Lambda에 REST API를 구현하고, AWS API Gateway를 통해 카카오톡 채널 챗봇과 연결하였다. 사용자가 발화를 입력하면 발화를 포함한 요청이 AWS Lambda로 전달되고, ChatGPT를 사용해 답변을 생성하며 데이터베이스에 저장된 데이터와 코사인 유사도를 비교한다. 이때 기준치보다 유사도가 높다면 저장되어 있던 데이터를 반환하고, 낮다면 생성된 답변을 반환한다. 이후 반환된 답변을 카카오톡 채널 챗봇으로 전달해 사용자에게 출력한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1994년도 제6회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.313-317
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• 1994

본 연구에서는 인간과 컴퓨터 사이의 음성을 이용한 대화 시스템을 구현하였다. 특별히 음성을 인식하는데 있어서 단어추출(word apotting) 방법을 사용하는 경우에 알맞은 의미 분석 방법과 도표 형태의 규칙을 기반으로 하여 시스템의 응답을 생성하는 방법에 대하여 연구하였다. 단어추출 방법을 사용하여 음성을 인식하는 경우에는 형태소분석 및 구문분석의 과정을 이용하여 사용자의 발화 의도를 분석하기 어려우므로 새로운 의미분석 방법을 필요로 한다. 본 연구에서는 퍼지 관계를 사용하여 사용자의 발화 의도를 파악하는 새로운 의미분석 방법을 제안하였다. 그리고, 사용자의 발화 의도에 적절한 시스템의 응답을 만들고 응답의 내용을 효율적으로 관리하기 위한 방범으로 현재의 상태와 사용자의 의도에 따른 응답 규칙을 만들었다. 이 규칙은 도표의 형태로 구현되어 규칙의 갱신 및 확장을 편리하게 만들었다. 대화의 영역은 열차 예매에 관련된 예매, 취소, 문의 및 관광지 안내로 제안하였다. 음성의 오인식에 의한 오류에 적절히 대처하기 위해 시스템의 응답은 확인 및 수정 과정을 포함하고 있다. 본 시스템은 문자 입력과 음성 입력으로 각각 실험한 결과, 사용자는 시스템의 도움을 받아 자신이 의도하는 목적을 달성할 수 있었다.