• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.733-735
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• 2005

최근 음성인식 분야 에서는 잡음 환경에서 좀 더 신뢰도 높은 음성 인식 결과물 얻기 위하여 인식 결과 도출 단계에서 여러 가지 정보를 융합 하는 방법이나 인식결과를 후처리 하여 새로운 결과를 얻어 내는 방법들이 연구 되고 있다. 본 논문에서는 개인 모바일 기기에서의 음성 인식 환경에서 사용자의 발화 패턴 정보를 가지는 문맥 정보를 활용함으로서 잡음 환경에서의 음성 정보 손실에 따른 인식률 하락을 보완하는 방법을 제안한다. 먼저 사용자의 기기 사용 로그나 발화 로그 정보로부터 특정 명령어들의 순차적 발화 패턴을 마이닝하여 문맥 정보를 구성한다. 이 후 음성 발화시에 인식기의 최종 인식 결과에 대한 신뢰도가 떨어진다고 판단될 때 앞서 얻어진 문맥 정보의 신뢰도를 인식기의 각 후보단어들의 인식률과 융합하여 새로운 인식 결과를 도출해 낸다. 이러한 과정에서 인식기 결과에 대한 신뢰성을 판단하는 기준을 실험을 통하여 결정 하였으며 신뢰성이 기준 이하일 경우의 융합 과정을 위하여 후보 단어 인식률과 문맥정보를 적절히 융합할 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2006년도 제18회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.65-70
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• 2006

본 논문에서는 EPG 정보 검색을 위한 자연어 대화 시스템에 대해 논한다. 자연어 대화 시스템 구축을 위한, 대화 예제를 이용한 상황 기반 대화 관리 방법론은, 효율적이고 실용적인 대화 시스템 구축을 가능하게 한다. 대화 시스템은 사용자 발화에 대해 적합한 시스템응답 발화를 출력하는 과정으로 진행되며, 이를 위해, 사용자 발화 의미 분석, 대화 관리, 시스템 응답 발화 생성의 과정을 거친다. 정확하고 신속한 정보의 전달이 중요한 EPG 정보 검색 도메인의 특성상 EPG 데이터베이스의 관리 및 갱신이 중요한 요소로 작용한다. 이를 위해 웹마이닝 기반의 EPG 데이터베이스 관리자를 구현함으로써 데이터베이스 구축에 필요한 비용을 최소화하고, 신속하고 정확한 정보를 제공할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.274-279
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• 2020

대화 시스템은 사용자의 입력 발화에 대해 적절하고 의미 있는 응답을 생성하는 시스템으로 seq2seq 구조를 갖는 대화 모델이 주로 연구되고 있다. 그러나 seq2seq 기반 대화 모델은 입력 발화와 관련성이 떨어지는 응답을 생성하거나 모든 입력 발화와 어울리지만 무미건조한 응답을 생성하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 입력 발화에서 고려해야 하는 키워드를 찾고 그 키워드를 반영하는 응답을 생성하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 주어진 입력 발화에서 self-attention을 사용해 각 토큰에 대한 키워드 점수를 구한다. 키워드 점수가 가장 높은 토큰을 대화의 주제 또는 핵심 내용을 포함하는 키워드로 정의하고 응답 생성 과정에서 키워드와 관련된 응답을 생성하도록 한다. 본 논문에서 제안한 대화 모델의 실험 결과 문법과 입력 발화와 생성한 응답의 관련성 측면에서 성능이 향상되었음을 알 수 있었다. 특히 관련성 점수는 본 논문에서 제안한 모델이 비교 모델보다 약 0.25점 상승했다. 실험 결과를 통해 본 논문이 제안한 모델의 우수성을 확인하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.475-480
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• 2007

대화관리시스템은 사용자 발화로부터 사용자의 의도를 추론하여 시스템의 응답을 결정하고 이를 사용자에게 자연스러운 형태로 반환하는 역할을 한다. 본 논문에서는 마르코프 의사 결정과정에 기반한 대화관리자를 통하여 정확한 동작 수행과 사용자의 자연스러운 발화를 가능케 하는 대화관리시스템에 대해서 소개한다. 마르코프 의사 결정과정 대화관리자는 실세계 환경을 모델링 하는 유한 개수의 상태들과 이를 이용한 통계적 학습을 통해 시스템 응답을 결정 한다. 본 대화관리시스템은 대화관리자 이외에 언어이해부, 영역규칙 적용부, 목적시스템 제어부, 예제기반 응답생성부로 이루어져 있으며, 각 구성요소는 영역이식에 용이하도록 설계되어 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.1-13
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• 2024

본 연구는 키오스크 사용 증가로 인한 변화에 대응하기 위해 사용자 특성을 고려한 맞춤형 동적 키오스크 화면을 제공하는 것을 목표로 한다. 디지털 취약계층인 시각장애인, 노인, 어린이, 휠체어 사용자 등의 특성에 따른 화면 구성의 최적화를 위해 객체 탐지, 걸음걸이 인식, 음성발화 인식기술을 종합하여 사용자의 특성(휠체어 사용 여부, 시각 장애, 연령 등)을 실시간으로 분석하고, 이를 기반으로 9개의 카테고리로 사용자를 분류한다. 키오스크 화면은 사용자의 특성에 따라 동적으로 조정되어 효율적인 서비스 제공이 가능하다. 본 연구는 임베디드 환경에서 시스템 통신 및 운용이 이루어졌으며, 사용된 객체 탐지, 걸음걸이 인식, 음성발화 인식 기술은 각각 74%, 98.9%, 96%의 정확도를 보여준다. 제안된 기술은 프로토타입을 구현하여 그 효용성을 검증하였으며, 이를 통해 본 연구가 디지털 격차의 축소와 사용자 친화적인 "배리어 프리 키오스크" 서비스 제공의 가능성을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.3021-3027
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• 2010

예제 기반 챗봇은 사용자 발화와 가장 유사한 예제 발화를 대화 예제 데이터베이스로부터 검색하여 응답을 생성한다. 가장 유사한 발화를 찾는 것은 응답의 적절성과 직결되는 것임에도 불구하고, 유사 발화 검색을 위해 어떠한 자질을 사용할 것인지, 어떠한 방식이 좋은 지에 대한 기존 연구는 부족하였다. 본 연구에서는 검색의 정확도와 예제의 활용도를 높이기 위해 다양한 어휘적, 의미적 자질을 이용한 기계 학습 방법을 제안한다. 실험 결과 1) 대화 예제 데이터베이스의 활용도 2) 예제 발화의 매칭의 정확률 3) 답변의 질적인 측면에서 제안하는 방법은 기존의 방법에 비해 더 나은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.456-459
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• 2019

대화 행위는 단순한 발화 문장들의 교환을 넘어 발화자들의 다양한 주변 정보를 고려한 종합적인 판단의 결과로 볼 수 있다. 본 논문은 여섯 가지 유형의 외부 상황 정보를 기반으로 적응적 발언을 생성하는 딥러닝 기반 대화 모델을 소개한다. 직접 구축한 상황 정보들이 태깅된 대화 데이터를 바탕으로, 외부 상황 정보를 사용자 발화와 더불어 활용하는 다양한 구조의 신경망 구조를 가지는 모델과 더불어 외부 상황 정보를 사용하지 않는 모델과의 성능에 대해 비교한다. 실험 결과들은 대화 모델의 발화 생성에 있어서 상황 정보 활용의 중요성을 보여준다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.253-256
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• 2005

언어는 단순히 인간의 의사소통의 수단이 될 뿐만 아니라 사고, 추론, 판단 등의 지적활동의 도구로서 활용된다. 컴퓨터에서는 인간의 언어를 사용하여 인간과 유사한 지적활동을 실현하고 자 하는 연구로 일상언어 컴퓨팅(everyday language computing)이 있다. 본 논문에서는 일상언어 컴퓨팅을 실현하는 한 예로 교통정보 서비스를 위한 대화시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 시스테믹 기능문법(Systemic Functional Grammar: SFG)을 기반으로 사용자의 발화를 3개의 메타기능을 통하여 의미를 분석하고, 메타기능으로 표현된 의미로부터 시스템의 발화를 생성한다 기존 교통정보 서비스는 DB의 질의검색과 일률적인 정보제공이 일반적인 것에 비해, 제안하는 대화시스템은 대화의 의미 속에 포함된 사용자의 의도 및 의미를 분석함으로써 보다 적절한 정보를 제공하여 사용자의 서비스만족도를 향상 시키는 교통정보서비스를 가능하게 한다. 또한, 웹과 연동되는 VXML(Voice Extend Makeup Language)을 대화시스템에 적용함으로서 실용적인 인터페이스를 실행하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.147-151
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• 2010

본 연구는 대화 시스템에서 처리되는 사용자 발화의 의도 분석 기법과 담화 정보를 사용하여 음성 인식 결과로서의 인식 후보 문장들을 재순위하는 방법을 제안한다. 담화 정보는 사용자 발화의 의도 분석에 매우 중요한 자질로 사용되고 있기 때문에 음성 인식 결과들의 후보를 선택하는 문제에서도 담화 정보는 매우 중요한 자질로 사용될 수 있다. 음성 인식 결과의 후보 문장들을 모두 의도 분석 과정을 거치고 각각의 후보 의도들과 이전 담화 정보의 연관성을 이용하여 음성 인식 결과를 재순위화 한다. 실험을 통하여 재순위 과정을 수행한 결과 1순위 음성 인식 결과는 재순위 과정을 거치지 않는 결과에 비해 7.08%의 오류 감소율을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.521-525
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• 2022

사용자와 상호작용하는 대화시스템에서 사용자의 의도를 이해하기 위한 의도 분류는 중요한 역할을 한다. 하지만, 실제 대화시스템에서는 범위 내의 의도를 가진 발화 뿐만 아니라 범위 외의 의도를 가진 발화에 대한 인식도 중요하다. 본 논문에서는 기존에 사용되던 인코더 기반의 모델이 아닌 인코더-디코더 구조를 가지는 T5 모델을 활용하여 의도 분류 실험을 진행하였다. 또한, (K+1)-way 의도 탐지 방식이 아닌 Kway의 방식에 템퍼러처 스케일링 기법을 적용하여 범위 외 의도 발화 데이터 구축과 재학습이 필요 없는 확장성 있는 범위 외 의도 탐지 방법을 제안하였다. 범위 내 의도 분류 실험 결과 인코더-디코더 구조의 T5 모델이 인코더 구조의 모델에 비해 높은 성능을 보이며, 흔히 생성 태스크에서 활용되던 모델의 분류 태스크로의 확장 가능성을 확인하였다. 또한, 범위 외 의도 탐지 실험 결과에서는 T5 모델이 인코더 구조의 모델인 RoBERTa 보다 범위 외 탐지 재현율이 14.2%p 이상의 높은 성능을 기록하여 인코더-디코더 구조를 활용한 모델이 인코더 구조를 활용한 모델보다 범위 외 의도 탐지에 강건함을 확인하였다.