• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
• /
• 제7권4호
• /
• pp.243-250
• /
• 2017

목재와 같은 고체에서 불이 붙는 화재현상은 고체가 외부로부터 열을 받아 재료가 열분해 과정을 통하여 생성된 가스가 연소되는 현상을 포함한다. 이러한 고체의 열분해 현상은 외부로부터 유입되는 에너지의 양, 고체재료의 열이 확산되는 정도, 고체표면과 인접하여 있는 공기와의 열전달 정도를 포함한 고체재료와 주변과의 열전달 및 고체의 표면방사율 및 주변의 공기 중 산소의 분율 등 매우 여러 인자와 복잡하게 연결되어 있다. 본 논문에서는 화재현상을 가장 간단히 모사하기 위하여 필요한 발화온도를 산출하였다. 콘칼로리미타를 이용하여 다양한 목재시편을 이용하여 목재시편에 유입되는 열유속을 다양하게 제어하여 발화시간을 측정하였으며 이를 이용하여 발화온도를 산출하였다. 이를 위하여 사용자가 쉽게 사용할 수 있는 발화온도 산출 프로그램을 개발하였다. 고려된 목재는 5종류로 저밀도 MDF, 고밀도 MDF, 합판, 방부목, PB 등이며 다양한 두께에 대하여 고려하였다. 본 논문에서 제시된 발화온도는 고체의 화재 전파현상을 해석하는데 활용될 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.243-246
• /
• 2018

최근 사용자 발화를 이해하고 그에 맞는 피드백을 생성할 수 있는 대화 시스템의 중요성이 증가하고 있다. 따라서 사용자 의도를 파악하기 위한 화행 분석은 대화 시스템의 필수적인 요소이다. 최근 많이 연구되는 심층 학습 기법은 모델이 데이터로부터 자질들을 스스로 추출한다는 장점이 있다. 발화 자체의 연속성과 화자간 상호 작용을 포착하기 위하여 CNN에 RNN을 결합한 CNN-RNN을 제안한다. 본 논문에서 제안한 계층 구조 어텐션 매커니즘 기반 CNN-RNN을 효과적으로 적용한 결과 워드 임베딩을 추가한 조건에서 가장 높은 성능인 91.72% 정확도를 얻었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제34권2호
• /
• pp.123-130
• /
• 2007

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 시스템 응답 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 데이타베이스의 관리 및 갱신이 중요한 요소로 작용한다. 이를 위해 웹마이닝 기반의 EPG 데이타베이스 관리자를 구현함으로써 데이타베이스 구축에 필요한 비용을 최소화하고, 신속하고 정확한 정보를 제공할 수 있었다. 실험 결과를 통해 본 시스템이 EPG 정보 검색을 위해 적은 비용으로 높은 성능을 보이고 있음을 확인한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
• /
• pp.257-262
• /
• 2009

본 논문은 예제기반 대화시스템의 대화 로그를 분석하여 새로운 대화예제를 자동으로 확충하는 방법에 대해서 논한다. 전통적인 예제기반 대화 시스템에서는 사용자와 챗봇(chatbot)간의 대화예제를 수작업으로 구축 하기 때문에 많은 시간과 비용이 소요되는 단점을 가지고 있다. 대화 로그는 대화 시스템의 서비스가 지속되는 한 끊임없이 생성이 되며, 시간이 지날수록 풍부하고 다양한 대화예제를 획득할 수 있다는 장점을 갖는다. 본 논문은 대화로그로부터 자연스러운 발화쌍을 분류하고, 분류된 발화쌍을 대화예제로 추가하는 방법을 제안한다. 최대 엔트로피모형을 사용한 실험의 결과, 자연스러운 발화를 결정하기 위해서는 발화의 어휘, 품사, 양태와 같은 자질이 유용하게 사용될 수 있음을 관찰하였고, 수작업 구축에만 의존하던 대화예제가 대화 로그를 사용하여 자동으로 확충될 수 있음을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제24권3호
• /
• pp.323-329
• /
• 2014

구어 연구에서는 음성 데이터를 문자로 옮기는 전사(Transcription)라는 과정이 필요하다. 전사 작업을 보조하는 프로그램을 전사도구라고 하는데, 발화 내용을 비롯하여, 발화 시간, 화자 정보 등의 많은 정보를 기록하는 다양한 기능을 제공한다. 이로 인하여 컴퓨터 사용에 익숙하지 않은 사용자는 숙지하는데 어려움이 있다. 또한 전사 도구는 국내에서 개발된 것이 거의 없어서 한국어 환경에 적합하지 않는 경우가 많다. 본 논문에서는 효율적인 한국어 전사를 지원하면서 비숙련자도 도구를 쉽고 빠르게 적응할 수 있는 전사 도구를 제안한다. 이를 위해 비숙련자를 위한 사용자 친화적인 인터페이스 환경을 제공한다. 또한 전사 과정에서 발생할 수 있는 실수를 최소화하기 위해 전사 지원 기능을 제공한다. 마지막으로 데이터 신뢰성을 위한 시스템 구조를 제공한다. 제안하는 도구에 대해 전사 경험의 유무에 따라 사용성 평가를 하였으며, 평가결과는 전체적으로 전사 속도 향상 및 전사 지원 기능이 편리한 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제29권4호
• /
• pp.1-6
• /
• 2023

메타버스 환경에서의 배경음악은 사용자의 몰입감을 증진시키기 위해 사용된다. 하지만 현재 대부분의 메타버스 환경에서는 사전에 매칭시킨 음원을 반복 재생하며, 이는 빠르게 변화하는 사용자의 상호작용 맥락에 어울리지 못해 사용자의 몰입감을 저해시키는 경향이 있다. 본 논문에서는 보다 몰입감 있는 메타버스 대화 경험을 구현하기 위해 1) 한국어 멀티모달 감정 데이터셋인 KEMDy20을 이용하여 발화로부터 감정을 추출하는 회귀 신경망을 구현하고 2) 음원에 arousal-valence 레벨이 태깅되어 있는 DEAM 데이터셋을 이용하여 발화 감정에 대응되는 음원을 선택하여 재생한 후 3) 아바타를 이용한 실시간 대화가 가능한 가상공간과 결합하여 몰입형 메타버스 환경에서 발화의 감정에 어울리는 배경음악을 실시간으로 재생하는 시스템을 구현하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제13권7호
• /
• pp.59-66
• /
• 2008

본 논문에서는 인스턴트 메시징(Instant Messaging), 채팅과 같은 텍스트 기반의 대화에서 현재 발화를 기준으로 대화의 주제를 파악하고, 대화 주제 전환 여부를 판단하는 기법에 대해 기술한다. 대화는 다른 종류의 글과 다르게 길이가 매우 짧아 적은 수의 단어를 사용하고, 두 사람 이상이 참여를 하며, 대화의 이력(History)이 현재의 발화에 영향을 미친다. 이러한 특성에 따라 본 논문에서는 사용자 발화 뿐 아니라 대화 상대자의 발화에서 추출한 키워드 기반으로 주제 탐지를 하며, 대화의 이력도 고려하여 대화 주제 탐지의 정확도를 높힌 연구 결과를 기술한다. 대화주제 전환 탐지는 이전 발화와 현재 발화에서 탐지된 주제의 유사성을 계산하여, 유사성이 낮은 경우에 전환 탐지가 이루어졌다고 판단하였다. 본 논문의 실험에서 대화 주제 탐지는 88.20%. 대화 주제 전환 탐지는 87.36%의 정확도를 얻었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.3-8
• /
• 2014

대화형 개인 비서 시스템은 사람의 음성을 통해 인식된 음성 인식 결과를 분석하여 사용자에게 제공할 정보가 무엇인지 파악한 후, 정보가 포함되어 있는 앱(app)을 실행시켜 사용자가 원하는 정보를 제공하는 시스템이다. 이러한 대화형 개인 비서 시스템의 가장 중요한 모듈 중 하나는 음성 대화 인식 모듈(SLU: Spoken Language Understanding)이며, 발화의 "의미 분석"을 수행하는 모듈이다. 본 논문은 음성 인식결과가 잘못되어 의미 분석이 실패하는 것을 방지하기 위하여 음성 인식 결과에서 잘못 인식된 명사, 개체명 단어를 보정 시켜주는 미등록어(OOV:Out-of-vocabulary) 처리 모듈을 제안한다. 제안하는 미등록어 처리 모듈은 미등록어 탐색 모듈과 미등록어 변환 모듈로 구성되며, 미등록어 탐색 모듈을 통해 사용자의 발화에서 미등록어를 분류하고, 미등록어 변환 모듈을 통해 미등록어를 사전에 존재하는 유사한 단어로 변환하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 적용하였을 때의 실험 결과, 전체 미등록어 중 최대 52.5%가 올바르게 수정되었으며, 음성 인식 결과를 그대로 사용했을 경우 "원본 문장"과 문장 단위 67.6%의 일치율을 보인 것에 반해 미등록어 처리 모듈을 적용했을 때 17.4% 개선된 최대 85%의 문장 단위 일치율을 보였다.

• 정보처리학회 논문지
• /
• 제13권6호
• /
• pp.284-290
• /
• 2024

음성감정인식(Speech Emotion Recognition, SER)은 사용자의 목소리에서 나타나는 떨림, 어조, 크기 등의 음성 패턴 분석을 통하여 감정 상태를 판단하는 기술이다. 하지만, 기존의 음성 감정인식 연구는 구현된 시나리오를 이용하여 제한된 환경 내에서 숙련된 연기자를 대상으로 기록된 음성인 구현발화를 중심의 연구로 그 결과 또한 높은 성능을 얻을 수 있지만, 이에 반해 자유발화 감정인식은 일상생활에서 통제되지 않는 환경에서 이루어지기 때문에 기존 구현발화보다 현저히 낮은 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 일상적 자유발화 음성을 활용하여 감정인식을 진행하고, 그 성능을 향상하고자 한다. 성능평가를 위하여 AI Hub에서 제공되는 한국인 자유발화 대화 음성데이터를 사용하였으며, 딥러닝 학습을 위하여 1차원의 음성신호를 시간-주파수가 포함된 2차원의 스펙트로그램(Spectrogram)로 이미지 변환을 진행하였다. 생성된 이미지는 CNN기반 전이학습 신경망 모델인 VGG (Visual Geometry Group) 로 학습하였고, 그 결과 7개 감정(기쁨, 사랑스러움, 화남, 두려움, 슬픔, 중립, 놀람)에 대해서 성인 83.5%, 청소년 73.0%의 감정인식 성능을 확인하였다. 본 연구를 통하여, 기존의 구현발화기반 감정인식 성능과 비교하면, 낮은 성능이지만, 자유발화 감정표현에 대한 정량화할 수 있는 음성적 특징을 규정하기 어려움에도 불구하고, 일상생활에서 이루어진 대화를 기반으로 감정인식을 진행한 점에서 의의를 두고자 한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
• /
• pp.235-242
• /
• 2007

로봇의 활동 영역이 산업 현장에서 인간의 일상 생활 공간으로 확장됨에 따라서, 로봇은 사용자가 사용하는 성능 좋은 도구 개념에서 벗어나 일상 생활을 공유하며 살아가는 파트너로 생각되기 시작했다. 이에 따라서 미리 정해진 명령과 조작 방법을 통한 단순한 상호작용만이 일어나던 과거와 달리, 사용자는 마치 사람을 대하듯 자연스럽게 로봇과 상호작용하기를 기대하게 되었다. 사람들은 본래 context를 활용하여 모호한 표현을 하더라도 상호작용이 가능하기 때문에, 사용자의 발화가 자유롭게 이루어지면 로봇이 처한 상황적 모호성은 가중될 수 밖에 없다. 이러한 문제에 직면하여, 스크립트 기반의 인간-로봇 상호작용을 통한 문제 해결 노력이 그 돌파구가 될 것으로 기대된다. 본 논문은 이러한 노력의 일환으로, 태스크 수행중인 로봇에 자유롭게 사용자가 개입하는 상황을 처리하는 방안을 제시하고자 한다. 사용자가 개입하는 상황을 어떻게 이해할 것이며, 로봇은 어떤 전략으로 이에 대처해야 하는지 분석한 뒤, 사용자 개입에 대한 구체적인 처리 프로세스를 제시한다. 그리고 제시된 프로세스를 구현해 봄으로써 그 효용성을 검증한다.