차세대 웹을 표현하는 단어로 XML(extensible markup language)과 시맨틱 웹(Semantic Web)을 꼽을 수 있다. XML은 1996년 W3C (World Wide Consortium)에서 제안한 데이터 표현 능력이 높은 언어이며, 시맨틱 웹은 사람이 읽고 해석하기에 편한 현재의 웹 대신에 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태의 새로운 언어로 표현해 기계들끼리 서로 의사소통을 할 수 있는 지능형 웹을 말하는 것으로써 현재 XML을 기반으로 하는 RDF(Resource Description Framework)나 온톨로지 기술을 통해 시맨틱 웹 구축방안에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 차세대 웹에서의 정보 공유를 위한 검색 에이전트의 역할 및 에이전트간의 구조에 관한 설명, XML&RDF 검색 에이전트의 설계 모델 및 현재까지 구현된 시스템의 개요를 보여준다.
이 연구의 목적은 학습용 에이전트의 비언어적 의사소통이 의인화 효과에 미치는 영향을 검증하는 것이다. 대학생 56명을 대상으로 실험이 진행되었으며, 비언어적 의사소통은 제스처(지시적 제스처 vs. 대화적 제스처)와 얼굴표정(적용유무)에 의해서 구현되었다. 학습용 에이전트에 적용된 제스처는 지시적 제스처와 대화적 제스처였다. 지시적 제스처는 주의집중 유도 가설에 의해서 학습용 에이전트의 제스처가 시각단서의 역할을 수행할 것이라는 가설에 근거하고 있다. 대화적 제스처는 사회성 가설에 의한 것으로 학습용 에이전트의 사회적 상호작용을 촉진시키기 위한 것이다. 얼굴표정은 주로 사회성 가설을 지지하는 설계원리로 보았다. 의인화 효과 측정에서는 학습개입에 대한 상호작용이 유의미했다. 대화적 제스처 조건에서 얼굴표정이 있고 없음에 따라서 학습개입에 대한 의인화 효과가 유의미했다. 대화적 제스처와 얼굴표정이 적용되면 학습개입을 촉진하는 것으로 나타났다. 이 연구는 두 가지 시사점을 제공하고 있다. 첫째, 얼굴표정은 학습개입에서 중요한 역할을 한다. 둘째, 제스처와 더불어 얼굴표정과 제스처가 동시에 적용되어야 한다.
다중에이전트 시스템에서 매우 중요한 연구 분야 중 하나는 에이전트소통언어(ACL)의 정의와 ACL의 적당한 공식적 의미론의 제시이다. 본 논문에서는 기존의 두 개의 의미론적 접근방식을 뛰어넘는 언표내적 효과 기반의 FIPA-ACL의 의미론을 제안한다. 제안한 의미론의 주요 개념은 언화행위이론의 언표내적 행위의 성공과 만족조건에 대한 의미론적 개념과 공통근거 기반의 프레임워크에 기초하고 있다. 제안한 의미론을 사용하여 사례연구로 inform과 request와 같은 FIPA-ACL의 대표적인 언화행위를 정의한다. 제안된 의미론의 강점을 보이기 위하여 자동차 판매자와 잠재 고객 간의 전자상거래 에이전트 구매협상을 응용 예로 제시한다. 그리고 기존의 의미론적 방식들과의 비교를 보인다.
인터넷의 사용이 보편화됨에 따라 인터넷을 통한 정보 제공 서비스가 확대되고 있다. 이에 따라 빠르게 변화하는 사용자의 요구를 만족시킴과 동시에 편리하고 유용한 서비스를 제공하기 위하여 사용자와 자연스럽게 의사소통할 수 있는 대화형 에이전트의 연구가 활발히 진행되고 있다. 더불어 시스템의 효율적인 설계 또한 중요한 문제가 아닐 수 없다. 본 논문에서는 패턴매칭 기법과 베이지안 네트워크를 이용해 사용자 질의에 대한 적절한 답변을 생성하고, 스크립트 인터페이스를 통한 자동 스크립트 설계로 보다 효율적인 시스템 구축 방안을 제안해 보고자 한다. 실제 의류 사이트를 위한 안내 도우미 에이전트를 구현해 봄으로써 그 기능성을 평가해 본다.
인터넷의 사용이 보편화됨에 따라 빠르게 변화하는 사용자의 요구를 만족시킴과 동시에 편리하고 유용한 서비스를 제공하기 위하여 사용자와 자연스럽게 의사소통할 수 있는 대화형 에이전트의 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 현재 상용되고 있는 대부분의 대화형 에이전트들은 도메인 제한적 정보만을 제공하는 경향이 있어 도메인 변경의 경우 스크립트에서부터 새롭게 설계해야 하는 이중 부담을 겪고 있다. 본 논문에서는 스크립트 설계자가 특별한 사전 지식 없이도 간단한 입력 절차만 거쳐 자동으로 스크립트를 재구성할 수 있는 스크립트 인터페이스 구현에 초점을 맞춘다. 이 때 자연어로 입력되는 사용자 질의의 다양한 어휘들을 자동으로 대표 언어로 변환시킬 수 있도록 온톨로지 개념을 도입하여 동의어 사전을 구축함으로써 시스템의 효율성을 극대화한다. 또한 질의에 대한 다양한 답변 생성을 가능하게 하며, 실제 의류 사이트를 안내하는 대화형 에이전트를 구현하여 적용해 봄으로써 그 가능성을 알아본다.
사용자가 컴퓨터와 자연스럽고 인간적으로 대화할 수 있고, 사람의 요구에 지능적인 해답을 능동적으로 제시할 수 있는 사용자 인터페이스 에이전트가 활발히 연구되고 있다. 음성, 펜, 제스쳐인식 등을 비롯한 다양한 방법을 통하여 사람의 의사전달방식을 컴퓨터의 입력수단으로 구현하여 사용자 편의성을 도모하고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터를 블랙박스로 하고, 표면적으로 지능형 3차원 그래픽 얼굴 에이전트와 사용자가 의사소통을 하는 사용자 인터페이스를 대상으로 하였다. 컴퓨터가 단순문제 해결을 위한 도구에서 많은 정보를 다양한 매체를 통해 제공하는 보조자의 역할을 수행하게 되었기 때문에 위의 방법은 보다 적극적인 방법이라 할 수 있다. 이를 위한 기반 기술로써 국어를 발음하는 얼굴 애니메이션을 연구하였다. 발음을 표현하기 위한 데이터로써 디지털 카메라를 사용하여 입술 운동의 특징점의 위치를 조사하였고, 모델링 시스템을 개발하여 데이터를 입력하였다. 적은 데이터로도 복잡한 자유곡면을 표현할 수 있는 B-Spline곡면을 기본데이터로 사용하였기 때문에 애니메이션을 위한 데이터의 양 또한 줄일 수 있었다. 그리고 국어음소의 발음시간 수열에 대한 입술모양의 변화를 조사하여 발음소리와 입술 움직임을 동기화 시킨 발음 애니메이션을 구현하였다.
영어가 외국어로서 사용되는 환경에서 영어 말하기 연습 활동에 AI 음성 챗봇을 사용했을 때 영어학습자들은 발화 동기가 높아지고 의사소통 연습의 기회가 많아져 결과적으로 영어 말하기 능력을 향상 시킬 수 있다. 본 연구에서는 초등학생 저학년의 경우에도 쉽게 활용 가능하고 학습효과를 높일 수 있는 가르치기 방식의 AI 음성 챗봇을 제안한다. 시제와 맥락과 기억에 기반한 활동인 언어학습에 Teachable Agent 시스템을 적용하기 위해 Teachable Agent에 학습자의 영어 발음과 수준을 반영하고, 학습자 오류에 맞추어 에이전트의 답변을 생성하는 방식을 적용하여 새로운 방식의 TA를 제안하고 이를 적용한 Teachable Agent AI 챗봇 프로토타입을 구현하였다. 실제 초등 영어 선생님과 초등학생을 대상으로 사용성 평가를 진행하여 학습 효과를 입증하였다. 본 연구 결과는 역할 전환을 통해 학습에 흥미가 없는 학생 또는 초등 저학년들이 학습에 스스로 참여할 수 있는 동기부여를 할 수 있도록 적용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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