• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.479-484
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• 2023

다중 레이블 오픈 의도 분류란 다중 의도 분류와 오픈 의도 분류가 합쳐져 오픈 도메인을 가정하고 진행하는 다중 의도 분류 문제이다. 발화 속에는 여러 의도들이 존재한다. 이때 사전에 정의된 의도 여부만을 판별하는 것이 아니라 사전에 정의되어 있는 의도에 대해서만이라도 어떤 의도인지 분류할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 발화 속 의도 정보를 활용하여 다중 레이블 오픈 의도를 분류하는 모델을 제안한다. 먼저, 문장의 의도 개수를 예측한다. 그리고 다중 레이블 의도 분류기를 통해 다중 레이블 의도 분류를 진행하여 의도 정보를 획득한다. 획득한 의도 정보 속 다중 의도 개수와 전체 의도 개수를 비교하여 전체 의도 개수가 더 많다면 오픈 의도가 존재한다고 판단한다. 실험 결과 제안한 방법은 MixATIS의 75% 의도에서 정확도 94.49, F1 97.44, MixSNIPS에서는 정확도 86.92, F1 92.96의 성능을 보여준다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.69-77
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• 2021

금융업의 주요 채널이 모바일로 빠르게 변화하는 추세이다. 이러한 환경에서 은행들은 자사의 경쟁력 확보를 위해 정보통신기술을 이용하는 방안에 대해 많은 관심을 기울이며 특히 지급결제 분야에서 빠른 혁신이 추진되고 있다. 국내도 금융결제망의 개방형 전환, 간편 결제의 이용한도 확대 등 금융혁신을 가속화하기 위해 2019년 10월 오픈뱅킹서비스를 실시하였다. 본 논문은 국내 오픈뱅킹서비스의 품질요소가 이용의도에 미치는 영향에 관해 실증연구를 진행하였다. 오픈뱅킹을 구성하는 서비스 품질요소를 인터페이스 디자인, 혁신성, 보안성, 데이터 공유성으로 분류하고 기술수용모형(TAM)을 활용하여 인지된 편의성과 유용성, 이용의도에 유의미한 영향을 미치는지 검증하였다. 검증결과 혁신성과 보안성은 편의성과 유용성에 유의미한 영향을 미치지 못하였으나 인터페이스 디자인과 데이터 공유성은 인지된 편의성에 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 연구결과는 학계와 더불어 오픈뱅킹서비스를 도입하려는 기업들에게 이용자의 서비스 이용품질에 관한 시사점을 제공한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권6호
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• pp.261-266
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• 2016

기존의 다양한 데이터 시각화 툴에서 제공하는 차트 추천 방식은 사용자의 의도를 고려하지 않은 상태로 차트를 추천한다. 일부 시각화 툴에서는 세분화된 정량적 데이터 분류 체계를 따르지 않기 때문에 명확한 데이터 시각화가 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 입력된 정량적 데이터를 정확하게 분류하고, 사용자 의도를 반영하여 효율적으로 차트를 추천하는 가이드라인을 제안한다. 가이드라인은 데이터를 분석하는 분석 가이드라인과, 입력된 데이터 타입과 사용자의 의도를 반영하여 차트를 추천하는 추천 가이드라인으로 구성되어 있다. 이러한 가이드라인을 통해 차트 선택 과정에서 사용자의 의도에 부합하지 않는 차트를 배제하였고, 사용자가 차트를 선택하는데 소요되는 시간이 감소하였음을 확인하였다.

• 경영정보학연구
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• 제11권3호
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• pp.125-146
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• 2009

우수한 이점들을 갖춘 오픈소스 소프트웨어(OSS)의 출현은 많은 사람들에게 상당한 흥미를 불러일으켰다. 대표적인 OSS로 알려진 리눅스(Linux)에 관한 연구에서 보편적인 방법으로 개발할 경우, 약 54억 유로의 비용이 들고, 연 73,000명의 개발자들이 필요할 것이라고 추정하였다. 그러나 리눅스는 개인사용자들을 위한 운영체제 시장 점유의 0.65퍼센트만을 차지하고 있었고 이는 마이크로소프트 윈도우즈 제품이 전체의 90퍼센트를 차지하는 것과 대조적인 것이었다. OSS의 개발에 사용된 대부분의 노력들이 낭비되거나, 잠재적인 가치가 실제적으로 사용자들에게는 의미 없게 되는 결과였다. OSS의 채택은 현재의 소프트웨어의 사용을 중단함과 동시에 새로운 소프트웨어로 변경(전환)하는 것이다. 만약 사용자들이 전환하기를 주저한다면, OSS를 채택할 수 없을 것이다. 본 연구에서는 리눅스 사례를 활용하여 현재 사용하고 있는 상업성의 운영체제를 무료 운영체제(오픈소스 소프트웨어)로 전환하는 것에 대한 사용자 저항을 조사하였다. 본 연구는 전환비용을 6개의 세부유형(불확실 비용, 감정비용, 설치비용, 학습비용, 이익 손실 비용, 매몰비용)으로 분류하고, 201명의 사용자들을 대상으로 한 설문결과를 바탕으로 변화에 대한 사용자 저항에 미치는 영향을 조사하였다. 조사 결과, 변화에 대한 사용자 저항은 OSS의 채택의도에 부정적인 영향을 주는 것으로 확인되었다. 또한 본 연구는 불확실 비용과 감정비용이 변화에 대한 사용자 저항에 유의한 영향을 미치는 것으로 조사되었다. 기술 수용에 관한 선행연구들을 뛰어넘어, 본 연구는 전환비용이 변화에 대한 사용자 저항에 영향을 미치는 것을 이해하는데 공헌하고, OSS의 채택을 향상시키기 위한 전략을 개발하는 OSS 주창자들에게 제언하는데 의미가 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.461-466
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• 2021

본 연구에서는 DECO(Dictionnaire Electronique du COreen) 한국어 전자사전과 LGG(Local-Grammar Graph)에 기반한 반자동 언어데이터 증강(Semi-automatic Symbolic Propagation: SSP) 방식에 입각하여, 핀테크 분야의 CS(Customer Service) 챗봇 NLU(Natural Language Understanding)을 위한 주석 학습 데이터를 효과적으로 생성하고, 이를 기반으로 RASA 오픈 소스에서 제공하는 DIET(Dual Intent and Entity Transformer) 아키텍처를 활용하여 핀테크 CS 챗봇 NLU 시스템을 구현하였다. 실 데이터을 통해 확인된 핀테크 분야의 32가지의 토픽 유형 및 38가지의 핵심 이벤트와 10가지 담화소 구성에 따라, DECO-LGG 데이터 생성 모듈은 질의 및 불만 화행에 대한 양질의 주석 학습 데이터를 효과적으로 생성하며, 이를 의도 분류 및 Slot-filling을 위한 개체명 인식을 종합적으로 처리하는 End to End 방식의 멀티태스크 트랜스포머 모델 DIET로 학습함으로써 DIET-only F1-score 0.931(Intent)/0.865(Slot/Entity), DIET+KoBERT F1-score 0.951(Intent)/0.901(Slot/Entity)의 성능을 확인하였으며, DECO-LGG 기반의 SSP 생성 데이터의 학습 데이터로서의 효과성과 함께 KoBERT에 기반한 DIET 모델 성능의 우수성을 입증하였다.