• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.30 no.1_2
• /
• pp.51-57
• /
• 2003

For QA systems to return correct answer phrases, it is very important that they correctly and stably analyze users' intention. To satisfy this need, we propose a question type classifier (i.e. asking point identifier) for practical QA systems. The classifier uses a hybrid method that combines a statistical method with a rule-based method according to some heuristic rules. Owing to the hybrid method, the classifier can reduce the time to manually construct rules, yield high precision rate and guarantee robustness. In the experiment, we accomplished 80% accuracy of the question type classification.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2021.10a
• /
• pp.410-413
• /
• 2021

본 논문에서는 분류 모델의 주류로 사용되고 있는 Encoder 기반 사전학습 모델(BERT, ALBERT, ELECTRA)의 내부 Encoder Layer가 하부 Layer에서는 Syntactic한 분석을 진행하고 상부 Layer로 갈수록 Semantic 한 분석을 진행하는 점, Layer가 구성됨에 따라 Semantic 정보가 Syntactic 정보를 개선해 나간다 점에 기반한 기존 연구 결과를 바탕으로 Encoder Layer를 구성함에 따라 어떻게 성능이 변화하는지 측정한다. 그리고 의도 분류를 위한 학습 데이터 셋도 분류하고자 하는 성격에 따라 Syntactic한 구성과 Semantic한 구성을 보인다는 점에 착안하여 ALBERT 및 ELECTRA를 이용한 의도 분류 모델을 구축하고 각 데이터 셋에 맞는 최적의 Encoder Layer 구성을 가지는 모델을 비교한 결과, 두 데이터 셋 간에 다른 Layer 구성을 보이는 점과 기존 모델보다 성능이 향상됨을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
• /
• 2006.06a
• /
• pp.87-90
• /
• 2006

목적 지향 대화에서, 사용자의 의도는 화행(speech acts)과 개념열(concept sequences)로 나타낼 수 있다. 화행은 대화의 영역과는 상관없이 표현되는 정보이고, 개념열은 영역과 깊은 관련을 지닌 정보이다. 대화시스템에서 화행과 개념열로 구성되는 사용자의 의도를 정확히 파악하는 것은 시스템이 사용자의 발화에 정확히 응대하는 데에 매우 중요하다. 본 논문에서는 일정관리 영역에서의 대화를 대상으로 화행과 개념열을 분류하고 신경망을 사용하여 이들을 분석한다. 화행과 개념열로 구성되는 의도 분석에 사용하는 자질은 크게 문맥 자질과 문장 자질로 분류되며, 문장자질은 카이제곱 통계량을 사용하여 사용자의 의도 분석에 효과적인 자질만을 선택하여 사용하고 문맥자질로는 이전 발화에 대한 정보를 활용한다. 신경망을 사용하여 사용자 의도 분석을 수행한 결과 성능이 우수함을 알 수 있었다.

• Korean Journal of Cognitive Science
• /
• v.21 no.4
• /
• pp.459-480
• /
• 2010

A dialogue system includes various morphological analyses for recognizing a user's intention from the user's utterances. However, a user can represent various intentions via emotional states in addition to morphological expressions. Thus, a user's emotion recognition can analyze a user's intention in various manners. This paper presents a new method to automatically recognize a user's emotion for a dialogue system. For general emotions, we define nine categories using a psychological approach. For an optimal feature set, we organize a combination of sentential, a priori, and context features. Then, we employ a support vector machine (SVM) that has been widely used in various learning tasks to automatically classify a user's emotions. The experiment results show that our method has a 62.8% F-measure, 15% higher than the reference system.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.15 no.11
• /
• pp.550-558
• /
• 2015

This study investigates the degree of intention-behavior gap in the entertainment tourism. Using the sample of international visitors to South Korea, we identified the inclined actor (who are interested in the entertainment performance and actually went to the entertainment performance) and inclined abstainer (who are interested in the entertainment performance but did not go to the entertainment performance). The results of logistic regression analysis show that the sample was more accurately classified when attitude and knowledge on K-entertainment were included as explanatory variables. More findings and implications are provided.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.10a
• /
• pp.142-144
• /
• 2004

웹 문서 검색은 인터넷을 통해 정보를 얻는 가장 손쉬운 방법이지만, 사용자의 질의 의도를 충분히 반영하지 못한다는 단점을 가지고 있기도 하다. 이 논문에서는 사용자 의도를 문서 분류라는 방법을 통해 질의로부터 얻어내고 문서 검색결과와 문서 분류에 의한 결과를 적절한 방법으로 합성하여 사용자에게 결과로서 제시하는 시스템을 구현하였다.

• Journal of the Korean Home Economics Association
• /
• v.40 no.12
• /
• pp.63-83
• /
• 2002

본 연구는 미국 소비자들이 지각한 온라인 쇼핑속성에 대한 차원을 밝히고. 온라인 속성에 대한 중요성과 상품범주별 구매의도와의 관계를 밝혀 상품범주별 마케팅 전략과 인터넷 소비자 관리 및 교육 프로그램 개발에 기여하고자 하였다. 조사대상자는 가정에서 인터넷을 사용하고 있는 미국 소비자 303 명으로 구성되었으며, 질문지법에 의해 자료 수집되었다. 자료분석을 위해 탐색적 요인분석을 실행하였고, LISREL8에 의해 측정모델과 구조적 관계 모델을 동시에 검증하였다. 자료 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 소비자가 지각한 온라인 쇼핑에 대한 속성은 거래 및 비용, 사이트 디자인, 구매유인 프로그램, 상호 관계성의 4개 차원으로 분류되었다. 둘째, 온라인 상품은 구매의도에 따라 인지적 상품, 경험적 상품, 서비스 3개 범주로 분류되었다. 셋째, 지각된 온라인 쇼핑속성의 중요도와 각상품군 구매의도와의 구조적 관계모델을 추정한 결과,“거래 및 비용”은 3개의 상품군에 대한 구매의도에 모두 유의한 영향을 주었으며,“구매유인 프로그램”은 경험적 상품과 서비스에 대한 구매의도에 유의한 영향을 미쳤다. 따라서, 소비자들에게 중요하게 지각되는 인터넷 특정 속성 즉, 보완, 배달 및 비용을 초점으로한 상품범주별 차별화된 이점을 제시하여 효과적인 마케팅 전략을 수립해야 할 것이다. 또한, 전자 상거래와 관련 보완, 환불정책 등에 관한 소비자 교육과 보호법이 요구되고 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2022.10a
• /
• pp.517-520
• /
• 2022

지능형 대화 시스템은 줄곧 서비스의 목표와 무관한 사용자 입력을 전달받아, 그 처리 성능을 의심받는다. 특히 종단간 대화 이해 생성 모델이나, 기계학습 기반 대화 이해 모델은 학습 시간대에 한정된 범위의 도메인 입력에만 노출됨으로, 사용자 발화를 자신이 처리 가능한 도메인으로 과신하는 경향이 있다. 본 연구에서는 대화 생성 모델이 처리할 수 없는 입력과 신뢰도가 낮은 생성 결과를 배제하기 위해 불확실성 정량화 기법을 대화 의도 분류 모델에 적용한다. 여러 번의 추론 샘플링이 필요 없는 실용적인 예측 신뢰도 획득 방법과 함께, 평가 시간대와 또다른 도메인으로 구성된 분포 외 입력 데이터를 학습에 노출시키는 것이 분포 외 입력을 구분하는데 도움이 되는지를 실험으로 확인한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.10 no.3
• /
• pp.364-372
• /
• 2010

The purpose of this study is to segment recreational forest's visitors for marketing based on purpose of visit. Using the factor analysis, cluster analysis, cross tab, and t-test to find out different behavioral intention in each clusters, the result elicited some implications. First, 2 clusters was founded and has difference in behavioral intentions. Cluster 1(married, 200~300hundred won income) has higher satisfaction, revisit intention, recommendation intention. The result shows that market researcher in recreational forest should approach different marketing strategy and has various facility, active program. This research need to survey broad region to generalized result.

• 전기의세계
• /
• v.41 no.1
• /
• pp.23-34
• /
• 1992

일반적으로 전자파 노이즈는 발생원인에 따라 2가지로 대별되는데, 태양 노이즈와 낙뢰 등으로 대표되는 자연노이즈(Natural Noise)와 통신, 방송, 전자기기 등과 같은 인공노이즈(Man-Made Noise)가 있다. 인공노이즈는 다시 의도성노이즈(Intentional Noise)와 비의도성노이즈(Unintentional Noise)로 분류된다.