• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.497-501
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• 2022

대화 상태 추적(Dialogue State Tracking)은 특정 목적을 달성하기 위한 대화 시스템인 목적 지향 대화 시스템의 핵심 부분으로, 대화에서 표현된 사용자의 목적을 추출한다. 조기 위험 검출 시스템은 연속적으로 들어오는 정보를 바탕으로 분류 대상인지 아닌지를 판별하며, 정확도 저하를 피하면서 최대한 빠르게 분류하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 대화 상태 추적 시스템에서 나온 은닉층을 입력으로 하여 실시간으로 공황 장애 여부를 점진적으로 조기 분류하는 시스템과 조기 분류를 위한 새로운 손실 함수를 제안한다. 조기 위험 검출 시스템에 대화 상태인 belief state의 정보를 함께 사용했을 때, 큰 성능 향상을 보였으며 대화 상태가 조기 위험 검출에 필요한 정보를 담고 있음을 확인할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.491-496
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• 2022

최근 멀티-세션 데이터로 장기간 페르소나와 대화 일관성을 유지하며 인터넷에서 대화와 관련된 지식을 활용하는 대화모델 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 이를 위한 한국어 멀티-세션 오픈 도메인 지식 기반 대화 데이터는 공개되지 않아 한국어 대화모델 연구에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 한국어 멀티-세션 오픈 도메인 지식 기반 데이터의 필요성을 시사하고, 데이터 수집을 위한 툴을 제안한다. 제안하는 수집 툴은 양질의 데이터 수집을 위해 작업자들이 사용하기 편하도록 UI/UX를 구성하였으며, 대화 생성 시 텍스트뿐만 아니라 정보가 밀집된 테이블도 대화에 활용할 지식으로 참조할 수 있도록 구현하였다. 제안하는 수집 툴은 웹 랜덤채팅 시스템에 기반을 두어 작업자가 여러 다른 작업자와 같은 확률로 매칭되게 구현되었으며, 일정 확률로 기존 대화로부터 대화를 시작하도록 함으로써 멀티-세션 대화 수집이 가능하도록 하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.361-364
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• 2021

지식 기반 다중 대화 시스템은 지식 정보를 포함한 응답을 생성하는 대화 시스템이다. 이 시스템은 응답 생성에 필요한 지식 정보를 찾아내는 지식 선택 작업과 찾아낸 지식 정보를 바탕으로 문맥을 고려한 응답을 생성하는 응답 생성 작업으로 구성된다. 본 논문에서는 지식 선택 작업을 기계독해 프레임워크에 적용하여 해결하는 방법을 제안한다. 지식 선택 작업은 여러 개의 발화로 이루어진 대화 기록을 바탕으로 지식 문서 내에 존재하는 지식을 찾아내는 작업이다. 본 논문에서는 대화 기록 모델링 계층을 활용해 마지막 발화와 관련 있는 대화 기록을 찾아내고, 주의 집중 풀링 계층을 활용해 긴 길이의 지식을 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 목적지향 지식 문서 기반 대화 데이터 셋인 Doc2dial 데이터의 지식 선택 작업에서 F1 점수 기준 76.52%, EM 점수 기준 66.21%의 성능을 기록해 비교 모델 보다 높은 성능을 기록하는 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.10 no.11
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• pp.55-61
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• 2019

In order to realize foreign language education, various existing educational media have been provided, but there are disadvantages in that the cost of the parish and the media program is high and the real-time responsiveness is poor. In this paper, we propose an artificial intelligence English conversation system based on VR and speech recognition. We used Google CardBoard VR and Google Speech API to build the system and developed artificial intelligence algorithms for providing virtual reality environment and talking. In the proposed speech recognition server system, the sentences spoken by the user can be divided into word units and compared with the data words stored in the database to provide the highest probability. Users can communicate with and respond to people in virtual reality. The function provided by the conversation is independent of the contextual conversations and themes, and the conversations with the AI assistant are implemented in real time so that the user system can be checked in real time. It is expected to contribute to the expansion of virtual education contents service related to the Fourth Industrial Revolution through the system combining the virtual reality and the voice recognition function proposed in this paper.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.433-438
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• 2021

대화 시스템은 크게 사용자와 시스템이 특정 목적 혹은 자유 주제에 대해 대화를 진행하는 것으로 구분된다. 최근 자유주제 대화 시스템(Open-Domain Dialogue System)에 대한 연구가 활발히 진행됨에 따라 자유 주제를 기반으로 하는 상담 대화, 일상 대화 시스템의 독성 발화 제어 생성에 대한 연구의 중요성이 더욱 커지고 있다. 이에 본 논문에서는 대화 모델의 독성 응답 생성을 제어하기 위해 일상 대화 데이터셋으로 학습된 BART 모델에 Plug-and-Play Language Model 방법을 적용한다. 공개된 독성 대화 분류 데이터셋으로 학습된 독성 응답 분류기를 PPLM의 어트리뷰트(Attribute) 모델로 활용하여 대화 모델의 독성 응답 생성을 감소시키고 그 차이를 실험을 통해 정량적으로 비교한다. 실험 결과 어트리뷰트 모델을 활용한 모든 실험에서 독성 응답 생성이 감소함을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.258-262
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• 2023

과제 지향 대화 시스템은 발화 의도 및 요구사항을 파악하여 사용자가 원하는 과제를 달성한다는 점에서 유용하다. 대화 상태 추적은 과제 지향 대화 시스템의 핵심 모듈이며, 최근에는 텍스트뿐만 아니라 시각 정보까지 활용하여 대화 상태를 추적하는 멀티모달 대화 상태 추적 연구가 활발히 진행되는 중이다. 본 논문에서는 멀티모달 공황장애 상담 대화 속 내담자의 상태를 추적하는 과제를 제안하였다. ChatGPT를 통한 멀티모달 공황장애 상담 과제 지향 대화 데이터셋 구축 프레임워크와, 구축한 데이터셋의 품질을 증명하기 위한 분석도 함께 제시하였다. 사전학습 언어 모델인 GPT-2를 벤치마크 데이터셋에 대해 학습한 성능을 측정함으로써 향후 멀티모달 대화 추적 성능이 능가해야 할 베이스라인 성능을 제시하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.153-159
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• 2022

본 논문에서는 인공지능이 생성하는 일상 대화의 품질 향상을 위해 상식 추론을 정의하고 설문을 통해 정량적, 정성적 분석을 진행하였다. 정량적 평가에서는 주어진 문장이 에게 학습시키기에 적합한가'라는 수용성 판단을 요청한 질문에서 40대 이상의 연령이 20, 30대와 유의미한 차이를 보였다. 정성적 평가에서는 '보편적 사실 여부'를 AI 발화 기준의 주요한 지표로 보았다. 이어서 '챗봇' 대화의 품질에 대한 설문을 실시했다. 이를 통해 일상 대화를 사용한 챗봇의 대화 품질을 높이기 위해서는 먼저, 질문의 요구에 적절한 정보와 공감을 제공해야 하고 두 번째로 공감의 정도가 챗봇의 특성에 맞는 응답이어야 하며 세 번째로 대화의 차례에 따라 담화의 규칙을 지키면서 대화가 진행되어야 한다는 결론을 얻을 수 있었다. 이 세 가지 요건이 통합적으로 적용된 담화 설계를 통해 완전히 인공지능스러운 대화가 가능할 것으로 여겨진다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.53-58
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• 2022

인공지능 기술이 발전하며, 다양한 산업군에 사람의 업무를 보조하는 인공지능 시스템이 적용되고 있다. 그 중 콜센터 상담사의 상담 업무를 보조하는 자연어 처리 기술 역시 활발히 연구되고 있는 분야 중 하나이다. 콜센터 상담사 보조 시스템은 상담사를 보조하기에 앞서 고객과 상담사의 대화로 진행되는 상담이 어떤 내용인지 정확히 인식해야 한다. 이때, 시스템이 상담의 목적을 대표할 수 있는 발화를 판별한다면 상담 내용을 보다 명확히 인식할 수 있다. 본 논문은 구어체로 진행되는 상담 스크립트의 특징을 주목하여, 실시간으로 상담 내용을 분석하고, 중요한 의미를 가지는 발화를 인지하여 추출하는 모델을 제안한다. 실험 결과, 제안한 모델이 기존 추출 요약과 비교하여, 우수한 성능을 보였다. 본 논문에 제안한 모델을 적용하여, 주요 상담 발화를 추출하고, 관련된 상담 문서 검색, 상담 내용 분류 등에 적용할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.430-431
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• 2023

교육 분야에서는 각 학생의 특성과 요구에 부응하는 개인화 교육의 중요성이 증가하고 있다. 이에 따라 인공지능 기반의 튜터링 시스템, 특히 대화 기반의 튜터링이 주목받고 있다. 본 연구는 GPT-3.5-turbo 를 사용하여 데이터를 생성하는 과정에서 프롬프트 설계의 중요성과 인간의 감수 과정의 필요성을 확인했다. 또한, 자동 평가 방법을 제안하여 데이터의 품질과 유용성을 평가하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.133-138
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• 2021

최근 다양한 분야에서 자동 고객 응대 시스템을 도입하고 있으며 이에 따른 대화형 질의응답 시스템 연구의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 새로운 도메인의 대화형 질의응답 시스템 구축에 필요한 말뭉치를 자동으로 생성하는 대화형 질의-응답 생성 시스템을 소개한다. 또한 이전 대화 내용을 고려하여 문서로부터 사용자의 다음 질문 대상이 될만한 응답 후보를 추출하는 맥락 관련 응답 추출 과제와 이에 대한 성능 평가 지표인 Sequential F1 점수를 함께 제안한다. 대화형 질의응답 말뭉치인 CoQA에 대해 응답 후보 추출 실험을 진행한 결과 기존의 응답 추출 모델보다 우리의 맥락 관련 응답 추출 모델이 Sequential F1 점수에서 31.1 높은 성능을 보였다. 또한 맥락 관련 응답 추출 모듈과 기존에 연구된 대화형 질의 생성 모듈을 결합하여 개발한 대화형 질의-응답 생성 시스템을 통해 374,260 쌍의 질의-응답으로 구성된 대화형 질의응답 말뭉치를 구축하였다.