• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.281-286
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• 2023

더욱 사람같은 대화 모델을 실현하기 위해, 페르소나 메모리를 활용하여 응답을 생성하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 다수의 기존 연구들에서는 메모리로부터 관련된 페르소나를 찾기 위해 별도의 검색 모델을 이용한다. 그러나 이는 전체 시스템에 속도 저하를 일으키고 시스템을 무겁게 만드는 문제가 있다. 또한, 기존 연구들은 페르소나를 잘 반영해 응답하는 능력에만 초점을 두는데, 그 전에 페르소나 참조의 필요성 여부를 판별하는 능력이 선행되어야 한다. 따라서, 우리의 제안 모델은 검색 모델을 활용하지 않고 생성 모델의 내부적인 연산을 통해 페르소나 메모리의 참조가 필요한지를 판별한다. 참조가 필요하다고 판단한 경우에는 관련된 페르소나를 반영하여 응답하며, 그렇지 않은 경우에는 대화 컨텍스트에 집중하여 응답을 생성한다. 실험 결과를 통해 제안 모델이 장기적인 대화에서 효과적으로 동작함을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.644-649
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• 2022

대화 시스템은 훈련 중 보지 못한 데이터를 입력받았을 경우 오작동의 가능성이 높으며, 특히 상용화 시에는 작은 오작동이라도 치명적인 결과를 낳을 수 있다. 따라서 시스템의 안정성을 확보하기 위해 우리는 대화 시스템에 사용자 입력의 적절성을 분류하는 기능을 탑재하였다. 해당 기능을 훈련시키기 위해서 우리는 슬롯-밸류쌍에서 슬롯을 교체하는 방법과 밸류를 교체하는 방법을 나누어 제시하였다. 슬롯을 무작위로 교체할 경우 발생하는 노이즈를 완화시키기 위해 새로운 추출 방법을 제시하였으며, 밸류를 교체할 때도 이 때 훈련시킨 모델을 이용하여 위음성의 가능성을 최소화하였다. 또한 전후방 철자 교정 모듈을 도입하여 사용자의 실수로 인한 모델의 오작동도 방지하고자 하였다. 우리는 다른 방법론과의 비교 실험과 절제 실험을 통해 각각의 방법론의 효용성을 입증하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.219-240
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• 2023

사용자가 만족감을 느끼며 상호작용할 수 있는 대화형 인공지능을 개발하기 위한 노력이 이어지고 있다. 대화형 인공지능 개발을 위해서는 사람들의 실제 대화를 반영한 학습 데이터를 구축하는 것이 필요하지만, 기존 데이터셋은 질문-답변 형식이 아니거나 존대어를 사용하여 사용자가 친근감을 느끼기 어려운 문체로 구성되어 있다. 이에 본 논문은 온라인 커뮤니티에서 수집한 30,767개의 질문-답변 문장 쌍으로 구성된 대화 데이터셋(KOMUChat)을 구축하여 제안한다. 본 데이터셋은 각각 남성, 여성이 주로 이용하는 연애상담 게시판의 게시물 제목과 첫 번째 댓글을 질문-답변으로 수집하였다. 또한, 자동 및 수동 정제 과정을 통해 혐오 데이터 등을 제거하여 양질의 데이터셋을 구축하였다. KOMUChat의 타당성을 검증하기 위해 언어 모델에 본 데이터셋과 벤치마크 데이터셋을 각각 학습시켜 비교분석하였다. 그 결과 답변의 적절성, 사용자의 만족감, 대화형 인공지능의 목적 달성 여부에서 KOMUChat이 벤치마크 데이터셋의 평가 점수를 상회했다. 본 연구는 지금까지 제시된 오픈소스 싱글턴 대화형 텍스트 데이터셋 중 가장 대규모의 데이터이며 커뮤니티 별 텍스트 특성을 반영하여 보다 친근감있는 한국어 데이터셋을 구축하였다는 의의를 가진다.

• 융합정보논문지
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• 제10권12호
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• pp.9-14
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• 2020

현재 NTIS(National Technology Information Service)는 인공지능 기술을 기반으로 대화형 검색 서비스를 구축하고 있다. 이용자의 검색 의도를 파악하고 과제정보를 제공하기 위해 딥러닝 모델과 형태소 분석기를 기반으로 대화형 검색 서비스를 구축한다. 딥러닝 모델은 NTIS와 대화형 검색 서비스를 활용할 때 적재되는 로그 데이터를 기반으로 학습을 진행하고 이용자의 검색 의도를 파악한다. 그리고 단계별 검색을 통해 과제정보를 제공한다. 검색 의도 파악은 예외처리를 용이하게 해주며 단계별 검색은 통합검색보다 쉽고 빠르게 원하는 정보를 얻을 수 있도록 한다. 향후연구로는 인공지능 기술이 접목된 성장형 대화형 검색 서비스로써 이용자에게 제공하는 정보의 범위를 확대해야 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.765-776
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• 2018

인공지능 기술은 최근 컴퓨팅 기술의 발달과 함께 급성장하고 있는 기술로, 차세대 핵심기술로 꼽히고 있다. 챗봇은 미리 정해놓은 규칙에 따라 사용자 입력에 대해 응답할 수 있도록 만들어진 시스템으로, 상담, 주문 등 단순 반복 업무를 비롯해 사용자 대화 패턴 분석을 통한 서비스 제공까지 점차 그 범위가 확대되며 생활 밀착형 서비스로 자리 잡을 전망이다. 이에 따라 본 연구에서는 인공지능 기술을 활용한 셀럽봇 모델을 제시하고자 한다. 셀럽봇이란, 셀러브리티(Celebrity)의 약자 셀럽(Celeb)과 챗봇(Chatbot)의 합성어로 셀러브리티와 대화할 수 있는 챗봇 서비스를 말한다. 셀럽은 '애착 관계'를 형성할 수 있는 가장 좋은 대상이며, 누구나 접근하기 쉽다는 장점이 있다. 이와 함께 인공지능 기술은 '제품' 이지만 '제품'이 아닌 사람처럼 여기게 할 수 있는 기술이다. 이를 미루어 볼 때 '셀럽'이라는 특성과 인공지능 기술 기반의 챗봇이 결합하였을 때 가장 큰 시너지를 발생시킬 수 있을 것으로 보며 이를 활용한 다양한 파생상품이 발생할 것으로 보며 이에 따라 셀럽봇 모델을 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.84-86
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• 2022

인공지능 대화 기술이 발달하며 다양한 분야에서 사용자의 의도에 따른 적절한 대응이 가능한 챗봇이 적용되고 있다. 특히 사용자 문의 및 상담이 많은 교육 도메인에서의 챗봇 도입 중요성은 증가하고 있다. 하지만 현재까지의 챗봇은 단순 대응이나 사용자가 자주 사용하는 기능 위주로 대응이 이루어지고 있다. 또한 교육콘텐츠가 다양화되고 증가함에 따라 인공지능을 통해 맞춤형 추천이 가능한 추천 시스템 연구가 활발해지고 있다. 이러한 대화 시스템과 추천 시스템에 대한 각 연구 분야는 같은 도메인에서 핵심적인 요소임에도 불구하고 별도로 진행되고 있는 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자 맞춤형 강의 콘텐츠를 추천할 수 있는 추천 시스템과 부가 기능에 대한 대응이 가능한 대화 시스템이 결합된 사용자 맞춤형 강의 추천 대화 시스템을 제안한다. 이를 통해 다양화 및 개인화 되어가는 교육도메인에서의 챗봇 적용으로 업무 효율성 및 사용자 만족도가 향상되기를 기대한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.561-570
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• 2018

인공지능은 4차 산업혁명에서 화두 되고 있는 기술 중 하나이며, 세계 각국의 기업들이 주목하고 있는 기술로 교육, 금융, 자동차 등 다양한 산업 분야에 적용해 나가고 있다. 챗봇은 정해진 응답규칙에 따라 사용자 질문에 응답할 수 있도록 만들어진 시스템으로, 지능형 가상 도우미 서비스, 날씨, 교통, 일정 등에 대한 간단한 질의응답부터 사용자의 패턴 분석을 통한 서비스 제공까지 점차 그 활용 범위가 확대되며 생활 밀착형 서비스로 입지를 굳혀갈 전망이다. 이에 인공지능 챗봇에 대한 연구는 반드시 필요하다고 볼 수 있다. 따라서 본 연구에서는 중소상인들을 위한 인공지능 챗봇 서비스 플랫폼 설계 및 구현에 대하여 제시하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.367-368
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• 2023

최근 챗봇 시스템은 급격한 발전과 함께 사용자와 자연스러운 대화를 할 수 있는 인공지능 기술의 필요성이 대두되고 있다. 기존의 챗봇 시스템은 대화 상황을 충분히 이해하지 못하거나, 학습된 데이터를 벗어나는 문장에 대한 일관성 있는 응답을 제공하지 못하는 한계가 있다. 본 논문에서는 GPT-3와 KoBERT를 활용하여 사용자의 감정 상태를 파악하고 해당 감정을 고려한 일관성 있는 대화를 제공하는 감정 분석 기반 챗봇 시스템을 제안한다. 이를 바탕으로 긍정적인 대화를 이어 나가는데 초점을 두어 자연스러운 대화가 가능할 것으로 기대된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.41-44
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• 2003

인공생명 기법의 대표적인 응용분야 중 하나인 창발적인 개체의 생성에서 유전자를 표현하는 방법으로 크게 방향성 그래프와 L-system의 두 가지 방법이 사용되고 있다. 두 가지 방법 모두 각기 좋은 특성이 있지만 L-system은 사용자에 의해 내부적인 파라메터로 정의되기 때문에 전체적인 실제 모양을 구조적으로 정의하기 어렵다 본 논문에서는 이런 단점을 극복하고자 실제 모양을 표현하는데 적절한 구조적 방향성 그래프를 도입하여 개체의 유전자를 구조적으로 표현함으로써 실제 개체와 유사한 모양을 창발적으로 생성하고, 이를 클러스터 대화형 유전자 알고리즘에 적용하여 사용자가 생성하고자 하는 실제 모양의 캐릭터를 자동으로 생성하게 하였다. 실험을 통해 2차원에서의 의자모양과 꽃 모양을 생성함으로써 다양한 구조의 창발적인 캐릭터를 생성할 수 있는 가능성을 제시했다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.822-825
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• 2020

본 논문에서는 코로나 바이러스로 인한 불편함을 겪는 사람들에게 코로나 관련 정보를 편리하게 제공하기 위해 인공지능 기반의 챗봇을 개발하였다. 인공지능 기술이 도입됨에 따라 챗봇이 여러 기관에서 고객 응대를 포함한 다양한 업무를 수행하고 있다는 점에 착안하여 IBM Watson Assistant를 활용한다. Watson Assistant는 사용자가 입력한 말을 자연어 처리를 통해 분석하여 문장을 생성한 후 사용자에게 전달한다. Intent와 Entitiy를 통해 질의의 행위와 주체를 입력한 후 높은 빈도가 예상되는 질문을 작성하고, Dialog를 통해 대화 흐름을 파악한다. 사용자는 Axure로 설계된 사용자 인터페이스를 통해 대화 전송, 정보 수신 등 동작을 취할 수 있으며, 각 언어에 맞는 SDK 라이브러리를 제공한다는 이점을 활용하여 Node.js로 화면에서 발생하는 액션과 데이터 전달을 처리한다.