• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.35-39
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• 2018

챗봇은 사람과 기계가 자연어로 된 대화를 주고받는 시스템이다. 최근 대화형 인공지능 비서 시스템이 상용화되면서 일반적인 대화와 질의응답을 함께 처리해야할 필요성이 늘어나고 있다. 본 논문에서는 기계독해 기반 질의응답과 Transformer 기반 자연어 생성 모델을 함께 사용하여 하나의 모델에서 일반적인 대화와 질의응답을 함께 하는 기계독해 기반 질의응답 챗봇을 제안한다. 제안 모델은 기계독해 모델에 일반대화를 판단하는 옵션을 추가하여 기계독해를 하면서 자체적으로 문장을 분류하고, 기계독해 결과를 통해 자연어로 된 문장을 생성한다. 실험 결과 일반적인 대화 문장과 질의를 높은 성능으로 구별하면서 기계독해의 성능은 유지하였고 자연어 생성에서도 분류에 맞는 응답을 생성하였다.

• 정보와 통신
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• 제29권4호
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• pp.3-9
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• 2012

본고에서는 최근 스마트폰 등에서 사용자에게 편리한 인터페이스 수단으로 활용되고 있는 음성인식 기술에 대하여 알아본다. 음성인식 기술은 컴퓨터가 인간의 말을 알아듣는 기술로서 50년 이상의 연구개발 역사를 가지고 있다. 그간 꾸준한 기술개발과 상용화 시도를 통하여 지속적인 발전을 이루어왔으며 최근 들어 스마트폰 활성화에 따라 관심도가 급속히 높아지고 있는 분야이다. 음성인식 기술은 언어와 관련된 기술이니만큼 기술측면과 시장측면에서의 특수성이 있으며 이를 충분히 고려한 연구개발전략이 수립되어야 한다. 현재, 구글, 애플, 마이크로소프트 등 세계적인 IT 선도기업이 음성인식 기술 개발에 많은 노력을 기울이고 있으며 특히 스마트폰 환경에서의 음성인식 응용 서비스인 음성검색, 자동통역, 인공지능 개인비서 등을 시작하며 본격적인 기술, 시장 선점 경쟁에 돌입하였다. 이들 서비스에 대하여 자세히 알아보고 이에 따른 시사점 및 국내 대응현황에 대해 알아본다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.176-179
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• 2021

현재 음성인식 기술은 인공지능 비서, 전화자동응답, 네비게이션 등 다양한 분야에서 사용되고 있으며 인간의 음성을 디바이스에 전달하기 위해 음성 신호를 텍스트로 변환하는 Speech-To-Text (STT) 기술을 필요로 한다. 초기의 STT 기술의 대부분은 확률 통계 방식인 Hidden Markov Model (HMM)기반으로 이루졌으며, 딥러닝 기술의 발전으로 HMM과 함께 Recurrent Nural Network (RNN), Deep Nural Network (DNN) 기법을 사용함으로써 과거보다 단어 인식 오류를 개선하며 20%의 성능 향상을 이루어냈다. 그러나 다수의 화자 혹은 생활소음, 노래 등 소음이 있는 주변 환경의 간섭 신호 영향을 받으면 인식 정확도에 차이가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 음성 신호를 추출하여 주파수성분을 분석하고 오디오 신호 사이의 주파수 영역 correlation 연산을 통해 음성 신호와 노이즈 신호를 구분하는 것으로 STT 인식률을 높이고, 목소리 신호를 더욱 효율적으로 STT 기술에 입력하기 위한 방안을 제안한다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.71-81
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• 2019

인공지능(AI) 기술이 발달함에 따라 다양한 영역에서 활용되고 있다. 인공지능을 활용한 챗봇(Chatbot)의 이용도 여러 분야로 확대되고 있으며, 특히 모바일 쇼핑 이용이 증가하면서 챗봇 서비스의 소비자와의 소통 기능이 주목 받고 있다. 그러나 챗봇에 대한 연구는 초기 단계이며 모바일 커머스에서 이용하는 챗봇에 대한 선행연구는 아직 미비하다. 따라서 본 연구는 쇼핑 챗봇에 대한 소비자 반응을 실증적으로 살펴보고 의인화된 챗봇의 에이전트로서의 유형과 메시지 유형이 어떠한 영향을 주는지를 검증하고자 하였다. 구체적으로 챗봇 에이전트 유형(비서/친구)과 메시지 유형(사실/평가)을 독립변수로 $2{\times}2$ 집단 간 실험을 수행하였다. 연구 결과, 챗봇 에이전트 와 메시지 유형이 소비자의 챗봇에 대한 지각된 인식 및 반응에 미치는 주효과는 발견되지 않았지만, 에이전트 유형과 메시지 유형의 간 상호작용이 나타났다. 구체적으로 에이전트 유형이 비서일 때에는 사실적 메시지로 상품 추천을 하였을 때 긍정적인 영향을 미치는 반면, 친구일 경우에는 평가적 메시지 유형이 보다 긍정적인 반응을 얻는 것으로 나타났다. 이 결과는 챗봇 서비스에 대한 소비자 반응을 이해하기 위해서 커뮤니케이션 요소들을 고려해야 하며 이를 적절하게 활용하여 긍정적인 경험을 유도할 수 있다는 학문적, 실무적 시사점을 제공한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1285-1290
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• 2023

가상공간(이하 VR)에서의 환경은 기존의 PC 및 스마트폰에 비해 접근하기 어렵다는 문제가 있지만, 기존 환경에 비해 더 현실감 있고 무궁한 체험과 기능을 제공해 줄 수 있다는 장점이 존재한다. 이러한 VR환경에서 최근 인기있는 AI 기술인 ChatGPT를 활용한 인터페이스와 상호작용을 연구함으로서 가상 세계에서 더욱 편리하게 일을 처리하도록 돕는 기술을 개발할 필요가 있다. VR환경에서의 ChatGPT 인터페이스와 상호작용은 개인화된 서비스 제공을 위한 연구이기도 하다. 이를 통해 사용자는 자신에게 맞는 인터페이스를 선택하고 비서 인터페이스 역시 사용자에게 최적화된 맞춤형 서비스를 제공할 수 있게 된다. 이에 본 연구에서는 VR환경에서 ChatGPT 시스템을 연동하여 편리한 상호작용 방법에 대해 설계함으로서 AI 비서 개발을 위한 이전 연구로 삼는다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권12호
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• pp.335-342
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• 2018

포털 사이트의 핵심 서비스인 검색서비스는 입력되는 검색어 중에서 짧은 순간에 급상승하는 검색어를 대상으로 순간 검색빈도가 높은 것을 기준으로 순위별로 제시하는 것이므로 일정기간 동안 관심도가 높은 검색어를 곧바로 알려주기는 힘들다. 따라서 이를 극복하고 검색어 변화에 대한 향상된 분석결과가 나오게 하여 보다 지능적인 정보검색 서비스를 제공하기 위한 노력이 필요하다. 이를 위하여 본 논문에서는 실시간검색어의 관심도와 지속도, 그리고 주목도를 측정할 수 있는 기준을 제시한다. 그리고 그 기준에 맞추어 일정기간 동안 시간, 일간, 주간, 월간 실시간검색어에 대한 변화의 측정과 집계를 하고 이를 통해 관심도가 높은 이슈, 관심이 길게 지속된 이슈, 변화가능성이 커서 앞으로 주목해야 할 이슈를 평가한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.491-502
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• 2022

인간과 정보기기간 대화를 통해 물품을 구매하는 음성 쇼핑에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구는 가치-태도-행동 모델을 활용하여 음성 쇼핑 지속이용의도에 미치는 영향 요인들을 살펴보았다. 인공지능 비서를 이용해 음성 쇼핑을 이용하고 있는 20-40대 소비자들을 대상으로 온라인 조사를 실시하였고, 총 360명의 응답 자료가 분석에 사용되었다. 데이터 분석을 위해 SPSS 25.0과 Amos 23.0 프로그램을 이용하였고, 기술통계분석, 확인적요인분석, 그리고 구조모형분석을 실시하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 기능적 가치가 음성 쇼핑에 대한 만족도에 가장 많은 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 둘째, 사회적 가치, 감성적 가치, 그리고 진귀적 가치가 음성 쇼핑에 대한 만족도에 정(+)적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 셋째, 음성 쇼핑의 만족도가 지속이용의도에 정(+)적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 연구의 결과는 음성 쇼핑 이용자들에 대한 특성을 파악하고, 음성 쇼핑에서 추구되는 다양한 가치를 이해하는데 기여할 수 있을 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권8호
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• pp.351-357
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• 2017

본 연구는 스마트 폰 음성인식 서비스를 분석하고 음성인식 서비스의 상황별 만족도 조사를 통하여 사용자들의 기대요구와 만족도 간의 관련성을 분석하여 더 나은 음성인식 서비스 발전을 모색하고자 하였다. 1차로 문헌연구를 통하여 음성인식 서비스의 개념과 현황을 알아보고, 2차로 육하원칙을 기조로 한 설문지를 통해 설문 조사를 진행하였다. 그 결과, 사용자는 스마트 폰 음성인식 서비스를 전화를 걸 때에 가장 많이 사용하며, 주로 혼자 있을 때 사용하며 시간대는 대체로 평이하지만, 저녁 시간이 가장 많았다. 또한, 해당 서비스는 집에서 가장 많이 사용하며 손을 사용할 수 없을 때 서비스를 가장 많이 사용하는 것으로 나타났다. 이러한 상황별 다양한 결과를 통해 개인화 서비스, 조건 인식 기능, 위급 상황 자동인식, 음성으로 잠금 해제 등 다양한 방안을 도출할 수 있었다. 본 연구를 바탕으로 추후 국내 스마트 폰 음성인식 서비스 개선과 웨어러블 디바이스 개발을 위해 효과적으로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.699-707
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• 2020

딥러닝 기술의 발전으로 STT(Speech To Text), TTS(Text To Speech), 챗봇(ChatBOT), 인공지능 비서 등 다양한 분야에 음성처리 관련 기술이 적용되고 있다. 특히, STT는 음성 기반 관련 서비스의 기반이며, 인간의 언어를 텍스트로 변환시키기 때문에 IT관련 서비스에 대한 다양한 응용을 할 수 있다. 따라서 최근 일반 사기업, 공공기관 등 여러 수요처에서 관련 기술에 대한 도입을 시도하고 있다. 하지만 정량적으로 수준을 평가할 수 있는 일반적인 IT 솔루션과는 달리 STT엔진에 대한 정확성을 평가하는 기준과 방법이 모호하며 한국어의 특성을 고려하지 않기 때문에 정량적인 평가 기준 적용이 어렵다. 따라서 본 연구에서는 한국어의 특성에 기반한 STT엔진 변환 성능 평가에 대한 가이드를 제공함으로써 엔진제작사는 한국어 특성에 기반한 STT변환을 수행 할 수 있으며, 수요처에서는 더 정확한 평가를 수행할 수 있다. 실험 데이터에서 기존 방식에 비해 35% 더 정확한 평가를 수행할 수 있다.