• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.272-275
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• 2017

대면 서비스보다 비대면 서비스를 선호하는 소비자들의 증가로 인해 기업의 고객 응대의 형태도 변해가고 있다. 기존의 전화 상담보다는 인터넷에 글을 쓰는 형식으로 문의를 하는 고객이 증가하고 있으며, 관련 기업에서는 이와 같은 변화에 효율적으로 대처하기 위해, 텍스트 기반의 상담시스템에 대한 다양한 연구 및 투자를 하고 있다. 특히, 입력된 질의에 대해서 자동 답변하는 챗봇(ChatBot)이 주목받고 있으나, 낮은 답변 정확도로 인해 실제 응용에는 어려움을 겪고 있다. 이에 본 논문에서는 상담원이 중심이 되는 텍스트 기반의 상담시스템에서 상담원이 보다 쉽게 답변을 수행할 수 있도록 자동으로 답변을 추천해주는 자동답변추천 시스템을 제안한다. 실험에서는 기존 질의응답 시스템 구축에 주로 사용되는 문장유사도 알고리즘과 더불어 합성곱신경망을 이용한 자동답변추천 기법의 답변추천 성능을 비교한다. 실험 결과, 문장유사도 기반의 답변추천 기법보다 본 논문에서 제안한 합성곱신경망(Convolutional Neural Networks) 기반의 답변추천시스템이 더 뛰어난 답변추천 성능을 나타냄을 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.272-275
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• 2017

대면 서비스보다 비대면 서비스를 선호하는 소비자들의 증가로 인해 기업의 고객 응대의 형태도 변해가고 있다. 기존의 전화 상담보다는 인터넷에 글을 쓰는 형식으로 문의를 하는 고객이 증가하고 있으며, 관련 기업에서는 이와 같은 변화에 효율적으로 대처하기 위해, 텍스트 기반의 상담시스템에 대한 다양한 연구 및 투자를 하고 있다. 특히, 입력된 질의에 대해서 자동 답변하는 챗봇(ChatBot)이 주목받고 있으나, 낮은 답변 정확도로 인해 실제 응용에는 어려움을 겪고 있다. 이에 본 논문에서는 상담원이 중심이 되는 텍스트 기반의 상담시스템에서 상담원이 보다 쉽게 답변을 수행할 수 있도록 자동으로 답변을 추천해주는 자동답변추천 시스템을 제안한다. 실험에서는 기존 질의응답 시스템 구축에 주로 사용되는 문장유사도 알고리즘과 더불어 합성곱신경망을 이용한 자동답변추천 기법의 답변추천 성능을 비교한다. 실험 결과, 문장유사도 기반의 답변추천 기법보다 본 논문에서 제안한 합성곱신경망(Convolutional Neural Networks) 기반의 답변추천시스템이 더 뛰어난 답변추천 성능을 나타냄을 보였다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.13 no.3
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• pp.107-114
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• 2012

In this paper, we proposed an automatic monitoring system for contact center in order to manage customer's complaint and agent's quality. The proposed system allows more accurate monitoring using emotion recognition and keyword spotting method for neutral/anger voice emotion. The system can provide professional consultation and management for the customer with language violence, such as abuse and sexual harassment. We developed a method of building robust algorithm on heterogeneous speech DB of many unspecified customers. Experimental results confirm the stable and improved performance using real contact center speech data.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.371-372
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• 2023

본 논문에서는 대규모 언어 모델(Large Language Models)을 기반으로 한 입학 상담용 챗봇을 설계하였다. 입시 전문 LLM은 Polyglot-ko 5.8B을 베이스 모델로 대학의 입시 관련 데이터를 수집, 가공한 후 데이터 증강을 하여 파인튜닝 하였다. 또한, 모델 성능 향상을 위해 RLHF의 후 공정을 진행하였다. 제안 챗봇은 생성한 입시 LLM을 기반으로 웹브라우저를 통해 접근하여 입시 상담 자동 응답 서비스를 활용할 수 있다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.6 no.2
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• pp.212-224
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• 2002

The purpose of this study is to design and implement the web-based counselling system in aspects of learning type and method by PBL in Constructivism. Learning problem is classified into learning difficulty, learning disability, emotional disability, memory/cognition, ADHD(attention deficit hyperactivity disorder), classwork, and school circumstance. Counselling for individual, offline visit, parents, electronic mail, and group with professionals who were involved in the design and implementation of learning counselling were used to supplement the clinic process for learning. The result of this study aims to administer the distance counselling system for learning without prominent computer knowledge. Each learner can solve diverse private learning problems which can be widely applied for situated learning. Also these online strategies by PBL indicate that providing learning types and methods are critical for overall understanding in online counselling system for learning.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2008.02a
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• pp.191-195
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• 2008

가상 성형 시스템은 실제 성형 수술을 시행하지 않은 상태에서도 성형 후의 형상을 가상적으로 시뮬레이션해 봄으로써 고객의 의사 결정과 성형의의 수술 계획 및 상담을 효과적으로 지원할 수 있는 그래픽 시스템이다. 본 논문은 가변 워핑 마스크와 스머지 필터를 이용한 2D 가상 성형 시스템의 반자동 필드 워핑을 제안함으로써 가상 성형의 편의성과 실용성을 제고함에 그 목적이 있다. 제안된 2D 가상 성형 시스템은 마우스로 스머지 필터를 조작하여 얼굴 구성 요소의 윤곽 형상을 원하는 형태로 변형할 수 있는 직관적인 사용자 인터페이스를 제공한다. 얼굴 구성 요소의 스머징 전후의 윤곽선을 대상으로 다각형 근사화에 기반한 계층적 제어선 매핑을 통해 획득한 제어선 쌍들을 이용하여 반자동 필드 워핑을 수행함으로써 소스 제어선으로부터 목표 제어선까지 점진적으로 변해가는 다수의 중간 프레임들을 생성한다. 또한 이 반자동 필드 워핑을 수행할 시, 성형부위의 변형을 따라 단계적으로 모양이 변하는 가변 워핑 마스크를 사용함으로써 변형 부위 이외의 얼굴 구성 요소들에 대해서는 왜곡을 최소화하는 지역적 변형 특성을 제고한 것이 특징이다. 제안된 2D 가상 성형 시스템은 직관적이고 편리한 사용자 인터페이스를 제공할 수 있기 때문에 시간이 적게 소요되고 작업 피로도가 낮아 실용성이 높다. 따라서 비숙련자도 간단한 사용자 입력만으로 만족스러운 가상 성형 결과를 얻을 수 있다. 특히 짧은 시간 내에 성형의와 고객이 만족하는 직관적인 상담을 가능케 하는 것이 장점이다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.313-318
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• 2003

인터넷의 급격한 발전과 광범위한 보급에 따라 과거 전화, 서신 또는 직접방문을 통하여 해결하던 고객상담의 상당부분은 인터넷을 이용한 전자우편 및 전자게시판을 이용하는 방향으로 꾸준히 대치되고 있다. 인터넷을 통한 고객과의 접촉방식의 대부분을 차지하는 전자우편과 전자게시판은, 기존의 방식 특히 전화에 비하여 즉각적인 응답을 기대하기가 어렵다는 측면이 고객에게는 가장 큰 불만사항이 되고 있다. 본 논문에서는 문서로 이루어진 전자우편 또는 전자게시판의 고객 상담 내용을 기계학습의 분류기법을 활용하여 담당자를 자동으로 선정함으로써 보다 신속히 고객의 요구에 반응할 수 있는 효과적인 방법을 제안한다. 실제 수집한 다년간의 데이터를 기반으로 다양한 분류기법의 성능을 비교 평가하였으며, 그 결과 k-NN을 이용한 기법이 성능 및 활용도 측면에서 유리함을 보였다 또한, 인터넷을 통한 질문의 경우 상당 수준의 오탈자 및 띄어쓰기 오류를 내포하고 있는데, 바이그램을 이용한 문서처리방법을 이용함으로써 이러한 상황에 효과적으로 대처할 수 있으며, 바이그램으로 문서 처리 시 발생할 수 있는 시스템의 부담을 큰 성능의 저하 없이 최소화하기 위하여 자주 등장한 단어만을 선정하는 방안이 실용성이 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.1243-1246
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• 2006

초고속 통신망의 확대 적용으로 인터넷의 빠른 성장과 함께 음성과 비디오 그리고 데이터를 통합하고자 하는 노력이 시도되고 있다. VoIP(Voice over IP)는 IP를 이용하여 음성과 데이터를 패킷 형태로 통합하여 실시간으로 전송하는 기술이다[1]. 패킷 네트워크에서 VoIP 시그널링 기술을 이용하면 망 자원으 효율적 이용 및 PSTN에 가까운 음질 그리고 인터넷과 연계한 다양한 음성서비스 지원이 가능하다. 콜센터에서도 VoIP를 사용하게 됨에 따라 VoIP망에서의 녹취 시스템이 필요하다. VoIP 녹취 시스템은 상담원과 고객 간의 통화 내용을 자동으로 녹음하여 보관함으로써 고객의 요구사항을 명확하게 파악할 수 있으며 녹취 데이터의 통계 자료 제공으로 효율적인 관리가 가능하고, 선택 녹취, 스케쥴링 녹취, 상담원의 평가 자료를 제공하여 고객 관리의 질적인 향상을 지원한다. 본 논문에서는 성능에 큰 영향을 주지 않고 기존의 VoIP 녹취 시스템의 문제점을 해결한 에이전트를 포함한 VoIP 녹취 시스템을 제안한다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.9 no.3
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• pp.731-736
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• 2023

Recently, the medical field has been applying mandatory Electronic Medical Records (EMRs) and Electronic Health Records (EHRs) systems that computerize and manage medical records, and distributing them throughout the entire medical industry to utilize patients' past medical records for additional medical procedures. However, the conversations between medical professionals and patients that occur during general medical consultations and counseling sessions are not separately recorded or stored, so additional important patient information cannot be efficiently utilized. Therefore, we propose an electronic medical record system that uses speech recognition and natural language processing deep learning to store conversations between medical professionals and patients in text form, automatically extracts and summarizes important medical consultation information, and generates electronic medical records. The system acquires text information through the recognition process of medical professionals and patients' medical consultation content. The acquired text is then divided into multiple sentences, and the importance of multiple keywords included in the generated sentences is calculated. Based on the calculated importance, the system ranks multiple sentences and summarizes them to create the final electronic medical record data. The proposed system's performance is verified to be excellent through quantitative analysis.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.8S
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• pp.2650-2662
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• 2000

기존의 웹 기반 의료 서비스는 환자 자신이 직접 해당 사이트를 찾아 읽어보고 의사들과 e-mail로 상담하는 수준이었다. 환자는 자신의 증상과 유사한 정보가 어디에 있는지 알아야 하고 의사들은 e-mail을 일일이 읽고 답해 주어야만 한다. 그러나 메일 에이전트, 진단 에이전트 등이 존재하는 멀티 에이전트 시스템이 개발된다면 기존의 web 기반 의료 서비스의 단점을 보완할 수 있다. 본 논문에서는 JATLite 기반의 멀티 에이전트 시스템을 설계하여 자동으로 e-mail을 분석, 분류, 전달, 진단하는 시스템을 개발하였다. 제안된 멀티 에이전트는 메일 에이전트, 진단 에이전트, 중재 에이전트 등으로 구성된다. 메일 에이전트는 환자의 상담, 요청, 증상 등을 분석하여 해당하는 진단 에이전트에게 전달하는 일을 한다. 진단 에이전트는 지식베이스를 이용하여 환자의 요구사항에 가장 적절한 진단을 하게 된다. 중재 에이전트는 에이전트의 상태를 파악하여 작업을 지시하고 메일 에이전트와 진단에이전트간의 통신을 관리한다.