• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2013.10a
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• pp.171-174
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• 2013

본 논문은 모바일 기기에서 일정을 메모하거나 음성 인식 등의 인터페이스로부터 일정 관리, 약속과 관련된 문구가 입력되었을 때 입력 문자열로부터 개체명을 인식하여 시간, 장소, 참석자 등을 일정 관리 시스템에 자동으로 등록하는 개체명 인식 시스템을 개발하는 방법에 관한 연구이다. 일정 관리의 편의성을 위한 개체명 인식 시스템을 개발하기 위하여 개체명 사전을 구축하고, 자연어 처리 기술을 이용하여 정확하고 향후 발전 가능성이 높은 시스템을 개발하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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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.

• Journal of the HCI Society of Korea
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• v.14 no.1
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• pp.35-43
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• 2019

This study examines how interactivity and usage mode of a chatbot interface affects user experience. Chatbot has rapidly been commercialized in accordance with improvements in artificial intelligence and natural language processing. However, most of the researches have focused on the technical aspect to improve the performance of chatbots, and it is necessary to study user experience on a chatbot interface. In this article, we investigated how 'interactivity' of an interface and the 'usage mode' referring to situations of a user affect the satisfaction, flow, and perceived usefulness of a chatbot for exploring user experience. As the result, first, the higher level of interactivity, the higher user experience. Second, usage mode showed interaction effect with interactivity on flow, although it didn't show the main effect. In specific, when interactivity is high in usage mode, flow was the highest rather than other conditions. Thus, for designing better chatbot interfaces, it should be considered to increase the degree of interactivity, and for users to achieve a goal easily through various functions with high interactivity.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.450-452
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• 2000

대화 시스템이란 자연어를 이용하여 인간과 정보를 교환하거나 업무를 수행하는 프로그램이다. 자연언어는 인간이 사용할 수 있는 쉽고 효율적인 인터페이스이기 때문에 이를 이용한 대화 시스템의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 지금까지 주로 인식에 초점이 맞추어져 연구되어 왔던 계획 기반 대화 모델을 이용하여 발화하여 생성하는 시스템을 설계하고자 한다. 본 논문에서 설계하고자 하는 대화 시스템은 사용자의 질의에 응답할 뿐 아니라 자신의 행위를 능동적으로 수행할 수 있는 협조적 대화 시스템이다. 또한 대화의 효율성을 고려하여 사용자가 필요로 하는 정보를 능동적으로 제공하는 시스템이다. 대화의 효율성을 고려한 발화를 위해 본 논문에서는 새로운 시스템의 행위를 정의하여 실제 가능한 대화 예를 보이고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.439-442
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• 2002

컴포넌트 명세는 컴포넌트와 클라이언트 사이의 계약으로 볼 수 있다. 하지만 현재의 컴포넌트 명세는 인터페이스 명세 언어(Interface Definition Language)와 정확성이 결여된 자연어로 작성된 명세에 의존하고 있다. 이러한 명세는 모호성, 불완전성, 모순등을 포함할 수 있다. 따라서 컴포넌트 명세는 이러한 점을 충분히 고려하여 진행되어야 하는데 본 연구에서는 EJB 컴포넌트의 코드 템플릿을 반영하여 요구사항을 Object-Z로 명세하고 이러한 명세로부터 컴포넌트를 구현하는 단계를 제시하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1990.11a
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• pp.141-148
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• 1990

본 연구는 주식투자 영역에서의 한글 인터페이스 시스템의 구현에 관한 것으로 영역에 대한 지식을 기반으로 하위 계층 지식을 설계하고, 의미 분석을 중심으로 효율적인 중간 표현을 생성하여 지능적인 응답문의 생성을 목표로 시스템을 구현하였다. 또한 제한된 문맥적 상황에 대한 인식 능력을 보유하여 생략어구와 대용어구의 처리가 가능하도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.285-288
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• 2006

임베디드 시스템 소프트웨어 개발과정에서, 자연어로 작성된 요구명세와 소프트웨어 엔지니어와 하드웨어 엔지니어 사이의 서로 다른 언어와 개발도구의 차이로 인해 많은 문제들이 있어왔다. 즉, 개발자의 실수로 설계가 잘못 명세 되었거나 요구명세와 실제 구현된 시스템 소프트웨어의 인터페이스 코드나 요구된 수행이 일치하지 않았다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 정형기법을 이용하여 요구사항을 명세하고 설계를 검증함으로써 개발자의 실수로 인한 오류를 줄이고 개발된 시스템 소프트웨어의 인터페이스 코드 및 수행이 요구명세를 만족함을 보이도록 정형기법을 이용한 개발 프레임워크를 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.842-843
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• 2023

Covid-19으로 인한 언택트(Untact) 문화의 확산으로 키오스크 주문과 같은 비대면 서비스가 증가하였다. 본 연구에서는 비대면 서비스로 인해 발생하는 정보격차 및 접근성 문제를 해결하기 위해 AI 기술과 사용자 인터페이스를 결합하여 개인 맞춤화된 키오스크를 소개한다. 본 연구에서 개발된 AI 키오스크는 자연어 처리기술을 활용한 음성 주문을 통해 편리성을 증진하고, 딥러닝 기술을 이용한 연령대 인식, 사용자의 알레르기 정보를 고려한 메뉴 추천을 통해 사용자에게 맞춤화된 서비스를 제공한다. 개발된 키오스크를 통해 개인화된 서비스를 개선할 수 있으며 더불어 정보 취약계층 간의 정보격차를 해소할 수 있다.

• CRM연구
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• v.2 no.2
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• pp.53-70
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• 2009

Understanding consumer behavior based on the analysis of the customer data is one essential part of analytic CRM. To do this, the analytic skills for data extraction and data processing are required to users. As a user has various kinds of questions for the consumer data analysis, the user should use database language such as SQL. However, for the firm's user, to generate SQL statements is not easy because the accuracy of the query result is hugely influenced by the knowledge of work-site operation and the firm's database. This paper proposes a natural language based database search framework finding relevant database elements. Specifically, we describe how our TableRank method can understand the user's natural query language and provide proper relations and attributes of data records to the user. Through several experiments, it is supported that the TableRank provides accurate database elements related to the user's natural query. We also show that the close distance among relations in the database represents the high data connectivity which guarantees matching with a search query from a user.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.196-199
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• 1996

데이터베이스 사용자는 데이터베이스내에서 데이터를 검색하는 메카니즘과 원하는 데이터를 검색하기 위한 구체적인 질의 형태, 데이터베이스의 설계 과정에서 고려된 많은 묵시적인 의미 정보들을 인식하고 있어야 한다. 만일, 이들에 대한 정확한 인식이 이루어지지 않은채 요구된 질의는 잘못된 결과를 생성하게 된다. 데이터베이스에 대한 자연 언어 인터페이스는 이러한 세부 지식을 가지고 있지 않는 사용자에게 용이한 질의 환경을 제공해준다. 이를 위해 여러 자연 언어 인터페이스 시스템들이 개발되었다. 그러나 이 시스템들은 데이터베이스가 가지는 의미적 표현에 대한 구조적 제약성을 해소하지 못하였기 때문에 이 제약들이 사용자에게 그대로 남겨지고 있다는 문제점이 있다. 이러한 문제점은 근본적으로 자연언어와 데이터베이스의 시멘틱 모델간의 의미의 표현 레벨의 차이로 기인한다고 볼 수 있다. 본 논문은 이런 불일치 문제의 해결 방안으로 관계 데이터베이스내의 중요한 특성들을 구분하고, 이것을 표현할 수 있는 향상된 데이터베이스 시멘틱 모델에 대해 설명한다.