• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.77-81
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• 2022

최근 사전학습 언어모델에 내재된 지식을 최대한으로 활용하고자 태스크에 대한 설명을 입력으로 주는 manual prompt tuning 방법과 자연어 대신 학습가능한 파라미터로 태스크에 대한 이해를 돕는 soft prompt tuning 방법론이 자연어처리 분야에서 활발히 연구가 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 페르소나 대화 생성 태스크에서 encoder-decoder 구조 기반의 사전학습 언어모델 BART를 활용하여 manual prompt tuning 및 soft prompt tuning 방법을 고안하고, 파인튜닝과의 성능을 비교한다. 전체 학습 데이터에 대한 실험 뿐 아니라, few-shot 세팅에서의 성능을 확인한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.8
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• pp.2025-2037
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• 1997

The concept-based translation system, which is a part of the Korean spoken language translation system, translates spoken utterances from Korean speech recognizer into one of English, Japanese and Korean in a travel planning task. Our system regulates semantic rather than the syntactic category in order to process the spontaneous speech which tends to be regarded as the one ungrammatical and subject to recognition errors. Utterances are parsed into concept structures, and the generation module produces the sentence of the specified target language. We have developed a token-separator using base-words and an automobile grammar corrector for Korean processing. We have also developed postprocessors for each target language in order to improve the readability of the generation results.

• 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 Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2022.10a
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• pp.65-66
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• 2022

산업 재해가 지속적으로 증가하고 있으며, 이에 따라 다양한 ICT 기술을 활용하여 산업현장에서 재해 발생 경감을 위한 노력이 진행되어왔다. 본 연구에서는 작업자 안전을 위한 loT 기반 시스템과 챗봇을 이용한 작업자와 대화형 안전 관리 기술에 대한 연구를 진행하였다. 기존의 챗봇의 활용은 홈페이지에서 단순한 매뉴얼 정보를 대화형으로 제공하는 수준에서 머무르고 있는데 반하여 본 사업에서는 작업자의 헬멧 등 장비에 장착된 인터페이스를 통하여 챗봇을 통한 안전관리를 제공할 수 있는 것이다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.24 no.1
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• pp.58-66
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• 2019

Recognition of named entity such as proper nouns in conversation sentences is the most fundamental and important field of study for efficient conversational information prediction. The most important part of a task-oriented dialogue system is to recognize what attributes an object in a conversation has. The named entity recognition model carries out recognition of the named entity through the preprocessing, word embedding, and prediction steps for the dialogue sentence. This study aims at using user - defined dictionary in preprocessing stage and finding optimal parameters at word embedding stage for efficient dialogue information prediction. In order to test the designed object name recognition model, we selected the field of daily chemical products and constructed the named entity recognition model that can be applied in the task-oriented dialogue system in the related domain.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.40 no.6
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• pp.660-670
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• 2021

As various people use the cafe for various purposes, it is difficult to hear conversations with the accompanying people due to the noise and background music of people around the respondents. In addition, there is a need for improvement related to the noise and sound inside the cafe, such as making it easier to hear the conversations of nearby users. 212 adult men and women participated in the questionnaire on the survey on cafe acoustics and noise conditions. As a result of the survey, about two-thirds of the respondents said that they did not prefer noisy cafes, and that the noise of cafes had a negative effect. The major source of noise in cafes is the sound of people around users, and more than 40 % of the respondents said that they could not hear well the sound of conversations with their accompanying people due to the sounds of those around them, or that they were concerned about their own conversations being transmitted to those around them. As a result of the survey on cafe sound and noise, it was found that improvements were needed to secure the voice privacy of cafe users as well as the voice intelligibility.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.10
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• pp.9-17
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• 2021

Humans are social animals that have gained information or social interaction through dialogue. In conversation, the mood of the word can change depending on the sensibility of one person to another. Relationships between characters in films are essential for understanding stories and lines between characters, but methods to extract this information from films have not been investigated. Therefore, we need a model that automatically analyzes the relationship aspects in the movie. In this paper, we propose a method to analyze the relationship between characters in the movie by utilizing deep learning techniques to measure the emotion of each character pair. The proposed method first extracts main characters from the movie script and finds the dialogue between the main characters. Then, to analyze the relationship between the main characters, it performs a sentiment analysis, weights them according to the positions of the metabolites in the entire time intervals and gathers their scores. Experimental results with real data sets demonstrate that the proposed scheme is able to effectively measure the emotional relationship between the main characters.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.11 no.1
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• pp.201-209
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• 2020

The purpose of this study is to investigate the effect of narrative and expository texts on incidental vocabulary learning of Korean university EFL learners while reading. The experimental groups were divided into 3 groups. The first experimental group were exposed to narrative texts and second group received expository texts. And the third group were administered narrative and expository texts alternately. The vocabulary tests were conducted after the last session to assess the incidental vocabulary gains of the learners. The results indicated the superiority of the expository texts over narratives in terms of enhancing learners' incidental acquisition of unknown words. Moreover, the results showed that the blended reading group of expository and narrative texts did better on the vocabulary gains than those of narrative reading group and expository reading group. However, in the essay writing assessment, the expository group committed the most vocabulary errors in writing.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1998.11a
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• pp.437-441
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• 1998

1990년 중반 경에 주문형 비디오 서비스와 같은 고품질 실시간 대화형 멀티미디어 서비스가 많은 기대에도 불구하고 서비스 실용화에는 실패했었다. 실패의 주 요인으로는 충분한 대역폭 및 품질 보장 서비스를 지원하는 기반 네트워크의 부재 때문으로 현재 56Kbps 모뎀 혹은 64Kbps ISDN 통신망이 주요 통신 기반이다. 한편, 컴퓨터 저장 장치 기술의 눈부신 발전으로 인해 저장장치 가격이 기하급수적으로 내리고 있다. 이러한 사실과 디지털 형태로 정적.동적 멀티미디어 정보를 댁내 저장장치로의 비실시간 전송 기술은 저속통신망에서의 새로운 개념의 다양한 멀티미디어 서비스 응용을 가능하게 한다. 서비스 예로는 오락 및 교육 컨텐츠 전달, 내장 참조링크, 그리고 시청 중 방송 프로그램 캡쳐 응용들이 있다. 이는 사용자와의 상호대화 없이 임의의 시간(예, 통신망 사용율이 낮은 시간대)에 멀티미디어 컨텐츠를 전달하고 자유로운 시간대에 서비스 사용을 가능하게 하며, 또한 멀티캐스트 기능을 활용함으로써 서버 및 통신망의 부담을 격감시키는 효과를 가진다. 이 논문에서는, 댁내 저장장치를 활용한 저속통신망에서의 Anytime 멀티미디어 서비스의 구조를 제안하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.54-59
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• 2019

본 논문은 대화 시스템인 챗봇의 성능 향상을 위한 생략 복원 기술의 정확률을 올리기 위한 유효 발화문 인식 모델을 제안한다. 생략 복원 기술은 챗봇 사용자의 현재 발화문의 생략된 정보를 이전 발화문으로부터 복원하는 기술이다. 유효 발화문 인식 모델은 현재 발화문의 생략된 정보를 보유한 이전 발화문을 인식하는 역할을 수행한다. 유효 발화문 인식 모델은 BERT 기반 이진 분류 모델이며, 사용된 BERT 모델은 한국어 문서를 기반으로 새로 학습된 한국어 사전 학습 BERT 모델이다. 사용자의 현재 발화문과 이전 발화문들의 토큰 임베딩을 한국어 BERT를 통해 얻고, CNN 모델을 이용하여 각 토큰의 지역적인 정보를 추출해서 발화문 쌍의 표현 정보를 구해 해당 이전 발화문에 생략된 개체값이 있는지를 판단한다. 제안한 모델의 효과를 검증하기 위해 유효 발화문 인식 모델에서 유효하다고 판단한 이전 발화문만을 생략 복원 모델에 적용한 결과, 생략 복원 모델의 정확률이 약 5% 정도 상승한 것을 확인하였다.