본 연구는 치매노인환자의 생활의 질을 향상시키기 위한 대화시스템의 개발에 목표를 둔다. 제안된 시스템은 주로 세 가지 모듈, 즉, 음성인식, 시간테이블에 의해 구분된 대화 데이터베이스의 자동검색, 그리고 간호사의 녹음음성으로 이루어진 맞장구 등의 긍정적인 대답, 등으로 구성되어 있다. 첫 단계로서, 치매환자가 간호시설에서 자주 발화하는 대화의 내용을 조사하였다. 다음으로, 환자들의 요구를 충족시키기 위해 그들의 발화 음성을 자동인식 하도록 구성하였다. 여기서 시스템의 응답은 전문 간호사의 녹음음성으로 설계되었다. 시스템의 평가를 위해서 시스템이 도입되었을 때와 되지 않았을 때의 비교연구를 실시하였고, 치료 전문가(occupational therapist)들이 비디오 촬영을 통해서 남성 대상자의 반응을 평가하였다. 평가 견과는 치매환자의 요구를 충족시키는데 있어서 대화 시스템이 전문간호사들보다 더욱 답적이었다는 것을 보여준다. 게다가 제안된 시스템은 상호 대화에 있어서 간호사들보다 환자가 더 많이 말하도록 유도함을 알 수 있었다.
최근에 인공지능기법을 적용한 자연어 처리 프로그램을 개발하기 위한 연구가 많이 진행되고 있으나 아직까지는 자연어 형태소 분석 등에 대부분 많은 노력을 기울이고 있으며 형태소 분석 결과를 활용하기 위한 기법에 대한 연구가 부족한 실정이다. 본 논문에서는 자연어의 형태소 분석 결과와 규칙 추론 기법을 활용하여 게임에서 사용되는 NPC(Non-Player Character)가 사용자와 자연어 문장으로 대화를 가능하게 하는 자연어 대화 프로그램을 개발하였다. 이를 위하여 기존에 개발되어 있는 규칙 추론 엔진인 NEO를 이용하여 자연어 대화 처리에 적합한 규칙의 표현과 구현 기법을 제안하였다. 실험을 위하여 다이어트에 대한 상담을 해 주는 NPC를 가상으로 설정하여 다이어트에 관련된 지식을 규칙과 사실들로 생성하였으며 다이어트와 관련된 보편적인 문장들로 프로그램을 수행한 결과 자연스러운 대화 내용이 생성됨을 알 수 있었다.
볼륨 렌더링 기술이 실제 응용 분야에서 널리 사용되기 위해서는 사용자가 3차원 데이터에 내재되어 있는 의미있는 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 대화식으로 분류 파라미터를 조절하고 그 결과 영상을 빠른 속도로 가시화시켜 주는 것이 필요하다. 이제까지 제시된 볼륨 렌더링의 가속화 방법은 전처리 과정으로 비균등한 볼륨 데이터를 균등한 볼륨으로 재구성하고 분류 작업을 수행한 후, 실행시간에 렌더링을 빠르게 수행하는데 주안점을 두고 있다. 그러나 이러한 방법은 전처리 시간이 길어지고 사용자가 실행시간에 대화식으로 분류 파라미터를 지정하여 그 결과 영상을 피이드백 받을 수 없는 단점이 있다. 본 논문에서는 별도의 하드웨어 없이 범용 컴퓨터 상에서 대화식으로 분류 및 렌더링을 수행할 수 있는 가시화 방법을 제안한다.
방송과 통신의 융합, 방송서비스의 다양화와 더불어 방송의 디지털화는 기존의 아날로그 방식에 비해 고화질 및 고음질의 방송 서비스 제공 및 타 매체와의 호환성 그리고 다양한 부가 서비스의 제공 등에 있어서 많은 이전을 제공할 수 있다. 또한, 디지털방송 방식은 기존 아날로그 방식의 이동수신 문제점을 해결하고자 디지털 오디오 방송(DAB: Digital Audio Broadcasting)에 멀티미디어 서비스를 .제공하는 디지털 멀티미디어 방송(DMB: Digital Multimedia Broadcasting)을 제안하였다. 지상파 DMB 방송은 유럽의 Eureka-147 방식의 DAB를 기반으로 하며 디지털 라디오방송과 함께 오디오 외에도 다양한 멀티미디어를 전송하고, 콘텐츠에 대화형 기능을 포함하는 서비스 형태를 목표로 하고 있다. 현재 지상파 DMB 서비스에서는 기본적인 AV 서비스를 위해 비디오는 AVC, 오디오는 BSAC에 대해 규정하고 있다. 또한 AV 규격 외에 대화형 서비스를 제공하기 위한 보조 데이터로서 장면기술 데이터와 그래픽 데이터를 지원하고 있다. 따라서 본 논문에서는 지상파 DMB를 이용한 대화형 서비스를 제공하기 위해 요구되는 초기 객체 정보, 객체 정보, 장면 구성 정보를 바이너리 형태로 생성해 주는 MPEG-4 바이너리 컨버터를 설계하고 구현하였다.
본 논문에서는 WWW을 기반으로 한 게시판을 이용하여 교사와 학습자 사이에 질의 응답이 가능한 양방향 원격 대화식 학습 방법(RECT) 모듈을 개발하였다. RECT로 DCOM 음성 모듈을 이용하였는데 음성 자료의 사용은 교사에게 학습 자료 제작의 수월성을 주고, 학습자에게는 학습 환경을 준비하는데 수월성을 주기 위함이다. 게시판에서의 모든 학습 자료 및 질의 응답은 음성 모듈의 녹음 기능을 이용하여 음성 파일로 제공한다. 먼저 교사는 기본적인 설명을 게시판에 게시하고, 학생들은 교사의 설명을 들으면서 학습한다. 학생들이 교사의 설명으로 문제를 해결할 수 없을 때는 문제가 해결 될 때까지 교사에게 질문을 할 수 있고, 교사는 그에 대한 답변을 함으로써 양방향 원격 대화식 학습을 하고자 한다.
ChatGPT(Chat과 Generative Pre-trained Transformer의 합성어)는 사용자와 주고받는 대화의 과정을 통해 질문에 답하도록 설계된 대형언어모델로, 지도학습과 강화학습을 모두 사용하여 세밀하게 조정된 인공지능 챗봇이다. ChatGPT는 주고받은 대화와 대화의 문맥을 기억할 수 있으며, 보고서나 실제로 작동하는 파이썬 코드를 비롯한 인간과 유사하게 상세하고 논리적인 글을 만들어 낼 수 있다고 알려져있다. 본 연구에서는 수자원시스템분야의 문제해결에 있어 ChatGPT의 적용가능성을 사례기반으로 확인하고, ChatGPT의 올바른 활용을 위해 필요한 사항에 대해 고찰하였다. 수자원시스템분야의 대표적인 연구주제인 상수관망시스템의 누수인지와 수리해석을 통한 문제해결에 ChatGPT를 활용하였다. 즉, 딥러닝 기반의 데이터분석을 활용한 누수인지와 오픈소스기반의 수리해석 모델을 활용한 관망시스템 적정 분석을 목표로 ChatGPT와 대화를 진행하고, ChatGPT에 의해 제안된 코드를 구동하여 결과를 분석하였다. ChatGPT가 제시한 코드의 구동결과를 사전에 연구자가 직접 구현한 코드구동 결과와 비교분석하였다. 분석결과 ChatGPT가 제시한 코드가 보다 더 간결할 수 있으며, 상대적으로 경쟁력 있는 결과를 도출하는 것을 확인하였다. 다만, 상대적으로 간결한 코드와 우수한 구동결과를 획득하기 위해서는 해당 도메인의 전문적 지식을 바탕으로 적절한 다수의 질문을 해야 하며, ChatGPT에 의해 작성된 코드의 의미를 명확히 해석하거나 비판적 분석을 하기 위해서는 전문가지식이 반드시 필요함을 알 수 있었다.
기존의 초등과학 CAI나 웹기반 학습시스템의 문제점은 교수자의 학습 설계에 따라 획일적인 코스로 구성되어 있고 개인의 학습 특성을 고려하지 않은 채로 설계되었으며 학습도중에 발생되는 학습자의 의견이나 생각을 시스템에 반영 할 수 없어 학습 참여의욕과 학습 동기유발을 떨어뜨려 학습 효율을 높이지 못한다는 점이다. 따라서 학습자 개인의 특성에 맞는 학습 환경을 제공해 주며 학습자의 적극적인 학습참여와 학습 동기유발을 촉진하는 교수-학습 시스템이 필요하다. 본 논문은 캐릭터 교사와 학습자의 대화를 통해 적극적인 학습참여의 기회를 부여하고 지속적인 학습 흥미와 동기유발을 위해 다양한 학습 자료를 제시해 주는 캐릭터 기반의 대화형 교수-학습 시스템을 설계하였다.
DAVIC(Digital Audio Visual Council) 포럼은 상호호환성을 극대화 시키는 개방형 인터페이스 및 프로토콜을 표준화하여 대화형 디지털 오디오비쥬얼 서비스의 확산을 위해 1994년 설립되었다. 본 고에서는 DAVIC 포럼의 조직 및 임무, 표준화 수행체계 그리고 표준화 추진 실적와 향후 계획을 조사$\cdot$분석하고 주요 각국의 쟁점기술에 대한 입장을 고려한 우리나라의 대응전략을 기술하고 있다.
LED 광원의 특성인 높은 색재현성, 친환경성, 저소비전력 등을 디스플레이 광원으로 그 활용도가 높이 평가되고 있다. 최근 비약적인 광효율 증가를 보이고 있는 고출력 LED 광원을 대화면의 LCD TV 용 BLU 와 Projection TV의 조명계에 적용하기 위하여 기술개발에 필요한 주요 요소들을 살펴본다.
개념기반 분석방법은 발화문에서 발화자가 전달하고자 하는 중요한 부분만을 추출하여 개념어로 대표하여 분석하기 때문에 문장에서 발생하는 불필요한 여러 언어현상을 무시하고 주요 의미만 추출할 수 있는 강건함을 가장 큰 장점으로 갖는다. 한국어는 영어권 언어와는 달리 교착어와 부분 자유 어순의 특징을 가지기 때문에 구문정보를 이용하지 않는 순수 개념 기반의 분석기법을 한국어에 그대로 적용하면 문법의 복잡도가 증가하여 시스템 성능이 크게 저하된다. 본 논문에서 제시하는 구문정보를 이용한 개념기반의 분석방법은 순수 개념 기반의 분석기법이나 구문정보만을 사용하는 방법보다 모호성이 적고, 문법의 기술이 용이하며, 대화체 처리의 어려운 점들을 상당수 극복할 수 있다. 또한 분석루틴의 skip기능은 자연 발화문의 분석률을 높여주며, 어근으로부터 분리한 어미를 일정한 개념으로 분류함으로써 교착어의 특성으로 인한 문법의 복잡도를 해소하였고, 분석문법으로 부분 자유 어순에 따른 다양한 문장들을 수용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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