• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2007.10a
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• pp.1-6
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• 2007

본 논문에서는 영어 회화 교육을 위한 예제 기반 대화 시스템에 대해 논한다. 기존의 획일적인 멀티미디어 영어 학습에서 벗어나 자연어 처리 및 대화 기술을 이용하여 지능적인 일대일 영어 회화 교육 제공을 목적으로 한다. 본 시스템은 미숙한 학습자 발화를 이해할 수 있으므로 불완전한 언어 구사 능력으로도 대화를 참여할 수 있는 체험형 학습을 제공한다. 이를 통해 학습자에게 영어를 배우려는 흥미로운 동기를 부여한다. 또한 학습자의 표현력 향상을 위한 교육적인 도움 기능을 갖추고 있다. 이를 위해 우리는 학습자의 미숙한 표현을 이해하는 통계 기반의 언어 이해 모듈, 도메인 확장성이 뛰어난 예제 기반 대화 관리 모듈, 교육 및 평가 기능을 개발하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.37 no.2
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• pp.129-136
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• 2010

In this paper, we present an Example-based Dialogue System for English conversation tutoring. It aims to provide intelligent one-to-one English conversation tutoring instead of old fashioned language education with static multimedia materials. This system can understand poor expressions of students and it enables green hands to engage in a dialogue in spite of their poor linguistic ability, which gives students interesting motivation to learn a foreign language. And this system also has educational functionalities to improve the linguistic ability. To achieve these goals, we have developed a statistical natural language understanding module for understanding poor expressions and an example-based dialogue manager with high domain scalability and several effective tutoring methods.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1298-1301
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• 2013

대화 시스템에서 올바른 대화를 진행하기 위해서는 화자의 대화 의도를 파악하는 것이 중요하다. 특히 영어를 교육하기 위한 영어 교육용 대화 시스템에서는 학습자의 대화 의도 파악 오류가 발생할 경우 영어 교육에 문제가 발생하기 때문에 학습자의 대화 의도를 더욱 정확하게 분석 및 파악하는 것이 중요하다. 대화 패턴이란 시스템 발화에 대응되는 사용자 발화의 규칙적인 연쇄라고 할 수 있다. 대화 패턴 기반 대화 의도 부착 방법은 1) 대화 코퍼스 구축 2) 대화 시나리오에 있는 발화를 대상으로 기본 명사구 청킹(Base NP Chunking)을 하고 중심어(Head Word), 토픽 추적(Topic Tracking)에 의한 대화 패턴을 자동으로 추출한 후, 3) 대화 패턴 수동 검수이다. 대화 패턴 기반 대화 의도 부착 방법은 기본 명사구에 대한 지식만 가지고 있으면 대량으로 구축할 수 있다는 장점이 있다. 99 개의 대화 시나리오를 학습코퍼스로 하고 1 개의 대화 시나리오에 대해 대화턴 성공률을 시물레이션 한 결과 63.64%가 나왔다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.10 no.6 s.38
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• pp.85-92
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• 2005

In this Paper, we develope an effective web-based learning contents using interactive genetic algorithms with modified mutation operation. In the interactive genetic algorithm, reciprocal exchange mutation is used. But. we modify the mutation operator to improve the learning effects. The new web-based learning contents using interactive genetic algorithm provide the dynamic learning contents providing and real-time test system. Especially, learners can execute the interactive genetic algorithm according to the learners' characters and interests to select the efficient learning environments and contents sequences.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.7 no.2
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• pp.150-160
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• 2007

In the actual classroom the so-called flow learning is able to motivate the students through face-to-face feedback, and to meet their needs for educational achievement. By contrast, the so-called e-learning method falls short of the satisfactory level of real-life interaction, which makes many learners drop out or give up on their learning. In order to better the e-learning environment, this study presents a dialogue-based feedback system that improves the flow learning of the learners' in the classroom. This newly developed system was applied at the actual school. The result is that the experimented group improved its flow learning, compared with the controlled group. In the former group, each individual showed some consciousness of objective and challenge following the concrete feedback. That is to say, this system enhances the attitude of an active participation and induces the flow learning, thanks to the dialogue-based feedback and the sustained interest in learning. In conclusion, the significance of this study lies in suggesting the direction of a new learning method development in the e-learning environment.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.1121-1124
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• 2001

웹기반 학습은 학습자의 자율적인 통제하에서 학습이 이루어지는 특성을 갖고 있다. 학습 컨텐츠와 학습자간의 충분한 대화 즉, 상호작용이 제공되지 않는다면 학습자는 일방적인 학습을 수행하게 되므로 학습에 대한 정확한 이해를 판단할 수가 없다. 이런 문제점을 해결하기 위해서 웹기반 학습의 여러 유형의 컨텐츠중에서 가장 상호작용 요소가 강한 시뮬레이션 형태의 컨텐츠를 이용해서 디지털 회로를 직접 학습자가 설계할 수 있도록 웹기반 시뮬레이션 도구를 설계 및 구현하고자 한다. 이로 인해서 학습자와 학습 컨텐츠간의 쌍방향 대화를 할 수 있는 환경을 제공함으로써 복잡한 디지털 회로에 대한 학습자의 학습 결과에 대한 피드백을 줌으로써 학습자의 학습 성취도를 높일 수 있다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.10 no.5 s.37
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• pp.343-352
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• 2005

The existing CAI or web-based science learning system of elementary school has some disadvantages. For instance, it is composed of uniform courses designed by an instructor without considering the learner's characters, and the learner's opinions or questions raised during learning can not be delivered to the system. This structure has diminished the willingness or the motive of the learner and make an adverse effect on the learning efficiency. In this regards, Instruction-Learning System is needed to provide learning environment Pertinent to the learner's individual character and motivate the learner's active attendance and learning. This study is to design a character-based conversational Instruction-Learning System. This may induce the learner's active attendance through the communications between instructor and learner and furnish various learning materials to motivate the learners and attract their consistent interests in learning.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.1
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• pp.27-38
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• 2023

In this paper, we propose a conversational AI agent based on continual learning that can continuously learn and grow with new data over time. A continual learning-based conversational AI agent consists of three main components: Task manager, User attribute extraction, and Auto-growing knowledge graph. When a task manager finds new data during a conversation with a user, it creates a new task with previously learned knowledge. The user attribute extraction model extracts the user's characteristics from the new task, and the auto-growing knowledge graph continuously learns the new external knowledge. Unlike the existing conversational AI agents that learned based on a limited dataset, our proposed method enables conversations based on continuous user attribute learning and knowledge learning. A conversational AI agent with continual learning technology can respond personally as conversations with users accumulate. And it can respond to new knowledge continuously. This paper validate the possibility of our proposed method through experiments on performance changes in dialogue generation models over time.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.341-344
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• 2005

최근 모바일 인터넷 기술의 발달로 인하여 시간과 공간의 제약 없이 온라인 공간을 통한 학습자 주도적이고 상호작용이 가능한 e-Learning의 학습효과에 대한 인식의 급속한 확산에 따라 다양한 기술을 이용한 효과적인 모바일 e-Learning 콘텐츠 개발이 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존의 학습 콘텐츠들은 대부분 학습자에게 동일한 학습 환경과 학습 내용 및 문제를 제공하고 있으며, 또한 웹의 특성상 학습진행이 주어진 절차에 따라 연결된 링크를 따라 가면서 학습을 진행하게 된다. 그러나 본 연구에서는 프로그래밍 과목에 대해 학습자가 원하는 학습 내용을 자기 학습 수준에 따라 간단한 입력으로 동적으로 직접 선택할 수 있으며, 또한 다양한 학습 환경에서 학습자가 원하는 학습내용을 대화형 유전자 알고리즘으로 선택하면서 학습할 수 있는 모바일 e-Learning 콘텐츠를 설계하고 구현하였다.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.7 no.6
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• pp.245-251
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• 2017

This presents an English conversation training system with which learners train their conversation skills in English, which makes them converse with native speaker characters in a virtual reality environment with voice. The proposed system allows the learners to talk with multiple native speaker characters in varous scenarios in the virtual reality environment. It recongizes voices spoken by the learners and generates voices by a speech synthesis method. The interaction with characters in the virtual reality environment in voice makes the learners immerged in the conversation situations. The scoring system which evaluates the learner's pronunciation provides the positive feedback for the learners to get engaged in the learning context.