인터넷 이용자 수가 증가함에 따라 각 사이트에서는 수많은 정보들 중에서 사용자가 원하는 정보를 효과적으로 제공해야 할 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라 사용자와 자연어로 정보를 주고받으며 사이트의 가상 대리자 역할을 수행할 수 있는 대화형 에이전트에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대부분의 에이전트들이 단순한 패턴 매칭 기법을 사용하기 때문에 만족스러운 답변을 제공해주지 못하고 있다. 본 논문에서는 사이트에 대한 사용자의 친밀도를 높일 수 있도록 하기 위해, 자연어로 제공되는 사용자 질의에 대해 그 의도를 파악한 후 이에 대한 다양한 답변을 수행하는 대화형 에이전트를 제안한다. 이 때 대화의 지능성과 다양성을 보장하기 위하여 GA를 이용한 learning classifier system을 도입하여 주어진 데이터베이스로부터 새로운 문장을 만들어 다양한 답변을 할 수 있도록 한다. 연구실을 소개하는 간단한 문제에 적용하여, 그 가능성 및 개선점을 파악한다.
인터넷이 급속도로 성장함에 따라 웹사이트의 숫자도 늘어나고, 많은 정보들이 등록되었다. 웹사이트들은 사용자의 정보획득을 위해 다양한 하이퍼링크를 제공하고, 전문(full-text) 검색엔진을 도입하기도 하나, 웹사이트에 등록되는 정보의 양이 많아지면서 전문검색엔진의 유용성이 점점 줄어들고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 좀 더 친근하고 빠른 방법으로 웹사이트에 있는 정보를 습득할 수 있도록 하는 대화형 도우미에이전트를 제안한다. 즉, 사용자가 일상적으로 사용하는 자연어로 된 문장을 웹사이트 내의 도우미 에이전트와 주고받음으로써, 사용자가 원하는 정보를 얻을 수 있도록 한다. 도우미에이전트의 지식을 패턴-답변형태로 저장하고, 순차적 패턴매칭 기법을 이용하여 사용자가 원하는 대화를 이끌어낸다.
최근 정보 제공에 도움을 주는 대화형 에이전트의 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분의 대화형 에이전트는 사용자의 요구에 미리 준비된 정적인 답변을 제공하므로 친밀감을 주는 다양한 대화를 유지하지 못한다. 이런 한계점을 극복하기 위해 베이지안 네트워크 등의 인공지능 기법을 이용한 사용자 의도 추론을 통해 보다 세밀하고 유연한 대화처리 모델이 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존의 정보검색을 위한 대화형 에이전트에서 사용자 의도 추론에 사용된 베이지안 네트워크의 효율을 높이기 위해 노드간의 의미 관계를 표현하는 정보를 결합한 시맨틱 베이지안 네트워크 모델을 제안함으로써 효과적인 사용자 의도 추론을 가능하게 한다. 또한 단발적인 질의 분석이 아닌 점증적 질의 분석 방법으로써, 불충분한 정보로 적절한 답변을 추론하지 못할 경우에 MII(mixed-initiative interaction)를 이용하여 주어진 문제를 해결한다. 실제 모바일 검색 사이트를 대상으로 다양한 유형의 대화를 수행하여 유용성을 확인하였다.
대화형 에이전트가 다양한 분야에서 적용됨에 따라서 현실성 있는 대화 생성을 위한 자연언어 생성에 대한 연구가 관심을 끌고 있다. 대화형 에이전트에서는 보통 미리 준비된 문장을 이용하여 사용자와 대화를 수행하지만, 최근에는 문장을 동적으로 생성하고 학습함으로써 보다 유연하고 현실성있는 서비스를 제공하는 대화형 에이전트가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 문장계획 트리를 인코딩 방법으로 적용한 대화형 유전자 프로그래밍을 통해 대화형 에이전트의 문장을 생성하는 방법을 제안한다. 피험자 12명을 대상으로 템플릿 기반 시스템과의 비교 실험결과, 제안하는 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.
인터넷의 사용이 보편화됨에 따라 빠르게 변화하는 사용자의 요구를 만족시킴과 동시에 편리하고 유용한 서비스를 제공하기 위하여 사용자와 자연스럽게 의사소통할 수 있는 대화형 에이전트의 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 현재 상용되고 있는 대부분의 대화형 에이전트들은 도메인 제한적 정보만을 제공하는 경향이 있어 도메인 변경의 경우 스크립트에서부터 새롭게 설계해야 하는 이중 부담을 겪고 있다. 본 논문에서는 스크립트 설계자가 특별한 사전 지식 없이도 간단한 입력 절차만 거쳐 자동으로 스크립트를 재구성할 수 있는 스크립트 인터페이스 구현에 초점을 맞춘다. 이 때 자연어로 입력되는 사용자 질의의 다양한 어휘들을 자동으로 대표 언어로 변환시킬 수 있도록 온톨로지 개념을 도입하여 동의어 사전을 구축함으로써 시스템의 효율성을 극대화한다. 또한 질의에 대한 다양한 답변 생성을 가능하게 하며, 실제 의류 사이트를 안내하는 대화형 에이전트를 구현하여 적용해 봄으로써 그 가능성을 알아본다.
최근 자연언어를 이용하여 정보를 제공하거나 업무를 수행하는 대화 에이전트가 활발히 연구되고 있다. 보다 다양한 사용자 질의를 분석하고 적절한 답변을 제공하기 위해서는 대규모의 답변 데이터베이스를 구축하여야 한다. 기존 답변 데이터베이스의 구축은 설계자가 수동으로 입력질의의 패턴을 분석하고 이에 대한 답변을 작성하여 패턴-답변쌍을 제작하여 이루어졌다. 따라서 패턴의 분석이 설계자에 의존적이어서 일반적이지 못하며 중복되거나 쓸모없는 패턴-답변쌍이 생성되기도 한다. 또한 초기에 구축된 답변 데이터베이스에 의해 성능이 제한되어 답변 성능의 향상을 위해서는 답변 데이터베이스를 수동으로 추가해야한다. 본 논문에서는 대화를 통해 필요한 정보론 수집하여 자동으로 괘턴-답변쌍을 생성하는 방법을 제안하다. 사용자 입력문장을 화행별로 구분하고 각 화행별 답변 템플릿을 이용하여 패턴-답변쌍을 완성한다. 기존의 수동제작 방식과 비교 실험을 통해 제안하는 방법이 지식구조 구축 속도나 사용자 평가 면에서 훨씬 우수함을 확인하였다.
인터넷을 통한 정보 제공이 늘어남에 따라서 사용자가 원하는 정보를 손쉽게 얻기 위한 .연구가 활발히 진행되고 있으며. 이러한 연구 중 하나가 대화형 에이전트이다. 최근 대화형 에이전트에서 사용자 질의의 주제 추론을 위하여 베이지안 네트워크가 적용되었다 하지만 베이지안 네트워크의 설계는 많은 시간이 소요되며, 스크립트(대화를 위한 데이터베이스)의 추가 변경시에는 베이지안 네트워크도 같이 수정해야 하는 번거로움이 있어 대화형 에이전트의 확장성을 저해하고 있다. 본 논문에서는 스크립트로부터 베이지안 네트워크를 자동으로 생성하여 베이지안 네트워크를 이용한 대화형 에이전트의 확장성을 높이는 방법을 제안하다. 제안하는 방법은 베이지안 네트워크의 구성 노드를 계층적으로 설계하고. Noisy-OR gate를 사용하여 베이지안 네트워크의 조건부 확률 테이블을 계산한다. 피험자 10명이 대화형 에이전트를 위한 베이지안 네트워크를 수동 설계한 것과 비교하여 제안하는 방법의 유용성을 확인하였다.
최근 개인의 업무 능률 향상을 위해 일정 관리를 대행해주는 지능형 에이전트에 대한 연구가 진행중이다. 사용자는 쉽고 친숙한 인터페이스 환경을 제공하며 유연하고 풍부한 의사전달 과정인 대화를 보다 선호하게 되는데, 본 논문에서는 CAML를 사용하여 효율적인 대화 스크립트 설계 방법을 제안한다. 스크립트 설계 시, 예외처리에 시간이 많이 소요 되는 등 기존 연구에서의 문제점을 해결하기 위해 스크립트는 도메인 분석, 대화흐름 설계, 대화로그 수집 및 대화 스크립트 생성, 외부 함수 정의, 실제 일정관리에이전트에서의 적용의 단계를 거쳐 생성되며, 생성된 스크립트는 실제 대화 에이전트를 통해 일정관리의 기능을 수행한다. 10명의 사용자를 대상으로 비교 평가를 통해 제안하는 스크립트 설계방법이 우수함을 보였고, 사람 간 대화와의 유사성 역시 높음을 보였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권3호
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pp.211-223
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2024
Chatbots have become very popular in our times and are used in several fields. The emergence of chatbots has created a new way of communicating between human and computer interaction. A Chatbot also called a "Chatter Robot," or conversational agent CA is a software application that mimics human conversations in its natural format, which contains textual material and oral communication with artificial intelligence AI techniques. Generally, there are two types of chatbots rule-based and smart machine-based. Over the years, several chatbots designed in many languages for serving various fields such as medicine, entertainment, and education. Unfortunately, in the Arabic chatbots area, little work has been done. In this paper, we developed a beneficial tool (chatBot) in the Arabic language which contributes to educating people about the Prophet's biography providing them with useful information by using Natural Language Processing.
대화형 에이전트가 다양한 분야에서 적용됨에 따라서 현실성 있는 대화 생성을 위한 자연언어 생성에 대한 연구가 관심을 끌고 있다. 대화형 에이전트에서는 보통 미리 준비된 답변을 이용하여 사용자와 대화를 수행하지만, 최근에는 문장을 동적으로 생성하고 학습함으로써 보다 유연하고 현실성있는 서비스를 제공하는 대화형 에이전트가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 대화형 유전 프로그래밍을 이용한 문장생성 방법을 제안한다. 이 방법은 문장의 구조를 나타내는 문장계획 트리로 인코딩된 개체를 평가자의 평가를 통해 적응적인 문장을 얻는다. 이 방법의 유용성을 검증하기 위해 제안하는 방법으로 열차예약 에이전트를 구현한 후, 사용자 평가를 수행하였다. 그 결과 제안하는 방법이 도메인에 적합한 문장을 생성하는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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