인터넷 기술이 발달하고 다양한 온라인 서비스들이 생겨남에 따라 사람들 간의 인터넷 커뮤니케이션 방식도 크게 변하고 있다. 특히 최근 유행하고 있는 3차원 가상현실 세계를 이용한 다양한 채팅서비스들은 사용자가 대화 내용을 이해하기 쉽고 흥미를 느낄 수 있는 방향으로 현재도 꾸준히 발달하고 있으며, 현실성과 흥미를 더하기 위한 많은 기법들을 도입하고 있다. 하지만 3차원 가상현실 세계는 점점 더 발달하고 있는데 비해 채팅 방식은 2차원의 대화창이나 말풍선을 이용하고 있어 현실성을 떨어뜨릴 뿐만 아니라 다양한 변화를 주는데 그 한계를 가지고 있다. 본 논문은 실제 세계에서의 대화 방식에 기반을 둔 가상 세계 커뮤니케이션 프레임워크를 제안한다. 제안하는 커뮤니케이션 프레임워크는 사용자들 간의 시점과 거리 등 3차원의 공간 정보를 고려하여 현실세계와 유사한 대화방식을 제공할 수 있으며, 인공적인 채팅 기법이나 사용자의 입력을 최소화하면서 가상현실 세계에서의 커뮤니케이션 효과를 높일 수 있다. 또한 기존의 대화 내용 기록 방식에서 사용된 시간 정보와 함께 아바타의 공간 정보까지 고려함으로써 대화간의 질문/답변 관계를 그래프의 형태로 기록할 수 있으며, 이를 통하여 가상 세계 내의 대화 내용을 효율적으로 관리하는데 도움이 된다.
GuessWhat?!은 질문자와 답변자로 구성된 두 플레이어가 이미지를 보고 질문자에게 비밀로 감추어진 정답 물체에 대해 예/아니오/잘 모르겠음 셋 중 하나로 묻고 답하며, 정답 물체를 추려 나가는 문제이다. GuessWhat?!은 최근 컴퓨터 비전과 인공지능 대화 시스템의 테스트베드로서 컴퓨터 비전과 인공지능 학계의 많은 관심을 받았다. 본 논문에서, 우리는 GuessWhat?! 게임 프레임워크가 가지는 특성에 대해 논의한다. 더 나아가, 우리는 제안된 틀을 기반으로 GuessWhat?!의 간단한 solution을 제안한다. 사람이 평균 4~5개 정도의 질문을 통하여 맞추는 이 문제에 대하여, 우리가 제안한 방법은 2개의 질문만으로 기존 딥러닝 기반 기술의 성능을 상회하는 성능을 보이며, 5개의 질문이 허용되면 인간 수준의 성능을 능가한다.
본 연구에서는 국내에서 성공한 영화들의 쇼트 분석을 통해 흥행한 영화의 클라이맥스부분에서 공통된 편집 패턴 분석을 찾아 씬(작은 이야기 단위)의 구성이 잘 기획되어 있는지 데이터 시각화 연구를 한다. 이 연구는 편집패턴들의 모형을 참조하여 영화 전체에 클라이맥스 표현 패턴이 몇 개로 구성되어 있는지 분석하는 것으로 쇼트이미지들의 자동 수집과 수집된 데이터들의 샷사이즈 자동 분류 시스템을 설계하고 이 시스템을 통해 클라이맥스 패턴 중심으로 하나의 씬을 이루고 있음을 증명한다. 작은 이야기인 씬의 구성이 클라이맥스 패턴으로만 판단하기 어려워 배우들의 대화를 통해 씬을 찾아 비교분석을 하였다. 배우들 간의 대화 기반 씬 예측을 위한 character-net은 등장인물들 간의 대화 내용을 추적하여 인물들 간의 대화 형성을 네트워크 망 모양으로 시각화할 수 있다. 망 모양의 시각화를 통해 큰 이야기와 작은 이야기의 구성을 분석할 수 있으며, 씬 수에 따른 밀집도로 영화의 흥행 여부를 예측할 수 있다. 이 두 가지 연구를 비교하여 영화의 기획 구성 및 제작 방법에 기여를 할 것이라 판단한다.
최근에 들어 많은 관심과 인기 속에 사용되고 있는 스마트폰은 클라우드 컴퓨팅의 편재적 기능성을 접목하여 즉각적인 지식의 획득에 효과적으로 활용될 수 있다. 또한 지식의 주제어 또는 명칭을 자동으로 파악하여 해당 지식을 저장할 수 있다면 전반적인 지식 획득 과정이 자동화될 수 있다. 본 논문은 텍스트마이닝 기반 주제어 추출 기술과 클라우드 스토리지 기반 스마트폰을 접목하여 지식이 발생되는 지점 및 시점에 즉각적으로 해당 지식을 획득할 수 있는 학제적 방안을 제시한다. 이를 위해 스마트폰은 지식이 포함된, 지식소유자의 대화를 녹음하는 역할을 함과 동시에 지식소유자의 대화의 내용을 부가적으로 특성화 할 수 있는 상황정보를 채취할 수 있는 센서의 역할을 수행한다. 또한 기계학습 알고리듬 중 텍스트마이닝분야에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려진 Support Vector Machine 알고리듬을 사용하여 해당 대화의 주제어를 추출한다. 파악된 주제어와 상황정보를 연관시켜 일종의 비즈니스 규칙을 생성할 수 있으며, 최종적으로 규칙, 주제어, 상황정보, 그리고 문서화된 대화를 종합하여 하나의 지식을 자동으로 획득할 수 있다.
본 논문에서는 시간의 흐름에 따라 새로운 데이터를 지속적으로 학습하고 성장할 수 있는 연속 학습 기반 대화형 AI 에이전트를 제안한다. 연속학습 기반 대화형 AI 에이전트는 태스크 관리자 (Task Manager), 사용자 속성 추출(User Attribute Extraction), 자동 확장 지식 그래프(Auto-growing Knowledge Graph), 크게 3가지 요소로 구성된다. 태스크 관리자는 사용자와의 대화에서 새로운 데이터를 발견하면 이전에 학습한 지식을 통해 새로운 태스크를 생성한다. 사용자 특성 추출 모델은 새로운 태스크에서 사용자의 특성을 추출하고, 자동 확장 지식 그래프는 새로운 외부 지식을 지속적으로 학습할 수 있도록 한다. 한정된 데이터셋을 기반으로 학습된 기존 대화형 AI 에이전트와 달리, 본 논문에서 제안하는 방법은 지속적인 사용자의 특성과 지식 학습을 기반으로 대화를 가능하게 한다. 연속학습 기술이 적용된 대화형 AI 에이전트는 사용자와의 대화가 축적될수록 개인 맞춤형 대응이 가능하며, 새로운 지식에도 대응이 가능하다. 본 논문에서는 시간에 따른 대화 생성 모델의 성능 변화 실험을 통해 제안하는 방법의 가능성을 검증한다.
Russia's push in the Asia-Pacific region stems from its interests that have the national, regional and global dimensions. In their turn, the aims of this policy are civilizational, geopolitical, economic and prospective, with a long-term outlook. In the course of their achievement, cooperation with Northeast Asia's countries will play one of the key roles owing to the factors of geographic proximity, Northeast Asia's economic potential, risk hedging and a growing influence Northeast Asia exerts upon the global development. A new cooperation paradigm between Russia and the states of Northeast Asia should be based upon establishing and cementing self-reproducing ties. This is the central aim of Russian initiatives in relations, with Japan, the Republic of Korea, Democratic People's Republic of Korea, Mongolia and China. However, numerous obstacles ranging from Russia's absence in the regional free trade agreements and supply-production chains of value-added production to the permanent international instability generated by Pyongyang's missile-nuclear developments hamper the practical implementation of this task. Realizing the necessity to give an additional impetus to this new cooperative paradigm, Russia has to develop directions with an apparent consolidating effect. The most promising may be the establishment of a permanent security forum based upon Northeast Asia Peace and Security Mechanism chaired by the Russian Federation. The urgency of this measure and its expected support stem from the necessity to strengthen security in Northeast Asia, a task neither the US-led hub-and-spoke system nor ASE-AN-led multilateral dialogue venues have been able to resolve. The issues addressed at the security forum must include the unification of approaches to North Korean nuclear issue and producing a document specifying actions of the claimants on the disputed maritime territories in the "direct contact" situations. At the expert level, Russia has elaborated on the idea to establish such a forum outlining the spectrum of the key directions of cooperation. With the urgency in the establishment of this dialogue venue, its agenda has to be coordinated with the agendas of the existing security systems presented by the US alliances and the ASE-AN-led multilateral negotiations. The practical implementation of this initiative will strengthen security in Northeast Asia as its challenges will be resolved in the pre-emptive way based on coordinated approaches. Therefore, Russia as the Eurasian state will be one of the role players in the advent of the Asian century.
The emergence of ubiquitous computing environment will change the service architecture of business information systems such as Decision Support System(DSS), which will be a new application. Recent mobile DSSs allow the decision makers to be benefited from web and mobile technology. However, they seldom refer to context data, which are useful for proactive decision support. Meanwhile, ubiquitous applications so far provide restricted personalization service using context and preference of the user, that is, they do not fully make use of decision making capabilities. Hence, this paper aims to describe how the decision making capability and context-aware computing are jointly used to establish ubiquitous applications. To do so, an amended DSS paradigm: CKDDM(Context-Knowledge-Dialogue-Data-Model) is proposed in this paper. What will be considered for the future decision support systems when we regard ubiquitous computing technology as an inevitable impact that enforces the change of the way of making decisions are described. Under the CKDDM paradigm, a framework of ubiquitous decision support systems(ubiDSS) is addressed with the description of the subsystems within. To show the feasibility of ubiDSS, a prototype system, CAMA-myOpt(Context-Aware Multi Agent System-My Optimization) has been implemented as an illustrative example system.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제11권4호
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pp.385-392
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2023
The smart tourism service provides tourists with personal travel planner services and context-awareness-based tour guide services. In this paper, we propose the personal travel planner service that creates my travel itinerary using the smart tourism app and the travel planner system. The smart tourism app provides recommended travel products and POI tourist information used to create my travel itinerary. The smart tourism app also provides the smart tourism chatbot service that allows users to select POI tourist information easily and conveniently. The travel planner system consists of the smart tourism information system and the smart tourism chatbot system. The smart tourism information system provides users with travel planner services, recommended travel products, and POI tourism information through the smart tourism app. The smart tourism chatbot system consists of named entity recognition (NER), dialogue state tracking (DST), and Neo4J servers, and provides chatbot services as a smart tourism app. Users can create their own travel itinerary, modify the travel itinerary while traveling, and then register it as a recommended travel product to users, including acquaintances.
Autonomous Intrusion Analysis Agent(AIAA) is Incident Response Team staff's tool that scans, analyses, reports and alerts the traces of intrusion based on system logs and intruder's backdoors inside compromised system by IR staff after security incident is reported to the IR team. AIAA is intelligent to recognize to check out who is intruder from all the user accounts and to report the suspected candidates to the master control system in IR team. IR staff who controls AIAA with master system can pick up an intruder from the candidates reported by AIAA agent and review all related summary reports and details including source host's mane, finger information, all illegal behavior and so on. AIAA is moved to compromised system by the staff to investigate the signature of intrusion along the trace of victim hosts and it is also operated in secret mode to detect the further intrusion. AIAA is alive in all victim systems until the incident is closed and IR staff can control AIAA operation and dialogue with AIAA agent in Web interface.
최근 핵심어 검출 시스템은 유비쿼터스 홈네트워크의 UI(User Interface) 기술로써 각광받고 있다. 핵심어 검출 시스템은 TV, 라디오, 떠드는 소리 등과 같은 동적 생활 잡음에 매우 취약하다. 특히, 실제 임베디드 DSP(Digital Signal Processor) 환경에서는 상대적으로 CPU(Central Processing Unit) 연산능력이 떨어지므로, 실시간으로 입력되는 음성을 인식하기가 어려워 인식율은 급격히 하락하게 된다. 본 논문은 임베디드 DSP 환경에서 원활한 연속음성인식을 수행하기 위하여 '나래야', '홈매니저'등과 같은 호출명령어를 선정하고 잡음을 포함한 묵음구간과 호출명령어로 구성된 최소의 인식네트워크를 토큰으로 구성하여 입력된 음성에 대해 실시간 음성인식을 계속적으로 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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