• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.585-591
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• 2015

구어 연구를 위한 전사 과정에서 문자로 표현된 발화를 녹음 음성에 연결해주는 작업을 레이블링이라고 한다. 기존 레이블링 도구들은 대부분 수동으로 작업이 이루어진다. 제안하는 반자동 레이블링은 자동화 모듈과 수동 조정 모듈로 구성된다. 자동화 모듈은 G.Saha 알고리즘을 활용하여 음성구간을 추출하고, 기구축된 발화텍스트의 발화 수와 발화의 길이 정보를 이용하여 발화구간을 예측한다. 본 논문에서는 기존 수동 도구의 정확성을 유지하기 위하여 자동 레이블링된 발화구간을 보정하기 위한 수동 조정 사용자 인터페이스를 제공한다. 제안하는 반자동 레이블링 알고리즘으로 구현한 도구는 기존 수동 레이블링 도구와 비교하여 작업 속도가 평균 27% 향상되었다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제68권
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• pp.75-93
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• 2008

An example-based dialogue system tries to utilize many pairs which are stored in a dialogue database. The most important part of the example-based dialogue system is to find the most similar utterance to user's input utterance. Modality, which is characterized as conveying the speaker's involvement in the propositional content of a given utterance, is one of the core sentence features. For example, the sentence "I want to go to school." has a modality of hope. In this paper, we have proposed a modality classification system which can predict sentence modality in order to improve the performance of example-based dialogue systems. We also define a modality tag set for a dialogue system, and validate this tag set using a rule-based modality classification system. Experimental results show that our modality tag set and modality classification system improve the performance of an example-based dialogue system.

• 문화기술의 융합
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• 제7권1호
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• pp.620-631
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• 2021

이 연구는 스마트 홈 환경에서 대화 주제 유형에 따라 음성 에이전트의 선행 발화 방식이 사용자 경험에 미치는 효과를 확인하고자 하였다. 과제 중심적 대화와 관계 중심적 대화의 두 가지 대화 유형을 바탕으로, 스마트 스피커의 발화 방식을 선행 발화와 후행 발화로 구분하여 네 가지 시나리오를 제작하였다. 온라인 실험을 진행하여 총 62명의 참가자를 발화 방식에 따라 두 그룹으로 나누어, 대화 유형의 두 가지 시나리오를 진행하게 하고, 호감도, 심리적 저항감, 지각된 지능의 사용자 경험 요인을 측정하였다. 실험 결과, 대화 유형 중 과제 중심적 대화에서 호감도의 주효과가 나타났고, 발화 방식에서 선행 발화에 대한 심리적 저항감의 주효과가 나타났다. 선행 발화 방식은 과제 중심적 대화에서 호감도와 지각된 지능을 높이는 효과를 보였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권1호
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• pp.565-576
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• 2022

대화형 에이전트의 사용 범위와 기능이 점차 확장되고 있다. 특히나, 사용자의 호출이 있어야만 말을 하는 대화형 에이전트에서 사용자의 호출 없이도 먼저 말을 걸 수 있는 선제 발화하는 대화형 에이전트에 대한 연구와 기술개발이 이루어지고 있다. 그러나 아직 초기 단계이기 때문에 선제 발화하는 대화형 에이전트가 사용자에게 어떠한 영향을 미칠지에 대한 연구가 부족한 상황이다. 이에 이 연구는 선제 발화하는 대화형 에이전트가 사용자 경험에 미치는 영향을 확인하기 위해 사용자의 과제 수행 조건과 에이전트의 자기노출 유무를 독립변인으로 하는 2×3 혼합 설계를 통해 친밀감, 기능적 만족감, 심리적 저항감, 작업 부하를 측정하였다.

• 한국음향학회지
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• 제28권1호
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• pp.61-69
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• 2009

본 연구는 예제 기반 대화 시스템에서 응답을 결정하기 위한 핵심 요소 기술 중 하나인 발차간 유사도 측정 방법의 개선에 대해 논한다. 일반적인 문장간 유사도 측정과는 달리, 대화에서 발차간 유사도 측정은 단어 분포간 유사도 뿐만 아니라, 문형, 시제, 긍/부정, 양태등 대화 자연스러움을 결정하는 문장의 다양한 언어적 요소 역시 중요하게 고려되어야 한다. 그러나 기존 연구에서는 이에 대한 고려가 부족 했던 것이 사실이며, 따라서 본 연구에서는 개선 방안으로서 발화의 형태적 유사성 뿐 아니라 다양한 언어적 자질들을 분석하고 이를 유사도 측정에 반영하여 정확도를 향상시키는 새로운 유사도 측정 방법을 제안한다. 또한, 발차의 자질별 유사도를 고려함으로써, 한정된 수의 예제들의 활용도를 높일 수 있는 방법을 제안하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 기존 방식에 비해 10%p 이상 정확도 성능 향상이 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권8호
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• pp.233-243
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• 2016

소음환경에서의 음성인식 문제점으로 인해 1990년대 중반부터 음성정보와 영양정보를 결합한 AVSR(Audio Visual Speech Recognition) 시스템이 제안되었고, Lip Reading은 AVSR 시스템에서 시각적 특징으로 사용되었다. 본 연구는 효율적인 AVSR 시스템을 구축하기 위해 입 모양만을 이용한 발화 단어 인식률을 극대화하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 입 모양 인식을 위해 실험단어를 발화한 입력 영상으로부터 영상의 전처리 과정을 수행하고 입술 영역을 검출한다. 이후 DNN(Deep Neural Network)의 일종인 CNN(Convolution Neural Network)을 이용하여 발화구간을 검출하고, 동일한 네트워크를 사용하여 입 모양 특징 벡터를 추출하여 HMM(Hidden Markov Mode)으로 인식 실험을 진행하였다. 그 결과 발화구간 검출 결과는 91%의 인식률을 보임으로써 Threshold를 이용한 방법에 비해 높은 성능을 나타냈다. 또한 입모양 인식 실험에서 화자종속 실험은 88.5%, 화자 독립 실험은 80.2%로 이전 연구들에 비해 높은 결과를 보였다.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권3호
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• pp.159-168
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• 1996

In this paper, the natural language dialogue understanding sytem, based on discourse information and plan recognition, is designed and implemented. The system needs to analyze the user's input utterance and acquire the discoruse information to perform plan recognition and facilitate cooperative response. This paper proposes the mehtod of controlling a dialogue, based on the algorithm for extracting the discourse information. When the discourse information for dialogue understanding is extracted, the information-based value in feature structure that is obtained form korean parser is used. And the system makes use of the structure. Thus it can offer the response that the user wants to take, and let the dialogue to study in utterance level and enhance the efficiency of dialogue understanding. In this paper, we apply the system to the hotel reservation domain and show the mehtod of using the discoruse information to control the dialogue.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.3021-3027
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• 2010

예제 기반 챗봇은 사용자 발화와 가장 유사한 예제 발화를 대화 예제 데이터베이스로부터 검색하여 응답을 생성한다. 가장 유사한 발화를 찾는 것은 응답의 적절성과 직결되는 것임에도 불구하고, 유사 발화 검색을 위해 어떠한 자질을 사용할 것인지, 어떠한 방식이 좋은 지에 대한 기존 연구는 부족하였다. 본 연구에서는 검색의 정확도와 예제의 활용도를 높이기 위해 다양한 어휘적, 의미적 자질을 이용한 기계 학습 방법을 제안한다. 실험 결과 1) 대화 예제 데이터베이스의 활용도 2) 예제 발화의 매칭의 정확률 3) 답변의 질적인 측면에서 제안하는 방법은 기존의 방법에 비해 더 나은 성능을 보였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권1호
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• pp.80-86
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• 2016

화행이란 발화 속에 포함되어 있는 화자에 의해 의도된 언어적 행위이다. 대화 시스템에서 입력된 발화에 적합한 화행을 분류하는 것은 중요하다. 기존의 화행분류에 관한 연구는 규칙기반과 기계학습 기반의 방법을 많이 사용한다. 본 논문에서는 대표적인 기계학습 방법인 지지벡터기계(SVM)와 변환기반 학습(TBL)을 조합한 화행 분류 방법을 제안한다. 이를 위해, 화행별 학습 발화의 수에 기반하여 분류 우선순위를 조정함으로써 지지벡터기계의 분류 편향 문제를 해결하였고, 오답일 확률이 높은 분류 결과에 대해서 변환 기반 학습을 통해 생성된 보정 규칙을 적용함으로써 화행분류 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 화행별 학습 발화 수의 차이를 고려한 분류 우선순위 변화와 후보정 규칙을 이용한 화행분류 방법을 실험을 통해 평가하였으며, 이는 학습 발화 수가 낮은 화행의 우선순위를 고려하지 않은 기존의 화행 분류보다 성능이 향상되었다.

• 인지과학
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• 제18권2호
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• pp.179-191
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• 2007

목적 지향 대화에서 사용자의 의도는 화행과 개념열의 쌍으로 구성된 영역행위로 표현될 수 있다. 사용자 발화에 대한 영역행위 예측은 음성 인식 오류를 보정하는데 유용하며, 시스템 발화에 대한 영역행위 예측은 유연한 응답 생성에 유용하다. 본 논문에서는 신경망을 이용하여 영역행위를 예측하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 대화 이력 벡터와 현재 영역행위를 신경망의 입력으로 사용하여 다음 영역행위를 예측한다. 실험 결과, 제안 모델은 화행 예측과 개념열 예측에서 각각 80.02%, 82.09%의 정확률을 보였다.