International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.1
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pp.120-125
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2023
According to whether language symbols are used to solve puzzles, puzzle games can be roughly divided into puzzle games with language symbols and puzzle games without language symbols. Puzzles games with language symbols can be subdivided into dialogue puzzles games and word puzzles games. These different puzzle-solving methods have different characteristics and have different effects on the empathy in the game. In horizontal scrolling games, due to the characteristics of the third-person perspective of horizontal scrolling games, there is always a 'fourth wall' between the player and the controlled character, making it difficult for players to gain a empathy when playing such games .Especially when there is a dialogue between a player-controlled character and an NPC, the sense of distance between the player and the character will be further amplified. As one of the most common game types in side-scrolling games, side-scrolling puzzle games can be divided into language symbols-based puzzle game and non-language symbols-based puzzle game according to whether language symbols are used to solve puzzles, and then promote the development of the game plot. We combine the characteristics of horizontal scrolling games, and analyze the influence of language symbols on empathy in puzzle-solving games by summarizing the game characteristics of two different puzzle-solving methods. The results show that in horizontal scrolling puzzle games, solving puzzles without using language symbols can better expand the player's sense of plot substitution.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.20
no.1
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pp.31-36
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2019
A chatbot is an important area of mobile service, which understands informal data of a user as a conversational form and provides a customized service information for user. However, there is still a lack of a service way to fully understand the user's natural language typed query dialogue. Therefore, in this paper, we extract meaningful words, such a region, a food category, and a restaurant name from user's dialogue sentences for recommending a restaurant. and by comparing the extracted words against the contents of the knowledge database that is built from the hashtag for recommending a restaurant in SNS, and provides user target information having statistically much the word-similarity. In order to evaluate the performance of the restaurant recommendation chatbot system implemented in this paper, we measured the accessibility of various user query information by constructing a web-based mobile environment. As a results by comparing a previous similar system, our chabot is reduced by 37.2% and 73.3% with respect to the touch-count and the cutaway-count respectively.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.6
no.4
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pp.201-207
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2013
Voice Recognition technique has been developed and it has been actively applied to various information devices such as smart phones and car navigation system. But the basic research technique related the speech recognition is based on research results in English. Since the lip sync producing generally requires tedious hand work of animators and it serious affects the animation producing cost and development period to get a high quality lip animation. In this research, a real time processed automatic lip sync algorithm for virtual characters in digital contents is studied by considering Korean vocal sound system. This suggested algorithm contributes to produce a natural lip animation with the lower producing cost and the shorter development period.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.13
no.3
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pp.561-570
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2018
Artificial Intelligence is one of the technologies that are being discussed in the Fourth Industrial Revolution, attracting the attention from companies around the world and this technology is being applied to various industries such as education, finance, automobile, etc. AI integrated ChatBot is a system designed to respond to user questions according to defined response rules. This system is gradually expanded from simple inquiry responses for intelligent virtual assistant service, weather, traffic, schedule, etc. to service provisions through user pattern analysis, to solidify its position as a life-style service. As a result, research on AI integrated ChatBot platform has become necessary. Therefore, this study suggests the design and implementation of an intelligent chatbot service platform for small businesses.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.10
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pp.4143-4159
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2015
We-the-media (aka wedia) is a concept where the users of social networking sites, such as Facebook, turn into the broadcasters. This study used the popular application Bitstrips as the experiment tool. Facebook was used as the Wedia platform for publishing designed comics, then used the three elements of Goffman's dramaturgy model-role, scene and dialog-to analyze 265 comics created by 3 researchers and observe the audience's responses within 9 months. The results showed that people want to see a good story with positive dialogue, and prefer scene is school more than work. As all these elements are controllable, Wedia communication has the potential for more applications. We also found that including the elements of news, gambling and gift-giving tended to trigger greater response. Furthermore, We suggesting that such embedding of product information in web episodes (webisodes) with caricature could be a successful marketing strategy.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2018.10a
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pp.147-150
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2018
목적 지향 대화 시스템은 자연어 이해, 대화 관리자, 자연어 생성과 같은 세분화 모델들의 결합으로 이루어져있어 하위 모델에 대한 오류 전파에 취약하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 자연어 이해 모델과 대화 관리자를 하나의 네트워크로 구성하고 오류에 강건한 심층 Q 네트워크를 제안한다. 본 논문에서는 대화의 전체 흐름을 파악 할 수 있는 순환 신경망인 LSTM에 심층 Q 네트워크 적용한 심층 순환 Q 네트워크 기반 목적 지향 대화 시스템을 제안한다. 실험 결과, 제안한 심층 순환 Q 네트워크는 LSTM, 심층 Q 네트워크보다 각각 정밀도 1.0%p, 6.7%p 높은 성능을 보였다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.2
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pp.45-50
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2020
A Language model with neural networks commonly trained with likelihood loss. Such that the model can learn the sequence of human text. State-of-the-art results achieved in various language generation tasks, e.g., text summarization, dialogue response generation, and text generation, by utilizing the language model's next token output probabilities. Monotonous and boring outputs are a well-known problem of this model, yet only a few solutions proposed to address this problem. Several decoding techniques proposed to suppress repetitive tokens. Unlikelihood training approached this problem by penalizing candidate tokens probabilities if the tokens already seen in previous steps. While the method successfully showed a less repetitive generated token, the method has a large memory consumption because of the training need a big vocabulary size. We effectively reduced memory footprint by encoding words as sequences of subword units. Finally, we report competitive results with token level unlikelihood training in several automatic evaluations compared to the previous work.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2016.10a
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pp.119-121
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2016
최근 사람과 컴퓨터가 대화를 하는 채팅시스템 연구가 활발해지고 있다. 컴퓨터가 사람의 말에 적절한 응답을 하기 위해선 그 의미를 분석할 필요가 있다. 발화에 대한 의미 분석의 기본이 되는 연구로 감정분석과 화행분석이 있다. 그러나 이 둘은 서로 밀접한 연관이 있음에도 불구하고 함께 분석하는 연구가 시도 되지 않았다. 본 연구에서는 Long Short-term Memory(LSTM)를 이용하여 대화체 문장의 감정과 화행, 서술자를 동시에 분석하는 통합 대화 분석모델을 제안한다. 사랑 도메인 데이터를 사용한 실험에서 제안 모델은 감정 58.08%, 화행 82.60%, 서술자 62.74%의 정확도(Accuracy)를 보였다.
최근 사람과 컴퓨터가 대화를 하는 채팅시스템 연구가 활발해지고 있다. 컴퓨터가 사람의 말에 적절한 응답을 하기 위해선 그 의미를 분석할 필요가 있다. 발화에 대한 의미 분석의 기본이 되는 연구로 감정분석과 화행분석이 있다. 그러나 이 둘은 서로 밀접한 연관이 있음에도 불구하고 함께 분석하는 연구가 시도되지 않았다. 본 연구에서는 Long Short-term Memory(LSTM)를 이용하여 대화체 문장의 감정과 화행, 서술자를 동시에 분석하는 통합 대화 분석모델을 제안한다. 사랑 도메인 데이터를 사용한 실험에서 제안 모델은 감정 58.08%, 화행 82.60%, 서술자 62.74%의 정확도(Accuracy)를 보였다.
Opanasyk, Oksana;Popova, Yana;Matiiv, Ihor;Radenko, Yuliia;Mozharovska, Hanna
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.3
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pp.245-251
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2022
In the context of the pandemic, educational institutions had to ensure an instant transition to remote technological models of communication within the new conditions of the educational environment. The purpose of the academic paper lies in determining the role of the communicative model of educational transformations in the realities of (post) modernity. The research methodology is based on a survey of 120 students from 10 higher educational institutions (HEIs) of Ukraine through an online form regarding the importance of live communication during a pandemic. Results. The communicative model changed significantly during the pandemic - the interaction was mainly due to technologies. The research has identified four communication models of educational transformations under the conditions of the pandemic, depending on learning models. The first traditional model of distance learning involves distance learning; the second model involves contact remote training using remote educational technologies; the third model is blended learning, which combines remote and traditional learning formats, synchronous and asynchronous modes of interaction; the fourth model is traditional contact training. The empirical study of the effectiveness of communication models proves that live communication remains extremely important for learning and understanding of educational materials by students, and technology has provided support for such communication. Along with this, seminars and video lectures with presentations combining live communication and communication technologies are as important as digital learning tools. The most effective teaching method for mastering and memorizing educational material was a live dialogue with a teacher at seminars in ZOOM, followed by individual written assignments on the studied topic.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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