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학위논문
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(부산대학교, 부산대학교 대학원)

지도교수
이명호
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부산대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수7

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교육, 심리 상담 등 다양한 분야에서 디지털 휴먼을 이용한 대화 시스템의 수요가 증가하고 있다. 대화형 디지털 휴먼은 동작 방식에 따라 크게 실제 사람이 조종하는 아바타와 컴퓨터 알고리즘으로 동작하는 에이전트로 구분될 수 있다. 본 논문에서는 사용자의 다양한 질문에 대답할 수 있는 대화형 디지털 휴먼을 구현하기 위해 하이브리드 아바타 에이전트 시스템 (Hybrid Avatar Agent System; HAAS)을 제안한다. 아바타와 에이전트 간의 원활한 전환을 위해 대화
중단 감지 (Dialogue Breakdown Detection; DBD) 모델을 구축했다. 이때 대화 중단은 사용자의 질문에 적절하지 못한 대답을 생성하는 경우를 뜻한다. 평소 디지털 휴먼은 에이전트로 동작하다 DBD 모델이 대화가 중단되었다고 판단하면 실제 상담원이 개입해 아바타로 동작한다. 사용성 평가를 통해 DBD 모델과 실제 상담원을 포함하는 HAAS와 컴퓨터 알고리즘만으로 동작하는 단일 에이전트 시스템 (Agent Only System; AOS)을 비교했다. 사용자는 HAAS의 대답이 더 적절하지만, 응답 시간의 적절함은 AOS보다 떨어진다고 평가했다. 대화 시스템의 응답 시간 지연은 상담원의 개입뿐만 아니라 자연어 처리와 네트워크 이슈 등으로 발생할 수 있는데, 이는 사용자의 시스템 만족도를 떨어뜨린다. 이에 본 논문에서는 시간 지연 중 디지털 휴먼의 행동을 제어하는 행동 필러를 제안한다. 실험을 통해 대화 유형과 행동 필러의 일치 여부가
사용자의 인식하는 응답 시간의 적절함과 행동의 자연스러움, 디지털 휴먼의 전문성에 영향을 미칠 수 있음을 확인했다. 또한, 기존의 대화 필러보다 행동 필러가 대화 중 사용자가 인식하는 시간 지연을 효과적으로 줄일 수 있음을 확인했다.

목차

  1. 1 서론
    1.1 연구 배경 1
    1.2 논문의 개요 2
    2 관련 연구
    2.1 Embodied conversational agent 3
    2.2 챗봇 시스템 4
    2.3 대화 중 발생하는 시간 지연의 영향 6
    2.4 대화 중 사용하는 몸짓의 영향 7
    3 하이브리드 아바타 에이전트 시스템
    3.1 시스템 구성 9
    3.2 실험 환경 10
    3.3 실험 12
    3.3.1 실험 방법 12
    3.3.1.1 실험 과정 13
    3.3.1.2 설문 목록 14
    3.4 참가자 16
    3.5 가설 16
    3.6 결과 17
    3.6.1 설문 항목 결과 17
    3.6.2 모델 성능 평가 결과 20
    3.6.2.1 의도 분류 모델 20
    3.6.2.2 대화 중단 감지 모델 22
    3.7 논의 23
    4 행동 필러 연구
    4.1 실험 환경 25
    4.2 실험 1 27
    4.2.1 실험 방법 27
    4.2.1.1 실험 과정 30
    4.2.1.2 설문 목록 31
    4.2.2 참가자 32
    4.2.3 가설 32
    4.2.4 결과 32
    4.2.5 논의 35
    4.3 실험 2 36
    4.3.1 실험 방법 36
    4.3.1.1 실험 과정 38
    4.3.1.2 설문 목록 38
    4.3.2 참가자 38
    4.3.3 가설 39
    4.3.4 결과 39
    4.3.5 논의 45
    5 논의 48
    6 결론 50
    참고문헌 53
    부록 62
    A.1 의도 분류 모델 62
    A.1.1 모델 64
    A.1.2 데이터셋 65
    A.1.3 성능 평가 65
    A.2 대화 중단 감지 모델 68
    A.2.1 모델 68
    A.2.2 데이터셋 69
    A.2.3 성능 평가 69

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