KCI등재
컨스트럭션빌딩 방식의 마인드업로드 연구 - 음성 기반 대화형 로봇 전시 사례를 중심으로 - = Study on the Mind-Upload of Construction-Building Method - A Case study on the Voice-based Conversation Robot Exhibition -
Mind-upload refers to transferring human consciousness to artifacts like computers using personal data. With increasing digital data and advancements in AI, the possibility of implementing Mind-upload has grown. Approaches include Style-transfer, which mimics conversation and attitude, and Construction-building, which emulates thought structures. This study used the Construction-building method to create agents based on motif of "Leonardo Da-Vinci" and the drama character "Woo Young-woo," comparing their variables. The Da-Vinci has abundant data but unclear construction, while Young-woo has limited thoughts and responses but a strong construction. After pilot tests, Young-woo agent with strong construction engaged with audiences for two-days at an exhibition, collecting 240 conversations. Audiences were divided into cases where they were familiar or unfamiliar with the character, but some found conversations with strong construction agents attractive regardless. In conclusion, it was confirmed that the main factors for Construction -building are 1) character selection with strong construction, 2) mindset composition, and 3) conversation scope limitation.
더보기마인드업로드란 개인의 데이터를 이용해 인간의 마음을 컴퓨터와 같은 인 공물에 전송하는 것을 말한다. 디지털 디바이스 기반으로 개인의 로그와 활 동데이터가 많아지고 인공지능의 발달로 데이터 기반의 에이전트 형성이 쉬워져 마인드업로드의 구현 가능성이 커졌다. 마인드업로드 구현을 위한 접근으로는 1) 대화나 태도를 모방하는 스타일트랜스퍼와 2) 생각의 구조를 모방하는 컨스트럭션빌딩 방식으로 나눌 수 있다. 본 연구에서는 생각의 방 식을 모방하는 컨스트럭션빌딩 방식을 사용하여 ‘레오나르도 다빈치’와 드 라마 ‘우영우’의 주인공을 모티브로 에이전트를 제작하여 변수를 비교 분석 하였다. 다빈치 에이전트는 우리에게 익숙하고 데이터도 많지만 컨스트럭 션, 즉 대화 방식은 모호한 경우이며 우영우 에이전트는 사고와 대응의 폭 이 좁지만 강한 컨스트럭션을 가진 에이전트이다. 두 개의 에이전트를 구축 해 파일럿 테스트를 진행하였고, 이를 바탕으로 강한 컨스트럭션을 가진 우 영우 에이전트를 전시 상황에 2일간 관객과 상호작용하게 하여 총 240문장 의 대화를 수집하였다. 관객은 캐릭터를 아는 경우와 모르는 경우로 나뉘었 지만, 캐릭터를 모르더라도 강한 컨스트럭션을 가진 에이전트와의 대화에 흥미를 느끼는 경우도 있었다. 결론적으로 컨스트럭션빌딩을 위한 요소로는 1) 컨스트럭션이 강한 캐릭터 선정, 2) 사고방식의 구조화, 3) 대화범위의 한정이 주요한 요소임을 확인하였다.
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