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AI 스피커에 적용을 위한 대화 함축의 해석 범주와 과정 분석 연구 - 초·중등학생의 대화 함축의 해석과 오류 해소 양상을 중심으로 - = A Study on the Analysis Category and Process Analysis of Conversation Implications for Application to AI Speakers - Focusing on the Interpretation of Conversation Implications and Error Resolution Patterns of Elementary and Middle School Students -
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2022
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The purpose of this study is to conduct a survey among elementary and middle school students, to identify the interactive agents realized by AI speakers, and reveal an understanding of conversational implications and how to build data by checking the variables and processes of implicit interpretation. The survey helped identify the variables and processes for understanding the categories and implications of dialogue, and examined the factors involved in resolving communication problems arising due to the misinterpretation of such implications.
We constructed ten realistic conversational implications and asked the respondents to answer three multiple-choice questions regarding each implication. The results showed the interpretation of conversational implications to be sufficiently limited, such that specific responses were provided for seven of the ten dialogue situations.
Among the factors considered in the interpretation of conversational implications, “the situation in which the conversation took place” was the most frequent, followed by “understanding the meaning of words.” When a misinterpretation of the conversational implications led to a communication disorder, the most common method used by the respondents to resolve it was “asking.” Significant differences were observed between the two genders and different grade levels.
This study is significant because it shows that if data are constructed in a way that provides clues about the “conversation situation” in the user’s utterance, it is possible to create an interactive agent that understands the implied information,
본 연구는 목적은 AI 스피커 등으로 실현되는 대화형 에이전트 구현을 위해 초등학교, 중학교 학생들에게 설문을 실시하여 대화 함축의 이해 양상을 밝히고 함축 해석의 변인과과정을 확인하여 데이터 구축 방법을 모색하는 데 있다. 이를 위해 설문 조사를 통해 대화함축 해석의 범주와 함축을 이해하는 변인 및 과정을 확인하고 대화 함축을 잘못 이해하여 의사소통에 문제가 생겼을 때 해소하는 양상도 살펴보았다. 일상생활에서 일어날 수 있는 대화 함축 10개를 만들고 개당 3개의 문항에 객관식으로 답하게 하였다. 조사 결과, 대화 함축 해석은 10개의 대화 상황 중 7개 이상의 대화 상황에 특정 응답에 절반 이상이답할 정도로 한정적이었다. 그리고 대화 함축을 해석하는 과정에서 고려한 변인으로 ‘대화가 일어난 상황’이 가장 많았고, 그 다음으로 ‘단어의 의미 파악’이었다. 대화 함축을 잘못이해여 의사소통 장애가 일어났을 때 해소 방법은 ‘질문하기’가 가장 많았고, 성별, 학년에따라 유의미한 차이가 나타났다. 본 연구는 사용자의 발화에서 ‘대화 상황’에 대한 단서를찾아내는 방식으로 데이터가 구축된다면 초보적인 수준에서라도 함축 정보를 이해하는 대화형 에이전트가 가능하다는 것을 보여주었다는 점에서 의의가 있다.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2022 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2019-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2016-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2015-12-01 | 평가 | 등재후보로 하락 (기타) | KCI후보 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2008-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.74 | 0.74 | 0.67 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.62 | 0.6 | 1.173 | 0.15 |
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