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 -
1중앙대학교 2중앙대학교 다빈치미래교양연구소 3중앙대학교 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. |
