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FMEA 와 FTA 를 활용한 챗봇 시스템의 사용성 개선 프로세스
이연재 ( Yeonjae Lee ),송재우 ( Jaewoo Song ),한혁수 ( Hyuksoo Han ) 한국정보처리학회 2020 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.27 No.2
챗봇(Chatbot)은 자연어처리기술 등 인공지능 기술을 기반으로 한 사용자 친화적인 대화 방식 인터페이스를 제공하는 장점이 있어, 금융, 상담, 주문 등 다양한 산업 분야에서 적용되고 있다. 그러나, 챗봇의 응답이 사용자의 정신 모형과 불일치하는 경우, 다음 대화를 이어가는데 어려움을 야기하게 된다. 그러므로, 챗봇의 사용성을 확보하기 위해서는 응답 오류의 제거 또는 완화가 필수적이다. 기존의 챗봇의 사용성 개선과 관련된 연구들은 설문조사와 인터뷰 등 사용성 평가를 통해 상위 수준의 개선 방향만을 제안하고 있다. 따라서, 챗봇 개발 시, 실무자들이 응답 오류의 문제점을 분석하고, 이를 해결하기 위한 구체적인 개선 방안을 제시하는 데 한계가 있었다. 본 논문에서는 FMEA(Failure Modes and Effects Analysis) 기법을 활용해, 응답 오류의 치명도를 파악하고, 치명적인 오류들에 대해서는 FTA(Fault Tree Analysis) 기법을 기반으로 원인 분석을 실시하여 구체적으로 문제를 해결하기 위한 프로세스를 제안한다. 본 프로세스의 효용성을 검증하기 위해 주문 도메인의 챗봇에 적용해 보았다.
Adaptive Line Fitting을 이용한 실시간 자동 외관 검사
김기홍(KiHong Kim),정연구(YunKoo Chung),김용(Yong Kim),김현빈(HyunBin Kim),송재우(JaeWoo Song) 한국정보과학회 1997 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.24 No.2Ⅱ
자동차 조립 생산라인에서 수밀 검사를 원할하게 수행하기 위해서 차량의 모든 문들의 개폐여부를 자동적으로 검사하는 시스템을 개발하였다. 검사를 수행하는 동안 카메라로 입력된 영상은 생산 현장의 여러 가지 변화요인으로 인해 해석하기가 용이하지 않아서 인위적으로 만든 라인 형태의 할로겐 조명에 기반한 에지 검출 알고리듬과 잡음에 의한 간섭을 줄이고자 데이터에 대한 필터링을 통해 이를 극복하였다.