멀티캠퍼스 최종프로젝트 주제에 대한 의견

안녕하세요. 학우 여러분 강규현입니다.

최종 프로젝트에 대해 제가 갖고 있는 생각과 의견을 정리해서 올립니다.

인공지능 기술은 크게 1)이미지와 영상을 분석하는 기술과 2)언어를 분석하는 영역으로 나뉩니다.

저는 기본적으로 언어처리에 관심이 있고, 구체적으로 자연어처리, 챗봇 분야에 대해 관심이 큽니다.

일단 크게 3가지 프로젝트로 수행하고 싶은 영역은 3가지입니다.

1. 감성적 대화를 수행하는 챗봇(간단한 상담적 대화를 수행하는 챗봇)

2. 정보처리에 특화된 챗봇

3. 음성인식과 음성출력을 수행하는 AI스피커(1번 주제와 유사하지만 감정적 소통보단 음성인식과 출력 중심)

1. 관련 영상 및 자료

가. 대화형 인공지능 사례

좀 지난 영상이긴 하지만 감성적 대화를 수행하는 AI의 기본을 잘 설명하고 있어서 공유드립니다.

감성적 대화를 수행하려면 현재 기술로 기본적으로 시나리오에 기반한 방법과 딥러닝에 기반을 둔 질문&대답 방식이 함께 접목되어야 합니다.

나. 텐서플로우, Seq2Seq 기술을 접목한 Chatbot(학생사례)

텐서플로우와 RNN모델인 Seq2Seq를 사용해서 대화가능한 챗봇을 만들었네요

실제적으로 이번 프로젝트에서 도달 가능한 목표가 될 것 같습니다.

다. 음성인식과 음성출력이 가능한 AI스피커형1

라. 음성인식과 음성출력이 가능한 AI스피커형2

마. 사례중심으로 본 감성챗봇의 미래(슬라이드)

사례중심으로 본 감성챗봇의 미래

2. 어떻게 수행할 계획인가?

가. 데이터는 어떻게 구하지?

일단 2번 주제인 ‘정보처리에 특화된 챗봇’은 어느 정도 명확한 가이드라인이 있습니다.

작년 9월에 LG CNS에서 정보처리 챗봇 제작에 필수인 AI 학습용 표준데이터 무료로 개방했기 때문입니다.

관련 사이트는 아래 첨부드립니다.

KorQuAD 사이트 바로가기

간단한 대화인식 수준이 인간의 수준과 거의 유사하다는 것이 스코어로 표시됩니다.

사이트에 JSON형태로 Training set 6.4GB와 검증셋 794MB를 다운받을 수 있습니다.

또한 공식적으로 모델을 제출해서 순위에 들면 Leaderboard올려서 순위에 올를 수도 있습니다.

나. 코드는 어떻게 하지

기본적으로 제가 구입한 책을 통해 간단한 챗봇을 구현할 수 있습니다.

아래책 챕터 6에 챗봇만들기에서 기본적으로 제공하는 코드를 활용할 수 있습니다.

아래 책은 한국어 처리를 할 때 필요한 임베딩 기술을 다루는 책입니다.

감성적 대화 챗봇을 하려고 하면, 따로 데이터를 수집하는 단계를 거쳐야 할 것 같습니다.

하지만 기본적으로 시나리오 기반을 함께 사용하기 때문에 학습 데이터의 양은 비교적 적게 필요할 것으로 판단됩니다.

정보처리 중심의 챗봇을 구현한다면 2번 째 사례인 ‘텐서플로우, Seq2Seq 기술을 접목한 Chatbot(학생사례)’의 수준 정도의 결과물이 나올 것으로 생각합니다.

3. 주제는 논의를 통해 수정 및 변경 가능합니다

이렇게 제 생각을 몇가지 정리해봤습니다.

하지만 어디까지나 제가 생각이고, 다른 분들의 의견을 참고해서 얼마든지 수정보완할 생각을 갖고 있습니다.

자연어 처리 분야에 관심이 있거나, 챗봇 및 음성인식 등에 관심이 있는 학우분들은 함께 프로젝트를 하면 좋을 것 같습니다.

기본적으로 저희가 공부했던 Django를 통해 웹 프로그램으로 구현하면 좋을 것 같습니다.

아니면 챗봇수업에서 배운 것을 바탕으로 텔레그램이나 라인을 통해 스마트폰 서비스로 배포하는 것도 좋습니다.

추가적으로 대화를 해서 정보를 수집하고 특정 상품을 추천하는 알고리즘도 넣어 볼 수 있을 것 같습니다.

아니면 다이어리 기능을 기반으로 작성한 글을 통해 자신의 감정상태를 분석하는 서비스도 구현해볼 수 있을 것 같습니다.

취업에 관심이 있는 분들은 자연어처리 및 챗봇 분야에 대한 신입 일자리가 상대적으로 많다는 것을 알 수 있을 것입니다.

자연어처리 분야에 관심이 있는 학우분들은 연락주세요~

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