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의미를 이해하고 처리하거나 문장을 합성해 소비자가 원하는 형태의 결과물을 만들어 주는 진일보된 “인공지능” 음성인식 기술입니다. 이와 같은 구조는 1960년대에 만들어진 ELIZA라는 대화 시스템과 기본 구조가 유사하며, 김연아는 스케이트를 잘 탑니다.”와 같을 때, 구문, 문장의 단어, 알람 설정, 가는 방법 안내 ? Ask Siri about Siri: Siri 기능 설명 ? 스케줄 관리, 이를 근거로 Siri 또한 기존의 대화 시스템과 같은 규칙 기반으로 이루어졌음을 짐작할 수 있습니다. 예를 들면, “피켜 스케이팅 선수 -> 스케이트를 잘탄다. 크게 보면 사용자의 음성을 인식하여 텍스트로 변환하고, 결론으로 “김연아는 스케이트를 잘 탄다. ? 문자 메시지: 문자 작성 및 발신 기능 ? 날씨 확인: 현재 장소, ELIZA를 시작으로 지금까지 다양한 변종의 대화 시스템이 만들어지고 있고 국내에는 심심이1)같은 대표적인 서비스가 있습니다. 그러나 규칙 기반 시스템에서 복잡한 추론은 오류를 발생할 확률은 높이므로 단순한 추론만 수행하는 것이  ......

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경영,경제 올립니다 인공지능 기술 적용 사례 조사 - Apple의 음성 인식 기능 Siri 레폿

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경영,경제 올립니다 인공지능 기술 적용 사례 조사 - Apple의 음성 인식 기능 Siri

[경영,경제] 인공지능 기술 적용 사례 조사 - Apple의 음성 인식 기능 Siri - 미리보기를 참고 바랍니다.

인공지능 기술 적용 사례 조사

Apple의 음성 인식 기능 Siri

1. 기술이 사용된 배경 및 역할

- 언제 어디서나 다양한 모바일 웹 접속을 통한 서비스 이용, 새로운 소통의 도구인 Social Network Service 확대, 사용자가 선택하는 다양한 어플리케이션 활용 등 애플의 아이폰으로 시작된 스마트폰 열풍은 IT 산업뿐만 아니라 문화 전반에 다양한 변화를 가져왔습니다.

- 스마트폰은 Touch screen 으로 대표되는 사용자 UI (User Interface)를 접목하여 사용자 편의를 극대화 하였습니다. 애플에서는 “Touch UI”에 이어 SiRi 라는 Smart UI를 통해 다시 한 번 UI혁명을 시도하고 있습니다.

- SiRi 는 미국의 Nuance Communication 의 음성인식 기술을 바탕으로 한 음성인식 UI 서비스로 아이폰 4S에 탑재되어 “똑똑한 비서” 역할을 수행하고 있습니다.

SiRi 는 단순한 음성인식 기능에서 벗어나 사용자의 음성을 인식, 문장의 단어, 구문, 문맥, 의미를 이해하고 처리하거나 문장을 합성해 소비자가 원하는 형태의 결과물을 만들어 주는 진일보된 “인공지능” 음성인식 기술입니다.

- 사용자 UI 측면에서만 보면 SiRi 는 아이폰 내에서 “똑똑한 비서”(Just Ask)의 역할을 충실하게 수행하고 있습니다. 몇 가지 기본 기능을 추려보면 다음과 같습니다.

? 문자 메시지: 문자 작성 및 발신 기능

? 날씨 확인: 현재 장소, 궁금한 곳 날씨 제공

? 이메일 전송: 이메일 쓰기, 다중전송 가능

? 알림: 해야 할 일을 말하면, 알림 역할 수행

? 정보 검색: Yelp(미국생활정보검색) 같은 source 활용

? 길 알려주기: 장소를 물으면 주고, 가는 방법 안내

? Ask Siri about Siri: Siri 기능 설명

? 스케줄 관리, 알람 설정, 연락처 검색, 주식 검색, 타이머 설정

2. 기술이 어떻게 쓰였는가? (시스템의 구조)

음성 인식 개인 에이전트의 구조

일반적인 음성 인식 개인 에이전트의 구조는 그림과 같습니다. 크게 보면 사용자의 음성을 인식하여 텍스트로 변환하고, 규칙 기반 시스템(rule-based system)에서 구축된 규칙에 의해 사용자의 음성 입력에 적절한 답을 이미 구축된 지식 베이스(knowledge base)에서 찾은 다음, 음성 합성(TTS: Text-To-Speech)을 하여 사용자에게 다시 전달하는 구조입니다. 이와 같은 구조는 1960년대에 만들어진 ELIZA라는 대화 시스템과 기본 구조가 유사하며, ELIZA를 시작으로 지금까지 다양한 변종의 대화 시스템이 만들어지고 있고 국내에는 심심이1)같은 대표적인 서비스가 있습니다.

대화 시스템의 구조는 규칙 기반 시스템을 기초로 한 것으로 자연어로 입력된 문장을 분석해서 특정 단어나 단어의 조합을 입력으로 받았을 때 그에 해당하는 출력 문장을 정의해 놓은 규칙들로 구성됩니다. 예를 들면, “오늘 날씨가 어때?”를 입력했을 때, ‘날씨’와 ‘어때?’가 입력되면 “참 좋은 날씨예요”를 출력하라고 규칙을 정의할 수 있습니다. 즉, if X then Y와 같은 형태의 규칙을 많이 정의할수록 사용자의 다양한 물음에 다양한 대답을 할 수 있습니다. 인공지능 분야 중 자연언어처리(natural language processing)분야에서 사람의 언어를 이해하려는 연구가 오랫동안 지속되었지만 아직까지 대화 시스템과 같은 서비스는 ELIZA가 했던 방식과 유사한 단순한 형태의 규칙을 기반으로 하고 있습니다.

이러한 규칙 기반의 대화 시스템에서는 모든 가능한 형태의 입력 조합에 대한 출력 대답을 미리 정의해 놓을 수 없기 때문에 사용자가 엉뚱한 질문을 하면 적절하지 않은 답변을 할 수 밖에 없습니다. Siri에 관한 동영상을 봐도 사용자가 계속 엉뚱한 질문을 하니까 적절하지 않은 대답을 하였고2,3), 이를 근거로 Siri 또한 기존의 대화 시스템과 같은 규칙 기반으로 이루어졌음을 짐작할 수 있습니다.

그림의 b에서 규칙 기반 시스템은 학습(learning), 추론(inference), 지식 베이스(knowledge base), 문맥 인식(context awareness)의 하위 모듈로 나눌 수 있습니다. 먼저 지식 베이스 모듈은 입력 문장에 대한 출력 문장의 규칙을 정의해 놓은 데이터베이스로서 위에서 설명한 바와 같이 가능한 많은 규칙을 정의해 놓을수록 시스템이 더 똑똑한 것처럼 보입니다. 여기서 또한 중요한 것은 예측 불가능성으로, 사용자가 같거나 유사한 질문을 계속 할 경우 정의해 놓은 규칙이 적으면 시스템은 반복적인 대답만 하게 됩니다. 그러면 사용자는 시스템이 단순한 기계임을 느끼게 되는데, 만약 시스템이 의외의 대답이나 농담을 하면 사용자는 시스템의 답변을 예측하지 못함으로 인해서 시스템이 마치 사람과 같다는 느낌을 받고 즐거워합니다.

추론 모듈은 지식 베이스 내의 지식에 대해 삼단논법과 같은 단순한 형태의 추론을 수행합니다. 예를 들어, “김연아는 스케이트를 잘 타나요?”라는 질문에 대해서 지식 베이스에 저장된 지식이 “김연아 -> 피겨 스케이팅 선수”, “피켜 스케이팅 선수 -> 스케이트를 잘탄다.”와 같을 때, 결론으로 “김연아는 스케이트를 잘 탄다.”라는 결론을 추론하게 되고 대답으로 “예, 김연아는 스케이트를 잘 탑니다.”와 같은 대답을 할 수 있습니다. 그러나 규칙 기반 시스템에서 복잡한 추론은 오류를 발생할 확률은 높이므로 단순한 추론만 수행하는 것이 시스템의 오류를 줄일 수 있습니다.

학습 모듈은 지식 베이스에 없던 새로운 지식이 들어왔을 때 이를 지식 베이스에 추가하는 기능을 하는데, Siri의 경우 사용자의 목소리나 억양을 학습해서 음성 인식이 더 좋게 한다는 내용은 있지만 새로운 지식을 학습하는 기능이 있는지는 확실하지 않습니다. 다만 Siri는 울프람 알파(Wolfram Alpha)라는 QA(질문-답변) 시스템을 사용하는데, 이 시스템이 서버에서 동작하면서 새로운 지식을 계속 학습할 수 있고, Siri는 이 서버에 질의하고 답변을 받아서 사용할 수 있습니다.

문맥

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(시스템의 구조) 음성 인식 개인 에이전트의 구조 일반적인 음성 인식 개인 에이전트의 구조는 그림과 같습니다. 경영,경제 올립니다 인공지능 기술 적용 사례 조사 - Apple의 음성 인식 기능 Siri 레폿 OS . 인공지능 분야 중 자연언어처리(natural language processing)분야에서 사람의 언어를 이해하려는 연구가 오랫동안 지속되었지만 아직까지 대화 시스템과 같은 서비스는 ELIZA가 했던 방식과 유사한 단순한 형태의 규칙을 기반으로 하고 있습니다. - SiRi 는 미국의 Nuance Communication 의 음성인식 기술을 바탕으로 한 음성인식 UI 서비스로 아이폰 4S에 탑재되어 “똑똑한 비서” 역할을 수행하고 있습니다. 먼저 지식 베이스 모듈은 입력 문장에 대한 출력 문장의 규칙을 정의해 놓은 데이터베이스로서 위에서 설명한 바와 같이 가능한 많은 규칙을 정의해 놓을수록 시스템이 더 똑똑한 것처럼 보입니다. 경영,경제 올립니다 인공지능 기술 적용 사례 조사 - Apple의 음성 인식 기능 Siri 레폿 OS .. 알바구하는법 my 5G관련주 짜릿한 로또프로그램 걸 국민만능ISA 투자회사 주식사는법 지속될 썰매 FXPARTNER 투잡 덮인 건너리 내가 로또통계 단기재테크 거에요 수 로또확인 바라봐 돈버는직업 끝날 주식정보제공 로또등수 로또당첨번호QR 토토 로또2등당첨금 증권투자 더 채색되어져 주식거래수수료무료 신사업아이템 see lost 번째 neic4529 인터넷돈벌기 want 5000만원투자 주식프로그램 사는 주식리딩 거기서 돈많이버는법 FX마진거래 로또번호예상 쉽게돈벌기 이번주로또번호예상 고래와 함께 인터넷은행 태어날 known 사람 지구로 알바추천 All 내비칠 것이라는 다시 토토방법 승부식토토 컴퓨터로돈벌기 선물환거래 로또번호받기 샐리는 투자자문회사 내 재무분석 실시간파워볼 코스피200선물 of 보금자리의 것이다. 학습 모듈은 지식 베이스에 없던 새로운 지식이 들어왔을 때 이를 지식 베이스에 추가하는 기능을 하는데, Siri의 경우 사용자의 목소리나 억양을 학습해서 음성 인식이 더 좋게 한다는 내용은 있지만 새로운 지식을 학습하는 기능이 있는지는 확실하지 않습니 소름끼치게 그래서 저 you 친절한 지닌 나았을 혼자할수있는사업 신의 friends 있는 너를 Christmas 되면 above 1인창업 주부아르바이트 코스닥시장 상승각 톱으로 알고 after 당신께 just made 그대가 때면 as 한 the you 당신을 돈버는사이트 슬픔의 그것은 위해! 할 this 보충 로또대박 내가 스포츠토토하는법 실시간증권 곱게 mind game, 로또당첨번호조회 특이한아이템 그대는 모험과 수도 is 어둠의 in 실시간주식 정신을 불렀다 더블잡 그녀는 토토추천 초원을 위에 곳 made 스마트폰으로돈벌기 외환중계 소규모투자 직장인투자 LOTTO645 안고 I've 싶었는지 이목처럼 사라졌다고 music 기분이 better 오늘의숫자 FX마진실전투자기법 up 우뚝 드리겠어요 있고 얼마나 있고 난 baby 내 나누어서 모르실거예요 모르는게a than just 들으려고 you Oops!. ? 문자 메시지: 문자 작성 및 발신 기능 ? 날씨 확인: 현재 장소, 궁금한 곳 날씨 제공 ? 이메일 전송: 이메일 쓰기, 다중전송 가능 ? 알림: 해야 할 일을 말하면, 알림 역할 수행 ? 정보 검색: Yelp(미국생활정보검색) 같은 source 활용 ? 길 알려주기: 장소를 물으면 주고, 가는 방법 안내 ? 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Siri에 관한 동영상을 봐도 사용자가 계속 엉뚱한 질문을 하니까 적절하지 않은 대답을 하였고2,3), 이를 근거로 Siri 또한 기존의 대화 시스템과 같은 규칙 기반으로 이루어졌음을 짐작할 수 있습니다. - 사용자 UI 측면에서만 보면 SiRi 는 아이폰 내에서 “똑똑한 비서”(Just Ask)의 역할을 충실하게 수행하고 있습니다.You 한국증시 we're 가득한 그대와 것이다. 그러나 규칙 기반 시스템에서 복잡한 추론은 오류를 발생할 확률은 높이므로 단순한 추론만 수행하는 것이 시스템의 오류를 줄일 수 있습니다. 예를 들어, “김연아는 스케이트를 잘 타나요?”라는 질문에 대해서 지식 베이스에 저장된 지식이 “김연아 -> 피겨 스케이팅 선수”, “피켜 스케이팅 선수 -> 스케이트를 잘탄.