▲ [인공지능칼럼]자연어 이해(NLU) 기술을 통한 미래 기술의 재정의" DALL-E _dpi1004.com  © 장애인인식개선신문

 

(서울 = 장애인인식개선신문) 컴퓨터는 자연어 이해(NLU, Natural Language Understanding)를 통해 말하는 사람의 말뿐만 아니라 사용자가 실제로 의미하는 바를 추론할 수 있다. 간단히 말해, 클로바, 구글어시스턴트, 알렉사 등 AI 음성인식 플랫폼에게 "밖은(외부) 어떻습니까?”라고 물었을 때 플랫폼은 사용자가 일기 예보를 요구한다는 것을 추측할 수 있다.

 

최근 음성인식 플랫폼은 인간 언어 내에서 패턴과 의미를 인식하는 데 중점을 둔 인공지능인 NLU로 구축된다. 컴퓨터가 특정 방식으로 묻지 않아도 말의 의미를 이해하면 음성을 사용하여 실제 대화를 나누는 것처럼 느낄 수 있는 것이다.

 

의사소통은 의미를 해석하는 데 있어 끊임없는 학습이다. 때때로 우리는 잘못된 단어를 사용하며, 종종 우리가 말하는 단어는 실제로 우리가 의미하는 단어가 아닐 수도 있다. NLU는 컴퓨터에 필요한 상황을 설명하고 동일한 내용을 말할 수 있는 다양한 변형을 이해할 수 있는 유연성을 제공한다.

 

NLU 이전에는 음성을 입력으로 사용하여 날씨 앱을 디자인하려면 "비가 오나요?"라는 수천 가지 방법 목록이 필요했다. NLU를 사용하면 음성인식 디바이스는 수천 개의 다양한 애플리케이션에서 과거의 상호 작용을 통한 학습을 ​​적용하여 “비가 내릴까요”와“비가 올 것”이 본질적으로 동일한 질문임을 이해할 수 있다. 이러한 유연성을 통해 음성 경험은 기술과 더 빠르고 쉽고 즐겁게 대화하고 참여할 수 있다.

 

NLU를 통합한 음성 기술을 통해 개발자는 유용한 음성 경험을 디자인하는 데 더 집중할 수 있으며 사용자가 말하려는 내용을 추론하려는 노력을 줄일 수 있다.

 

그러면 보다 자연스러운 음성 경험을 디자인 하기 위해서 예를 들어보면 의도 파악(Identify Intent)과 사람들이 목표와 의도를 알리기 위해 말할 수 있는 다른 단어 나 문구는 무엇인지의 발화식별(Identify Utterances)의 예제, 사용자에게 오류를 수정하거나 답변을 변경할 수 있는 기회를 제공하는 표제수정(Cover Corrections), 척하고 잘못된 대답을 하는 것보다 항상 “나는 그것에 대한 답을 모른다”라고 말하는 것이 중요하다.

 

음성 디자인에는 다른 레이어가 많이 있다. 예를 들어, 음성 사용자 인터페이스는 간결해야 하며 필요한 만큼만 정보를 제공해야 하며 자연스러운 대화처럼 추가 정보를 통해 사용자의 반응을 점진적으로 구축하여 사용자를 목표로 이동시키는 것이 무엇보다 중요하다.

 

이처럼 자연어 이해(NLU)는 AI가 빠르고 더 정확하게 사용자의 의도를 이해하고 사용자의 의사결정에 유용한 정보를 추출하는 그 능력을 발휘하는 핵심 기술인 것이다.

 

최근의 음성 인식 플랫폼은 인간 언어 내의 패턴과 의미를 인식하는 데 중점을 둔 인공 지능인 NLU로 구축되었다. 컴퓨터가 특정한 방식으로 질문하지 않아도 말하는 것을 이해할 수 있다면, 목소리를 사용하여 실제 대화를 나누고 있는 것처럼 느낄 수 있다.

 

의사소통은 의미를 해석하는 지속적인 학습 과정이다. 때로는 잘못된 단어를 사용하기도 하고, 많은 경우 우리가 말하는 단어가 실제로 의미하는 단어가 아닐 수도 있다. NLU는 컴퓨터에 상황을 설명하고 같은 것을 말할 수 있는 다양한 변형을 이해할 수 있는 유연성을 제공한다.

 

그런 다음, 보다 자연스러운 음성 경험을 설계하기 위해 예를 들어, 사용자가 목표와 의도를 나타내기 위해 말할 수 있는 다른 단어나 구문을 제공하는 '의도 식별'과 '발화 식별' 같은 예시가 사용된다. 오류를 수정하거나 답변을 변경할 기회를 제공하는 '정정 커버'는 잘못된 답변을 주기보다는 "그 질문에 대한 답을 모릅니다"라고 말하는 것이 중요하다.

 

음성 디자인에는 여러 가지 다른 층이 있다. 예를 들어, 음성 사용자 인터페이스는 간결해야 하며, 필요한 만큼의 정보만 제공하고, 자연스러운 대화처럼 점차적으로 사용자의 응답을 추가 정보로 구축하여 사용자를 목표로 이끈다.

 

자연어 이해(NLU)는 컴퓨터가 사용자가 말하는 것뿐만 아니라 실제 의미하는 바를 추론할 수 있게 해준다다. 간단히 말해, Clova, Google Assistant, Alexa와 같은 AI 음성 인식 플랫폼에 "밖은 어떤가요?"라고 물었을 때, 플랫폼은 사용자가 날씨 예보를 요청하는 것임을 추측할 수 있다.

 

최근의 음성 인식 플랫폼은 인간 언어 내의 패턴과 의미를 인식하는 데 중점을 둔 인공 지능인 NLU로 구축되었다. 컴퓨터가 특정한 방식으로 질문하지 않아도 말하는 것을 이해할 수 있다면, 목소리를 사용하여 실제 대화를 나누고 있는 것처럼 느낄 수 있다.

 

그런 다음, 보다 자연스러운 음성 경험을 설계하기 위해 예를 들어, 사용자가 목표와 의도를 나타내기 위해 말할 수 있는 다른 단어나 구문을 제공하는 '의도 식별'과 '발화 식별' 같은 예시가 사용된다. 오류를 수정하거나 답변을 변경할 기회를 제공하는 '정정 커버'는 잘못된 답변을 주기보다는 "그 질문에 대한 답을 모릅니다"라고 말하는 것이 중요하다.

 

음성 디자인에는 여러 가지 다른 층이 있다. 예를 들어, 음성 사용자 인터페이스는 간결해야 하며, 필요한 만큼의 정보만 제공하고, 자연스러운 대화처럼 점차적으로 사용자의 응답을 추가 정보로 구축하여 사용자를 목표로 유도해준다.

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자연어 이해(NLU) 기술의 실제 적용 사례와 기대 효과를 구체적인 예시는 다음과 같다.

 

예시1)의료 분야의 적용

의료 분야에서 NLU는 환자의 자연스러운 언어를 통해 증상을 분석하고, 의학적 진단을 돕는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 환자가 "가슴이 답답하고 숨쉬기 어려워"라고 말할 때, NLU 기반 시스템은 이러한 증상을 심장 문제나 호흡기 질환으로 연결하여 적절한 진료를 위해 의사에게 알릴 수 있다.

 

기대 효과

진단의 정확성과 신속성 증가: NLU를 통해 의사는 환자의 자연스러운 설명에서 중요한 의학 정보를 빠르게 추출할 수 있으며, 이는 진단 과정을 가속화하고 정확도를 향상시킨다.

 

환자 만족도 향상: 환자는 자신의 언어로 증상을 설명할 수 있으며, 이를 통해 의료 서비스에 대한 신뢰와 만족도가 증가한다.

 

예시2)고객 서비스 분야의 적용 사례

고객 서비스 분야에서 NLU는 고객의 문의 사항을 이해하고, 적절한 답변을 제공하는 챗봇 또는 가상 어시스턴트에 통합된다. 예를 들어, 고객이 "내 계정이 잠겼어"라고 문의할 때, NLU를 탑재한 챗봇은 이 문제를 계정 잠금 해제 요청으로 해석하고 관련 지침을 안내할 수 있다.

 

기대 효과

대응 시간 단축 및 효율성 증가: 고객 문의에 대한 신속하고 정확한 대응으로 대기 시간을 줄이고 고객 서비스의 효율성을 향상시킨다.

 

고객 경험 개선: 자연스러운 언어로 소통할 수 있는 능력은 고객의 사용 경험을 보다 인간적이고 만족스러운 것으로 만든다.

 

예시3)교육 분야의 적용

 

교육 분야에서 NLU는 학생이 질문을 자연스러운 언어로 할 때, 이를 이해하고 적절한 답변을 제공하는 교육용 소프트웨어나 애플리케이션에 적용된다. 예를 들어, 학생이 "뉴턴의 제2법칙이 뭐야?"라고 물었을 때, NLU 기반 교육 플랫폼은 이를 물리 법칙 질문으로 인식하고 해당 법칙의 설명을 제공할 수 있다.

기대 효과

학습의 개인화: 학생 개개인의 질문 스타일과 학습 요구를 이해함으로써 개인 맞춤형 학습 경험을 제공한다.

교육 효율성 증가: 학생들이 자신의 언어로 질문하고 답변을 받을수있다.

 

예시4)스마트 홈 기술의 적용

 

스마트 홈 기술에서 NLU는 사용자의 음성 명령을 해석하여 조명, 온도 조절, 미디어 재생과 같은 집안의 기기를 제어하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 사용자가 "너무 춥다"라고 말할 때, NLU를 탑재한 스마트 홈 시스템은 이를 온도를 올려야 하는 요청으로 해석하고 난방 시스템을 조절할 수 있다.

 

기대 효과

사용자 편의성 증가: 복잡한 설정이나 버튼 조작 없이도 음성만으로 집안의 다양한 기능을 쉽게 제어할 수 있다.

 

생활의 자동화와 최적화: 사용자의 요구와 습관을 학습하여 자동으로 환경을 조절함으로써 삶의 질을 향상시킨다.

 

예시5)교통 및 내비게이션의 적용

 

교통 및 내비게이션 애플리케이션에서 NLU는 사용자의 목적지 요청을 이해하고 최적의 경로를 제공하는 데 사용됩니다. 사용자가 "친구 집으로 가는 길 알려줘"라고 말하면, NLU 기능을 갖춘 내비게이션 시스템은 사용자의 주소록에서 '친구 집'의 위치를 찾아내고, 현재 위치에서부터의 최적 경로를 안내할 수 있다.

 

기대 효과

운전 중 안전성 향상: 운전자가 핸즈프리로 목적지를 설정할 수 있어, 운전 중 안전을 향상시킨다.

사용자 경험 개선: 명확하고 빠른 경로 안내를 통해 목적지까지의 여정이 보다 편리하고 생산적으로 된다.

 

예시6)개인 비서 및 일정 관리의 적용

 

개인 비서 및 일정 관리 애플리케이션에서 NLU는 사용자의 자연스러운 언어로 된 일정 관리 요청을 이해하고, 캘린더에 일정을 추가하거나 변경하는 데 사용된다. 사용자가 "다음 주 월요일 오후 3시에 치과 예약해줘"라고 요청할 때, NLU 기능을 탑재한 애플리케이션은 이를 캘린더 이벤트로 변환하고, 해당 일정을 사용자의 캘린더에 추가한다.

 

기대 효과

일정 관리의 효율성: 복잡한 인터페이스 없이도 음성 명령을 통해 일정을 쉽게 추가하고 관리할 수 있다.

 

개인화된 일정 관리: 사용자의 말을 정확히 이해하고 반영함으로써, 맞춤형 일정 관리를 제공할수있다.

NLU 기술은 사용자의 자연스러운 언어를 이해함으로써 일상 생활의 다양한 측면에서 편리함과 효율성을 제공한다. 이를 통해 기술과 인간 사이의 상호작용이 더욱 자연스럽고 직관적이 되며, 일상 생활의 질을 향상시키는 중요한 역할을 한다.

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