카이스트(KAIST) 김기응 교수 연구팀이 '제8회 대화시스템기술챌린지(The Eighth Dialogue System Technology Challenge, DSTC8)' 다중 도메인 태스크 완수(Multi-Domain Task Completion) 부문에서 우승했다.

이 대회는 여행 정보 안내 상황에서 사용자에게 유의미한 정보를 제공할 수 있는 '목적지향 대화 챗봇(chat-bot)' 제작을 목표로 한다. 사용자와의 대화를 통해 요구사항을 이해하고, 데이터베이스에서 요청한 정보를 검색·예약 시스템 연동 등 기능을 포함해야 한다.

기존 대화 시스템은 사용자 발화 이해(Natural Language Understanding, NLU), 대화 상태 추적(Dialogue State Tracking, DST), 대화 정책 결정(Dialogue Policy), 시스템 발화 생성(Natural Language Generation, NLG)의 4단계를 수행하는 모듈로 구성된다.

국내 연구팀은 언어생성 모델 GPT-2를 기반으로 네 단계 모두 수행 가능한 심층 신경망 모델을 제안했다. 언어생성모델의 성능을 활용해 기존 방법 대비 훈련 과정을 단순화했다는 특징을 갖는다.

해당 대화 시스템은 사람이 직접 평가하는 인적 평가에서 68.32%의 성공률로 1위를 차지했다.

김기응 교수는 "최근 딥러닝 언어모델들이 다양한 자연어처리 태스크에 활용되는 추세인데, 복잡한 목적지향 대화처리에도 간결한 훈련 방법을 통해 우월한 성능을 보일 수 있음을 인정받은 사례"라고 전했다.

한편, DSTC8은 마이크로소프트 리서치, IBM 리서치 아마존 알렉사 AI가 공동주최했다. 2019년 6월에 데이터셋을 공개한 후 3개월에 걸쳐 진행됐다.

차진희 기자 postmoneynews@gmail.com