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저널정보
디자인융복합학회 디자인융복합연구(구.인포디자인이슈) 디자인융복합연구(구.인포디자인이슈) 제18권 제2호
발행연도
2019.1
수록면
1 - 24 (24page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2019

과유불급 : 태스크 양이 크라우드 소싱 기반 자연어처리 학습데이터 생성 결과에 미치는 영향 연구
김병준 ,  이중식 한국HCI학회 학술대회 2019.02 학술대회자료
대화형 에이전트 개발을 위한 크라우드소싱 기반의 학습데이터 수집 방안 연구 : 수집 결과의 표현 다양성 향상을 중심으로
김병준 융합과학부 2019.01 학위논문
태스크 디자인 방식이 크라우드소싱 기반의 학습데이터 수집결과에 미치는 영향 연구 - 대화형 에이전트 개발을 위한 자연어 학습데이터 수집을 중심으로 -
김병준 ,  이중식 디자인융복합연구(구.인포디자인이슈) 2019.01 학술저널

초록· 키워드

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대화형 에이전트(챗봇, 스마트스피커)를 이용한 서비스 개발이 보편화되고 있다. 에이전트를 훈련시키기 위해서는 많은 양의 ‘대화’가 확보되어야 하지만, 초기 디자인에서는 이를 확보하기가 쉽지 않다. 이러한 난점을 해결하고자 다양한 발화데이터 수집하는 방안이 모색되고 있다. 본 연구에서는 아마존 미캐니컬터크를 활용해 발화데이터를 모으는 시도를 해보았다. 수집 결과가 참여자에게 태스크를 어떻게 제시하느냐에 따라 영향을 받기에 태스크 디자인 요소(태스크 양, 보너스 보상 방식, Social Proof 기반 설명 방식)를 비교한 실험을 진행하였다. 분석 결과, 태스크 양이 많아지면 수집된 데이터의 질이 떨어졌으며, 보너스 보상 방식을 제공할 때 수집의 효율성이 높아졌다. 소셜프루프(Social Proof) 기반 설명 방식은 수집 결과의 다양성은 높이지만 효율성은 떨어뜨리는 것으로 나타났다. 본 연구는 크라우드소싱 기반의 학습데이터 수집에 있어 태스크 디자인 요소에 대한 디자인 가이드를 제언한다는 점에서 연구 의의가 있다.

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참고문헌 (27)

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Allahbakhsh, M. / 2013 / Quality control in crowdsourcing systems : Issues and directions / IEEE Internet Computing 17(2):76~81 google schola Chen, J. J. / 2011 / Opportunities for crowdsourcing research on amazon mechanical turk / Interfaces 5(3) google schola Daniel, F. / 2018 / Quality control in crowdsourcing : A survey of quality attributes, assessment techniques, and assurance actions / ACM Computing Surveys(CSUR) 51(1):7 google schola Jiang, Y. / 2017 / Understanding task design trade-offs in crowdsourced paraphrase collection / Proceedings of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics 2:103~109 google schola Mao, K. / 2017 / A survey of the use of crowdsourcing in software engineering / Journal of Systems and Software 126:57~84 google schola

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