SaferDrive: An NLG-based behaviour change support system for drivers
2018-04-28
org.kosen.entty.User@39bad91f
김미영(kim1)
행사&학회소개
1 Introduction
2 Related Work
3 System Design
4 Evaluation
5 Results
6 Conclusion
2 Related Work
3 System Design
4 Evaluation
5 Results
6 Conclusion
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이 논문은 자동으로 인간이 사용하는 언어를 생성하는, natural language generation 연구의 한 응용을 보여준다.
운전자가 운전하는 도중, 나쁜 혹은 위험한 운전패턴을 교정하기 위해, 자연어생성을 통한 피드백제공이 얼마나 효과적일 수 있는지를 연구하였다. 불확실한 환경이 입력으로 주어진 상태에서, 어떻게 해당환경을 설명하는 자연어를 효과적으로 생성할 수 있는지를 연구하였고, 자연어를 생성하여 운전자에게 feedback을 주고, 이 feedback에 의해 운전자의 운전이 얼마나 효과적으로 교정될 수 있는지에 대해 실제 운전자를 대상으로 연구하였다. 이 응용을 적용해본 결과, 자연언어생성이 행동교정에 효과적임을 (특히 과속교정에 효과적임을) 보였다.
운전자가 운전하는 도중, 나쁜 혹은 위험한 운전패턴을 교정하기 위해, 자연어생성을 통한 피드백제공이 얼마나 효과적일 수 있는지를 연구하였다. 불확실한 환경이 입력으로 주어진 상태에서, 어떻게 해당환경을 설명하는 자연어를 효과적으로 생성할 수 있는지를 연구하였고, 자연어를 생성하여 운전자에게 feedback을 주고, 이 feedback에 의해 운전자의 운전이 얼마나 효과적으로 교정될 수 있는지에 대해 실제 운전자를 대상으로 연구하였다. 이 응용을 적용해본 결과, 자연언어생성이 행동교정에 효과적임을 (특히 과속교정에 효과적임을) 보였다.