NEW 생성형AI 일상대화 한국어 멀티세션 데이터
- 분야한국어
- 유형 텍스트
-
데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.1 2024-10-30 데이터 최종 개방 1.0 2024-07-05 데이터 개방 Beta Version 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2024-07-05 산출물 공개 Beta Version 소개
- 일상대화 맥락에서 자연스러운 연속 대화가 가능한 AI를 구축하기 위한 학습용 데이터 - 멀티세션 대화 및 발화에 활용한 문서 정보, 검색어 등이 태깅된 대화 데이터
구축목적
- 긴 맥락의 연속된 대화를 기억하고 전문분야 문서 내용을 반영한 자연스러운 대화 데이터 수집
-
메타데이터 구조표 데이터 영역 한국어 데이터 유형 텍스트 데이터 형식 txt 데이터 출처 - 전문대화 문서: 구매 및 라이선싱, 크롤링 후 정제 및 레이블링 - 멀티세션 대화: 크라우드 워커를 통한 직접 대화 수집 라벨링 유형 자연어 라벨링 형식 json 데이터 활용 서비스 챗봇 서비스 데이터 구축년도/
데이터 구축량2023년/- 전문 문서 109,215 건 / - 멀티세션 61,553 건, 세션 153,372 건 / - 2세션 : 41,393 / - 3세션 : 10,054 / - 4세션 : 10,106 -
데이터 통계 데이터 구축 규모 ∙ 구축한 일상대화 전문분야 문서에 기반한 멀티세션 61,553 건
- 2세션 : 41,393 건
- 3세션 : 10,054 건
- 4세션 : 10,106 건
∙ 전문문서 : 109,215 건데이터 분포 ∙ 세션 수 분포: 최소 수량
∙ 세션 간 시간 간격 분포: 1시간~7주 간격
∙ 대화 문장 길이 분포: 질문자 최소 10 음절, 전문가 최소 15음절
∙ 발화자 지역 분포: 4개 지역 별 인구분포 기준 10% 오차 내 모집
(행정안전부 인구통계 기준:https://jumin.mois.go.kr/)
- 서울/인천/경기 51%
- 대전/세종/충청/강원 14%
- 광주/전라/제주 11%
- 부산/대구/울산/경상 25%
∙ 전문지식 답변 수: 한 세션 당 최소 1 번
∙ 전문지식 출처 수: 한 세션 당 최소 1 번
∙ 대화 참여자 분포
- 성별 : 한 성별 최대 60%
- 연령대 : 한 연령대 비율 최대 40% 넘지 않음 -
-
AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드- 모델학습
전체 대화방 json을 세션 수를 고려하여 8:1:1로 훈련, 검증, 평가 데이터셋을 나누어 준비한다. 대화 생성 모델을 구축할 때, 인코더-디코더 구조의 생성형 AI 모델 ET5를 활용한다. 모델의 인풋에 이전 대화의 히스토리에 해당하는 토큰 시퀀스, 참고 전문문서 토큰 시퀀스, 요약 정보 토큰 시퀀스의 컨캐트네이션 (concatenation)을 통해 입력 토큰 시퀀스를 생성하고, 이에 해당하는 답변을 예측하도록 모델링한다.- 서비스 활용 시나리오
○ 연구 분야
- 일상대화 분야에서 연속된 대화의 맥락을 기억하고 참조하여 심도 있는 문제 해결에 기여할 수 있음.
- 연속된 대화를 기억하고 활용함으로써 챗봇 및 자연어 처리 기술의 발전을 도모, 심도 있는 문제 해결을 가능하게 함.
- 한국어 멀티세션 대화 데이터는 한국어뿐만 아니라 다양한 언어에서의 AI 기술 발전을 촉진함.
○ 산업 분야
- 기업들은 한국인과의 원활한 대화가 가능한 챗봇 및 음성비서 기술 개발에 이 데이터를 활용할 수 있음.
- 고객 맞춤형 상품 추천 및 지식 서비스 제공을 위한 챗봇이나 음성 AI 비서 개발 시, 과거 대화 이력을 활용해 맞춤형 서비스 제공이 가능.
- 다양한 산업에서 AI를 활용하여 고객과의 소통을 강화하고, 더 개인화된 고객 경험을 제공할 수 있음. -
설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드- 데이터 구성
1. 전문대화 정보 및 대화자 정보 내역: 파일명 및 세션단계, 참여자 수, 참여자 ID, 참여자 정보
2. 대화 참여자 페르소나 정보 내역: 대화방ID, 질문자의 페르소나 ID, 질문자의 페르소나 특징, 화자 유형, 전문가의 페르소나ID
3. 전문대화 토픽 정보 및 세션 정보 내역: 토픽ID, 토픽 유형, 토픽 타이틀, 키워드, 이전 세션ID, 몇 번째 세션, 발화 수, 말차례 수, 세션ID
4. 세션 내 전문 대화 내역: 대화 발화자 정보 및 페르소나, 작업자의 발화, 검색 내용, 검색어 Query, 검색결과, 검색 결과 문서 ID, 검색 결과 문서 제목, 검색 결과 문서 내용, 발화에 참고한 내용 선택 여부, 검색된 문서 내용 중 발화에 참고한 파트만 True, 발화에 대한 요약, 발화 TimeStamp
5. 세션 내 전문 대화 요약 내역: 세션 내 질문자 화자 발화 요약, 세션 내 전문가 화자 발화 요약, 이전 세션의 질문자 화자 발화 총 요약, 이전 세션의 전문과 화자 발화 총 요약, 세션 대화 내용 요약<라벨링 데이터 주요 속성 어노테이션 명세>
라벨링 데이터 주요 속성 어노테이션 명세 데이터명 AI 모델 Task 어노테이션 방법 주요 어노테이션 속성 속성 설명 라벨링 데이터 포맷 일상대화 한국어 멀티세션 데이터 대화 생성 Tagging participantInfo 참여자 정보 JSON multisessionID 멀티세션ID personaFeatures 페르소나 특징 largeCategory 주제 대분류 sessionSummary 현재 세션 요약 <원천데이터 분포 명세>
원천데이터 분포 명세 데이터명 원천데이터 구분 구축 비율 일상대화 한국어 멀티세션 데이터 직업(경영/사무/보험, 연구/공학, 예술/디자인/방송, 교육, 영업/판매/운전, 건설/채굴, 농림/어업), 취미(패션, 쇼핑, 관광/감상, 스포츠), 음식(역사, 레시피) 등 다양하고 균형적인 13개 전문분야 세부 카테고리를 확보 카테고리별 최소 1,000건 이상 수집 - 어노테이션 포맷
어노테이션 포맷 구 분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 비고 1 FileInfo object y 파일 정보 1-1 filename string y 파일명 DAILY-212494-AP704086-WZ001772-02_03_01-S2.json 1-2 sessionLevel string y 세션 단계 2~4 2 participantsInfo object y 참여자 정보 2-1 numberOfParticipants string y 참여자 수 2 2-2 speaker1 object y 참여자 1 정보 2-2-1 participantID string y 참여자 ID 참여자 고유 ID, 숫자 4자리로 구성 "0001" ~ "9999" 워커 간 중복이 없어야 함 2-2-2 gender string y 대화 참여자 성별 남성/여성 2-2-3 age string y 나이대 구분 20대~40대 이상 연령대 2-2-4 occupation string y 직업군 전문직, 교직, 관리직, 사무직, 자영업, 판매직, 서비스직, 생산/노무직, 기능직, 농/축/광/수산업, 학생, 주부, 무직, 퇴직/연금생활자, 기타 2-2-5 bPlace string y 출생지 서울/경기/인천, 대전/세종/충청/강원, 광주/전라/제주, 부산/대구/울산/경상, 기타 2-2-6 gPlace string y 성장지 상동 2-2-7 rPlace string y 현 거주지 상동 2-2-8 educationLevel string y 학력 초졸, 중졸, 고졸, 대졸, 대학원졸, 기타 2-2-9 major string y 전공 사용자 직접 입력 2-3 speaker2 object y 참여자 2 정보 2-3-1 participantID string y 참여자 ID 참여자 고유 ID, 숫자 4자리로 구성 "0001" ~ "9999" 워커 간 중복이 없어야 함 2-3-2 gender string y 대화 참여자 성별 남성/여성 2-3-3 age string y 나이 20대~40대 이상 연령대 2-3-4 occupation string y 직업군 전문직, 교직, 관리직, 사무직, 자영업, 판매직, 서비스직, 생산/노무직, 기능직, 농/축/광/수산업, 학생, 주부, 무직, 퇴직/연금생활자, 기타 2-3-5 bPlace string y 출생지 서울/경기/인천, 대전/세종/충청/강원, 광주/전라/제주, 부산/대구/울산/경상, 기타 2-3-6 gPlace string y 성장지 상동 2-3-7 rPlace string y 현 거주지 상동 2-3-8 educationLevel string y 학력 초졸, 중졸, 고졸, 대졸, 대학원졸, 기타 2-3-9 major string y 전공 사용자 직접 입력 3 multisessionInfo object y 멀티세션 정보 3-1 multisessionID string y 멀티세션 대화방 ID 000001 ~ 999999 ) 4 personaInfo object y 페르소나 정보 4-1 apprenticeInfo object y Apprentice의 정보 4-1-1 personaID string y apprentice의 페르소나 ID Apprentice 페르소나 ID , 숫자 6개로 구성 "000001" ~ "999999" 참고로 파일명에는 AP+000000, 예를 들어 AP000001 로 들어감 "AP000001" 4-1-2 personaFeatures string y apprentice의 페르소나 특징 페르소나 특징들 페르소나 특징 3개 4-1-3 speakerType string y 화자유형 speaker1 화자를 구분하는 정보 4-2 wizardInfo object y Wizard의 정보 4-2-1 personaID string y wizard의 페르소나 ID Wizard 페르소나 ID, 숫자 6개로 구성 "000001" ~ "999999" 파일명에는 WZ+000000, 예를 들어 WZ000002 로 들어감 "WZ000002" 4-2-2 personaFeatures array y wizard의 페르소나 특징 페르소나 특징들 페르소나 특징 1개 4-2-3 speakerType string y 화자유형 speaker2 5 topicInfo object y 토픽 정보 5-1 topicID string y 전문 대화 토픽 ID (주제 대분류 ID_주제 중분류 ID_주제 소분류 ID) 몇 번 대분류의 몇 번 중분류의 몇 번째 소분류(토픽) "몇 번 대분류 + _ + 몇 번 중분류 + _ + 몇 번째 소분류(토픽)" , 대분류: 01~03, 중분류 : 01~35, 소분류(토픽): 01~99 “01_02_04” 5-2 largeCategory string y 주제 대분류 “01~03” 5-3 mediumCategory string y 주제 중분류 “01~35” 직업(경영/사무/보험, 연구/공학, 예술/디자인/방송, 교육, 영업/판매/운전, 건설/채굴, 농림/어업), 취미(패션, 쇼핑, 관광/감상, 스포츠), 음식(역사, 레시피) 5-4 smallCategory string y 주제 소분류 “01~99” 6 sessionInfo array y 세션 정보 (*세션 수만큼 반복) 이전 세션 ID 개별세션 ID 첫 번째 세션인 경우 비어있음 (개별 세션 ID가 유니크해야함) / 규칙 : “대화방ID + - + 몇 번째 세션(1/2/3/4)” 6-1 prevSessionID string y 이전 시간 정보 6-2 prevTimeInfo object y 이전 세션 이후 “1”,“2”,...“7” or null 1시간~48시간, 1일~10일, 1주~7주 6-2-1 timeNum string y 흐른 가상의 시간 가상 시간 단위 시간/일/주/주일 or null 한글 표기 (시간/일/주/주일) 6-2-2 timeUnit string y 몇 번째 세션 1~4 현재 세션이 대화방(멀티세션) 내에서 몇 번쨰 세션인지 6-3 nthSession string y 발화 수 해당 세션의 전체 발화 수(몇 개의 발화가 있었는지?) 턴 수*2(이상 수) 6-4 numberOfUtterances string y 말차례 수 해당 세션의 전체 턴 수(몇 개의 턴이 있었는지?) 턴 수(A+B=1턴) 6-5 numberOfTurns string y 세션 ID 00001-1 개별 세션 ID 유니크하게(어ᄄᅠᆫ 세션과도 ID가 겹치지 않게) 6-6 sessionID string y 세션ID는 "대화방ID + 몇 번째 세션(1/2)" 00001-1 00001-2 세션 별 키워드 [“키워드1‘, ”키워드2“] 6-7 sessionKeywords array y 대화 6-8 dialog array y 화자 speaker2 먼저 말을 걸면 화자 1(speaker1 = Apprentice), speaker2 = Wizard) 6-8-1 speaker string y 페르소나 ID Wizard 페르소나 ID, 숫자 5개로 구성 6-8-2 personaID string y 참여자 ID 0001~9999 6-8-3 participantID string y 발화 문장 1발화=1말풍선 요약 말풍선 여러 개 = 1발화인 경우, 1발화에 대해서 6-8-4 utterance string y 6-8-5 context string y 6-8-5-1 query string y 검색어 질문에 대한 답변을 마련하기 위해 시스템 인터넷 창에 검색한 "검색어" 6-8-5-2 Contents array y 6-8-5-2-1 documentID string y 문서 ID "doc-id-3" 6-8-5-2-2 documentTitle string y 문서 제목 "모니터 작동 방법" 6-8-5-2-3 content string y "모니터를 고를 때에는 ~~~하다.", "예를 들어 ~~~ 고려해야 한다." 6-8-6 selectedContents string y 문서 선택 여부 [[false, true, false, false], [false, false, false]] 6-8-7 summary string y 6-8-8 timestamp string y 168392904 6-9 sessionSummary object n 세션 요약 6-9-1 apprentice string y 6-9-2 wizard string y 6-9-3 dialogSummary string y 6-10 prevAggregatedSummary 이전 세션의 요약 6-10-1 apprentice string y 세션의 apprentice 발화 총 요약 6-10-2 wizard string y 과거 세션의 wizard 발화 총 요약
- 데이터 포맷데이터 포맷 데이터명 원시데이터 포맷 원천데이터 포맷 라벨링 데이터 포맷 (*획득 과정 생성 데이터) (*정제 과정 생성 데이터) 일상대화 한국어 멀티세션 데이터 TXT TXT JSON
- 실제 데이터 예시{
"FileInfo" : {
"filename" : "DAILY-295098-AP820418-WZ000001-02_01_01-S2.json",
"sessionLevel" : "2"
},
"participantsInfo" : {
"numberOfParticipants" : "2",
"speaker1" : {
"participantID" : "NE0002",
"gender" : "여성",
"age" : "40대",
"occupation" : "주부",
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"gPlace" : "서울/경기/인천",
"rPlace" : "서울/경기/인천",
"educationLevel" : "대졸",
"major" : "생명공학"
},
"speaker2" : {
"participantID" : "NF0002",
"gender" : "여성",
"age" : "40대",
"occupation" : "주부",
"bPlace" : "서울/경기/인천",
"gPlace" : "서울/경기/인천",
"rPlace" : "서울/경기/인천",
"educationLevel" : "대졸",
"major" : "생명공학"
}
},
"multisessionInfo" : {
"multisessionID" : "295098"
},
"personaInfo" : {
"apprenticeInfo" : {
"personaID" : "AP820418",
"personaFeatures" : [ "나는 쇼핑의 개념에 대해 잘 알고 싶다.", "나는 매일 슬프다", "나는 가족과 바빠서 얼굴 볼 시간이 없다" ],
"speakerType" : "speaker1"
},
"wizardInfo" : {
"personaID" : "WZ000001",
"personaFeatures" : [ "나는 개념에 대해 잘 아는 챗봇이다." ],
"speakerType" : "speaker2"
}
},
"topicInfo" : {
"topicID" : "02_01_01",
"largeCategory" : "취미",
"mediumCategory" : "쇼핑",
"smallCategory" : "개념"
},
"sessionInfo" : [ {
"prevSessionID" : "",
"prevTimeInfo" : {
"timeNum" : null,
"timeUnit" : null
},
"nthSession" : "1",
"numberOfUtterances" : "14",
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"sessionID" : "295098-1",
"sessionKeywords" : [ "*디플레이터*의 핵심 세부사항, *디플레이터*의 세부사항, *디플레이터*의 중심 내용" ],
"dialog" : [ {
"speaker" : "speaker1",
"personaID" : "AP820418",
"participantID" : "NE0002",
"utterance" : "안녕하세요. 저랑 얘기 할래요?",
"context" : {
"query" : null,
"contents" : [ {
"documentID" : null,
"documentTitle" : null,
"content" : [ ]
} ]
},
"selectedContents" : [ [ ] ],
"summary" : "",
"timestamp" : 1703468683000
}, {
"speaker" : "speaker2",
"personaID" : "WZ000001",
"participantID" : "NF0002",
"utterance" : "안녕하세요. 좋아요. 저와 함께 이야기해요!",
"context" : {
"query" : null,
"contents" : [ {
"documentID" : null,
"documentTitle" : null,
"content" : [ ]
} ]
},
"selectedContents" : [ [ ] ],
"summary" : "",
"timestamp" : 1703468698000
}, {
"speaker" : "speaker1",
"personaID" : "AP820418",
"participantID" : "NE0002",
"utterance" : "요새 제가 준비하는 게 있어서 너무 바빠서 가족들을 만날 시간이 없거든요. 그래서 매일 슬퍼요.",
"context" : {
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"contents" : [ {
"documentID" : null,
"documentTitle" : null,
"content" : [ ]
} ]
},
"selectedContents" : [ [ ] ],
"summary" : "",
"timestamp" : 1703468726000
}, {
"speaker" : "speaker2",
"personaID" : "WZ000001",
"participantID" : "NF0002",
"utterance" : "가족과 보내는 시간이 그리우시군요.",
"context" : {
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"contents" : [ {
"documentID" : null,
"documentTitle" : null,
"content" : [ ]
} ]
},
"selectedContents" : [ [ ] ],
"summary" : "",
"timestamp" : 1703468750000
}, {
"speaker" : "speaker1",
"personaID" : "AP820418",
"participantID" : "NE0002",
"utterance" : "맞아요. 제가 타지에 나와서 배우는 게 있거든요. 쇼핑에 대해서 좀 알고싶어서 수련생으로 있어요.",
"context" : {
"query" : null,
"contents" : [ {
"documentID" : null,
"documentTitle" : null,
"content" : [ ]
} ]
(중략)
} ]
},
"selectedContents" : [ [ ] ],
"summary" : "",
"timestamp" : 1703469549000
}, {
"speaker" : "speaker1",
"personaID" : "AP820418",
"participantID" : "NE0002",
"utterance" : "디플레이터가 뭔지 좀 알고싶어요.",
"context" : {
"query" : null,
"contents" : [ {
"documentID" : null,
"documentTitle" : null,
"content" : [ ]
} ]
},
"selectedContents" : [ [ ] ],
"summary" : "",
"timestamp" : 1703469560000
}, {
"speaker" : "speaker2",
"personaID" : "WZ000001",
"participantID" : "NF0002",
"utterance" : "명목국민소득(GNP)에서 실질국민소득을 구하려 할 경우, 물가의 변동을 고려하여 계산하지 않으면 안 되는데, 그러려면 물가지수를 디플레이터(실질화 인자)로서 수정 계산할 필요가 있습니다. 이와 같이 명목금액을 물가 수정하여 실질 단위로 고치기 위해 쓰이는 물가지수와 같은 것을 일반적으로 디플레이터(deflator)라고 말하고 있습니다.",
"context" : {
"query" : "디플레이터",
"contents" : [ {
"documentID" : "2929395",
"documentTitle" : "디플레이터",
"content" : [ "명목국민소득(GNP)에서 실질국민소득을 구하려 할 경우, 물가의 변동을 고려하여 계산하지 않으면 안 되는데, 그러려면 물가지수를 디플레이터(실질화 인자)로서 수정 계산할 필요가 있다.", "이와
(중 략)
} ]
},
"selectedContents" : [ [ true, true, false ], [ false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false ] ],
"summary" : "명목국민소득(GNP)에서 실질국민소득을 구하려 할 경우, 물가의 변동을 고려하여 계산하지 않으면 안 되는데, 그러려면 물가지수를 디플레이터(실질화 인자)로서 수정 계산할 필요가 있다. 이와 같이 명목금액을 물가 수정하여 실질 단위로 고치기 위해 쓰이는 물가지수와 같은 것을 일반적으로 디플레이터(deflator)라고 말하고 있다.",
"timestamp" : 1703469586000
}, {
"speaker" : "speaker1",
"personaID" : "AP820418",
"participantID" : "NE0002",
"utterance" : "그렇군요. 저에게는 생소한 개념이네요.",
"context" : {
"query" : null,
"contents" : [ {
"documentID" : null,
"documentTitle" : null,
"content" : [ ]
} ]
},
"selectedContents" : [ [ ] ],
"summary" : "",
"timestamp" : 1703469604000
}, {
"speaker" : "speaker2",
"personaID" : "WZ000001",
"participantID" : "NF0002",
"utterance" : "맞아요. 쉬운 개념은 아닙니다. 그렇다면 더 설명해드릴까요? ",
"context" : {
"query" : null,
"contents" : [ {
"documentID" : null,
"documentTitle" : null,
"content" : [ ]
} ]
},
"selectedContents" : [ [ ] ],
"summary" : "",
(중 략)
"sessionSummary" : {
"apprentice" : [ "나는 쇼핑의 개념에 대해 잘 알고 싶다." ],
"wizard" : [ "명목국민소득(GNP)에서 실질국민소득을 구하려 할 경우, 물가의 변동을 고려하여 계산하지 않으면 안 되는데, 그러려면 물가지수를 디플레이터(실질화 인자)로서 수정 계산할 필요가 있다. 이와 같이 명목금액을 물가 수정하여 실질 단위로 고치기 위해 쓰이는 물가지수와 같은 것을 일반적으로 디플레이터(deflator)라고 말하고 있다." ],
"dialogSummary" : "질문자는 디플레이터에 대해서 질문하였고 챗봇은 명목국민소득(GNP)에서 실질국민소득을 구하려 할 경우, 물가의 변동을 고려하여 계산하지 않으면 안 되는데, 그러려면 물가지수를 디플레이터(실질화 인자)로서 수정 계산할 필요가 있으며, 이와 같이 명목금액을 물가 수정하여 실질 단위로 고치기 위해 쓰이는 물가지수와 같은 것을 일반적으로 디플레이터(deflator)라고 말하고 있다고 답변하였다."
},
"prevAggregatedSummary" : {
"apprentice" : [ ],
"wizard" : [ ]
}
}, {
"prevSessionID" : "295098-1",
"prevTimeInfo" : {
"timeNum" : "5",
"timeUnit" : "일"
},
"nthSession" : "2",
"numberOfUtterances" : "14",
"numberOfTurns" : "7",
"sessionID" : "295098-2",
"sessionKeywords" : [ "*팝업 스토어*의 역사, *팝업 스토어*의 개념, *팝업 스토어*의 중국" ],
"dialog" : [ {
"speaker" : "speaker1",
"personaID" : "AP820418",
"participantID" : "NE0002",
"utterance" : "안녕하세요. 잘 지냈나요? 대화해요.",
"context" : {
"query" : null,
"contents" : [ {
"documentID" : null,
"documentTitle" : null,
"content" : [ ]
} ]
},
"selectedContents" : [ [ ] ],
"summary" : "",
"timestamp" : 1703469737000
}, {
"speaker" : "speaker2",
"personaID" : "WZ000001",
"participantID" : "NF0002",
"utterance" : "다시 만나서 반가워요. 저는 잘 지냈답니다.",
"context" : {
"query" : null,
"contents" : [ {
"documentID" : null,
"documentTitle" : null,
"content" : [ ]
} ]
},}, {
(중 략)
"speaker" : "speaker1",
"personaID" : "AP820418",
"participantID" : "NE0002",
"utterance" : "요새 팝업 스토어가 유행이더라구요. 그런데 저는 처음 들어서요. 이게 뭔지 알려주세요.",
"context" : {
"query" : null,
"contents" : [ {
"documentID" : null,
"documentTitle" : null,
"content" : [ ]
} ]
},
"selectedContents" : [ [ ] ],
"summary" : "",
"timestamp" : 1703469923000
}, {
"speaker" : "speaker2",
"personaID" : "WZ000001",
"participantID" : "NF0002",
"utterance" : "네. 알겠습니다. 팝업 리테일(pop-up retail) 또는 팝업 스토어/샵(pop-up store/shop) 혹은 플래시 리테일링(flash retailing)은 그 시대에 떠오르는 직종이나 업종에 새로운 많은 자본과 기술력으로 빠른 속도로 관련 기업을 세우는 기업을 의미합니다.",
"context" : {
"query" : "팝업 스토어",
"contents" : [ {
"documentID" : "859536",
"documentTitle" : "팝업 스토어",
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(중 략)
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(중 략)
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"dialogSummary" : "질문자는 팝업 스토어에 대해서 질문하였고 챗봇은 팝업 리테일(pop-up retail) 또는 팝업 스토어/샵(pop-up store/shop) 혹은 플래시 리테일링(flash retailing)은 그 시대에 떠오르는 직종이나 업종에 새로운 많은 자본과 기술력으로 빠른 속도로 관련 기업을 세우는 기업을 의미하며 팝업스토어라는 콘셉트로 처음 마케팅을 시작한 곳은 미국 데님 브랜드 Levi's와 스위스 시계 브랜드 Swatch로 볼 수 있다고 답변하였다."
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"prevAggregatedSummary" : {
"apprentice" : [ "나는 쇼핑의 개념에 대해 잘 알고 싶다." ],
"wizard" : [ "명목국민소득(GNP)에서 실질국민소득을 구하려 할 경우, 물가의 변동을 고려하여 계산하지 않으면 안 되는데, 그러려면 물가지수를 디플레이터(실질화 인자)로서 수정 계산할 필요가 있다. 이와 같이 명목금액을 물가 수정하여 실질 단위로 고치기 위해 쓰이는 물가지수와 같은 것을 일반적으로 디플레이터(deflator)라고 말하고 있다." ]
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데이터셋 구축 담당자
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수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 윤종성 02-6429-7100 [email protected] 총괄책임자 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 메트릭스 데이터 수집 비디 데이터 수집, 정제, 검수 시스템 제공/관리 이즈테크놀러지 데이터 검수 데이터 관련 문의처
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AI모델 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 윤종성 02-6429-7100 [email protected] 최정윤 02-6429-7100 [email protected] 저작도구 관련 문의처
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- 해당 명령어 실행 시, 실행 경로 위치에 병합 압축 파일이 생성됩니다.
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