• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.177-183
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• 2003

기존의 정보검색시스템이 사용자의 질의에 의해 키워드가 포함된 의미 있는 문서를 제공하는 시스템이라면, 질의응답시스템은 사용자 질의에 맞는 정답을 적절한 언어처리 기법을 통해 텍스트로부터 추출하여 제공하는 시스템이다. 이러한 언어처리 기법을 이용한 질의응답 시스템에서 시스템의 성능 향상에 도움을 줄 수 있는 것이, 실세계의 지식을 저장하고 있는 지식베이스라 할 수 있다. 지식베이스가 가지고 있는 실세계의 지식을 어떻게 효율적으로 활용하느냐에 따라 질의 처리 분석과 정답 확률을 향상시킬 수 있는 것이다. 본 논문에서는 실세계의 지식을 어느 정도 체계적 의미적으로 반영하고 있는 것을 백과사전으로 판단하여, 백과사전의 '인물' 범주(category)를 중심으로 백과사전 지식베이스의 틀을 마련하고자 하였다. 또한 어휘의 계층적 구조를 중심으로 한 온톨로지를 백과사전 지식베이스와 유기적으로 연결시킴으로써 보다 의미 있는 지식베이스를 형성하는 방안을 모색하고자 하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.414-421
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• 2001

본 논문에서는 한정된 영역을 대상으로 하는 질의응답 시스템에서 사용자의 질의를 해석하고 적당한 대답을 생성하기 위해 백과사전이나 일반사전 등과 같은 지식원에서 추출된 구조화된 지식을 사용하는 과정을 기술한다. 질의응답을 위하여 지식원은 그 단락의 의미에 따라 구조화되고 각 단락은 논리형식으로 변환되었으며, 논리형식 내 각 개체들은 사전 정의문에 따라 확장되었다. 이 구조화된 지식은 입력된 자연언어 질의문에서 질의의 의도를 추출하고, 질의에 포함되어 있는 지식에 의미속성을 부착하기 위해 사용된다. 지식원의 논리형식 변환을 위해 한국어의 논리형식이 도입되었으며, 사용된 지식원은 우리말 큰사전과 계몽백과사전의 30여개 질병정의문이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2004.10d
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• pp.275-282
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• 2004

본 논문은 3단계 정답 추출 방법을 통해 백과사전 인물분야 질의응답 시스템을 구현하는 방법을 제안한다. 논문에서 제안한 3단계 정답 추출 방법은 1) 백과사전 문서 내에서 정형화 될 수 있는 지식들을 추출한 백과사전 KB 기반 정답 추출 방법, 2) 문장을 언어분석 하여 LF(Logical Form)구조를 추출하여 색인한 LF 기반 정답추출 방법, 3) 각 문장을 주제 태깅을 하여, 주제별로 묶어 의미적 단락으로 구분하고 단락 검색을 기반으로 정답을 추정하는 의미적 단락 기반 정답 추출 방법으로 구성되어 있다. 이러한 방법론은 백과사전이라는 문서 도메인의 특성을 반영하고. 사용자 질문의 난이도 또는 형태에 따라서 정답을 제공할 수 있는 백과사전 인물분야 질의응답 시스템에 적합하다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.233-238
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• 2001

개념은 그 개념을 나타내기 위한 특성들이 결합된 지식의 단위이며 각 특성은 개념에 속한 개체들의 성질을 축약한 것으로 정의될 수 있다[4]. 이 논문은 백과사전 설명문 텍스트를 분석하여 개념을 구성하는데 필요한 정보를 몇 개의 대표적인 특성으로 분류하고, 이를 개념의 특성정보로 구축하였으며, 이를 관련 개념 문서에 적용하여 특성 정보를 인식하는 것을 보여준다. 본 연구는 백과사전이 세계 지식(world knowledge) 전반을 함축적으로 표현하고 있다는 가정에서 출발하였으며 적은 양의 데이터에 대한 수동 분석 결과를 통해 많은 양의 코퍼스를 분석한 것과 같은 의미있는 결과를 얻었다. 백과사전에 표현된 많은 개념 중 "질병"에 관하여 실험한 결과 평균 81%의 정확율로 질병의 특성 정보인 원인, 증상, 치료를 자동 인식함을 보여주었다. 개념의 요소 정보 인식은 정보의 이나 질의 응답과 같은 분야에 적용될 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.239-243
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• 2001

이 논문은 한국어 백과사전에 등장하는 질병에 대한 요약문 생성의 일환으로 내용을 비교하고 중복성을 제거하기 위해 논리표현으로의 변환과정에서 중요한 영대명사의 복원을 다룬다. 백과사전의적인 기술 특성상 자주 등장하는 영대명사의 복원을 위해 통사 의미적 혹은 담화적 언어지식에 의존하기보다는 질병에 관한 개념지도를 토대로 복원할 수 있다는 지식기반 방식을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.52-55
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• 2008

The paper aims at showing the subsumption relations of the Wordnet can be captured automatically from a dynamic encyclopedia such as Wikipedia with a meaningful precision. The idea behind the proposal is that a knowledge base in the form of Wordnet can be dynamically obtained and maintained accordingly to the online dictionaries so that the scalability of knowledge base construction may be achieved to some degree. To show the plausibility of dynamic ISA construction, we have tested how well the ISA relations among the 100 technology terms selected from the Wordnet can be saved from the ISA construction by the wiki definitions of the selected terms. As a result the wiki definition led to the ISA relations of the Wordnet with the precision of 80%.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02b
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• pp.546-551
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• 2008

"Encyclopedia of Korea Local Culture(www.grandculture.net)" is a digital encyclopedia system for local culture. It contains a local history, culture geography and who is who HCI wants computer to help a human life. Then what is useful information for human and human culture? Maybe a knowing of own local culture makes one more happy. because it will help to understand oneself This article will show how this encyclopedia manages the cultural resources of local.

• Journal of The Geomorphological Association of Korea
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• v.17 no.4
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• pp.17-27
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• 2010

This article focuses on the period from the beginning of Twentieth, the period commonly regarded as the Enlightenment Period in Korea. Questioning Daehan-Sin-Gygi( 問答大韓新地誌) textbook consists of contents of physical geography aimed at rational and objective perception of the nature, within the frame of Sirak(實學) and Progressive Thoughts. In terms of contents organization, there are too wide range of facts and knowledge covered, with mechanical imitation of statement style of systematic and regional approach. Particularly, Geography textbook in this period attached greater importance to contents of physical geography than any other times. It is possible to conclude that real outcomes of geography education at the time contributed significantly to enlightenment of people and integration of the society. I consider that statement style of question-response used at the time is very worth-while.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.95-100
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• 2003

본 논문에서는 현실 세계가 가지고 있는 지식이 어느 정도 체계적으로 정제되어 있는 국어사전, 백과사전 등을 중심으로, Hybrid Method를 이용한 통계(Statistics)기반 지식베이스와 어휘분류(Lexicon Classification)기반 지식베이스를 효율적으로 구축하여 질의응답시스템에 활용한다. 또한 특정한 문서를 보여주는 일반적인 질의응답시스템과는 달리, 이러한 지식베이스를 이용하여 사용자에게 정확한 개념어(정답어)를 습득하게끔 해주고, 사용자의 인지 체계 속에 어렴풋이 내포되어 있는 개념적 지식을 더욱더 표면적으로 확장해 나갈 수 있는 질의응답시스템을 구축하는 방안을 제시한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.1363-1373
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• 2009

본 연구는 두 집단지성의 가장 대표적인 서비스인 네이버 지식iN과 위키피디아의 구조적, 경험적 차이를 바탕으로 생산의 차원에서 생산 주기, 생산 참여자, 생산물의 모델을 설정하고, 새롭게 탄생하는 지식을 중심으로 검증함으로써 최종 지식 소비 행위를 반영한 각각의 종합모델을 도출하였다. 우리는 웹에서 집단지성의 일상화를 확인할 수 있다. 지식 획득 매체가 매스미디어에서 인터넷으로 변화하는 과정에서 등장한 포털 및 검색사이트는 지식의 생산이 전문가패러다임에서 소비자 중심으로 재편될 수 있는 가능성을 열어주었다. 그리고 이러한 생산 방식의 변화는 '지식'의 개념 역시 변화시키고 있다. 즉, 집단지성이라는 새로운 웹2.0의 현상이 지식생산방식을 변화시키고 변화된 지식생산방식은 '지식'자체를 변화시킨다는 이론적 가설을 도출할 수 있는 것이다. 본 연구는 이러한 새로운 현상들을 분석하기 위해서는 먼저 보다 엄밀하게 집단지성의 개념을 규정할 필요성에 출발하였다. 현재 집단지성이라는 이름으로 불리면서 급격히 성장하고 있는 위키 방식의 인터넷 서비스와 지식검색 방식의 인터넷 서비스를 비교함으로써 보다 정교한 집단지성의 모델을 구축하고자 하였다. 위키형 집단지성과 지식검색형 집단지성의 차이점은 경험적으로도 뚜렷하게 확인할 수 있다. 본 연구는 이러한 경험적 차이와 기존의 문헌에서 밝혀진 사실들을 바탕으로 두 서비스의 지식생산 방식을 생산플로우, 생산참여자 성향, 생산물(지식)의 성향과 같이 세 영역으로 나누어 각각의 가설 모델을 설정하고 이 모델을 선정된 질의어를 바탕으로 검증한 뒤에 최종적인 모델을 도출하는 방식으로 진행되었다. 지식검색형 집단지성은 '질문-답변-채택'의 구조이고, 그 구조 속에서 '질문기-답변기-순서화기'를 거쳐 하나의 지식 덩어리인 'K-let'을 생산한다. 생산된 'K-let'들은 지식검색서비스의 데이터베이스에 축적되고, 이는 공통된 질의어를 기준으로 소비자들에 의해서 검색되어 소비된다. 하나의 질문에 대해 여러 개의 답변들이 존재하고, 답변자의 성향은 크게 전문성과 체계성을 바탕으로 한 전문가형 답변자와 경험적이고 의견지향적인 대화형 답변자로 나눠진다. 다수의 네티즌들의 참여에 의해서 지식의 생산이 진행되므로 질문의 성향 역시 사실, 의견, 경험 등 다양한 스펙트럼을 가지는 모델로 설정하였다. 반면에 위키형 집단지성은 개방형 플랫폼을 바탕으로 한 백과사전의 형식이며, 이러한 형식 속에서 최초의 개념어 등록과 다수의 편집활동을 거치면서 완성되지 않는 하나의 아티클인 'W-let'을 생산한다. 이러한 'W-let'은 생성 초기에 소수에 의한 활발한 내용 입력 활동으로 어느 정도의 안정화를 거친 후에는 꾸준한 다수의 수정활동을 통해서 'W-let'의 생명력을 유지함으로써 지식의 실제적인 변화를 반영한다. 생산된 'W-let'들은 위키형 집단지성 서비스의 데이터베이스에 축적되고, 이것들은 내부링크를 통해서 모두 연결되어 있다. 백과사전 형식으로 하나의 개념어를 설명하는 하나의 아티클은 오로지 사실적인 지식들로만 구성되나 내부링크와 외부링크를 통해서 다양한 스펙트럼을 가지는 모델로 설정하였다. 위와 같이 설정된 모델을 바탕으로 공통된 질의어 및 개념어를 선정하여 각각의 서비스에 노출시켰다. 이를 통해서 얻어진 각 서비스의 데이터베이스에 축적된 모든 데이터들 중에서 일정한 기간을 기준으로 각각의 모델 검증에 필요한 데이터를 추출하여 분석하는 방식으로 진행되었다. 그 결과 지식검색형 집단지성에서는 '질문-답변-채택'의 생산 구조 속에 다수가 참여하여 질문-채택답변-기타답변으로 배열되어 있는 완성된 형태의 K-let들을 지속적으로 생산하며 비슷한 성향을 가진 K-let들이 반복적으로 생산되어 지식검색 데이터베이스에 누적된다. 지식 소비자들은 질의어 검색을 통해서 다양한 K-let들을 선택하여 비교, 검토한 후에 선택된 K-let들의 배열은 해체되어 소비자들에 의해서 재배열됨을 발견할 수 있었다. 이에 지식검색형 집단지성이란 다수의 의해서 생산되고 누적된 지식들이 소비자의 검색과 선택에 의해 해체되어 재배열되는 지식의 맞춤화 과정이라고 정의내릴 수 있었다. 반면에 위키형 집단지성에서는 '내용입력-미세수정' 구조 속에서 생명력 있는 W-let을 생성한다. W-let은 백과사전처럼 정리되어 내부링크를 통해서 서로 연결되고, 외부링크를 통해 확장되고, 지식소비자들은 검색을 통해 최초의 W-let에 도달한 후에 링크를 선택함으로써 지식을 확장시킴을 검증할 수 있었다. 따라서 위키형 집단지성이란 다수의 의해서 생산되고 정리된 지식들이 소비자의 검색과 링크에 의해 무한히 확장되는 지식의 확대 재생산되는 과정이라고 정의 내릴 수 있다. 결국, 현재의 집단지성이란 지식이 다수의 참여로 생산됨으로써 개인에게 맞춤화되고, 끊임없이 확대 재생산되는 과정을 의미한다. 그리고 이러한 집단지성의 방식은 지식이라는 현재의 차원을 넘어서 정치, 경제를 비롯한 사회의 전 영역으로 점차적으로 확대되어갈 것이다. 앞으로 연구들은 두 가지 모델이 혼재되어 있는 현재의 집단지성이 어떠한 새로운 모델을 만들면서 다른 영역으로 확장되어갈 것인지에 대해서 초점을 맞춰 나가야할 것이다.