• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.139-141
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• 2015

본 논문은 커뮤니티 기반의 질의-응답 서비스에서 사용자 질의의 주제를 분류하는 시스템을 소개한다. 커뮤니티 기반의 질의-응답 서비스는 분야에 따라 다양한 주제를 가질 수 있으며 오늘 날 사용자 질의의 주제 분류에는 통계 기반의 분류 방법이 많이 이용되고 있다. 통계 기반의 분류 방법으로 사용자 질의를 분류하기 위해서는 주제에 적합한 대량의 학습 말뭉치가 필요하다. 주제에 적합한 대량의 학습 말뭉치를 사람이 직접 구축하는 것은 많은 시간과 비용이 든다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 위키피디아 문서를 Supervised K-means Clustering 기법으로 주제별로 분류함으로써 학습 말뭉치를 반자동으로 구축하는 방법을 제안한다. 그 다음, 생성된 학습 말뭉치로 지지 벡터 기계를 학습하여 사용자 질의의 주제를 분류하게 된다. 위키피디아 문서와 사용자 질의는 다른 도메인의 문서임에도 불구하고 본 논문의 시스템으로 사용자 질의의 주제를 분류한 결과 77.33%의 정확도를 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.12-19
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• 2006

본 논문에서는 질의 응답 시스템의 성능 향상을 위한 질의문 심층 분석을 제안한다. 일반적인 질의응답 시스템들은 사용자의 자연언어 질의의 의미를 분석하지 않기 때문에 정확한 정답을 제공하는 것이 어렵다. 질의문 심층 분석은 의미자질 추출 문법과 자연언어 질의 특성을 이용하여 사용자의 질의를 의미적으로 분석하고, 의미자질들을 추출한다. 의미자질 추출 문법과 자연언어 질의 특성은 사용자 질의의 의미와 구문 구조를 반영하기 위해 의미자질과 형식형태소로 표현된다. 웹에서 추출한 세부 정답 유형이 '인물'인 100개의 질의에 대한 실험을 통해, 비교적 짧지만 사용자의 질의 의도를 충분히 표현하고 있는 자연언어 질의에 대해 질의문 심층 분석을 수행함으로써 사용자의 질의 의도를 분석하고, 의미자질들을 추출할 수 있음을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.284-286
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• 1999

본 논문은 지능적 이미지 검색 시스템을 위한 질의 패턴 탐사를 제안한다. 지능적 이미지 검색 시스템은 이미지 검색시 질의 로그로부터 사용자의 검색 패턴을 탐사하여 패턴에 따라 연관된 검색을 동시에 수행함으로써 검색 효율을 높일 수 있는 시스템이다. 본 논문은 이 시스템의 질의 로그 마이닝 과정에서 필요한 질의 패턴 탐사 방법을 제안한다. 연관 규칙의 경우 단편적인 연관 관계만이 탐사되기 때문에 사용자의 질의 패턴으로 사용하기에 효과적이지 못하다. 따라서 본 논문에서는 연관 규칙을 개선하여 하나의 항목과 연관된 패턴을 표현할 수 있는 형태를 제안한다. 질의 패턴을 사용하면 사용자의 패턴을 탐사하는 응용에서 좀 더 효율적으로 사용할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.199-201
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• 2001

데이터베이스 시스템은 웹의 발달과 함께 웹 데이터베이스라는 새로운 단계로 진화하고 있다. 웹 데이터베이스에서는 다양한 데이터 소스의 통합이 가장 큰 이슈로 미디에이터에서 각 래퍼가 가져온 스키마를 통합하는 작업을 수행한다. 미디에이터에서는 이와 같이 데이터 소수의 통합 외에 사용자에게 질의를 각 데이터 소스에 대하여 재작성 하는 기능이 중요하고 이에 대한 다양한 연구가 진행 중이다. 이때 질의를 각 소스가 처리할 수 있는 부질의로 재작성 할 때 필요한 개념이 capability이다. 본 논문에서는 capability를 기반으로 한 질의 시스템에서 사용자에게 제공되는 뷰와 질의에 대해서도 capability를 적용한 사용자 기반 capability 기법을 제안한다. 지금까지 타 연구에서는 소스에 대한 capability만을 고려하여 질의를 재작성 하였지만 본 논문에서는 사용자 기반의 capability를 함께 고려함으로써 사용자 요구사항을 충족시키면서도 비교적 간단한 분석과 매칭 과정에 의해 컴파일 시간 내에 계산이 가능하도록 하는 알고리즘을 제시한다. 또한 네트워크의 문제 등으로 인해 소스 중 일부분이 사용할 수 없는 상황인 경우 소스에 대해 active selection이 가능하도록 하여 대체 질의를 생성할 수 있게 하였다. 간단한 구현과 제시한 기법이 비용을 절감하는 실제적인 방법이며 타 연구와의 비교를 통해 좋은 성능을 가짐을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권2호
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• pp.203-212
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• 1999

디지털 도서관 시스템의 검색에서 발생하는 가장 큰 문제점은 질의에 있어 사용자의 의도와 시스템의 해석간의 의미적, 형식적 차이가 생긴다는 점에 있다. 우리는 보다 효과적으로 사용자의 의도를 반영할 수 있도록 사용자의 질의를 변환하는 지능적 검색 에이전트를 제안한다. 이를 위해서 의미적 질의 최적화기법에 근거를 둔 변환 알고리즘과 에이전트 아키텍쳐를 정의한다. 제안된 알고리즘은 범용 추론키보다 훨씬 간단하면서도 효과적으로 사용자의 질의를 변환한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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• pp.238-240
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• 2001

XML이 확산되면서 이를 저장하고 검색하는 XML DB와 검색 앤진들이 만들어졌다. 그러나, 이들 대부분의 시스템에서 초기 질의만으로 문서를 검색하고, 그 대상도 질의 조건에 완전히 정합되는 문서로만 제한하고 있다. 그러나, 사용자가 데이터에 대한 정확한 정보가 없는 경우에는 자신의 요구를 제대로 표현하기가 힘들고 또, 한번의 질의로 사용자 요구에 정확하게 부합되는 문서를 검색하기도 매우 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 질의 조건에 부분적으로 정합되는 문서도 검색하고, 사용자 피드백을 받아서 조기 질의를 사용자 요구에 좀 더 근접만 문서들을 검색할 수 있도록 수정하여 재질의를 하는 시스템을 설계하였다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제4권12호
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• pp.901-910
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• 2003

대부분의 상업용 정보검색 시스템은 사용자의 질의 형태로 불리언 질의를 채용했다. 불리언 질의는 빠른 검색을 필요로 하는 검색엔진에는 유용할지라도 불리언 연산자로 사용자의 요구를 정확하게 표현하기는 어렵다. 따라서 사용자에게 편리한 자연어 질의를 이용하는 검색 엔진에 대한 연구가 있어왔다 문서를 검색하기 위해서 사용자는 자신의 요구를 정확하게 표현해야 하며 사용자의 요구도 적절해야 한다. 따라서 본 논문에서는 자연어를 이용한 대화형 질의 처리 에이전트를 제안한다. 이 에이전트는 사용자와 점진적인 대화를 통해 사용자의 요구를 정확하게 표현한다. 사용자가 자연어 질의를 입력하면 에이전트는 질의를 분석하고 적절한 키워드를 추출하여 불리언 질의어를 생성한다. 추출된 키워드가 동의어이거나 다의어이면 사용자와 대화를 통해서 키워드를 한정하거나 확장한다. 이렇게 함으로써 사용자의 요구를 보다 구체적으로 표현하여 시스템의 성능을 향상시킨다. 따라서 본 시스템은 정보검색에서 정확률을 향상시킬 수 있다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 한글 및 한국어 정보처리
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• pp.179-183
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• 2000

정보검색시스템은 사용자의 질의를 입력받아 사용자가 원하는 정보를 검색해주는 시스템을 의미한다. 그러나, 대부분의 정보검색시스템은 단어와 연산자의 조합으로 이루어진 질의를 입력받아 문서를 검색해 주고, 사용자는 그 문서들 중에서 원하는 정보를 다시 찾아내야 한다. 본 논문에서는 영어 자여어질의를 입력 받아 사용자가 원하는 정보에 좀 더 근접한 형태의 답으로서 제한된 길이의 짧은 답을 제시하는 시스템을 구현한다. 시스템은 크게 질의분석단계, 문서검색 및 분석단계, 정보추출단계의 세 단계로 나눌 수 있다. 사용자 질의분석단계에서는 의문사 정보와 오토마타, 시소러스 범주 정보를 이용하여 질의에 대한 정답이 될 수 있는 단어의 속성을 예측하였다. 문서분서단계에서는 정답이 될 수 있는 단어의 후보를 선정하기 위해서 시소러스의 범주정보를 사용하였고, 선정된 정답후보중에서 정답을 추출하기 위해 각 후보단어의 질의단어와의 평균거리가중치, 범주간유사도, 공기질의어비율을 사용하였다. 실험을 통해 평균거리가중치만을 이용하는 것 보다 범주간유사도와 공기질의어비율을 함께 이용하는 것이 성능의 향상을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.115-117
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• 2001

메타 검색 엔진은 여러 검색 엔진의 결과를 통합해 한 화면에 보여주기 때문에 사용자가 한번에 많은 검색 엔진을 사용하는 효과를 준다. 메타 검색에서 사용하고 있는 부리언 질의는 다른 검색 엔진의 연산자를 모두 수용할 수 없기 때문에 고유의 연산자를 정의하여 사용하고 있다. 이때, 메타 검색에서 사용하는 연산자가 검색 엔진에서 제공되지 않으면 사용자 입력 질의를 정화하게 검색 엔진으로 전달하지 못하게 된다. 본 논문에서는 각 검색 엔진의 연산자를 조사 및 분석하여 검색 엔진 대표 연산자를 추출하고, 연산자에 우선 순위를 두어 검색 엔진에서 제공하는 연산자로 질의를 재구성하는 방법을 이용함으로서 이러한 문제를 해결하였고, 메타 검색을 위한 새로운 질의 변환 전략을 제시한다. 그리고, 연산자 매핑 테이블과 URL 매핑 테이블을 이용한 메타 검색의 질의 처리 구조를 설계한다. 이것은 메타 검색으로 입력된 사용자 질의를 정확하게 검색 엔진으로 전달하여 사용자가 원하는 정보를 제공함으로서 사용자가 신뢰도를 향상시키게 된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.481-483
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• 2004

기존의 웹 서비스는 않은 애플리케이션으로 개발되었고, 다양한 분야에서 잘 활용되어 왔다. 하지만, HTML을 기반 한 기존의 웹은 더 이상의 기능적 성장은 어렵게 되어 기존 웹 서비스의 성장에도 제악을 가져왔다. 이런 문제점을 극복하기 위해 시맨틱 웹이 대두되었다. 시맨틱 웹은 자원의 공유, 통합, 자동생성의 특징을 가진 기존 웹의 확장이다. 최근 기존의 웹 서비스는 시맨틱 웹의 이런 특성들을 받아들이려는 시도가 있었다. DAML-S가 대표적인 예이다. 본 논문은 기존 웹 서비스 검색처럼 일반 사용자도 편리하게 시맨틱 웹 서비스를 검색할 수 있도록 대화형 사용자 질의 인터페이스를 제시한다. 또, 사용자가 선택한 질의가 시맨틱 질의어(ROQL)로 자동 변환할 수 있는 시맨틱 질의어 자동 생성기 모듈을 제시한다.