• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.73-83
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• 2011

질의 응답 시스템은 사용자의 질의에 대해 다른 사용자의 응답을 저장하고 보여 주는 시스템이다. 사용자의 질의를 만족시키는 응답을 정확히 검색하고자 노력하는 많은 연구들이 있었지만 이에는 근본적인 한계가 있었다. 따라서 질의 응답 시스템에서는 보조적인 방법으로 사용자의 질의를 만족시킬 가능성이 높은 다른 질의를 추천하는 방법이 사용되고 있다. 이전 연구에서 내용적으로 포함하는 정도가 큰 질의들을 하위 질의로서 추천하는 내용 기반 추천 방법으로서 퍼지 관계 곱 연산자(fuzzy relational product operator)를 사용하는 방법이 제안되었고, 기본적인 함의 연산자로서 Kleene-Dienes 연산자가 사용되었다. 하지만 Kleene-Dienes 연산자는 설명의 의미적 포함관계를 고려한 방법이 아니기 때문에 질의응답의 의미적 포함 정도를 계산하기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 두 질의에 대한 설명의 의미적 포함관계를 고려한 새로운 함의 연산자를 제안한다. 새로운 연산자는 어떤 질의 및 응답 들이 다른 질의와 그 응답들에 의미적으로 포함되는 정도를 계산하도록 설계되었다. 실험을 통하여 새로운 함의 연산자를 적용한 퍼지 관계곱 연산자를 사용하면 사용자가 원하는 지식을 추천할 가능성이 높아짐을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권2호
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• pp.168-179
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• 2000

패싯기반 재사용 부품 검색 시스템에서 사용자가 검색하고자 하는 부품들의 특징은 일반적으로 패싯 질의에 의해 명시된다. 본 논문에서는 객체기반 시소러스를 이용하여 사용자의 검색 요구를 명확히 표현할 수 있는 확장된 패싯 질의를 정형화하며, 이 질의를 평가할 수 있는 부품 검색 시스템을 설계하고 구현한다. 시스템의 정확한 검색을 위해 사용자 질의는 검색하고자 하는 부품들의 특징을 구체적으로 명시할 수 있어야 한다. 그러나, 기존의 패싯 질의는 단지 사용자에 의해 직접 입력된 패싯 값들의 나열로만 표현되기 때문에 구체적인 사용자 의도를 자연스럽게 표현할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서 정형화되는 확장된 패싯 질의는 이 단점을 보완하기 위해 퍼지 불리언 연산자와 객체기반 시소러스를 이용한다. 전자는 패싯 질의와 관련 부품에 대한 퍼지 연관 정도를 논리적으로 표현할 수 있게 하며, 후자는 사용자가 구체적인 의미의 패싯 값들을 질의에 쉽게 이용할 수 있도록 한다. 즉, 사용자는 시소러스 질의를 통해 자신의 의도와 의미적으로 일치하는 패싯 값들을 그 퍼지 관련 정도와 함께 시소러스로부터 효과적으로 탐색할 수 있으며, 사용자가 요구할 경우 검색 시스템은 이들을 이용하여 퍼지 패싯 질의를 자동으로 구성할 수도 있다.