• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.248-250
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• 2017

질의응답 시스템에서 정답을 제약하기 위한 위키피디아 영역의 정답제약 9개를 정의하고 질문 문장에서 제약표현을 추출하는 방법을 제안한다. 다어절의 정답제약 표현을 추출하기 위해서 언어분석 결과를 활용하여 정답제약 후보를 생성하며 후보단위로 정답제약 표현을 학습하기 위한 자질을 제시한다. 기계학습 방법을 이용하여 정답제약 후보 별로 정답제약 태그를 분류하여 정답제약 표현을 추출한다. 성능 실험은 각 정답제약 태그 별로 F1-Score 평가를 수행하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.248-250
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• 2017

질의응답 시스템에서 정답을 제약하기 위한 위키피디아 영역의 정답제약 9개를 정의하고 질문 문장에서 제약표현을 추출하는 방법을 제안한다. 다어절의 정답제약 표현을 추출하기 위해서 언어분석 결과를 활용하여 정답제약 후보를 생성하며 후보단위로 정답제약 표현을 학습하기 위한 자질을 제시한다. 기계학습 방법을 이용하여 정답제약 후보 별로 정답제약 태그를 분류하여 정답제약 표현을 추출한다. 성능 실험은 각 정답제약 태그 별로 F1-Score 평가를 수행하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.209-215
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• 2005

본 논문에서는 정의형 질의응답 시스템을 위한 정답 패턴에 대하여 기술한다. 정의형 질의응답 시스템은 정의형 질의에 대한 정답으로 단답형 정답이 아닌 서술형 정답을 제공하기 때문에, 정답 추출 방법이 일반적인 단답형 정답 추출 방법과 다르다. 정의형 정답 패턴을 이용한 정의형 정답 추출은 의미 분석없이 정확한 정의형 정답을 추출할 수 있다. 정의형 정답 패턴은 정확한 정답 추출을 위해 정답 패턴과 패턴별 제약 규칙, 우선순위로 구성된다. 정의형 정답 학습 코퍼스로부터 정답 패턴을 추출하고, 각각의 정답 패턴에 대한F-measure에 따라 최적화하여 패턴별 제약 규칙을 구성한다. 마지막으로 정확률과 정답 패턴 구문 구조를 이용하여 우선순위를 결정한다. 제안한 정의형 정답 패턴을 이용한 정의형 정답 추출은 실험 코퍼스에 대해 정확률 0.8207, 재현율 0.9268, F-measure 0.8705를 보였다. 이것은 제안한 방법이 정의형 질의응답 시스템에 효율적으로 사용될 수 있음을 의미한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2004년도 제16회 한글.언어.인지 한술대회
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• pp.303-307
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• 2004

본 논문에서는 서술형 정답을 요구하는 질의에 대해 올바른 서술형 정답을 추출하는 서술형질의응답시스템에 대해 기술한다. 질의응답시스템에서 요구되는 다양한 서술형 정답을 추출하기 위해 정답 유형을 10가지로 정의하였다. 말뭉치로부터 각 서술형 정답 유형에 대한 정답 패턴을 정의하고, 패턴별 제약 규칙 및 각 유형별 패턴적용 순위화 등을 사용하여 정확한 서술형 정답이 추출되도록 하였다. 정답 패턴은 서술형 정답의 구문 구조 및 각 패턴 또는 정답 유형별 실마리 어휘 등으로 구성된다. 현재 학습되지 않은 일반 문서에 대해 59.2%의 서술형 정답 추출 정확도를 보이며, 시스템 성능 향상을 위해 연구가 진행중이다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2004년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.470-475
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• 2004

본 논문에서는 정의형 정답 문장을 요구하는 질의에 대하여 올바른 정답 문장을 추출하는 방법에 대해 기술한다. 말뭉치로부터 정의형 정답문장 패턴을 정의하고, 패턴별 제약 규칙 및 패턴 순위화 같은 방법들을 이용하여 정확한 정의형 정답 문장이 추출되도록 하였다. 정답 패턴은 정의형 정답 문장의 구문 구조 및 각 패턴 또는 정답 패턴 별 실마리 어휘 등으로 구성된다. 현재 학습되지 않은 일반 문서에 대해 약 83%의 정의형 정답 문장 추출 정확도를 보이고 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.103-108
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• 2019

한국어 질의 응답의 입력 질문에 대한 예상 정답 유형을 단답형 또는 서술형으로 이진 분류하는 방법에 대해 서술한다. 일반적인 개체명 인식으로 확인할 수 없는 질의 주제어의 화제성을 반영하기 위하여, 검색 엔진 쿼리를 빈도수로 분석한다. 분석된 질의 주제어 정보와 함께, 정답의 범위를 제약할 수 있는 속성 표현과 육하원칙 정보를 입력 자질로 사용한다. 기존 신경망 분류 모델과 비교한 실험에서, 추가 자질을 적용한 모델이 4% 정도 향상된 분류 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.665-668
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• 2018

본 논문에서는 제약기반 KBQA를 위한 질문분석 기술에 대해서 소개한다. 핵심개체와 속성에 대한 연결 모호성을 해소하기 위해서 세 종류의 제약정보 활용을 제안한다. 세 종류의 제약은 핵심개체에 기반한 제약, 의미정답유형에 기반한 제약, 속성단서에 기반한 제약이다. 제약을 위해서는 질문 내에서 핵심개체와 속성단서를 인식하여야 한다. 본 논문에서는 규칙과 휴리스틱에 기반한 핵심개체와 속성단서 인식 방법에 대해서 소개한다. 핵심개체와 속성단서 인식 실험은 구축된 229개의 질문을 대상으로 수행하였으며, 핵심개체와 속성단서가 모두 정확히 인식된 정확도(accuracy)가 57.21%이고, KBQA 대상질문에서는 71.08%를 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.478-480
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• 2005

기네스 기록과 같은 기록정보는 사용자가 질의응답 시스템에 자주 질문할 수 있는 내용이지만, 구성단어의 수가 적고 일반적인 단어로 구성되는 기록정보 문장의 특성으로 인해 전통적인 질의응답 시스템에서는 정답을 제시하기 힘든 정보이다. 그러므로 기록정보만을 위한 접근방법이 필요하다. 우리는 기록정보는 특정 문맥에 의해 쓰여지는 경우가 많다는 가정 하에, 문맥 정보를 반영할 수 있는 템플릿을 정의하고, 이 템플릿에 의해서 기록정보를 색인하여 정답을 제시하는 시스템을 제안한다. 템플릿은 거리, 형태소, 형태 소품사, 정답유형, 구문 정보의 5가지 제약정보를 나타낼 수 있게 구성된다. 전통적인 백과사전 QA 시스템과 제안 시스템을 비교하여 평가한 결과, 제안한 방법이 기록정보 QA 시스템에 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국수학사학회지
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• 제23권4호
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• pp.101-122
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• 2010

TIMSS 2007 결과에서 국저l 성취 순위 1위를 차지한 대만에 비해 우리나라는 대수 영역에서 통계적으로 유의하게 낮은 정답률을 보였다. 이에 본 연구에서는 대만의 목표, 수학 수업 환경, 수학 수업 활동을 우리나라와 비교하고, 대수 영역의 교육과정을 구체적으로 살펴보았다. 특히, 우리나라의 정답률이 대만의 정답률에 비해 낮은 대수 영역의 '패턴'과 '대수식'의 주제의 개념 도입 순서, 교과서 내용 전개에 대하여 TIMSS의 평가목표별로 분석하였다. 일반적으로 대만의 수학교육은 학생 특성으로 연해 교사들이 수업에 제약을 많이 받고 있었고 우리나라보다 숙제와 시험을 강조하는 경향이 있었다. 대만의 교과서는 정의, 성질 위주로 제시되는 다소 형식적인 모습이었으며 다소 성급한 유도하고 있었다. 그리고 수의 연산 법칙 문자, 방정식, 부등식, 곱셈공식, 이차 방정식, 피타고라스의 정리 등의 내용이 우리나라보다 이른 시기에 도입되고 여러 학년에 걸쳐 중복하여 다루어지는 경향을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 및 제1회 형태소 분석기 및 품사태거 평가 워크숍
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• pp.23-39
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• 1999

이 논문에서는 MATEC99에서의 형태소 분석기 및 품사 태거의 평가를 위한 Test Suites, 즉, 평가용 시험문제와 문제에 대한 정답을 정하기 위하여 마련한 여러가지 표준안의 도출과정상에서 발견된 문제점의 유형을 기술하고자 한다. 그리고, 각각의 문제점 유형별로 현실적 제약으로 인한 어려움을 살펴보고, 한편으로는 일부 문제에 대해서는 시간적 제약 때문에 현재의 표준안에는 반영되지 않았지만 향후 점진적인 개선을 위한 방안을 제안하고자 한다. 대부분의 문제에 완전한 해결책이 발견되지 않고 있어 관련 전문가들의 조언을 이끌어 내기 위하여 문제를 공론화하고자함에도 목적이 있다.