• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.116-121
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• 2017

cQA(Community-based Question Answering) 시스템은 온라인 커뮤니티를 통해 사용자들이 질문을 남기고 답변을 작성할 수 있도록 만들어진 시스템이다. 신규 질문이 인입되면, 기존에 축적된 cQA 저장소에서 해당 질문과 가장 유사한 질문을 검색하고, 그 질문에 대한 답변을 신규 질문에 대한 답변으로 대체할 수 있다. 하지만, 키워드 매칭을 사용하는 전통적인 검색 방식으로는 문장에 내재된 의미들을 이용할 수 없다는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해서는 의미적으로 동일한 문장들로 학습이 되어야 하지만, 이러한 데이터를 대량으로 확보하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 질문이 제목과 내용으로 분리되어 있는 대량의 cQA 셋에서, 질문 제목과 내용을 의미 벡터 공간으로 사상하고 두 벡터의 상대적 거리가 가깝게 되도록 학습함으로써 의사(pseudo) 유사 의미의 성질을 내재화 하였다. 또한, 질문 제목과 내용의 의미 벡터 표현(representation)을 위하여, semi-training word embedding과 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 딥러닝 기법을 제안하였다. 유사 질문 검색 실험 결과, 제안 모델을 이용한 검색이 키워드 매칭 기반 검색보다 좋은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.176-180
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• 2016

대화형 시스템이 사람의 경청 기술을 모방할 수 있다면 대화 상대방과 더 효과적으로 상호작용 할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 시스템이 경청 기술을 모방할 수 있도록 사용자의 발화를 기반으로 질문을 생성하는 것에 대해 연구하였다. 그리고 이러한 연구를 위해 필요한 데이터를 Image captioning과 Visual QA 데이터를 기반으로 생성하고 활용하는 방안에 대해 제안한다. 또한 이러한 데이터를 Attention 메커니즘을 적용한 Sequence to sequence 모델에 적용하여 질문을 생성하고, 생성된 질문의 질문 유형을 분석하였다. 마지막으로 사람이 작성한 질문과 모델의 질문 생성 결과 비교를 BLEU 점수를 이용하여 수행하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.60-63
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• 2020

기계 독해는 입력 받은 질문과 문단의 관계를 파악하여 알맞은 정답을 예측하는 자연어처리 태스크로 양질의 많은 데이터 셋을 필요로 한다. 기계 독해 학습 데이터 구축은 어려운 작업으로, 문서에서 등장하는 정답과 정답을 도출할 수 있는 질문을 수작업으로 만들어야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 정답이 속한 문서로부터 질문을 자동으로 생성해주는 BERT 기반의 Sequence-to-sequence 모델을 이용한 한국어 질문 생성 모델을 제안한다. 또한 정답이 속한 문서와 질문의 언어가 같고 정답이 속한 문장의 주변 단어가 질문에 등장할 확률이 크다는 특성에 따라 BERT 기반의 Sequence-to-sequence 모델에 복사 메카니즘을 추가한다. 실험 결과, BERT + Transformer 디코더 모델의 성능이 기존 모델과 BERT + GRU 디코더 모델보다 좋았다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권4호
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• pp.327-332
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• 2010

보통 두 세 개의 어휘로 구성된 질문 분류에서 어휘의 다양한 표현으로 인한 어휘 불일치문제는 성능 저하의 주요 원인이다. 따라서 질문 분류에서 어휘 사이의 연관성을 반영하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 같은 범주의 질문-질문 쌍들에 대해 계산한 어휘 번역확률을 번역기반 언어모델에 반영하여 질문을 분류하는 방법을 제안한다. 실험에서 야후!앤써 질문대답 아카이브를 이용해서 전체 질문-대답 쌍들에 대해서 번역확률을 계산하는 것보다 같은 범주에 속하는 질문-질문 쌍들에 대해서 번역확률을 계산하는 것이 질문 분류에서 더 좋은 번역확률인 것을 증명한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.253-255
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• 2000

어떠한 질문에 대한 구체적 해답을 얻고 싶은 경우, 일반적인 정보 검색이 가지는 문제점은 검색 결과가 사용자가 찾고자 하는 답이라 하기 보다는 해답을 포함하는(또는 포함하지 않는) 문서의 집합이라는 점이다. 사용자가 후보문서를 모두 읽을 필요 없이 빠르게 원하는 정보를 얻기 위해서는 검색의 결과로 문서집합을 제시하기 보다는 실제 원하는 답을 제공하는 시스템의 필요성이 대두된다. 이를 위해 기존의 TF-IDF(Term Frequency-Inversed Document Frequency)기반의 정보검색의 방삭에 자연언어처리(Natural Language Processing)를 이용한 질문의 분류와 문서의 사전 표지(Tagging)를 사용할 수 있다. 본 연구에서는 매년 NIST(National Institute of Standards & Technology)와 DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency)주관으로 열리는 TREC(Text REtrieval Conference)중 1999년에 열린 TREC-8의 사용자의 질문(Question)에 대한 답(Answer)을 찾는 ‘Question & Answer’문제의 실험 환경에서 질문을 특징별로 분류하고 검색 대상의 문서에 대한 사전 표지를 이용한 정보검색 시스템으로 사용자의 질문(Question)에 대한 해답을 보다 정확하고 효율적으로 제시할 수 있음을 실험을 통하여 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.468-472
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• 2020

시각적 질의응답(Visual Question Answering, VQA)은 주어진 이미지에 연관된 다양한 질문에 대한 올바른 답변을 예측하는 기술이다. 해당 기술은 컴퓨터 비전-자연어 처리 연구분야에서 활발히 연구가 진행되고 있으며, 질문의 의도를 정확히 파악하고, 주어진 이미지에서 관련 단서 정보를 찾는 것이 중요하다. 또한, 서로 이질적인 특성을 지닌 정보(이미지 객체, 객체 위치, 질문)를 통합하는 과정도 중요하다. 본 논문은 질문의 의도에 알맞은 정보를 효율적으로 사용하기 위해 멀티 모달 입력 이미지 객체, 객체 위치, 질문)에 대한 Multi-modal Message Aggregation (MMA) 제안하며 이를 통해 한국어 시각적 질의응답 KVQA에서 다른 모델보다 더 좋은 성능을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.714-716
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• 2000

본 논문에서는 웹상에서 학습자의 학습능력을 진단하기 위하여 각 단계별로 질문을 제시하고 질문의 응답여부에 따라 자신의 학습 능력을 평가받고 향후 자신의 능력을 좀 더 향상시킬 수 있는 지침을 제공하는 학습능력 진단시스템을 개발하였다. 본 시스템에서는 소프트웨어 프로세스를 향상시키기 위해 사용되고 있는 능력성숙 모델(CMM)을 기반으로 질문 리스트를 구성하였으며 다양한 학습자의 학습능력을 전단할 수 있도록 학습자의 직업에 따라 별도의 질문 리스트를 준비하였고 질문 리스트와 메시지 및 가산점을 조정한다면 다양한 분야에서도 활용될 수 있을 것이다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.176-180
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• 2016

대화형 시스템이 사람의 경청 기술을 모방할 수 있다면 대화 상대방과 더 효과적으로 상호작용 할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 시스템이 경청 기술을 모방할 수 있도록 사용자의 발화를 기반으로 질문을 생성하는 것에 대해 연구하였다. 그리고 이러한 연구를 위해 필요한 데이터를 Image captioning과 Visual QA 데이터를 기반으로 생성하고 활용하는 방안에 대해 제안한다. 또한 이러한 데이터를 Attention 메커니즘을 적용한 Sequence to sequence 모델에 적용하여 질문을 생성하고, 생성된 질문의 질문 유형을 분석하였다. 마지막으로 사람이 작성한 질문과 모델의 질문 생성 결과 비교를 BLEU 점수를 이용하여 수행하였다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
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• pp.25-32
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• 2006

본 논문에서는 민감한 사항 특히 청렴도 조사에서 금품 향응제공여부 등과 같이 응답자들이 정직하게 응답하지 않을 수 있는 질문들에 대하여 응답자의 비밀을 노출시키지 않고서 양질의 보다 정확한 정보를 얻을 수 있는 확률화응답기법을 적용하여 실제 청렴도 점수를 추정하고자 한다. 본 연구는 청렴도 조사와 같은 민감한 질문에 대하여 응답자에게 심리적 안정감을 주어 거짓응답을 줄이면서 보다 진실에 가까운 청렴도 점수를 구할 수 있는 사례를 제시한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.419-423
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• 2019

질문과 그에 대한 근거가 있는 문서를 읽고 정답을 예측하는 기계 독해 연구가 최근 활발하게 연구되고 있다. 기계 독해 문제를 위해 주로 사용되는 방법은 다층의 신경망으로 구성된 딥러닝 모델로 좋은 성능을 위해서는 양질의 대용량 학습 데이터가 필요하다. 그러나 질과 양을 동시에 만족하는 학습 데이터를 구축하는 작업에는 많은 경제적 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 정답 분리 인코더와 복사 메커니즘을 이용한 단답 기반 한국어 질문 자동 생성 모델을 제안한다.