• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.126-131
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• 2018

cQA(Community-based Question Answering) 시스템은 사용자들이 질문을 남기고 답변을 작성하는 시스템이다. cQA는 사용자의 편의를 위해 기존의 축적된 질문을 검색하거나 카테고리로 분류하는 기능을 제공한다. 질문의 길이가 길 경우 검색이나 카테고리 분류의 정확도가 떨어지는 한계가 있는데, 이를 극복하기 위해 cQA 질문을 요약하는 모델을 구축할 필요가 있다. 하지만 이러한 모델을 구축하려면 대량의 요약 데이터를 확보해야 하는 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 극복하기 위해 cQA의 질문 제목, 본문으로 데이터를 확보하고 필터링을 통해 요약 데이터 셋을 만들었다. 또한 본문의 대표 단어를 이용하여 추상 요약을 하기 위해 딥러닝 기반의 Pointer-generator model을 사용하였다. 실험 결과, 기존의 추출 요약 방식보다 딥러닝 기반의 추상 요약 방식의 성능이 더 좋았으며 Pointer-generator model이 보다 좋은 성능을 보였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제35권4호
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• pp.123-139
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• 2001

정보 사서들이 도서관 메일링 리스트라는 전자 커뮤니케이션 매체를 어떻게 활용하고 있으며, 이러한 매체의 변화가 정보 서비스 영역에 미치는 영향은 무엇인지를 살펴보았다. 정보 서비스의 도구로서 도서관 메일링 리스트가 지니고 있는 유용성을 파악하기 위해 동의대학교 도서관 메일링 리스트의 메시지 항목 중 정보 질문의 빈도와 답변의 정도, 그리고 정보 질문의 유형을 분석하였으며 메일링 리스트를 이용한 정보 질문 처리의 문제점들을 논의하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제49권4호
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• pp.401-417
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• 2015

질문 분류는 질의응답과정에서 질문자의 정보요구를 이해하고 주어진 질문에 대해 적합한 답변을 제공하기 위한 중요한 방법 중의 하나이다. 이 연구의 목적은 온라인 및 도서관에서 활용 가능한 질의응답 서비스의 질문 분류체계를 조사해보고, 각 질의응답서비스의 유형별로 어떠한 특징이 있는지 살펴보고자 하였다. 이를 위해, 도서관의 참고서비스 및 온라인 상의 소셜 레프런스, 자동 질의응답 시스템을 대상으로 질문을 어떻게 분류하여 활용하고 있는지를 문헌 조사를 통해 살펴보고 종합하여 질문의 유형을 정리하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제30권1호
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• pp.49-67
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• 1996

수자원 분야의 데이터 베이스를 대상으로 한 실험연구에서 검색효율의 차이는 질문특성의 차이에서 기인한다는 것이 밝혀졌기 때문에 특정성, 복잡성, 최신성의 세 요소를 가지고 질문에 대한 질적 분석이 행해졌다. 그 결과, 특정적인 질문보다 일반적인 질문을 위해서 보다 많은 적합문헌이 주제탐색을 통하여 검색되었으며, 박사학위논문의 연구질문은 특정성을 지닌 질문이었기 때문에 주제탐색보다 인용탐색을 통해 적합문헌이 더욱 많이 검색되었다. 또한 자연과학분야, 공학분야 및 사회과학 분야의 질문에 대한 개별적인 분석이 이루어졌다.

• 아동학회지
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• 제13권2호
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• pp.241-249
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• 1992

본 연구는 그룹시간 동안의 한국 유치원 교사들의 질문양식과 유치원 아동들의 반응양식을 조사한 것이다. 본 연구를 위해서 12명의 유치원 교사와 중산층 가정에서 온 아동들이 12집단(남아 : 211명, 여아 : 176명) 참가했다. 비디오를 통해서 12명의 교사들의 질문양식과 각 집단의 아동들의 반응양식이 각각 3번씩 그룹시간의 처음 15분 동안 녹음되었다. 본 연구의 측정도구로서는 Aschner-Gallagher의 분류법이 사용되었고 통계분석방법은 Chi-square tests가 사용되었다. 또 교사들과 아동들의 연령 및 정보 등을 조사하기 위해서 교사들에게 질문지가 주어졌다. 본 연구의 결과는 교사들 사이에서 사용된 질문의 수준은 차이가 있었다는 것을 보여 주었다. (1) 교사들의 Congnitive Memory 질문을 가장 많이 사용했고 Evaluative 질문을 가장 적게 사용했다. (2) Congnitive Memory 질문을 가장 많이 사용한 교사들이 있는 반면에 Routine 질문을 가장 많이 사용한 교사들이 있었다. (3) Convergent 질문을 많이 사용한 교사들과 거의 사용하지 않은 교사들이 있었다. (4) Evaluative 질문 또는 Divergent 질문을 전혀 사용하지 않은 교사들이 있었다.

• 한국과학교육학회지
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• 제24권2호
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• pp.277-286
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• 2004

소집단 실험활동에서 학생간 질문의 유형과 빈도를 파악하기 위하여, 서울소재 여자중학교 1학년 학생 5명의 실험수업을 관찰하고 관찰학생을 면담하였다. 소집단 실험활동에서 학생간 질문을 분석한 결과, 사고형 질문보다 정보형 질문의 빈도가 높았다. 정보형 질문의 대부분은 실험과정이나 결과를 묻는 절차질문이었다. 사고형 질문의 대부분은 결과를 해석하면서 잘 이해되지 않은 부분에 대하여 설명을 요구하는 이해질문이었다. 드물게 변칙발견질문이 제기되었으나 학습을 위한 토론으로 이어지지 않았다. 그리고 2인1조로 활동을 한 경우에 5인1조의 경우보다 응답률이 높았고, 도움을 받는 질문의 비율도 높았다. 2인1조 활동에서는 성취도가 상대적으로 낮은 학생이 질문하고 성취도가 높은 학생이 응답하는 경향이 두드러졌다. 또 구성원의 성취도 차이가 큰 조에서는 질문의 빈도가 낮게 나타났으며, 구성원의 성취도 차이가 적은 조에서는 성취도에 따라 질문 유형의 차이가 나타났다. 결론적으로 소집단 실험활동에서 제기되는 학생간 질문은 사고형 질문보다 정보형 질문의 빈도가 높으며, 구성원의 수가 적을 때 응답을 통해 도움 받는 질문의 비율이 높았다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.198-201
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• 2011

본 연구는 현재 널리 사용되고 있는 소셜네트워크 속에서 일반 사용자들이 의료 도메인의 전문가들과 쉽게 질문과 응답을 주고 받을 수 있게 해주는 서비스 개발을 위한 기초 연구로써, 사용자의 문서를 분석하여 질문을 추출해 내고 어떤 의료 도메인에 해당하는 질문인지 분류하는 연구이다. 한글로 구성된 문서 속에서 질문에 해당하는 형태소 분석 방법을 이용하야 질문을 추출을 한 다음 질문 속의 단어 들을 분석하여 KORLEX를 이용한 단어간의 관계성을 분석하여 도메인을 분류하는 작업을 거친다. 또한 본 연구는 텍스트마이닝 기법과 인공지능의 분류 기법을 응용하여 소셜네트워크 속에서 질문과 응답을 분석하여, 의료 도메인의 전문가들이 볼 수 있게 함으로써, 소셜네트워크를 이용한 양방향의 질의응답 서비스를 제공 한다. 이 같은 양방향 질의응답 서비스를 통해 헬스케어 및 의료 관리 서비스를 받을 수 있다. 본 논문은 소셜네트워크 상에서 사용자들이 올린 헬스케어에 관련된 질문들을 추출하고 분류해 주는 과정에 한정하여 진행된 결과를 기술한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권8호
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• pp.319-330
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• 2021

최근 오픈 도메인 자연어 질문 응답 분야에서는 다중 작업, 다중 홉 질문 응답에 관한 연구들이 활발히 진행되어 오고 있다. 본 논문에서는 이러한 다중 작업, 다중 홉 질문들에 효과적으로 응답하기 위해, 계층적 그래프 기반의 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 계층적 그래프와 그래프 신경망을 이용해 여러 문단들로부터 서로 다른 수준의 맥락 정보를 얻어낸 후, 이들을 활용하여 답변 유형, 뒷받침 문장들과 답변 영역 등을 동시에 예측해낸다. 본 논문에서는 오픈 도메인 자연어 질문 응답 데이터 집합인 HotpotQA를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 높은 성능과 긍정적 효과를 입증한다.

• 한국비블리아학회지
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• 제20권4호
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• pp.51-65
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• 2009

교육학 분야 전문기관의 전자게시판에 접수된 참고질문의 유형과 하위주제 영역간의 관계를 파악하기 위해 교육학의 23개 하위 주제영역을 대상으로 6개 질문유형을 가지고 242건의 질문을 분석하였다. 순수한 참고질문은 56.14%로 상당히 높은 수치를 보였으며, 도서실 게시판에 접수된 질문은 교과교육, 교과서, 교육일반, 교수 학습영역에서 조사형 질문이 많았으나 교육통계연구센터 게시판에는 교육제도, 고등교육, 학생 학부모 분야에서 즉답형 질문이 많이 접수되었다. 분석결과 발견된 문제점에 대한 개선방안으로는 메뉴구조 개선으로 이용자의 편의성 확보, 검색기능과 응답기능 갖춘 디지털참고질의 데이터베이스 구축, 웹폼 참고질의양식 사용, 용도에 적합한 전자게시판 사용, 참고질의 관련 주제를 장서개발정책에 반영할 것이 제안되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.645-648
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• 2018

기계 독해는 기계가 주어진 본문을 이해하고 질문에 대한 정답을 본문 내에서 찾아내는 문제이다. 본 논문은 질문 유형을 추가하여 정답 선택에 도움을 주도록 설계하였다. 우리는 Person, Location, Date, Number, Why, How, What, Others와 같이 8개의 질문 유형을 나누고 이들이 본문의 중요 자질들과 Attention이 일어나도록 설계하였다. 제안 방법의 평가를 위해 SQuAD의 한국어 번역 데이터와 한국어 Wikipedia로 구축한 K-QuAD 데이터 셋으로 실험을 진행하였다. 제안한 모델의 실험 결과 부분 일치를 인정하여, EM 84.650%, F1 86.208%로 K-QuAD 제안 논문 실험인 BiDAF 모델보다 더 나은 성능을 얻었다.