본 논문은 스마트 디바이스와 소셜네트워크의 커뮤니티 기능을 활용하여 정보와 지식을 위한 실시간 질의응답 시스템을 제안한다. 정보와 지식의 양이 증가 하고 인터넷과 스마트 디바이스의 발전으로 인하여 지식검색의 필요성이 증대되고 있다. 하지만 현재 컴퓨터는 사용자의 질문을 정확히 이해하고 관련된 답변을 제공해주기 어렵다. 본 논문에서 제안하는 질의응답 시스템은 스마트 디바이스를 이용하고 SNS와 같이 커뮤니티 기반의 서비스를 적용한 실시간 커뮤니티형 질의응답 시스템이다. 사용자의 질문을 분석하여 관심사가 같은 사용자들을 그룹화 하고 관심사가 같은 사용자끼리 질문과 답변을 할 수 있는 서비스를 제공하여 질문과 답변을 효율적으로 주고받을 수 있다. 또한 사용자 피드백을 적용하여 사용자 랭킹을 보여줌으로써 사용자들의 답변률을 향상 시키고 스팸성 답변자에게 제한을 할 수 있는 시스템을 제안한다.
우리가 현재 사용하고 있는 정보검색 시스템은 사용자의 질의와 연관있는 문서 집합만을 제공하므로 사용자가 원하는 정답을 찾기 위해서 사용자는 문서 집합을 브라우징하는 수고를 하여야 하며, 이러한 수고를 덜어주기 위해 개발되는 자동 질의응답시스템은 의미 분석 및 지식 추출 등의 기술적 한계로 사용자에게 만족할 만한 서비스를 제공하고 있지 못한 실정이다. 본 논문은 인터넷에 연결되어 있는 사람 중에 질의어에 대한 응답을 할 수 있는 지혜 제공자를 자동으로 검색 분류하여, 질의자와 실시간으로 연결하여 사용자와 지혜 제공자가 실시간 상호커뮤니케이션을 이용하여 지혜를 교류할 수 있는 인력기반 질의응답시스템인 알포도 시스템을 제안한다. 알포도 시스템은 질의응답모듈, 메티스 관리 모듈, 실시간 커뮤니케이션 모듈, 그리고 지식 추출 및 관리 모듈로 구성되며 현재 베타 서비스를 실시 중이다.
본 논문에서는 온톨로지 기반의 질의-응답을 위한 지능형 웹서비스에 관해 기술하고자 한다. 이 웹서비스는 질의 에이전트와 응답 에이전트 간의 OWL-QL 메시지 교환에 의해서 이루어진다. OWL-QL은 OWL 언어로 표현된 지식베이스를 이용하는 시맨틱 웹 에이전트들 간의 질의-응답 처리를 위한 정형화된 언어이며, 프로토콜이다. OWL-QL에서 응답 에이전트는 질의 에이전트로부터 주어진 질의에 대한 응답처리를 위해 자동화된 추론을 전개한다. 본 논문에서는 시스템을 구성하는 각 에이전트들의 기능과 구조에 관해 설명하고, 질의 에이전트 내에 포함된 그래픽 기반의 OWL-QL 질의 작성기의 유용성에 관해 설명한다.
불특정 다수 사용자가 정보를 생성하는 지식 질의응답 서비스에서는 문서의 품질이 검색결과 만족도에 중요한 요소 중 하나이다. 지식 질의응답 문서의 품질 평가에 관한 기존 연구는 조회 수와 추천 수 등의 비텍스트 정보를 이용하여 문서의 품질을 평가하고, 이를 검색 모형에 반영하여 검색 성능을 높이는데 집중하였다. 이러한 비텍스트 정보는 그 유용성이 실험을 통해 증명되었다. 그러나 비텍스트 정보를 이용하여 새로 작성된 문서의 품질을 평가할 경우 심각한 자료 부족 문제가 발생할 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 비텍스트 정보의 자료 부족 문제를 완화할 수 있는 새로운 문서 품질 평가자질로서 문서 내용 자체에 대한 신뢰성을 반영하는 신뢰도 자질을 제안한다. 제안하는 자질은 문서의 내용으로부터 직접 추출되며, 따라서 추천 수나 조회 수 등 서비스 사용자의 참여를 간접적으로 필요로 하는 비텍스트 자질보다 자료 부족 문제에 견고하다는 장점이 있다. 또한 제안하는 신뢰도 자질은 문서 품질 평가에 유용하다고 알려진 비텍스트 자질과 유사하거나 향상된 성능을 실제 지식 질의응답 문서를 대상으로 한 실험에서 보였으며, 추후 효과적인 품질 평가 자질로서 지식 질의응답 서비스의 성능향상에 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
21세기 지식정보사회로의 발전과 변화에 대처하여 세계 각국의 도서관들은 다양한 전자적 매체를 이용한 협력형 온라인 지식정보 서비스 개발에 큰 힘을 쏟고 있다. 본 연구는 국내외 온라인 지식정보서비스를 대상으로 한 사례연구와 질의응답 실험을 통해 국립중앙도서관이 주도적으로 시범 운영하고 있는 <사서에게 물어보세요> 서비스의 활성화 및 고도화를 위한 방안을 모색하는 데 목적을 둔다. 이를 위해 본 연구는 온라인 지식정보 서비스의 정의와 유형을 살피고, 국내외 사례를 분석하는 한편, 실질적 연구로서 KDC 대분류를 기준으로 한 30개의 즉답형 질문을 생성하여, 응답시간 및 방법을 비롯한 실제 서비스에 대한 종합적 실태조사를 실시한다. 결론으로 <사서에게 물어보세요> 서비스 발전을 위한 현재적 그리고 미래적 과제를 제시한다.
본 논문은 스마트 폰 상의 SNS(Social Network Service)기반의 집단의 지식을 효율적으로 공유할 수 있도록 게임화(Gamification)전략을 도입한 질의응답 시스템을 제안한다. 질의응답 시스템은 신규 사용자 및 이미 많은 사용자가 있는 트위터와 페이스북 서비스에서 제공하는 API를 이용하여 사용자를 확보하고, 질문과 답변을 쉽게 할 수 있도록 한다. 또한 게이미피케이션 전략을 통해 사용자의 적절한 서비스 재 몰입루프를 형성한다. 따라서 제안된 시스템에 따라 서비스의 장기간 사용을 사용자에게 효율적으로 유도할 수 있다.
이용자가 직접 참여하여 질의를 제공하고 응답을 하면서 공동으로 지식을 생산해내는 형태의 정보서비스는 응답된 내용이 축적되어 가면서 새로운 대용량 정보검색 분야로 성장하고 있다. 이 연구에서는 질의와 응답이 결합되어 있는 질의응답문서의 구조적 특성을 반영하여 질의응답문서의 효율적인 이용 방안을 도모하고자, 문서 구성요소인 질의제목, 질의설명, 응답내용을 기반으로 클러스터를 자동 생성하여 수작업 주제 범주와 비교한 후 각 구성요소의 주제 표현 성능을 평가하였다. 실험 결과 응답내용 클러스터링 결과가 수작업 결과와 가장 유사한 것으로 나타나 응답내용이 문서의 주제를 표현하는데 효과적인 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 위치 기반의 지식 공유 서비스를 제안한다. 이 서비스는 사용자의 위치를 기반으로 온라인에서 오프라인까지 효과적인 지식 공유를 가능하게 한다. 또한 위치 기반 서비스의 고질적인 문제인 위치정보의 노출을 방지하고, 서비스의 사용자를 판단하여 응답후보자를 고려하는 알고리즘이 적용되었다. 본 서비스는 실제환경에서 국내외 서버로부터 질의를 요청하였고 콜백시간이 최대 2.6초로 좋은 성능을 보였다.
본 논문은 스마트 폰 상의 SNS(Social Network Service)를 이용하여 집단의 지식과 지혜를 공유할 수 있는 질의응답 시스템을 제안한다. 질의응답 시스템은 이미 많은 사용자가 확보된 트위터 서비스를 기반으로 한다. 또한 트위터에서 제공하는 API를 이용하여 Client간에 질문과 답변을 보다 쉽게 할 수 있으며 일반 트위터 사이트에서도 공유가 가능하기 때문에 다양한 경로로 질의응답 데이터에 접근 할 수 있다. 따라서 본 시스템은 확장과 호환에서도 효율적으로 이용할 수 있다.
쌍방향으로 질문과 답변을 하는 커뮤니티 기반의 지식검색서비스에서는 질의를 통해 원하는 답변을 얻을 수 있지만, 수많은 사용자들이 참여함에 따라 방대한 문서 속에서 검증된 문서를 찾아내는 것은 점점 더 어려워지고 있다. 지식검색서비스에서 기존 연구는 사용자들이 생성한 데이터 즉 추천수, 조회수 등의 비텍스트 정보를 이용하거나 답변의 길이, 자료첨부, 연결어 등의 텍스트 정보 이용하여 전문가를 식별하거나 문서의 품질을 평가하고, 이를 검색에 반영하여 검색성능을 향상시키는 데 활용했다. 그러나 비텍스트 정보는 질의/응답의 초기에 사용자들에 의해 충분한 정보를 확보할 수 없는 단점이 제기 되며, 텍스트 정보는 전체의 문서를 답변의 길이, 자료 첨부등과 같은 일부요인으로 판단해야하기 때문에 품질평가의 한계가 있다고 볼 수 있겠다. 본 논문에서는 이러한 비텍스트 정보와 텍스트 정보의 문제점을 개선하기 위한 품질평가 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 통한 품질지수는 텍스트/비텍스트 정보와 소셜 네트워크 사용자 중앙성을 고려하여 질문에 적합하고 신뢰성 있는 답변을 랭킹화 함으로써 지식검색문서를 분별하는 지표가 되며, 이는 지식검색서비스의 성능향상에 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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