• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.121-124
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• 2002

문서의 고정된 스키마 없이 사용될 수 있는 XML문서를 관계형 데이터베이스에 문서 자체의 구조 정보와 함께 효율적으로 저장하려는 연구가 계속되고 있다. 계층적인 형태의 XML 문서들을 구조 검색하기 위한 정규 경로식 질의들을 평면 구조의 관계형 데이터베이스에서 처리하기 위해서 많은 비용이 필요하게 된다. 따라서 본 논문에서는 다양한 정규 경로식 질의들을 질의의 특성에 알맞은 방법으로 처리하는 저장 모델과 질의 처리 모델을 제안한다. 제안된 모델은 정규 경로식 질의에 포함된 경로 연산자를 분석하여 부모-자식 관계가 아닌 조상-자손 관계 조사에는 $\theta$-조인을 이용하고, 부모-자식 관계 조사에는 동등(equi)-조인을 이용하는 SQL문으로 변환 처리하여 질의 처리 효율성을 높였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2002년도 제14회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.215-220
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• 2002

질의응답시스템을 지능형 케릭터 시스템에 활용하기 위해서는 불특정한 주제에 대해 불특정 다수의 사용자와 대화할 수 있는 정교한 대화 모델이 필요하다. 이러한 대화 모델은 사용자의 질의문장을 인식하고 질의의도를 파악한 후 케릭터의 특정지식으로 접근하여 해당 지식을 사용자의 요구에 맞는 응답문의 형태로 생성해 내는 과정이 필수적으로 포함되어야 한다. 본 논문에서는 논의의 대상이 되는 질의응답시스템이 다국어 기반이라는 점을 고려하여 질의응답시스템을 지능형 케릭터에 활용하는 과정에서 케릭터의 지식구조 설계는 물론이고 질의문장 분석과 응답 문 생성의 방법론에 있어서도 한국어, 영어, 일본어, 중국어 각각의 언어적 특질을 반영함으로써 형태적, 통사적 차이로 인한 애로점을 최소화할 수 있도록 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.109-111
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• 2003

본 논문에서는 질의응답 시스템에서 질의에 포함된 언어 정보와 검색 대상 문장 사이의 의미 연관성을 참조하여 정확한 결과를 추출 가능하도록 하는 온톨로지의 자동 구축 방법을 제시한다. 검색 대상 문장은 웹에서의 활용과 표준화를 위하여 단어 태그, 품사 정보 및 파싱 구조를 갖는 XML 문서로 변환하고, 이 구조를 이용한 연관성 분석을 위해 의미망을 갖는 온톨로지를 자동으로 생성할 수 있도록 하였다. 온톨로지에서 의미 연관성을 결정하는데 중요하게 활용되는 개념으로써는 동사의 행위, 명사절 그룹 매치, 복합명사 선별, 고유명사 매치, 품사 태깅 등이 있다. 제안한 방법의 성능은 NIST TREC-10의 질의 응답문을 사용해서 단어 패턴 매치 방법과 비교 분석하였으며, 본 논문에서 제안한 방식이 재현율과 정확율 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 입증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.147-149
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• 1998

본 논문에서는 여러 정보검색 엔진들이 분산되어 있는 환경에서 이 엔진들의 검색 결과를 효과적으로 취합하여 사용자에게 제시하는 컬렉션 융합 방안을 제안하고자 한다. 이 방법은 우선 학습 질의어로 검색된 문서들의 클러스터링 정도를 이용하여 컬렉션에의 신뢰도를 측정하고 새로운 질의어가 입력되었을 때 각 컬렉션에서 검색된 문서의 유사도를 조정하여 융합하는 방법이다. 여기에서 각 컬렉션의 신뢰도는 미리 준비된 학습 질의어와 이 학습 질의어를 입력하여 검색된 문서들 사이의 유사도를 분석하여 측정한다. 이 신뢰도는 새로운 질의어가 입력되었을 때 각 컬렉션마다 문서들을 검색하고 이들 문서들을 어느 정도 신뢰할 것인가를 결정하는데 사용된다. 본 논문에서 제안한 방법은 학습과정에서 사람이 학습시킬 필요가 없는 비지도 학습에 기초하고 있다. 따라서 지금까지 지도 학습에 기초한 컬렉션 융합 방법과는 달리 인터넷과 같이 문서들이 동적으로 변하는 환경에서 쉽게 사용할 수 있다는 장점을 가진다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.593-596
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• 2009

자연언어 데이터베이스 인터페이스 시스템은 입력된 자연언어를 데이터베이스의 질의문(query)으로 바꿔주는 시스템으로, 데이터베이스에 잘 모르는 일반 사용자도 쉽게 데이터베이스를 이용할 수 있게 하는 장점이 있다. 본 논문에서는, 범용적인 분야의 자연언어 데이터베이스 인터페이스 시스템을 설계하기 위한 하나의 틀을 제안한다. 패턴 매칭과 구문 분석 기법을 동시에 사용하여 자연언어 처리 능력과 속도를 향상시켰으며, 패턴을 4개 분류로 나누어 의미 처리를 가능하게 하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제9A권3호
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• pp.387-398
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• 2002

최근 활발한 소단위 게놈 프로젝트의 수행으로 많은 생물체의 유전체 전체 서열이 밝혀짐에 따라서 전유전체(whole genome)를 기본 단위로 하여 개별 유전자나 그에 관련된 기능 연구가 매우 활발히 이루어지고 있다. 전유전체의 염기 서열은 수백만 bp(base pairs)에서 수백억 bp(base pairs) 정도의 대용량 텍스트 데이터이기 때문에 단순한 온라인 문자 일치(on-line string matching) 알고리즘으로 분석하는 것은 매우 비효율적이다. 본 논문에서는 대용량의 유전체 서열을 분석하는데 적합한 자료 구조인 스트링 B-트리를 사용하여 유전체 서열의 분석과 가시화를 위한 워크벤치를 개발한 과정을 소개한다. 본 연구에서 개발한 시스템은 크게 질의문 부분과 가시화 부분으로 나뉘어 진다. 질의문 부분에는 유전체 서열에 특정 서열이 나타나는 부분의 위치와 횟수를 알아보거나 k번 나타나는 서열을 조사하는 것과 같은 기본적인 패턴 검색 부분과 k-mer 분석을 위한 질의어가 다양하게 준비되어 있다. 가시화 부분은 전유전체 서열과 주석(annotation)을 보여주거나, 유전체 분석을 용이하도록 여러 가시화 방법, CGR(Chaos Game Representation), k-mer graph, RWP(Random Walk Plot) 등으로 생물학자들이 쉽게 전체 구조와 특성 파악할 수 있도록 도와준다. 본 논문이 제안하는 분석 시스템은 생물체의 진화적 관계를 밝히고, 염색체 내에 아직 알려지지 않은 새로운 유전자나 기능이 밝혀지지 않은 junk DNA들의 기능 등을 연구하는데 사용할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제27권4호
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• pp.627-636
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• 2000

정보검색에서 궁극적으로 지향하는 바는 질의에 대한 정확률과 재현률을 동시에 높이는 것이다. 이 논문에서는 [중심어, 종속어]로 이루어지는 키팩트를 그 유형에 따라 9가지 형태로 분류하였으며. 이 유형들의 주요도를 반영하여 키팩트의 가중치를 계산하는 방법을 개발하였다. 키팩트 유형들에 주요도 값들을 할당한 방법을 검증하기 위한 실험은 질의문들을 이용하여 평균 재현률을 계산함으로써 수행되었다. 9개의 키팩트 타입에 9가지의 주요도 값을 할당하는 방법을 실험하였고 그 결과를 분석하였다. 이 논문의 결과는 기존의 키워드 기반 정보검색에서 문제시되고 있는 정확률을 키팩트 기반 정보 검색에서 향상할 수 있는 가능성을 시사하고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.89-92
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• 2019

빅데이터 환경에서 대화형 분석 질의문을 수행하려는 요구사항이 늘어나면서 데이터 처리속도가 중요한 성능 지표가 되었다. 이에 Presto 는 많은 빅데이터 처리 엔진 중 메모리 기반으로 빠른 질의 처리가 가능하여 널리 사용되어 왔다. 하지만 메모리 처리 엔진인 Presto 도 디스크 기반의 저장소를 사용한 일부 경우에 성능 저하 현상이 보고되었다. 그래서 본 논문은 빅데이터 처리 성능 향상을 위해 Presto Memory Connector 를 사용하여 메모리 캐싱을 활용한 아키텍처를 제안한다. 그 과정에서 캐싱과 비 캐싱 환경에서 성능검증을 위한 데이터 처리 성능 실험을 수행하였고, 그 결과 향상된 성능을 제공할 수 있음을 확인하였다. 이를 통해 빅데이터 분산환경에서 캐싱을 활용하여 Presto 아키텍처를 설계하는데 근거를 제공하고자 한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권2호
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• pp.339-346
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• 2017

기사와 댓글, 질의응답과 같은 비정형 데이터에 기반한 텍스트 분석에 대한 관심이 증가하고 있다. 이는 사람들의 견해인 비정형 텍스트 데이터로부터 특징을 파악하고, 평가, 예측 및 추천에 활용할 수 있기 때문이다. TEL 분야에서도 MOOC 서비스의 확대로 교수학습지원시스템 기반 토론, 질의응답 서비스를 자동화하기 위한 관심이 증가하고 있다. 시스템에 축적된 질의응답 데이터를 기반으로 질의 토픽을 생성하고, 새로운 질의에 대해 토픽을 자동분류하기 위해서이다. 따라서 본 연구에서는 새로운 질의 토픽을 자동분류 할 수 있도록 LDA기법을 활용한 토픽 모델링을 제안하고자 한다. 이를 바탕으로 질의 토픽 사전을 생성하고 새로운 질의에 대해 토픽을 자동분류 할 수 있다. 일부 질의에서는 0.7 이상의 높은 자동 분류를 보였으며, 새로운 질의가 여러 토픽에 포함될수록 좀 더 좋은 자동분류 결과를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2004년도 제16회 한글.언어.인지 한술대회
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• pp.290-295
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• 2004

본 논문에서는 네비게이션 도메인 상에서의 자연어 질의를 분석하기 위한 방법으로 정보추출을 이용한다. 목적지향성 대화문을 처리하기 위해 도입한 정보추출은 미리 정의된 필드들의 값을 채우는 방식으로 대화를 이끌 수 있도록 한다. Lexico-semantic pattern 기반의 언어처리와 추출/필터링/랭킹 규칙들을 사용하여 강건하면서도 애매성 처리가 용이한 정보추출 기법을 이용한다. 네비게이션 도메인 상에서의 실험은 목적지까지의 이동을 위한 사용자와의 대화집합 256개에 대해 문장레벨 97%의 정확율을 보여준다.