• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.31-35
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• 2023

최근에는 질의응답(Question Answering, QA) 분야에서 거대 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 파라미터에 내재된 지식을 활용하는 방식이 활발히 연구되고 있다. Open Domain QA(ODQA) 분야에서는 기존에 정보 검색기(retriever)-독해기(reader) 파이프라인이 주로 사용되었으나, 최근에는 거대 언어 모델이 독해 뿐만 아니라 정보 검색기의 역할까지 대신하고 있다. 본 논문에서는 거대 언어 모델의 내재된 지식을 사용해서 질의 응답에 활용하는 방법을 제안한다. 질문에 대해 답변을 하기 전에 질문과 관련된 구절을 생성하고, 이를 바탕으로 질문에 대한 답변을 생성하는 방식이다. 이 방법은 Closed-Book QA 분야에서 기존 프롬프팅 방법 대비 우수한 성능을 보여주며, 이를 통해 대형 언어 모델에 내재된 지식을 활용하여 질의 응답 능력을 향상시킬 수 있음을 입증한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.6 no.3
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• pp.12-19
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• 2006

In this paper, we describe a deep analysis of question for question answering system. It is difficult to offer the correct answer because general question answering systems do not analyze the semantic of user's natural language question. We analyze user's question semantically and extract semantic features using the semantic feature extraction grammar and characteristics of natural language question. They are represented as semantic features and grammatical morphemes that consider semantic and syntactic structure of user's questions. We evaluated our approach using 100 questions whose answer type is a person in the web. We showed that a deep analysis of questions which are comparatively short but enough to mean can analysis the user's intention and extract semantic features.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.161-163
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• 2000

인터넷 문서의 표준 사양인 XML 문서가 늘어나면서 XML 문서를 효과적으로 관리고 검색하기 위한 시스템이 개발되고 있다. 그러나 정형화된 질의언어를 사용한 XML 문서의 검색 방법은 질의언어의 구조를 이해하고 사용법을 숙지해야 하는 어려움이 있어 일반 사용자에게는 적합하지 않다. 따라서 사용자가 쉽게 사용할 수 있으면서도 정확한 결과를 가지는 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 XML 문서를 검색하기 위해 자연어로 질의를 입력하면 이를 XML 구조 검색을 위한 XQL 언어로 자동 변환해 주는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 자연어를 이용하기 때문에 사용하기가 쉽고 XML 문서 구조가 변경되어도 쉽게 확장할 수 있는 장점을 가진다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.898-900
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• 2019

SPARQL(SPARQL Protocol and RDF Query Language)은 지식 베이스를 위한 표준 시맨틱 질의 언어이다. 최근 인공지능 분야에서 지식 베이스는 질의 응답 시스템, 시맨틱 검색 등 그 활용성이 커지고 있다. 그러나 SPARQL 과 같은 질의 언어를 사용하기 위해서는 질의 언어의 문법을 이해하기 때문에, 일반 사용자의 경우에는 그 활용성이 제한될 수밖에 없다. 이에 본 논문은 신경망 기반 기계 번역 기술을 활용하여 자연어 질의로부터 SPARQL 을 생성하는 방법을 제안한다. 우리는 제안하는 방법을 대규모 공개 지식 베이스인 Wikidata 를 사용해 검증하였다. 우리는 실험에서 사용할 Wikidata 에 존재하는 영화 지식을 묻는 자연어 질의-SPARQL 질의 쌍 20,000 건을 생성하였고, 여러 sequence-to-sequence 모델을 비교한 실험에서 합성곱 신경망 기반의 모델이 BLEU 96.8%의 가장 좋은 결과를 얻음을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.267-273
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• 2020

검색 엔진에 입력되는 질의 중 입력 빈도는 낮지만 상대적으로 길이가 긴 질의를 롱테일 질의라고 일컫는다. 롱테일 질의가 전체 검색 로그에서 차지하는 비중은 높은 반면, 그 형태가 매우 다양하고 검색 의도가 상세하며 개별 질의의 양은 충분하지 않은 경우가 많기 때문에 해당 질의에 대한 적절한 검색어를 추천하는 것은 어려운 문제다. 본 논문에서는 롱테일 질의 입력 시 적절한 검색어 추천을 제공하기 위하여 질의-문서 클릭 정보를 활용한 추출기반 모델 및 Seq2seq와 GPT-2 기반 생성모델을 활용한 질의 확장 방법론을 제안한다. 실험 및 결과 분석을 통하여 제안 방법이 기존에 대응하지 못했던 롱테일 질의를 자연스럽게 확장할 수 있음을 보였다. 본 연구 결과를 실제 서비스에 접목함으로써 사용자의 검색 편리성을 증대하는 동시에, 언어 모델링 기반 질의 확장에 대한 가능성을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1992.10a
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• pp.449-458
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• 1992

본 논문은 관광정보검색용 한국어 자연언어 질의 해석 시스템의 모델 정립 및 구현에 대한 것이다. 본 자연언어 질의 해석 시스템은 질의로 부터 정보 검색 시스템의 검색어들을 추출한다. 이를 위하여 1만 단어 수준의 중형사전을 구축하였으며, 불용어 사전, 전거어 사전, 유사어 사전, 복합명사 사전을 구축하였다. 사전의 어휘를 추출하기 위해서 한국어 대화체 문장에 대한 자료수집과 분석을 하였으며, 관광 정보 검색 시스템의 텍스트를 분석하였다. 200여 자연언어 질의 문장으로 실험한 결과는 비교적 좋았다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.10 no.1
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• pp.1-8
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• 2017

In this paper we present a spatial big data query processing system that can store spatial data in Hadoop and query the data with SQL-based query language. The system stores large-scale spatial data in HDFS-based storage system, and supports spatial queries expressed in SQL-based query language extended for spatial data processing. It supports standard spatial data types and functions defined in OGC simple feature model in the query language. This paper presents the development of core functions of the system including query language parsing, query validation, query planning, and connection with storage system. We compares the performance of the suggested system with an existing system, and our experiments show that the system shows about 58% performance improvement of query execution time over the existing system when executing region query for spatial data stored in Hadoop.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.487-489
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• 2002

본 논문은 이질적인 데이터베이스에 산재되어 있는 생물의료 정보의 개념적인 접근을 가능하게 하기 위한 자연언어질의 시스템을 설명한다. 이를 위해 본 시스템에서는 질의문을 SQL, OQL, CPL 데이터베이스 정형언어로 변환하는데, 이 과정에서 필요한 질의문의 분석 및 변환과정을 보인다. 제안하는 방법은 구문분석에 의해 도출된 정보를 이용해 직접 다양한 정형언어들로 변환하므로, 시스템의 구조가 간결해지고 모듈화되어 전체 성능과 이식성의 향상을 가져올 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.637-639
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• 2002

XML 문서를 효과적으로 관리하고 검색하기 위한 다양한 XML 질의 언어에 대한 연구가 활발히 수행되고 있지만 다양한 XML 질의 언어의 구문은 일반 사용자들이 숙지하는데 어려움이 있고, 또한 텍스트 형태의 XML 문서는 계층적인 구조로 되어있어 이러한 XML 문서의 구조를 알아야만 질의를 할 수 있다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 복잡한 XML 질의어 구문과 질의 대상인 XML 문서의 구조를 동시에 시각화하고, 사용자와의 상호작용을 통해 질의문을 자동으로 생성하고자 한다. 이를 위해 본 논문에서는 다음과 같이 세 가지 컴포넌트를 기반으로 자동 질의어 생성을 위한 visual query interface를 제안하였다. 이 컴포넌트는 계층적 XML 문서 구조를 보여주는 XML structure viewer, 질의에 사용되는 연산자들을 아이콘화한 operator panel, 그리고 이 두 컴포넌트의 상호작용으로 작성된 질의 구문을 문법적으로 검사하기 위한 query statements panel로 구성된다. 이를 통해 다양한 계층적인 XML 문서의 구조와 복잡한 XML 질의 언어의 구문에 대해서 잘 모르는 초보자라 하더라도 쉽게 XML 문서 상에서 질의를 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.43-45
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• 2005

최근 시맨틱 웹에 대한 관심이 증가하면서 W3C표준으로 규정된 시맨틱 웹 온톨로지 언어(RDF, RDFS, OWL 등) 기반의 관련 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 일다. 그 중에서 시맨틱 웹 온톨로지 언어로 기술된 문서의 저장, 관리, 질의처리 기법에 대한 연구가 주목을 받고 있다. 이에 본 논문에서는 온톨로지 데이터에 대한 표준 질의 언어인 RDQL 을 기반으로 RDQL 질의를 효율적으로 처리하는 고성능 RDQL 질의 처리 엔진을 개발한다. 본 논문에서 제안하는 RDQL 질의 처리 엔진은 RDQL 질의를 대응하는 SQL 질의로 변환함으로써 기존의 관계형 데이터베이스 질의 처리 엔진(SQL 질의 처리 엔진)을 그대로 사용할 수 있다. 이 과정에서 메모리 사용량과 데이터베이스 접근을 최소화하는 고성능 RDQL 질의 처리 엔진을 개발한다. 궁극적으로 이러한 RDQL 질의 처리는 실시간 처리가 요구되는 로봇 환경뿐만 아니라 시맨틱 웹 애플리케이션에서 널리 활용될 수 있다.