• 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 Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.359-362
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• 2020

본 연구에서는 설명 문장 생성을 통한 해석 가능한 시각적 질의응답 모델을 설계하고 학습 방법을 제시한다. 설명 문장은 시각적 질의응답 모델이 응답을 예측하는 데에 필요한 이미지 및 질문 정보와 적절한 논리적인 정보의 조합 및 정답 추론 과정이 함의되어 있을 것으로 기대한다. 설명 문장 생성 과정이 포함된 시각적 질의응답의 기본적인 모델을 기반으로 여러 가지 학습방법을 통해 설명 문장 생성 과정과 응답 예측 과정간의 상호관계를 분석한다. 이러한 상호작용을 적극적으로 활용할 수 있는 보다 개선 시각적 질의응답 모델을 제안한다. 또한 학습한 결과를 바탕으로 설명 문장의 특성을 활용하여 시각적 질의응답 추론 과정을 개선함으로써 시각적 질의응답 모델의 발전 방향을 논의한다. 본 실험을 통해서 응답 예측에 적절한 설명 문장을 제시하는 해석 가능한 시각적 질의응답 모델을 제공한다.

• 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.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.28 no.2
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• pp.217-232
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• 2001

본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 정규화 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 제안한다. 정규화 변환을 시계열 데이터 간의 절대적인 유클리드 거리에 관계 없이, 구성하는 값들의 상대적인 변화 추이가 유사한 패턴을 갖는 시계열 데이터를 검색하는 데에 유용하다. 기존의 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 확장 없이 정규화 변환 서브시퀀스 매칭에 단순히 응용할 경우, 질의 결과로 반환되어야 할 서부시퀀스를 모두 찾아내지 못하는 착오 기각이 발생한다. 또한, 정규화 변환을 지원하는 기존의 전체 매칭 알고리즘의 경우, 모든 가능한 질의 시퀀스 길이 각각에 대하여 하나씩의 인덱스를 생성하여야 하므로, 저장 공간 및 데이터 시퀀스 삽입/삭제의 부담이 매우 심각하다. 본 논문에서는 인덱스 보간법을 이용하여 문제를 해결한다. 인덱스 보간법은 인덱스가 요구되는 모든 경우 중에서 적당한 간격의 일부에 대해서만 생성된 인덱스를 이용하며, 인덱스가 필요한 모든 경우에 대한 탐색을 수행하는 기법이다. 제안된 알고리즘은 몇 개의 질의 시퀀스 길이에 대해서만 각각 인덱스를 생성한 후, 이를 이용하여 모든 가능한 길이의 질의 시퀀스에 대해서 탐색을 수행한다. 이때, 착오 기각이 발생하지 않음을 증명한다. 제안된 알고리즘은 질의 시에 주어진 질의 시퀀스의 길이에 따라 생성되어 있는 인덱스 중에서 가장 적절한 것을 선택하여 탐색을 수행한다. 이때, 생성되어 있는 인덱스의 개수가 많을수록 탐색 성능이 향상된다. 필요에 따라 인덱스의 개수를 변화함으로써 탐색 성능과 저장 공간 간의 비율을 유연하게 조정할 수 있다. 질의 시퀀스의 길이 256 ~ 512중 다섯 개의 길이에 대해 인덱스를 생성하여 실험한 결과, 탐색 결과 선택률이 $10^{-2}$일 때 제안된 알고리즘의 탐색 성능이 순차 검색에 비하여 평균 2.40배, 선택률이 $10^{-5}$일 때 평균 14.6배 개선되었다. 제안된 알고리즘의 탐색 성능은 탐색 결과 선택률이 작아질수록 더욱 향상되므로, 실제 데이터베이스 응용에서의 효용성이 높다고 판단된다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.455-458
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• 2004

본 연구는 다양한 형식을 가지는 XML 문서의 효율적인 정보검색을 위한 다음과 같은 자동화 모듈들을 개발하였다 구현된 모듈은 XML 문서를 획득하는 문서추출 모듈, 온톨로지를 이용한 포괄적 DTD 생성 모듈 생성된 포괄적 DTD와 XML 파서를 이용하여 정보검색 대상 XML 문서를 사전에 선별하는 문서여과 모듈, XML 질의를 확장하는 질의확장 모듈, JDOM의 XPath를 이용한 질의엔진 모듈로 구성된다. 이와 같이 구현한 모듈들을 샘플 XML 문서에 적용하여 XML 문서추출, DTD 생성, 문서여과, 질의확장, 질의엔진의 효과를 실험하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.20-27
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• 1999

본 논문은 정보검색 시스템 평가에 필요한 한국어 문서집합 구축과 적합 문서리스트(relevance file) 생성에 관한 기법을 문서 수집과정부터 평가작업까지 상세히 기술한다. 문서집합은 일반, 사회과학, 과학기술 분야에서 각각 4만 건으로 영역별로 균등히 구축하였으며, 질의 집합도 각 분야에 대해 10개씩 할당하여 총 30개의 질의 집합을 생성하였다. 또한 질의집합은 사용자의 수준을 고려하여 일반인, 영역 전문가, 중고등학생에 해당하는 질의를 생성함으로써 특정 영역, 특정 사용자에 독립적인 문서집합 및 질의집합을 구축하고자 하였다. 생성된 질의를 사용하여 여러 검색기에서 총 38가지의 방법으로 검색을 실시하였으며, 검색결과를 바탕으로 각 질의당 500개의 문서로 이루어진 후보 결과집합을 만든 후 이들을 대상으로 각 질의에 대한 문서의 적합성 평가를 실시하였다. 이 과정을 통해 생성된 적합문서 집합의 유효성을 보이기 위해 후보 문서 리스트 이외의 문서집합에서 적합문서가 존재할 가능성을 확인하였는데 그 방법으로 후보 리스트의 개수 증가에 따른 적합문서 개수의 변동 추세를 알아보았다. 현재 질의 개수를 50개로 확장하는 방향으로 테스트 컬렉션 구축에 대한 연구를 진행 중에 있으며, 일본 NACSIS와의 질의 교환을 통해 질의 개수를 확장할 뿐만 아니라 일본어 질의 또는 한국어 질의에 대해서 한국어 문서, 일본어 문서를 각각 검색할 수 있는 한일 교차언어 문서검색 환경을 구축하고 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.571-576
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• 2023

본 연구에서는 인권의 측면에서 AI 모델이 향상된 답변을 제시할 수 있는 방안을 모색하기 위해서 AI가 인권의 문제를 고민하는 전문가와 자신의 문제를 해결하고자 하는 사용자 사이에서 어느 정도로 도움을 줄 수 있는가를 정량적, 정성적으로 검증했다. 구체적으로는 국가인권위원회의 결정례와 상담사례를 분석한 후 이를 바탕으로 좀 더 나은 답변은 무엇인지에 대해 고찰하기 위해서 인권과 관련된 질의 응답 세트를 만든다. 질의 응답 세트는 인권 코퍼스를 학습한 모델과 그렇지 않은 모델의 생성 결과를 바탕으로 한다. 또한 생성된 질의 응답 세트를 바탕으로 설문을 실시하여 전문적인 내용을 담은 문장에 대한 선호도를 분석한다. 본 논문은 대화형 생성 모델이 인권과 관련된 주제에 대해서도 선호되는 답변을 제시할 수 있는가에 대한 하나의 대안이 될 수 있을 것이다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.7 no.3
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• pp.358-364
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• 2006

At present age, great many informations are no exaggeration to say that supply information of better quality to users depend on that grasp correctly user's query intention through internet along with fast development of internet. Therefore, this thesis suggest that generating meaning relation between keywords with that result by passing through morpheme analysis and syntactic analysis about Natural Language Query. This approach is implied more meaning relation than query by simple keyword or simple combination between keywords. Therefore, it is going to permit much more efficient information retrieval because of solving problem about existent query form, and generating query that user's query intention is reflected more correctly.

• The Korean Journal of Zoology
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• v.35 no.4
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• pp.439-447
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• 1992

거미류의 독선에서 분배되는 독액(venom)은 생성지는 위치에 따라 독물질과 점액물질의 두가지 종류로 구분되었다. 선 분비부의 전부와 분비 관에서 분비되는 독물질은 전자밀도가 높은 구형 과립의 형태로 합성된 후, 부분분비에 의해 내강으로 방출되었고, 선분비부의 후부에서 생성되는 점액물질은 커다란 덩어리의 형태로 집적된 후, 세포질의 일부와 함께 이출분비의 기작에 의해 방출되었다. 이들은 공통적으로 선상피세포에 발달된 조면소포체와 골지복합체를 거쳐서 생성되었으며, 분비물질의 성숙 단계에 따라 다양한 형태적 변이가 관찰되었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.255-258
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• 2014

본 논문에서는 semantic parsing과 사전 정의된 어휘-의미 패턴 질의 템플릿 방법론을 결합하여 자연어 질의로부터 RDF 지식베이스에 질의하기 위한 SPARQL 쿼리를 생성하는 방법을 제안한다. semantic parsing 접근법은 문장의 표현과 분리된 형식적 의미표현만을 포착해내므로, paraphrase 혹은 의미 변화와 무관한 어순의 변화에 강인하지만, 일부 자연어 질의문장에는 단순한 의미 및 구조를 갖는 문장도 적합한 형식적 의미표현을 생성하지 못하는 단점이 있다. 따라서 이 연구에서는 이러한 단순한 문장에 있어서는 사전 정의된 질의 템플릿을 사용하여 적합한 쿼리를 생성하되, 적합한 템플릿을 선택하는데 있어 해당 질의문장의 어휘-의미적 유형을 포착하고 해당 정보를 이용하는 방법을 이용하였으며 이를 통해 주 방법론의 약점을 보완하는 제한적인 효과를 얻을 수 있었다.