• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
• /
• 1994.10a
• /
• pp.138-143
• /
• 1994

기기의 결함을 진단하는데에 전문자동진단시스템(EADS)을 사용하는 것은 고도의 숙련된 진단요원 없이, 시스템저자와의 질의응답과 같은 일련의 회의를 갖지 않고도 정확하고 또한 믿을만하게 기기상태를 측정 분석할 수 있는 가장 효과적인 방법이다. 전문자동진단시스템(EADS)은 일분에 5개의 기기들을 분석하고 진동전문분석가에 버금가는(94%) 정확성으로 진단결과를 제공한다. 많은 전문진단시스템 중에서 DLI의 ExpertALERT[4]는 가장 정확하고 정교한 진단시스템으로 평가되고 있다. 전문자동진단시스템(EADS)의 시행으로 프렌트의 기기고장으로 인한 조업중단의 회수가 줄어지고 정비비용을 절감하며 불필요한 정기점검식정비(PM)을 없앤다면 관계기술요원들의 진동에 대한 이해와 기술습득으로 한차원 높은 기기 정비를 통해 효율적인 생산성증가, 정비비용감소[5], 안전사고 미연방지등 많은 것을 함께 얻을 수 있다. Expert System 기술의 성공적인 적용이라고 정의할 수 있겠다.

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

• Electronics and Telecommunications Trends
• /
• v.28 no.1
• /
• pp.52-61
• /
• 2013

음성언어 처리 분야는 인간의 자연어 발화를 컴퓨터가 자동으로 이해하고 처리하는 알고리즘을 연구하는 분야로, 자동 통번역, Siri와 같은 음성 대화 시스템, 차세대 인터페이스, 질의 응답 시스템 등 다양한 응용군을 포함한다. 특히, 음성언어 처리 기술은, 최근 빅데이터(big data) 시대를 맞이하여, 방대한 음성/텍스트 정보를 처리하기 위한 필수 기술로 각광받고 있다. 한편, 빅데이터는 그 자체가 거대한 말뭉치 데이터로서 음성언어 처리 기술의 성능을 향상시키는 주된 리소스가 된다. 이에 따라, 최근 빅데이터를 이용하여 음성언어 처리 기술의 성능을 개선시키고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있는데, 본고에서는 이들 연구의 배경 및 연구 동향들을 소개하기로 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2008.10a
• /
• pp.172-176
• /
• 2008

인터넷 쇼핑몰과 같은 웹사이트에서 FAQ 검색의 중요성은 갈수록 증가되고 있다. 일반적으로 FAQ 검색을 하기 위해서 사용자가 직접 FAQ 리스트에서 FAQ를 찾거나 키워드 검색을 통해 FAQ를 찾는다. 하지만 이 방법은 FAQ 리스트를 찾는데 시간이 오래 걸리고 사용자가 만족하는 결과를 보여주지 못하는 경우가 많다. 이를 해결하기 위해 사용자의 자연어 질의에 대해 자동으로 FAQ를 찾아주는 FAQ 시스템이 필요하다. 자동화된 FAQ 시스템은 사용자의 질의 문장에 대해 FAQ 목록 중에 가장 유사한 FAQ 문장을 찾아준다. 이를 위해 각 문장을 유니그램과 바이그램 단어 집합으로 표현하여 문장 간의 유사도를 계산한다. 본 논문에서는 유니그램과 바이그램 단어 집합뿐만이 아니라 한국어 문형을 기반으로 한 문장 정규화를 통해 단어의 문장 성분 정보와 성분 내 위치 정보를 이용하여 문장을 표현함으로써 자동화된 FAQ 시스템의 성능을 향상 시키는 것을 목표로 한다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
• /
• 1997.10a
• /
• pp.407-424
• /
• 1997

지리정보 시스템에 기반한 응용 시스템 개발에 있어 필수적인 기능으로 지도작성, 데이타 관리, 해석 기능 외에 지식 표현 및 추론 기능을 들 수 있다. 본 논문에서는 지식베이스 관리 및 연역 추론 기능을 갖는 지식기반 지리정보 시스템의 개발과 연역 기능을 활용한 시스템 기능 확장에 대하여 논한다. 본 시스템에서는 사용자 인터페이스(Visual Basic), 지리정보 시스템(ArcView, ArcInfo), 추론 시스템(Eclipse)을 상호 밀결합 방식으로 결합, 구현하였으며, 각 서브 시스템은 서로 중간 파일 시스템의 사용없이 데이타 및 명령어의 전송 및 공유가 가능하다. 또한 사용자는 사용자 인터페이스를 통하여 개개의 서브 시스템을 인식하지 않고 단일화된 환경하의 작업이 가능하다. 시스템의 연역 기능은 일반적으로 거론되는 지식베이스 관리, 의사결정 지원 기능 외에도 사용자 환경개선, 복합 공간 객체의 표현, 공간질의 연산자 구현 등의 시스템 기능 확장에 활용될 수 있다. 특히 본 시스템에서는 사용자 환경 개선에 초점을 맞추어 사용자가 정보의 내부 구조나 문제 영역, 명령어 사용 방법 등을 잘 알지 못하더라도 유용한 정보를 얻도록 지원, 유도하는 협력질의 응답 기능과 명령어 자동 생성 기능을 제공한다. 또한 본 논문에서는 이들 방식을 이용한 두가지 응용 시스템(여행정보 시스템, 환경관리 시스템)의 구현 예를 들어 본 시스템의 실용성과 유용성을 보인다.

• The Journal of Information Technology and Database
• /
• v.4 no.1
• /
• pp.3-17
• /
• 1997

지리정보 시스템에 기반한 응용 시스템 개발에 있어 필수적인 기능으로 지도작성, 데이터 관리, 해석 기능 외에 지식 표현 및 추론 기능을 들 수 있다. 본 논문에서는 지식베이스 관리 및 연역 추론 기능을 갖는 지식기반 지리정보 시스템의 개발과 연역 기능을 활용한 시스템 기능 확장에 대하여 논한다. 본 시스템에서는 사용자 인터페이스(Vusual Basic), 지리정보 시스템(ArcView, ArcInfo), 추론 시스템(Eclipse)을 상호 밀결합 방식으로 결합, 구현하였으며, 각 서브 시스템은 서로 중간파일 시스템의 사용없이 데이터 및 명령어의 전송 및 공유가 가능하다. 또한 사용자는 사용자 인터페이스를 통하여 개개의 서브 시스템을 인식하지 않고 단일화된 환경하의 작업이 가능하다. 시스템의 연역 기능은 일반적으로 거론되는 지식베이스 관리, 의사결정 지원 기능 외에도 사용자 환경개선, 복합 공간 객체의 표현, 공간질의 연산자 구현 등의 시스템 기능 확장에 활용될 수 있다. 특히 본 시스템에서는 사용자 환경개선에 초점을 맞추어 사용자가 정보의 내부 구조나 문제 영역, 명령어 사용 방법 등을 잘 알지 못하더라도 유용한 정보를 얻도록 지원, 유도하는 협력질의 응답 기능과 명령어 자동 생성 기능을 제공한다. 또한 본 논문에서는 이들 방식을 이용한 두가지 응용 시스템(여행정보 시스템, 환경관리 시스템)의 구현 예를 들어 본 시스템의 실용성과 유용성을 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2002.10e
• /
• pp.129-136
• /
• 2002

고성능의 질의응답 시스템을 구현하기 위해서는 사용자의 질의 유형의 난이도에 관계없이 의도를 파악할 수 있는 질의유형 분류기가 필요하다. 본 논문에서는 문서 범주화 기법을 이용한 질의 유형 분류기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 질의 유형 분류기의 분류 과정은 다음과 같다. 우선, 사용자 질의에 포함된 어휘, 품사, 의미표지와 같은 다양한 정보를 이용하여 사용자 질의로부터 자질들을 추출한다. 이 과정에서 질의의 구문 특성을 반영하기 위해서 슬라이딩 윈도 기법을 이용한다. 또한, 다량의 자질들 중에서 유용한 것들만을 선택하기 위해서 카이 제곱 통계량을 이용한다. 추출된 자질들은 벡터 공간 모델로 표현되고, 문서 범주화 기법 중 하나인 지지 벡터 기계(support vector machine, SVM)는 이 정보들을 이용하여 질의 유형을 분류한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 질의 유형 분류 문제에지지 벡터 기계를 이용한 자동문서 범주화 기법을 도입하여 86.4%의 높은 분류 정확도를 보였다. 또한 질의 유형 분류기를 통계적 방법으로 구축함으로써 lexico-syntactic 패턴과 같은 규칙을 기술하는 수작업을 배제할 수 있으며, 응용 영역의 변화에 대해서도 안정적인 처리와 빠른 이식성을 보장한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.4 no.6
• /
• pp.261-268
• /
• 2015

In spoken chatting systems, users'spoken queries are converted to text queries using automatic speech recognition (ASR) engines. If the top-1 results of the ASR engines are incorrect, these errors are propagated to the spoken chatting systems. To improve the top-1 accuracies of ASR engines, we propose a post-processing model to rearrange the top-n outputs of ASR engines using a ranking support vector machine (RankSVM). On the other hand, a number of chatting sentences are needed to train chatting systems. If new chatting sentences are not frequently added to training data, responses of the chatting systems will be old-fashioned soon. To resolve this problem, we propose a data collection model to automatically select chatting sentences from TV and movie scenarios using a support vector machine (SVM). In the experiments, the post-processing model showed a higher precision of 4.4% and a higher recall rate of 6.4% compared to the baseline model (without post-processing). Then, the data collection model showed the high precision of 98.95% and the recall rate of 57.14%.

• Korean Journal of Cognitive Science
• /
• v.17 no.4
• /
• pp.323-336
• /
• 2006

In this paper, we present a pilot system that can extract paraphrases from a parallel corpus using to-training method. Paraphrases are useful for the applications that should rreate a varied ind fluent text, such as machine translation, question-answering system, and multidocument summarization system. One of the difficulties in extracting paraphrases is to find a rich source from which we can extract paraphrases. The bible is one of the good sources fur extracting paraphrases as it has several Korean versions in which every sentence can be easily aligned by the chapter and the verse. We ran extract not only the lexical-level paraphrases but also the phrasal-level paraphrases from the parallel corpus which consists of the bibles using co-training method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2000.04a
• /
• pp.94-99
• /
• 2000

컴퓨터의 보급과 함께 인터넷의 대중화로 많은 정보가 인터넷을 통해 제공되면서 많은 사람들이 정보통신 기반 서비스를 이용하게 되었다. 하지만 이런 서비스에 익숙하지 않은 사용자가 자신이 원하는 정보를 찾는 것은 그리 쉬운 일이 아니다. 그래서 ISP나 PC통신 업체들은 사용자들이 겪는 어려움을 해결해 주기 위한 서비스를 제공하고 있다. 그러나 사용자들의 엄청난 증가로 인해 이런 서비스를 유지하는데 많은 인력과 시간이 필요하게 되면서 질의 응답 자동화에 대한 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 ISP 업체 중 하나인 한메일넷의 자동 응답 시스템을 위한 FAQ 브라우징 시스템을 개발하였다. 기존의 많은 검색 서비스가 키워드들을 단순히 나열하고 이 키워드의 링크를 따라가면서 검색을 하게 하였으나 이 방식은 검색 대상에 대한 키워드 정보만을 제공하기 때문에, 문제에 대한 배경 지식이 적거나 검색 서비스 사용에 익숙치 않은 사용자가 이용하기에는 쉽지 않다. 본 시스템에서는 사용자에게 이차원상에 표현된 문서 지도를 제공해서 사용자가 쉽게 전체 검색 자료의 분포를 파악하고 검색하도록 하였다. 또한 단계별 검색이 가능하도록 해서 사용자가 효율적으로 검색할 수 있다.