본 논문은 한국어 어휘에 대한 풍부한 정보를 담고 있는 한국어사전과 사용자 어휘지능망(User-Word Intelligent Network: U-WIN)등의 언어자원을 이용한 자동 문제 생성 기술을 소개하고, 이 기술을 이용한 한국어 어휘학습시스템을 제시한다. 대부분의 학습시스템에서 사용하는 문제 은행식 출제 방식의 문제점을 해소하기 위하여, 자동 문제 생성을 위한 한국어 어휘 문제의 유형을 8가지로 분류하고, 각 문제 유형별 자동 문제 생성 패턴을 구축하였다. 이러한 자동 문제 생성 패턴에 따라 언어자원이 가지고 있는 한국어 어휘의 형태적 정보와 의미적 정보를 이용하여 어휘 문제를 자동으로 출제하는 한국어 어휘학습 시스템을 구현하였다.
The purpose of this study was to examine the effects of question-generating strategy on science academic achievement, scientific attitude in elementary science class. To examine the effects of question-generating strategy this learning materials were applied to elementary science curriculum, and an experimental group and a control group were selected from $5^{th}$ graders at H elementary school located in Gyeonggi-do. Students were taught for 6 weeks. Control group take traditional lessons and solve questions presented textbook. Question generated group generate questions, solve them and feed back by themselves. The results of this study were found statistically significant difference in the pupil's enhancement of the science academic achievement, scientific attitude (p<.05). Thus question-generating strategy for elementary science inquiry instruction that has a positive effect on interests in class is useful and better be widely applied to science education.
본 연구는 지식검색서비스의 특성과 성능 분석을 근거로 이용자의 정보요구와 이용행태 등 지식검색서비스 이용과 관련된 제반사항을 조사ㆍ분석함으로써 이용자들의 요구를 보다 충족시킬 수 있는 지식검색 서비스 방안을 제시하기 위한 목적으로 수행되었다. 이론적 연구와 실증적 이용연구에서 분석된 결과를 기초로 한 개선방안은 지식의 효과성과 검색서비스의 효율성을 강화시키는 요소를 중심으로 제시되었다. 지식 자체의 효과를 높이기 위해 답변의 전문성, 정확성, 주제의 특성 및 다양성을 향상시켜야 하고, 검색서비스의 효율성을 높이기 위해 쌍방향성, 즉시성, 편리성의 측면을 강화시켜야 한다.
질의응답(Question Answering) 시스템은 질의에서 요구하는 정답 유형(Answer type) 및 질의에 사용된 용어를 적용하여 보다 정확한 답을 추출하고자 한다. 그러나 질의에 사용된 용어들이 문서에 그대로 사용되지 않고 같은 의미의 다른 어휘로 출현하기도 하며, 흑은 다른 문법적 정보를 가진 카테고리에 등장하여 정답 추출에 어려움이 따른다. 만약, 질의에서 요구하는 정보유형을 보다 깊게 세분화하고, 세분화된 질의 유형과 개념적으로 유사한 문장을 대상으로 정답 추출을 수행할 수 있다면 보다 정확한 정답을 추출할 수 있을 것이다. 따라서, 본 논문은 심층 질의 카테고리의 개념 커버리지에 기반한 효과적인 의미적 질의 확장 방법론을 제안한다. 질의에서 요구하는 정보 유형을 보다 세분화된 심충 질의 카테고리로 나누고, 이러한 심층 질의 카테고리를 표현하기 위해 동원되는 어휘 집합에 질의 확장을 적용함으로써 정답 추출의 성능을 향상시키고자 하였다. 제안된 시스템의 성능 평가를 위하여, TREC 문서 중 1991년도 WSJ(Wall Street Journal) 42,654건과 TREC-9의 질의를 대상으로 실험한 결과 질의 확장을 수행하지 않는 시스템의 경우 MRR(Mean reciprocal ratio) 측정에서 0.223의 결과를 보인 반면 제안된 시스템의 경우 0.50의 향상된 결과를 보였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권4호
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pp.423-431
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2011
본 논문에서는 사회적으로나 개인적으로 매우 민감한 조사에서 조사하고자 하는 모집단이 여러개의 층으로 구성되어 있는 경우에, 김종호등 (1992)이 제안한 2단계 무관질문모형에서 사용한 단순임의 추출법 대신에 층화추출법을 적용하여 각 층의 모비율에 대한 추정뿐만아니라 모집단 전체 모비율에 대한 추정을 할 수 있는 층화 2단계 무관질문모형을 제안하였다. 그리고 층화 2단계 무관질문모형을 층화 3단계 무관질문 모형으로 확장하였다. 또한, 제안한 2단계와 3단계 층화 무관질문모형들에 있어서 각 층의 표본배분에 대하여 비례배분과 최적 배분 문제를 고려하여 다루었다. 마지막으로 층화 2단계 무관질문모형과 층화 3단계 무관질문모형과의 상대효율을 비교하였으며, 그 결과 층화 3단계 무관질문모형이 층화 2단계 무관질문모형보다 효율성면에 있어서 더 우수함을 알 수 있었다.
소셜 미디어(social media)는 블로그, 소셜 네트워크, 위키 등과 같이 사용자의 참여로 만들어지는 정보 컨텐츠이다. 사용자가 작성한 질문에 다른 사용자들이 답변을하는 질문-답변 커뮤니티 서비스도 이러한 소셜 미디어의 한 가지로서 지난 몇 년간 많은 양의 정보를 축적해왔다. 하지만 축적된 질문-답변의 양이 많아질수록 이전의 질문을 정확히 검색하는 것은 점점 어려운 작업이 되고 있다. 본 논문에서는 질문-답변 커뮤니티의 효율적인 정보 검색을 위해 확장된 나이브 베이즈 분류기(Na$\ddot{i}$ve Bayes classifier)를 이용하여 질문을 그 목적에 따라 정보형, 제안형, 의견형으로 자동 분류하는 기법을 제안한다. 정확한 분류를 위해 분류기는 질문-답변 문서의 구조적인 특징을 활용한다. 실제 질문-답변 커뮤니티의 질문들에 대해 실험을 수행한 결과 71.2%의 분류 정확도를 보였다.
본 논문에서는 정확한 해답 추출을 위해 키워드보다 중요한 역할을 하는 개념을 분석하는 개념 기반 질의 분석에 대해 기술한다 해답 유형이 같은 질의들에서 나타나는 개념은 유사하기 때문에 이러한 개념들을 잘 정의하여 이용할 경우, 해답을 포함하는 다양한 형태의 구문으로부터 보다 정확한 해답을 추출할 수 있다는 것이 본 논문의 주요 아이디어이다. 즉, 해답을 포함하는 문서와 그 문서 내에 있는 해답을 좀더 정확하게 추출하기 위해 질문에 있는 각 단어나 구절들의 구문 및 의미 역할을 파악하고자 하는 것이다. 이를 위해, 정답 유형별로 그 유형의 질문에서 공통으로 나타나는 주요 개념들로 구성된 개념 프레임을 정의하고, 사용자 질의를 분석하여 개념 프레임을 채우는 과정으로 질의 분석을 수행한다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 개념 기반 방식이 기존의 질의분석 기법에 비해 높은 정답 추출 성능을 보여주었다. 본 논문에서 제안한 개념 기반 접근 방법은 언어에 관계없이 적용 가능한 모델이며, 또한 기존 방식과 함께 사용할 수 있는 장점도 있다.
음소 질의어 집합은 문맥 속에서 비슷한 조음 효과를 보이는 음소들을 분류해 놓은 것으로서, 음성 인식 시스템 학습 시 결정트리를 기반으로 HMM (hidden Markov model)의 상태들을 클러스터링할 때 사용된다. 현재까지의 음소 질의어 집합은 대부분 음성학자나 언어학자들에 의해 수작업으로 제시되어 왔는데, 이러한 지식 기반음소 질의어들은 언어 또는 유사음소 단위 (PLU: phone like unit)에 종속될 뿐 아니라 생성된 클러스터 내의 동질성을 저하시킬 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점들을 해결하기 위해 음성 데이터를 사용하여 측정한 음소들 사이의 유사도를 기반으로 언어나 유사음소단위에 상관없이 자동으로 음소 질의어 집합을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 실험결과, 제안한 방법으로 생성된 음소 질의어들을 사용한 인식기의 에러율이 약 14.3%감소하여 데이터 기반의 음소 질의어 집합이 상태 클러스터링에 효율적임을 관측하였다.
본 논문에서는 효율적인 정보검색을 위한 의미 기반의 질의 분석 및 확장을 제안한다. 기존의 정보검색 시스템들은 사용자 질의로 자연언어 질의를 허용하고 있지만 단순히 명사 단어의 색인어를 사용자 질의로부터 추출하여 정보검색에 활용하기 때문에 사용자의 질의 의도를 반영한 정보검색을 하지 못한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 의미 기반 질의 분석 및 확장은 사용자의 질의를 의미적으로 분석하여, 질의유형을 결정하고 의미 자질들을 추출한다. 추출된 의미 자질들과 정답을 표현하기 위해 사용되는 구문구조를 이용하여 사용자 질의를 확장한다. 또한 확장된 질의를 이용하여 정답을 포함하는 관련문서들을 정보검색 결과의 상위에 랭크시킬 수 있는 방법을 제시한다. 비교적 짧지만 사용자의 질의 의도를 충분히 표현하고 있는 자연언어 질의에 대한 의미 기반의 질의 분석 및 확장을 통해 정보검색의 정확률을 향상시킬 수 있음을 보였다.
Considering the opinions of annotators, the remedy about excess of east and deficiency of west from "the seventy-fifth question" can be arranged as follows. "The seventy-fifth question", with "the sixty-ninth question", explains excess and deficiency of mother and son. Abatement of fire and invigoration of water[瀉火補水] in the excess of wood and deficiency of metal[木實金虛] presents a remedy, which has been applied in herbs and medicine application henceforth. "The seventy-fifth question" is a unique theory from " Nan-gyeong(難經)", and does not continue the theory of "Hwangjenaegyeong(黃帝內經)". "The seventy-fifth question" mentions the relationship of excess and deficiency of the five elements and five viscera, but does not mention excess and deficiency of invigoration and abatement of the meridian. Remedy from abatement of fire and invigoration of water[瀉火補水] in the excess of wood and deficiency of metal[木實金虛] is an abnormal, temporary and extraordinary method. This remedy is applied in Saam acupuncture[舍巖鍼] as A-variation form. The process where Son allows excess of mother[子能令母實] and mother allows deficiency of son[母能令子虛] in the abatement of fire and invigoration of water[瀉火補水] is a mechanism, not a remedy. Generation after generation, medical practitioners can be classified into those that claimed abatement of fire and invigoration of water[瀉火補水] because of the relation with excess of liver and deficiency of lung[肝實肺虛], abatement of heart(瀉心) due to the excess of liver(肝實), or invigoration of Eum and abatement of Yang[補陰瀉陽].
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[게시일 2004년 10월 1일]
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