• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제11권3호
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• pp.375-383
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• 2010

질의응답시스템을 구축하는데 있어서 사용자 질의로 입력된 자연어 문장을 문법적 또는 의미적으로 완벽하게 분석하는 작업과 그 질의에 대한 정확한 답변을 찾아내는 작업은 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 질의응답시스템 구축의 난제를 극복하기 위해, 문서 말뭉치에 기반하여 질의문을 자동 생성, 저장하여 이를 키워드로 검색하는 새로운 방식의 시스템을 제안한다. 질의문 생성을 위한 기본 아이디어는 수집 문서의 주요 문장에 대해 고유명사인식 기술을 활용하여 사람, 사물, 장소, 시간 등의 고유명사를 인식한 후, 각 고유명사에 해당하는 자연어 질의문을 생성하는 것이다. 질의문은 두가지 유형인 단순형 및 문장구조유지형 질의문으로 구분한다. 시스템은 이렇게 준비된 질의문 데이터베이스를 가지고 입력된 검색 키워드에 대하여 관련 질의문과 답변을 쉽게 얻을 수 있다. 본 연구의 관건은 생성된 질의문이 명확한 해답을 도출할 수 있는 의미있는 질의문을 생성하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 질의문의 원천이 되는 평서문장을 선별하는 원칙과 선별된 평서문으로부터 의미있는 질의문을 생성하는 방법론을 제시한다.

• International Journal of Contents
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• 제1권2호
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• pp.39-43
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• 2005

In this paper, we describe a generation mechanism of semantic-based queries for high accuracy information retrieval and question answering. It is difficult to offer the correct retrieval result because general information retrieval systems do not analyze the semantic of user's natural language question. We analyze user's question semantically and extract semantic features, and we .generate semantic-based queries using them. These queries are generated using the se-mantic-based question analysis grammar and the query generation rule. They are represented as semantic features and grammatical morphemes that consider semantic and syntactic structure of user's questions. We evaluated our mechanism using 100 questions whose answer type is a person in the TREC-9 corpus and Web. There was a 0.28 improvement in the precision at 10 documents when semantic-based queries were used for information retrieval.

• 정보관리학회지
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• 제25권4호
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• pp.149-164
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• 2008

실제 이용자들의 필요성을 충족하는 음악정보 검색 시스템을 개발하는데 있어서 실생활의 음악 정보질의에 대한 부족한 이해가 장애가 되고 있다. 이 연구는 실생활 질의의 경험적 분석을 통해 이용자들이 어떻게 음악 정보를 찾는지에 대한 이론적인 이해를 돕고자 한다. 그 중에서도 미래의 음악정보 검색 시스템의 디자인, 특히 잠재적인 접근점을 선택하는데 있어서 결정적인 정보를 제공하는 역할을 하게 될 실생활의 음악정보 질의 내에서 이용자들이 제공한 정보의 정확성을 검토하고 있다. 이 연구는 이용자의 정보 중 상당 부분이 부정확한 정보임을 보여주며, 이런 부정확성과 불확실성에도 불구하고 다수의 질의가 성공적임을 알려준다. 또한 어용론의 이론으로써 부정확한 질의의 예기치 않은 성공에 대한 부분적 설명을 하였다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제1권3호
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• pp.33-46
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• 2013

Despite limited success, today's information retrieval (IR) systems are not intelligent or reliable. IR systems return poor search results when users formulate their information needs into incomplete or ambiguous queries (i.e., weak queries). Therefore, one of the main challenges in modern IR research is to provide consistent results across all queries by improving the performance on weak queries. However, existing IR approaches such as query expansion are not overly effective because they make little effort to analyze and exploit the meanings of the queries. Furthermore, word sense disambiguation approaches, which rely on textual context, are ineffective against weak queries that are typically short. Motivated by the demand for a robust IR system that can consistently provide highly accurate results, the proposed study implemented a novel topic detection that leveraged both the language model and structural knowledge of Wikipedia and systematically evaluated the effect of query disambiguation and topic-based retrieval approaches on TREC collections. The results not only confirm the effectiveness of the proposed topic detection and topic-based retrieval approaches but also demonstrate that query disambiguation does not improve IR as expected.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.384-389
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• 2008

최근 동영상을 저장하거나 효과적으로 검색하는 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 기존 동영상 검색 시스템은 메뉴나 텍스트 기반의 키워드로 동작하는데, 검색을 위한 정보가 빈약하여 많은 동영상이 동시에 검색되는 경우가 많고, 사용자가 해당 시스템을 사용하기 위한 지식이 필요하다. 본 논문에서는 키워드 기반 질의에 비해 사용자의 의도나 다양한 정보를 포함 할 수 있고 이벤트나 사람 뿐 아니라 인간의 기본적인 행동까지 검색하는 자연어 질의 기반 동영상 검색 시스템을 제안한다. 먼저, 사무실에서 수집된 동영상에 대한 도메인 분석을 통해 메타데이터로 이벤트 데이터베이스를 구축하고, 해당 영역에서의 사용자 질의에 대한 전처리 과정과 분석 작업을 통해 스크립트 데이터베이스를 구축한다. 이렇게 구축된 시스템을 바탕으로 대화형 질의와 답변 쌍 매칭을 통해 동영상을 검색한다. 10명의 사용자를 대상으로 메뉴 기반 검색 시스템과의 성능 평가와 프로세스 평가 비교 검증을 통해, 성능이나 사용자 만족도면에서 제안하는 시스템이 우수함을 보였다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제6권2호
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• pp.168-177
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• 2012

The search for relevant and actionable information is a key to achieving clinical and research goals in biomedicine. Biomedical information exists in different forms: as text and illustrations in journal articles and other documents, in images stored in databases, and as patients' cases in electronic health records. This paper presents ways to move beyond conventional text-based searching of these resources, by combining text and visual features in search queries and document representation. A combination of techniques and tools from the fields of natural language processing, information retrieval, and content-based image retrieval allows the development of building blocks for advanced information services. Such services enable searching by textual as well as visual queries, and retrieving documents enriched by relevant images, charts, and other illustrations from the journal literature, patient records and image databases.

• 정보관리학회지
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• 제16권2호
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• pp.49-80
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• 1999

본 연구는 자연어 비불리언 탐색에서 탐색결과에 근거하여 질의를 수정, 확장, 결합하여 검색효과를 향상시키는 시스템들을 개념모델별로 성능을 고찰하고, 성능에 영향을 끼치는 요소들을 분석하여, 이론적인 개념의 틀을 제시하였다. 용어의 가중치기법, 문헌의 순위화방법, 용어선정알고리즘, 질의확장에 사용된 문헌수와 용어수, 적합성판정정보의 출처 및 척도, 배움표본의 크기, 부적합문헌정보의 사용여부, 용어확장방법, 질의의 크기, DB의 종류와 크기 등에 의해 영향을 받는 것으로 분석되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.52-64
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• 2015

Recently, as the quality of life has been improving, search items in the area of entertainment represent an increasing share of the total usage of Internet portal sites. Information retrieval in the entertainment area is mainly depending on keywords that users are inputting, and the results of information retrieval are the contents that contain those keywords. In this paper, we propose a search method that takes natural language inputs and retrieves the database pertaining to entertainment. The main components of our study are the simple Korean morphological analyzer using case particle information, predicate-oriented token generation, standardized pattern generation coherent to tokens, and automatic generation of the corresponding SQL queries. We also propose an efficient retrieval system that searches the most relevant results from the database in terms of natural language querying, especially in the restricted domain of music, and shows the effectiveness of our system.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.73-80
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• 1998

본 연구는 자연어 질의의 형태 및 구문 정보를 바탕으로 불리언 질의를 생성하는데 그 목적을 둔다. 일반적으로 대부분의 상용정보검색시스템은 입력형식을 검색성능이 종은 불리언 형태로 하고 있으나, 일반 사용자는 자신이 원하는 정보를 불리언 형태로 표현하는데 익숙하지 않다. 그러므로 본 정보검색시스템은 자연어 질의를 기본 입력형태로 하여 사용자의 편의성을 높이고, 이 질의를 범주문법에 기반한 구문분석 결과에 의해 복합명사를 고려한 불리언 형태로 변환하여 검색을 수행함으로써 시스템의 검색 성능의 향상을 도모하였다. 정보검색 실험용 데이터 모음인 KTSET2.0으로 실험한 결과 본 논문에서 제안한 자연어 질의로부터 자동 생성된 불리언 질의의 검객성능이 KTSET2.0에서 제공하는 수동으로 추출한 불리언 질의보다 8% 더 우수한 성능을 보였고, 기존 자연어질의 시스템이 수용해온 방법인 형태소 분석을 거쳐 불용어를 제거한 후 Vector 모델을 적용하여 검색을 수행한 경우보다는 23% 더 나은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권2호
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• pp.204-218
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• 2005

XML은 수 많은 응용들에서 데이타를 교환하기 위한 표준으로 급속도로 출현되었다. XML 데이타에 대해 효율적인 질의를 지원하기 위하여 많은 질의어들도 설계되었다. 이러한 질의어들은 사용자들이 XML 문서 구조를 알아야 사용할 수 있고 구조에 대한 검색 조건을 명시해야만 한다. 이러한 XML 문서에 대해 경로 기반으로 하는 질의는 XML이 계층적 구조이기 때문에 당연한 것 이다. 그러나 이러한 현재의 경로 기반의 질의를 보충하기 위하여, 사용자들이 XML 문서에 대하여 경로를 사용하지 않는 질의도 필요하다. 이 논문에서 우리는 XML 문서 구조를 모르고도 질의할 수 있는 질의 표현을 설계하고, 이 경로를 명시하지 않는 질의를 평가하기 위한 질의 처리기를 개발하였다.