대다수의 개방영역 자연어 질의응답 시스템은 답을 선택할 수 있는 개념영역을 미리 정의하고 있기 때문에 시스템이 준비하지 못한 범주의 개념을 묻는 질의문에 대해서는 올바른 응답을 생성하지 못하거나 예외 처리 방식으로 응답을 생성해 낸다. 본 논문에서는 전형적인 범주에 속하지 않는 명사 개념에 관한 질의문에 대해 범용적으로 대응할 수 있는 개방영역 자연어 질의응답 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 상위 개념 명사구(Hypernym)에 포함되는 하위 개념의 명사구(Hyponym)들을 추출할 수 있는 일반적인 패턴들을 그 신뢰도와 함께 가지고 있다. 따라서 질의문이 임의의 명사구 개념을 요청할 때 정답의 후보들을 동적으로 생성되는 가상의 is-a 의미관계 사전으로부터 신뢰 순위로 정렬하여 추출해 낼 수가 있다. 제안하는 시스템은 "What 명사구 동사구" 형태의 질의문들 중에서 개체명 인식기나 시소러스를 이용하여 정답 후보를 손쉽게 생성할 수 있는 질의문을 배제한 실험용 질의문 집합을 이용한 실험에서 42%의 재현율을 보였다.
본 논문에서는 질의-응답 시스템의 질의에서 많이 나타나는 시간 표현을 인식하고, 인식한 시간 표현에 대해서 정규화 하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 사용하는 질의-응답 시스템의 도메인은 TV방송 스케줄, 날씨 정보이며, 이러한 도메인에서는 시간 표현이 매우 빈번하게 사용되기 때문에 질의에 나타나는 시간 표현을 정확하게 인식해서 정규화 하는 것이 중요하다. 제안하는 방법은 시간 표현을 의미와 기능에 따라 분류하고 각 유형마다 적절한 인식 및 정규화 기법을 사용한다. 질의에서 시간 표현은 시간 개체명 태거. 품사 태거, 시간 파서를 사용하여 인식하고, 시간 추론기와 시간 표현 사전을 이용하여 정규화 한다. TV방송 스케줄과 날씨 정보 도메인의 280개 질의에서 184개의 시간표현을 이용하여 평가한 결과, 시간 표현의 인식과 정규화는 각각 93%와 96%의 정확률, 97%와 93%의 재현율을 보였다.
문장 압축은 원본 문장의 중요한 의미를 보존하는 짧은 길이의 압축 문장을 생성하는 자연어처리 태스크이다. 문장 압축은 사용자가 텍스트로부터 필요한 정보를 빠르게 획득할 수 있도록 도울 수 있어 활발히 연구되고 있지만, 기존 연구들은 사람이 직접 정의한 압축 규칙이 필요하거나, 모델 학습을 위해 대량의 데이터셋이 필요하다는 문제점이 존재한다. 사전 학습된 언어 모델을 통한 perplexity 기반의 문장 점수 측정을 통해 문장을 압축하여 압축 규칙과 모델 학습을 위한 데이터셋이 필요하지 않은 연구 또한 존재하지만, 문장 점수 측정에 문장에 속한 단어들의 의미적 중요도를 반영하지 못하여 중요한 단어가 삭제되는 문제점이 존재한다. 본 논문은 언어 정보 중 품사 정보, 의존관계 정보, 개체명 정보의 중요도를 수치화하여 perplexity 기반의 문장 점수 측정에 반영하는 방법을 제안한다. 또한 제안한 문장 점수 측정 방법을 활용하였을 때 문장 점수 측정 기반 문장 압축 모델의 문장 압축 성능이 향상됨을 확인하였으며, 이를 통해 문장에 속한 단어의 언어 정보를 문장 점수 측정에 반영하는 것이 의미적으로 적절한 압축 문장을 생성하는 데 도움이 될 수 있음을 보였다.
본 연구에서는 AI 어시스턴트의 음악청취 도메인 내 요청문을 인식 및 처리하기 위해 한국어와 중국어를 중심으로 도메인 사전 및 패턴문법 언어자원을 구축하고 그 결과를 비교분석 하였다. 이를 통해 향후 다국어 언어자원 구축의 접근 방법을 모색할 수 있으며, 궁극적으로 패턴 기반 문법으로 기술한 언어자원을 요청문 인식에 직접 활용하고 또한 주석코퍼스 생성을 통해 기계학습 성능 향상에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 우선 패턴문법의 구체적인 양상을 살펴보기에 앞서, 해당 도메인의 요청문 유형의 카테고리를 결정하는 과정을 거쳤다. 이를 기반으로 한국어와 중국어 요청문의 실현 양상과 패턴유형을 LGG 프레임으로 구조화한 후, 한국어와 중국어 패턴문법 간의 통사적, 형태적, 어휘적 차이점을 비교분석 하여 음악청취 도메인 요청문의 언어별 생성 구조 차이점을 관찰할 수 있었다. 구축한 패턴문법은 개체명을 변수(X)로 설정하는 경우, 한국어에서는 약 2,600,600개, 중국어에서는 약 11,195,600개의 표현을 인식할 수 있었다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 언어자원의 언어별 차이에 대한 통찰을 통해 다국어 차원의 요청문 인식 자원과 기계학습 데이터로서의 효용을 확인하였다.
유사한 지식구조의 분산된 온톨로지들을 통합 및 연결하여 새로운 온톨로지를 생성하거나 확장 지식 검색을 효과적으로 제공하기 위해서는 온톨로지 모델 자체의 구조적 특성이나 제약조건을 고려한 온톨초지 매핑이 중요하다. 그러나 과거의 온톨로지 매핑은 범용성을 높이기 위해 대부분 그래프 모델을 기반으로 노드와 간선 중심의 매핑여부를 계산함으로써 온톨로지 모델의 특성과 제약조건을 매핑에 반영하지 못하는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 RDF와 함께 온톨로지 모델로 사용되고 있는 토픽맵의 구문적 특성과 제약조건을 반영한 다중 매핑 전략의 토픽맵 매핑 기법을 제안한다. 다중 매핑 전략에는 토픽명 기반 매핑, 토픽 속성 기반 매핑, 계층 구조 기반 매핑, 연관관계 기반 매핑의 4가지 매핑 전략이 포함되어 있으며 개체들 사이의 매핑 여부를 결정하기 위해 각 매핑의 개별 유사도를 조합한 다음 단일 유사도를 결정하는 하이브리드 방식을 사용한다. 또한 토픽맵의 구문적 특성에 따라 매핑 계산 전에 매핑이 불가능한 개체들을 미리 제거함으로써 탐색 범위를 줄이고 있으며 토픽명 색인과 PSI 색인을 생성하여 매핑 계산의 효율을 높이고 있다. 제안하는 토픽맵 매핑 기법의 성능을 보이기 위해 동, 서양 철학 온톨로지들과 야후 철학 백과사전 및 독일 문학 백과사전을 토픽맵으로 구현하여 실험 데이타로 활용하였으며 그 결과 자동 생성된 매핑 집합이 전문가에 의해 생성된 매핑 집합을 대부분 포함함을 확인하였다.
본 연구는 통합서지용 한국문헌자동화목록(KORMARC)으로 작성된 서지레코드를 FRBR의 저작(Work) 단위로 군집화하는 과정에서 나타난 이슈사항들을 분석하고, 이에 대한 해결방안을 고안하였다. 특히 기존의 연구에서는 대표저작자를 식별하고 처리하는 기준이 명확하게 드러나지 않거나 파생저작 레코드의 대표저작자를 선정하는 방법에 대한 논의가 충분히 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구는 저작을 창작하는 데 기여한 사람이 다수일 때 대표저작자를 명확하게 식별하기 위한 방법을 고안하는 데 초점을 맞추었다. 이를 위해 책임표시사항(245) 필드의 책임표시 태그(▼d, ▼e)에서 추출한 역할용어를 토대로 표준화된 저자역할용어사전을 개발하여 대표저작자 판별에 활용하는 방안을 마련하였다. 또한 저자명의 유사도와 표제의 유사도를 각각 계산하여 유사도가 일정 수준 이상인 경우 동일한 저작으로 군집화 하는 방법을 채택하였다. 각각의 유사도를 계산하여 동일 저작을 판단하므로 공백, 관제처리, 괄호제거와 같은 데이터 정제 조건을 조정하여 6가지 패턴에 따른 군집화의 정확도를 비교하였고, 저자명과 표제의 유사도가 모두 80퍼센트 이상일 때의 정확도가 가장 높게 나타났다. 본 연구는 대표저작자 선정을 위한 역할용어사전 개발, 대표저작자와 표제의 유사도를 별도로 측정하여 저작군집화를 시도한 실험연구이며 후속 연구에서는 표제 간 유사도 측정의 정확도를 향상시키는 방안과 FRBR 1그룹의 다른 개체(표현형, 구현형, 개별자료) 수준으로 확대하여 활용하는 방안, 국내에서 사용하고 있는 다른 형태의 MARC 데이터에 적용하는 방안을 고안할 예정이다.
데이터 베이스 스키마 통합은 정보 시스템에서 매우 중요한 이슈이다. 스키마 통합은 시간과 노력이 상당히 많이 필요하기 때문에 그동안 많은 연구들은 자동화된 스키마 통합 시스템을 구축하기 위해 노력했다. 하지만 지금까지의 연구에서는 XML을 소스 스키마로 사용하고 여전히 많은 부분을 데이터 베이스 관리자의 개입이 필요하도록 남겨두었다. 예를 들면, 스키마 통합 시 발생하는 관계명 명칭 충돌과 같은 문제는 데이터 베이스 관리자가 직접 개입하여야 해결할 수 있었다. 이 논문에서는 스키마 통합 시 발생하는 관계명 명칭 충돌을 해결하기 위해 관계명을 자동으로 생성해주는 알고리즘을 소개한다. 이 알고리즘은 인터넷 연어(Collocation) 사전과 영어 예문을 기반으로 한다. 사전 데이터를 기반으로 하여 추출한 예문들을 자연어처리 과정을 통해 분석한 후 두 엔티티 사이의 관계명을 생성한다. 반자동화된 스키마 통합 시스템을 구축하여 이 알고리즘을 테스트해보았으며 그 결과 약 90%의 정확도를 나타냈다. 이 알고리즘을 적용하면 스키마 통합 시에 데이터 베이스 관리자의 개입을 최소화할 수 있으며 이는 자동화된 스키마 통합 시스템을 구축하는 데에 큰 도움이 될 것이다.
기계학습 기반의 의미역 인식에서 어휘, 구문 정보가 자질로 주로 쓰이지만, 의미 정보를 분석하는 의미역 인식은 의미 정보 또한 매우 유용한 정보이다. 그러나, 기존 연구에서는 의미 정보를 활용할 수 있는 방법이 제한되어 있기 때문에, 소수의 연구만 진행되었다. 본 논문에서는 의미 정보를 활용하는 방안으로 동형이의어 수준의 의미 애매성 해소 기술, 고유 명사에 대한 개체명 인식 기술, 의미 정보에 기반한 필터링, 유의어 사전을 이용한 클러스터 및 기존 의미 프레임 정보 확장, 구문-의미 정보 연동 규칙, 필수 의미역 오류 보정 등을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 연구 대비 뉴스 도메인인 Korean Propbank는 3.77, 위키피디아 문서 기반의 Exobrain GS 3.0 평가셋에서는 8.05의 성능 향상을 보였다.
이 연구는 생명과학교사들의 진화개념 향상을 위한 논변활동 프로그램을 개발하고 이를 교사교육에 적용하여 진화개념에 대한 논변활동 특성을 분석함으로써 효과를 알아보고자 하는 것이었다. 이를 위해 먼저 진화를 이해하는데 필요한 주요 개념들을 문헌 조사를 통해 추출하여 '변이', '변이의 유전', '경쟁', '자연선택과 적응', '차등적 생식력', '개체군 내 개체분포의 변화', '대진화'를 주요개념으로 선정하였고, 각각의 개념에 대한 논변활동 질문지를 개발하였다. ADI모형을 변형한 7단계로 이루어진 순환적 논변활동 학습모형도 개발하였다. 총 7회에 대학원 교과교육 수업에 적용하였다. 현직 생명과학교사 4명과 예비 생명과학교사 2명을 대상으로 남, 여 3명씩 두 개의 소집단으로 구성하여 논변활동을 진행하였다. 프로그램이 진행되는 동안 녹음을 통한 담화와 논변글쓰기의 자료를 수집하여 분석하였다. 논변글쓰기는 '설명의 충분성', '설명의 개념적 수준', '증거의 수준', '정당화의 적절성'의 4가지 범주를 기준으로 논변의 질 수준을 분석하여 사전사후에 진화개념의 변화 정도를 확인하였고, 담화분석을 통해 진화주요개념에 대한 논변활동 특성을 분석하였다. 논변글쓰기와 담화를 분석한 결과 개발된 논변활동 모형과 프로그램은 생명과학교사들의 진화개념 이해 향상에 효과적이었다. 이 연구는 논변활동을 통한 교수학습 전략이 생명과학교사교육을 위한 효과적인 진화개념학습 전략이될 수 있음을 보여주었다.
본 연구는 예비 생물 교사들이 경쟁과 적응의 생물학적 의미를 일상생활에서 쓰이는 의미와 동일하게 이해함으로써 자연선택과 진화를 인식하는데 어려움이 있는지 알아보고자 하였다. 이를 위해 예비 생물 교사 53명을 대상으로 지필검사를 하였고, 13명을 면담하였다. 지필 검사지는 세 종류로 경쟁과 적응의 일반적 의미를 묻는 검사지와 생물학적 의미를 묻는 검사지, 자연선택개념 검사지였다. 면담은 반구조화 면담으로 진행하였다. 자료 분석은 4단계로 진행하였다. 먼저, 예비 생물 교사가 생각하는 경쟁과 적응의 일반적 의미를 국어사전에 제시된 정의와 비교하였다. 두 번째로, 예비 생물 교사가 생각하는 경쟁과 적응의 생물학적 의미를 생물학적 정의와 비교하였다. 세 번째로, 예비 생물 교사가 생각하는 경쟁과 적응의 일반적 의미와 생물학적 의미를 비교하였다. 이를 바탕으로 생물학적 경쟁과 적응에 대한 예비 생물 교사의 대안개념 유형을 제시하였다. 마지막으로, 이 대안개념 유형이 자연선택과 진화를 설명할 때도 나타나는지 확인하였다. 연구 결과 예비 생물 교사들은 경쟁의 생물학적 의미를 일반적 의미와 혼용하여, 경쟁은 의도 또는 목적을 위해 싸우거나 다투는 것으로 인식하고 있었다. 적응은 개체 수준에서 생물이 살아남기 위해 환경에 맞춘다는 목적론적으로 인식하고 있었다. 즉 적응을 일반적 의미와 혼동하였고, 적응을 진화와 연결지어 설명할 때도 적응을 일반적 의미로 이해하여 적응이 계속되면 진화가 이루어진다고 생각하고 있었다. 이 연구는 그동안 국내 연구자들의 관심을 받지 못했던 경쟁과 적응 개념에 대한 중요성을 부각시키고, 효율적인 진화 교수 학습의 밑바탕이 되는 경쟁과 적응의 선개념 유형을 분석하여 제시했다는 데 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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