• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.798-801
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• 2014

여행 정보 시스템(ATIS), 교통 관리 시스템 (ITS) 등 궤적 기반 서비스에서, 서비스 품질을 향상시키기 위해서는 주어진 궤적 질의에 대한 정확한 주행시간을 예측하는 것이 필수적이다. 이를 위한 대표적인 공간 데이터 분석 기법으로는 데이터 분류에서 높은 정확도를 보장하는 규칙 기반 분류화 기법이 존재한다. 그러나 기존 규칙 기반 분류화 기법은 단일 컴퓨터 환경만을 고려하기 때문에, 대용량 공간 데이터 처리에 적합하지 않은 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 맵리듀스 환경에서 규칙 기반 분류화를 이용한 궤적 데이터 주행 시간 예측 알고리즘을 개발하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 첫째, 맵리듀스를 이용하여 대용량 공간 데이터를 병렬적으로 분석함으로써, 활용도 높은 궤적 데이터 규칙을 생성한다. 이를 통해 대용량 공간 데이터 기반의 규칙 생성 시간을 감소시킨다. 둘째, 그리드 구조 기반의 지도 데이터 분할을 통해, 사용자 질의처리 시 탐색 성능을 향상시킨다. 즉, 주행 시간 예측을 위한 규칙 그룹을 탐색 시 질의를 포함하는 그리드 셀만을 탐색하기 때문에, 질의처리 성능이 향상된다. 마지막으로 맵리듀스 구조에 적합한 질의처리 알고리즘을 설계하여, 효율적인 병렬 질의처리를 지원한다. 이를 위해 맵 함수에서는 선정된 그리드 셀에 대해, 질의에 포함된 도로 구간에서의 주행 시간을 병렬적으로 측정한다. 아울러 리듀스 함수에서는 출발 시간 및 구간별 주행 시간을 바탕으로 맵 함수의 결과를 병합함으로써, 최종 결과를 생성한다. 이를 통해 공간 빅데이터 분석을 통한 주행 시간 예측 기법의 처리 시간 및 결과 정확도를 향상시킨다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2005.10a
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• pp.184-188
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• 2005

본 논문에서는 개념 기반 질의-응답 시스템에서 개념 규칙을 이용하여 해답을 추출하는 방법에 대하여 기술한다. 개념 기반 질의-응답 시스템은 질의문의 각 유형별 개념 정보를 이용하여 질의문을 분석하고 해답을 추출하는 시스템이다. 질의문의 키워드들을 개념에 따라 분류하고, 질의 유형별로 공통적으로 나타나는 개념들을 이용하여 개념 프레임을 정의한다. 또한, 개념 정보와 해답이 들어 있는 문장과 문단에서 공통적으로 나타나는 구문 특성을 이용하여 해답 추출을 위한 규칙을 작성한다. 개념 규칙은 형태 정보와 구문 정보를 포함하며, 질의 유형별로 따로 작성한다. 작성된 규칙을 이용하여 문서로부터 해답이 들어 있는 문장과 문단을 추출한 후 질의문의 해답 유형에 해당하는 개체를 해답 후보로 제시한다. 실험 결과 개념 규칙을 이용한 해답 추출의 정확도가 매우 높게 나타났다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.9
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• pp.2271-2280
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• 1998

In this paper, we propose a method to retneve english written korcan names efficientl, and design a multilingual name retrieval system, It is very difficult to retrieve english-written korean names in typical IR sytems. For example, "홍길동" is written in english as vanous forms such like "Hong, gildong", "Gildong Hong", "Hong kil dong", "Hong kil dong" and so on, We not only propose a rule-based querv expansion method to retrieve english-written korean names efficiently but also design a multiligual name retneval system which is consisted of query classifier, exception handler, query expander, query executor, exception list and rulebase, Finally we will try to show that english-written korean names could be efficiently retrieved with rule based name generator.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.2 no.4
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• pp.443-452
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• 1995

Object-oriented database systems have been proposed as an effective solution for providing the data management facilities of complex applications. Proving this claim and the investigation of related issues such as query processing have been hampered by the absence of a formal object-oriented query model. In this paper, we not only define a query model based on aggregation inheritance but also develop semantic rewriting rules which are applied to equivalence preserving rewrite rules in algebraic expression of a query. Analyzing semantically the query model, the query model can be optimized to logically object-oriented query processing. And algebra expresstions of a query can be optimized by applying equivalence preserving rewrite rules.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2001.11a
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• pp.224-229
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• 2001

컴퓨터나 데이터베이스에 대한 지식이 없는 사용자들도 데이터베이스에 저장되어 있는 정보를 쉽게 얻을 수 있도록 도와줄 수 있도록 하는 것이 데이터베이스 시스템을 위한 자연어 인터페이스이다. 이 논문은 이 자연어 인터페이스를 고려한 차세대 데이타베이스, 객체 지향 데이타베이스를 바탕으로 질의어 처리를 OQL(Object Query Language)명령문으로 구축 기법을 연구하고자 한다. 여기서 질의어 처리는 한국어 인터페이스를 바탕으로 하며, 질의를 패턴별로 분해, 프레임 변환, 객체 지향 데이타베이스를 위한 OQL 명령문으로 구축한다. 질의의 효과적인 변환을 위해 프레임 기반 질의 분해 기법을 제안하였으며, 이 기법은 분해된 질의구 별로 변환과정을 수행하여, 질의 처리의 성능을 향상시킨다. 질의 프레임을 생성하기 위해 변환규칙을 사용하여 규칙 베이스를 구축하는 기법을 연구하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.235-237
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• 2004

본 논문은 객체 데이터베이스 속성을 적용하여 데이터베이스 스키마를 생성하고 XML문서를 저장하는 기법을 제안한다 기존의 관계형 데이터베이스는 트리 기반의 XML 문서를 플랫한 테이블에 저장하므로 모델 불일치 문제가 발생한다. 또한, 문서를 검색할 때 고비용의 조인 연산이 필요하다. 하지만 객체 데이터베이스의 집합값 속성과 객체참조 속성은 트리 기반의 IDA 문서를 저장할 때 모델 측면에서 자연스럽다. 집합간 속성과 객체참조 속성은 Uを질의에 자주 사용되는 경로질의 및 순서를 이용하는 질의를 처리할 때게도 유리하다. 본 논문에서는 객체 데이터베이스의 집합값 속성과 객체참조 속성을 이용하여 XML 문서를 저장하기 위한 2가지의 DTD의존적 스키마 설계 기법인 i) 기본 규칙, ii) 인라인 규칙을 제시한다. 다양한 XML 문서에 대해 각각의 규칙에 따른 클래스 수, 저장 공간, 그리고 질의처리 시간을 비교 분석하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.29 no.11
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• pp.795-802
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• 2002

We propose a fast and powerful Question-answering (QA) system in Korean, which uses a predictive answer indexer based on 2-pass scoring method. The indexing process is as follows. The predictive answer indexer first extracts all answer candidates in a document. Then, using 2-pass scoring method, it gives scores to the adjacent content words that are closely related with each answer candidate. Next, it stores the weighted content words with each candidate into a database. Using this technique, along with a complementary analysis of questions which is based on lexico-syntactic pattern matching method, the proposed QA system saves response time and enhances the precision.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.211-214
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• 2014

본 연구에서는 질의를 기반으로 사용자의 감정상태를 예측하는 방법을 제안한다. 제안방법은 자극-감정 규칙베이스 구축, 규칙확률 값 기반 질의 랭킹, 질의 랭킹 기반 사용자 감정예측의 단계로 구성된다. 방법의 적절성을 검증하기 위하여 힘들다와 심심하다에 대한 결과로 사용자평가를 실시하였다. 힘들다의 결과에서는 힘들다 정도에 대한 점수가 높은 질의들을 지속적으로 검색하는 사용자들을 힘들다라고 판단할 수 있다고 분석되었다. 심심하다의 결과에서는 방법 간 유의미한 차이를 보이지 않았으나, 특정 개별질의의 지속적인 패턴을 분석하는 것이 좀 더 높은 점수를 얻은 것으로 평가되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.283-284
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• 2019

규칙 기반의 챗봇(Chatbot)은 개발자가 미리 지정한 키워드와 패턴을 통해 사용자의 의도(Intent)를 파악하기 때문에, 챗봇을 응용한 어플리케이션에서는 제한적인 활용도를 보인다. 본 논문에서는 위 문제를 해결하기 위해, 프레임워크 기반의 한글 자연어 처리 챗봇 성능 향상을 위한 점진 학습(Incremental Learning)을 제안한다. DialogFlow는 규칙 기반의 챗봇 프레임워크로서, 사용자 질의 패턴에 대한 사전 학습이 치명적이다. 제안하는 점진 학습 기법은 사용자 질의가 미리 학습되어 있지 않은 경우에도, 유사도 기반으로 질의의 의도를 결정할 수 있다. 이때 entity 조합과 기존에 학습된 질의들과의 유사도를 통해 의도를 결정하여, 프레임워크를 점진적으로 학습한다. 이를 적용하여 연세대학교 정보들을 제공하는 챗봇을 개발하고, 실험을 통해 제안된 점진 학습 기법은 기존 시스템보다 다양한 종류의 질의 처리가 가능하고, 더욱 빠른 응답 속도를 나타내는 것을 확인하였다. 또한 사용자가 증가함에 따라 점진 학습을 통해 성능이 더욱 증가하는 자가 학습 모형으로서의 우수함을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.37-43
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• 1997

본 논문에서는 기존의 키워드 검색 시스템의 불편함과 비효율성을 지적하고 이를 극복하기 위해 한국어 의문문 자체를 질의어로 채택하여 정보를 검색하는 자연어 기반의 정보검색 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 주격 주제어와 서술격 주제어는 물론 의문의 초점과 초점 관련 어구에 대해서도 질의어 분석단계에서 분석하여 검색자의 요구에 부응하는 응답문 검색이 가능하도록 설계하였다. 본 논문에서는 의문문 질의 시스템에 적합하도록 의문사를 5형태로 분류하고 실제 한국어 문장에서 이들 각각에 대한 처리를 규칙화시켜 질의어의 체계적인 분석을 시도하였다. 한편, 후보 문장 검색을 위한 색인어로 사용되는 주격 주제어와 서술격 주제어를 정해진 규칙을 통해 추출함으로써 체계적이고 정확도 높은 질의어 분석이 이루어지도록 했다. 뿐만 아니라 의문의 초점과 초점 관련 어구또한 정해진 규칙을 통해 분석 추출함으로써 응답문 검색의 정확성을 높였다.