• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.272-275
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• 2017

대면 서비스보다 비대면 서비스를 선호하는 소비자들의 증가로 인해 기업의 고객 응대의 형태도 변해가고 있다. 기존의 전화 상담보다는 인터넷에 글을 쓰는 형식으로 문의를 하는 고객이 증가하고 있으며, 관련 기업에서는 이와 같은 변화에 효율적으로 대처하기 위해, 텍스트 기반의 상담시스템에 대한 다양한 연구 및 투자를 하고 있다. 특히, 입력된 질의에 대해서 자동 답변하는 챗봇(ChatBot)이 주목받고 있으나, 낮은 답변 정확도로 인해 실제 응용에는 어려움을 겪고 있다. 이에 본 논문에서는 상담원이 중심이 되는 텍스트 기반의 상담시스템에서 상담원이 보다 쉽게 답변을 수행할 수 있도록 자동으로 답변을 추천해주는 자동답변추천 시스템을 제안한다. 실험에서는 기존 질의응답 시스템 구축에 주로 사용되는 문장유사도 알고리즘과 더불어 합성곱신경망을 이용한 자동답변추천 기법의 답변추천 성능을 비교한다. 실험 결과, 문장유사도 기반의 답변추천 기법보다 본 논문에서 제안한 합성곱신경망(Convolutional Neural Networks) 기반의 답변추천시스템이 더 뛰어난 답변추천 성능을 나타냄을 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.272-275
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• 2017

대면 서비스보다 비대면 서비스를 선호하는 소비자들의 증가로 인해 기업의 고객 응대의 형태도 변해가고 있다. 기존의 전화 상담보다는 인터넷에 글을 쓰는 형식으로 문의를 하는 고객이 증가하고 있으며, 관련 기업에서는 이와 같은 변화에 효율적으로 대처하기 위해, 텍스트 기반의 상담시스템에 대한 다양한 연구 및 투자를 하고 있다. 특히, 입력된 질의에 대해서 자동 답변하는 챗봇(ChatBot)이 주목받고 있으나, 낮은 답변 정확도로 인해 실제 응용에는 어려움을 겪고 있다. 이에 본 논문에서는 상담원이 중심이 되는 텍스트 기반의 상담시스템에서 상담원이 보다 쉽게 답변을 수행할 수 있도록 자동으로 답변을 추천해주는 자동답변추천 시스템을 제안한다. 실험에서는 기존 질의응답 시스템 구축에 주로 사용되는 문장유사도 알고리즘과 더불어 합성곱신경망을 이용한 자동답변추천 기법의 답변추천 성능을 비교한다. 실험 결과, 문장유사도 기반의 답변추천 기법보다 본 논문에서 제안한 합성곱신경망(Convolutional Neural Networks) 기반의 답변추천시스템이 더 뛰어난 답변추천 성능을 나타냄을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.315-317
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• 2012

지식iN 등의 지식검색 서비스는 잘못된 답변으로 인한 낮은 신뢰성과 다수의 중복 답변 등의 문제점을 가진다. 질의문 '세상에서 가장 큰 나라'에 대해서 관련된 모든 질문과 답변을 제시하지 않고 질의문과 관련된 다수의 답변을 분석하여 답변 '러시아'를 추천하여 제시할 수 있다면 지식검색의 효용성과 신뢰성이 크게 향상될 수 있다. 본 논문에서는 질문-답변의 유형을 단어, 글, 도표, 목록의 네가지로 분류하고, 그 중 단어 유형에 대한 답변 추천 방법을 제시한다. 질의문에 대해 검색된 질문을 군집화하고, 질문에 대한 답변들에 대해서 TF, IDF, 어휘간 거리 정보를 다양하게 결합하여 어휘의 점수를 계산한다. 각 군집에서 가장 높은 점수를 가지는 어휘를 해당 군집에서 가장 중요한 어휘로 보고 추천 정답으로 제시한다. 단어 유형인 질문 100개에 대한 네이버 지식iN에 대한 시스템 평가에서 추천된 상위 1위에 대해서는 68%의 정답률을, 상위 5위까지에 대해서는 89%의 정답률을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.201-205
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• 2012

지식검색은 방대한 지식정보 데이터를 바탕으로 사용자의 질문에 대한 답변을 검색하는 시스템이다. 이러한 사용자 참여로 구축된 지식정보는 잘못된 답변으로 인한 신뢰성 부족과 중복 답변 등의 문제점이 있어, 원하는 답변을 찾기 위해서는 지식검색에서 다수의 답변을 읽고 그 답변의 진위여부를 판단해야만 한다. 만일 정답에 포함되는 단어나 어구가 답변들에서 나타내는 통계적 특성을 활용하여 사용자가 원하는 답변을 제시할 수 있다면, 지식검색의 효용성과 신뢰성이 크게 향상될 수 있다. 본 논문에서는 지식정보 데이터 분석을 통해 사용자의 질문의 유형을 단어, 목록, 도표, 글의 4가지 유형으로 분류하고, 각 분류에 대한 사용자 질의어의 답변을 요약하는 방식을 제안한다. 단어, 목록, 글 유형은 TF와 IDF, 어휘 간의 거리 정보를 통해서 중요 단어를 추출하여 각 유형에 적합한 형식의 답변을 사용자에게 제시한다. 도표형은 답변들에서 사용자의 의견 정보를 추출하여 의견 통계를 도표로서 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.79-84
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• 2008

많은 사용자들의 참여로 구축된 집단 지성을 이용한 지식 검색 서비스에서 사용자가 원하는 답변을 빨리 찾고자 하는 요구가 증가하고 있다. 기존의 연구에서 조회 수, 추천 수, 답변 수와 같은 비텍스트 정보가 답변을 평가하는데 좋은 자질임이 증명되었고, 신뢰도를 추정할 수 있는 여러 종류의 단어 사전을 이용하여 답변의 좋고 나쁨을 평가할 수 있는 연구도 진행되었다. 하지만, 조회 수, 추천 수, 답변 수와 같은 비텍스트 정보는 사용자 조작이 간단하여 지속적으로 관리를 해야 하며, 신뢰도를 추정할 수 있는 단어는 지속적으로 보강되어야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 동시출현 자질을 이용한 질문과 답변의 유사성을 활용하여 집단 지성에서 사용자의 활동을 분석하여 사용자의 명성을 평가하는 방법을 제안한다. 사용자의 명성을 계산할 수 있다면 조회 수와 추천 수가 많지 않은 답변의 신뢰도도 비교적 정확하게 추정할 수 있다. 이를 위해 우리는 PageRank 알고리즘을 수정하여 사용자 명성을 계산한다. 네이버 지식iN의 문서로 실험한 결과, 기존 정답 선택률을 보완할 수 있는 결과를 보였다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.19 no.4
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• pp.459-476
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• 2008

The user needs to find the answer to your question is growing fast at the service using collective intelligent knowledge. In the previous researches, it was proven that the non-text information like view counting, referrer number, and number of answer is good in evaluating answers. There were also many works about evaluating answers using the various kinds of word dictionaries. In this work, we propose new method to evaluate answers to question effectively using user reputation that estimated by the social activity. We use a modified PageRank algorithm for estimating user reputation. We also use the similarity between question and answer. From the result of experiment in the Naver GisikiN corpus, we can see that the proposed method gives meaningful performance to complement the answer selection rate.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.500-503
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• 2009

질의 응답 시스템은 사용자가 입력한 질의에 대한 답변 문장들을 보여주는 시스템이다. 대부분의 기존의 연구는 사용자의 질의문에 대해서 가장 적합한 문장들을 찾는 방법을 제안하고 있다. 그러나 질의문에 사용되는 단어들은 근본적으로 애매모호성을 포함하고 있기 때문에, 시스템이 사용자의 정확한 질의 의도를 파악하여 가장 적합한 문장들을 찾는 것은 불가능하다. 이러한 근본적인 문제를 개선하기 위해서 여러가지 연구들이 수행되었다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로서 시스템에서 답변이 준비된 빈발 질의(FAQ)들 중에서 사용자의 질의를 함의하는 것들을 추천하여 사용자가 자신의 질의 의도에 따라 정확한 답변을 효과적으로 찾도록 도와주는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.105-108
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• 2010

쌍방향으로 질문과 답변을 하는 커뮤니티 기반의 지식검색서비스에서는 질의를 통해 원하는 답변을 얻을 수 있지만, 수많은 사용자들이 참여함에 따라 방대한 문서 속에서 검증된 문서를 찾아내는 것은 점점 더 어려워지고 있다. 지식검색서비스에서 기존 연구는 사용자들이 생성한 데이터 즉 추천수, 조회수 등의 비텍스트 정보를 이용하거나 답변의 길이, 자료첨부, 연결어 등의 텍스트 정보 이용하여 전문가를 식별하거나 문서의 품질을 평가하고, 이를 검색에 반영하여 검색성능을 향상시키는 데 활용했다. 그러나 비텍스트 정보는 질의/응답의 초기에 사용자들에 의해 충분한 정보를 확보할 수 없는 단점이 제기 되며, 텍스트 정보는 전체의 문서를 답변의 길이, 자료 첨부등과 같은 일부요인으로 판단해야하기 때문에 품질평가의 한계가 있다고 볼 수 있겠다. 본 논문에서는 이러한 비텍스트 정보와 텍스트 정보의 문제점을 개선하기 위한 품질평가 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 통한 품질지수는 텍스트/비텍스트 정보와 소셜 네트워크 사용자 중앙성을 고려하여 질문에 적합하고 신뢰성 있는 답변을 랭킹화 함으로써 지식검색문서를 분별하는 지표가 되며, 이는 지식검색서비스의 성능향상에 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.726-727
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• 2012

본 논문에서는 스마트 디바이스기반의 실시간 지식공유 시스템 설계를 제안한다. 스마트 디바이스기반의 실시간 지식공유 시스템은 사용자의 스마트 디바이스에 저장되어있는 지인들을 연결하여 실시간으로 질문과 답변을 할 수 있는 기능을 제공하고 사용자 질문에 대한 웹 검색 결과를 제공한다. 또한 사용자간의 질문, 답변 결과를 서버에 저장하여 축적시키고 추천 기능을 제공하여 다른 사용자가 유사한 질문을 할 경우 축적된 질문과 답변을 제공한다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.8 no.1
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• pp.245-252
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• 2022

This study is significant in explaining the eSports awareness survey and future development direction of deaf people. Therefore, 189 deaf people were selected as the population, and the following conclusions were drawn by frequency analysis and t-test using SPSS 21.0 and Excel 2016. First, 67.7 percent of the 189 deaf people recognized eSports, 61.4 percent recognized it as a new sports system, and 65.6 percent participated directly or indirectly in eSports. Second, smartphones are the most common e-sports participating devices, and most of the participating events are Kartrider, which is recommended by friends. Third, the most inconvenient part of participating in eSports was the lack of eSports programs for deaf people, and the survey on whether to recommend eSports was the most likely. Fourth, the most common reason for not recognizing eSports as a new sport is that they are not actually sports, so they are not interested in participating. Fifth, there are statistically significant differences in eSports awareness, recognition and participation of deaf people by gender.