• 융합정보논문지
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• 제10권12호
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• pp.9-14
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• 2020

현재 NTIS(National Technology Information Service)는 인공지능 기술을 기반으로 대화형 검색 서비스를 구축하고 있다. 이용자의 검색 의도를 파악하고 과제정보를 제공하기 위해 딥러닝 모델과 형태소 분석기를 기반으로 대화형 검색 서비스를 구축한다. 딥러닝 모델은 NTIS와 대화형 검색 서비스를 활용할 때 적재되는 로그 데이터를 기반으로 학습을 진행하고 이용자의 검색 의도를 파악한다. 그리고 단계별 검색을 통해 과제정보를 제공한다. 검색 의도 파악은 예외처리를 용이하게 해주며 단계별 검색은 통합검색보다 쉽고 빠르게 원하는 정보를 얻을 수 있도록 한다. 향후연구로는 인공지능 기술이 접목된 성장형 대화형 검색 서비스로써 이용자에게 제공하는 정보의 범위를 확대해야 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.145-153
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• 2020

최근 소셜 빅데이터를 대상으로 한 키워드 분석은 고객 관점의 의견이나 불만 사항을 추출하기 위한 목적으로 광범위하게 활용되고 있다. 이와 관련하여, 이전 연구에서는 키워드 분석의 정확도를 높이기 위해 응집도 점수를 활용한 방법을 제안하였으나, 리뷰의 수가 적을 경우 오류율이 증가하는 문제가 있었다. 본 논문에서는 응집도 점수 기반 알고리즘으로부터 추출된 키워드에 대해 간소화된 형태소 분석 단계를 후처리 형태로 적용함으로써 키워드 추출의 정확도를 개선하고자 하였다. 제안 방법은 입력 데이터가 주어질 때마다 필요한 형태소 분석 규칙을 점증적으로 추가할 수 있도록 지원함으로써, 사전의 크기를 최소화하고 분석의 효율을 높이고자 하였다. 또한 대화형 규칙 입력 시스템을 제공하여 분석 규칙 추가에 드는 노력을 최소화하고자 하였다. 제안 방법을 검증하기 위해 온라인에서 수집된 실제 리뷰를 대상으로 실험을 수행하였으며, 제안 방법을 적용할 경우 오류율이 기존 10%에서 1%로 개선되는 동시에, 5,000개의 리뷰 처리에 450ms가 소요되어 실시간 처리가 가능한 수준임을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.263-271
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• 2008

본 논문에서는 한국어 정보처리 기술을 사용한 모바일 환경의 대화형 에이전트 시스템에 대해 논한다. 대화형 에이전트 시스템 구축의 목적은 인간 사용자와 시스템 에이전트간의 자연어 인터페이스를 제공하여 보다 편리한 상호작용을 가능하게 하는 데 있다. 모바일 환경의 대화형 에이전트를 구축하기 위해서는 구어체 발화에 특화된 다양한 언어 처리 및 언어 이해 요소들이 필요하다. 본 시스템은 입력 문장의 오류처리, 형태소 분석 및 품사 태깅, 양태 분석, 논항 인식 및 의미프레임 생성, 그리고 유사 발화 검색 및 응답 생성으로 구성된다. 주어진 사용자 발화에 적절한 응답을 생성하기 위해서 본 시스템은 사용자 발화와 예제 발화 간의 어휘적, 통사/구문적, 의미적 유사도 정보를 활용하여 예제기반 응답 검색을 수행한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.415-417
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• 2001

인터넷의 성장에 따라, 많은 웹사이트가 생기고, 더 많은 정보들이 웹사이트에 등록되었다. 웹사이트에서 등록되는 정보가 많을수록, 사용자가 원하는 정보를 얻기가 쉽지 않다. 따라서, 사용자가 찾는 정보를 쉽게 찾을 수 있도록, 웹사이트 내에 전문(full-text) 검색엔진을 도입하기도 한다. 본 논문에서는 사용자가 자연어를 이용한 대화를 통해 웹사이트 내의 정보를 습득할 수 있도록 하는 대화형 도우미 에이전트를 위하여 한글 전처리 방법과 근사패턴매칭기법을 제안한다. 사용자가 문장을 입력하면, 동의어처리와 형태소 분석을 통해 사용자의 문장을 분석하고, 이미 작성되어 있는 지식과의 매칭을 통해 사용자에게 알맞은 대답을 제시한다. 지식은 XML 형식으로 저장되며, 사용자가 입력한 문장과 아주 똑같지 않더라도, 어느 정도의 유사도를 가지고 대답을 이끌어 낼수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권5호
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• pp.306-312
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• 2008

목적 지향성 대화에서 화자의 의도는 화행과 개념열 쌍으로 구성되는 의미 구조로 근사화될 수 있다. 그러므로 지능형 대화 시스템을 구현하기 위해서는 의미 구조를 올바르게 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 능동학습(active learning) 방법을 이용하여 효율적으로 의미 구조를 분석하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 언어 분석에 따른 부담을 덜기위하여 형태소 자질들과 이전 의미 구조만을 입력 자질로 사용한다. 그리고 정확률 향상을 위하여 자연어 처리 분야에서 높은 성능을 보이고 있는 CRFs(Conditional Random Fields)를 기본 통계 모델로 사용한다. 일정 관리 영역에서 제안 모델을 실험한 결과는 기존 모델들과 비교하여 1/3 정도의 훈련데이타를 사용하고도 비슷한 정확률(화행 92.4%, 개념열 89.8%)을 나타내고 있음을 알 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권6호
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• pp.655-667
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• 2014

본 연구는 질병과 관련한 온라인 포럼에서 추출한 언어 데이터를 통해 제 2형 당뇨병 환자의 질병에 대한 담론을 양적으로 분석하였다. 또한 환자 언어행위의 양적분석을 통해 환자들의 주요 관심사와 심리적 특징의 일반화가 가능한지에 대해 실증적으로 검증하였다. 분석방법으로는 기존의 인터뷰에 기반한 정성적 연구방법론과 달리 환자들의 담론 표본 전체를 파싱 (parsing)과 POS 태깅을 통해 언어학적으로 형태소 분류를 하였다. 주요 어휘빈도 추출과 N-gram을 통한 최빈도 구문구조 분석을 병행하여, 질병과 관련한 이슈의 주요 범주와 심리상태에 관한 언어적인 특징을 살펴보았다. 연구 결과 환자들의 자발적 대화는 주로 다이어트, 운동, 증상, 약물치료, 심리상태의 5가지 범주로 나타나고 있음을 확인하였고, 최빈도 구문구조 분석을 통해 질병치료와 식생활습관 개선 전반에 대한 부정적인 견해가 두드러진 것을 확인하였다. 결과적으로 의료진의 정확한 정보 전달과 전문가의 조언, 정서적 지원 등이 당뇨환자에 대한 심리적 상태에 중요한 만큼 심리치료 서비스이 개선이 필요할 것으로 보인다. 이런한 결과는 기존의 의료제도 안에서의 환자의 관심사와 심리적 특징이 온라인 상에서도 적절하게 투영되고 있음을 시사한다.