• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2008.11a
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• pp.349-352
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• 2008

본 논문에서는 시맨틱 웹 기반의 학술 정보 분석 서비스 프레임워크인 OntoFrame에 대해 소개하고자 한다. 2005년부터 개발되기 시작한 OntoFrame은 매년 새로운 서비스와 기술로 확장되고 있으며 OntoFrame2008에서는 다중 키워드 기반의 검색 서비스 및 다중 개체 중심적 통합 검색기능을 제공한다. 본 서비스는 키워드의 개체를 판단한 후에 인력, 주제, 인력+주제에 해당하는 서비스 API를 호출하여 추론 서비스 페이지를 구성한다. 이때 시스템에서 자동으로 판단되는 개체의 모호함을 제거하기 위해서 사용자의 의도라고 판단되는 최적의 개체 조합 페이지뿐만 아니라 해당 키워드에서 나타날 수 있는 모든 개체 조합의 후보 페이지들을 제공해주어 시스템의 일방적인 추천 서비스의 단점을 없앴다. 그리고 서비스의 결과로 제공되는 페이지에서 링크를 통한 추가조건 검색도 제공해 주어 사용자의 검색 의도를 정확하게 파악하여 편리한 정보 획득을 도와주는 시스템으로 개발하고 있다. OntoFrame2008은 여러 가지 풍부한 분석 서비스를 제공하여 연구자들이 학술 정보 검색 과정에 많은 도움이 되는 추론 서비스를 제공하고 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.409-411
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• 2001

인터넷 사이트의 정보량이 증가함에 따라 사용자에게 필요한 정보를 검색할 수 있는 도구를제공해야 할 필요성이 증대되고 있다. 아직까지는 대부분의 사이트에서 키워드에 기반한 단순한 검색기법을 주로 사용하는데, 이 방식은 사용자의 의도를 제대로 표현하기 어렵기 때문에 검색결과가 지나치게 많거나 의도하지 않은 결과를 얻기 쉽고, 사용자가 자연스럽게 정보를 검색할 수 없는 문제가 있다. 이 논문에서는 자연어를 통하여 사용자에게 보다 정확하고 친절하게 적절한 정보를 제공해주는 대화형 에이전트를 제안한다. 이 시스템은 기존의 자연어처리 기법의 한계를 극복하기 위하여 질의-답변간의 융통성 있는 패턴매칭 기법을 사용하며, 효과적인 매칭을 위하여 포섭구조에 기반한 질의분류를 선행하는 구조적 패턴매칭 방식 사용한다. 간단한 웹 페이지를 소개하는 문제에 적용한 결과, 그 가능성 및 개선점을 파악할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.61-63
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• 2001

최근들어, 인터넷상의 E-business나 쇼핑몰사이트와 같은 웹 사이트에서 멀티미디어 정보를 많이 사용하고 있다. 멀티미디어 정보 중에서도 이미지 정보가 가장 많이 사용되고 있으며, 이는 사용자들이 가장 많이 접하는 정보이다. 기존의 이미지 검색 기법은 내용 기반 검색이나 키워드를 이용한 검색 방법을 지원하지만, 사용자의 의도를 적용하지는 못하고 있다. 본 논문에서는 웹에서 사용자가 이미지를 검색하고 접근하는 패턴을 이미지의 칼라와 질감을 특징으로 한 벡터를 기반으로 시스템에 학습 시키고 사용자의 검색 성향을 분석하여 시스템에 적용한다. 이미지 검색의 효율을 높이기 위하여 질감을 기반으로 비트 벡터 인덱스(bit vector index) 기법을 적용하며, 인덱스에 의한 이미지 자동 분류 기법을 제안한다. 또한 이미지 칼라의 정보를 영역별로 추출하여 칼라 부분매칭 검색을 가능하게 한다. 이러한 이미지 검색 시스템을 사용하는 사용자의 정보를 시스템에 학습시키고 학습된 결과를 이용해서 사용자가 검색 하고자 하는 이미지 정보에 편리성을 제공하고 검색의 효율성을 증대시킨다.

• Korea Information Processing Society Review
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• v.11 no.2
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• pp.48-56
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• 2004

인터넷 기술의 발전과 함께 축적된 방대한 정보에 대하여 사용자는 이전보다 더욱 정확하고 빠르게, 그리고 원하는 정보를 더욱 편리하게 얻을 수 있는 새로운 정보검색 기술을 기대하고 있다. 최근 사용자의 질문 의도를 파악한 후, 검색 대상 문서로부터 답을 찾아 제공하는 질의응답형 정보검색기술(이하 질의응답 기술)에 대해 많은 관심이 집중되고 있다.(중략)

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.322-324
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• 2001

기존의 이미지 검색에서는 원하는 이미지를 검색하기 위하여 사용자가 이미지의 가시적 속성을 정확히 표현하도록 요구함으로써 질의가 제한되었다. 본 논문에서는 색상으로부터 유추될 수 있는 감성 형용사를 감성 용어 시소러스로 구축하여 감성 기반의 이미지 검색이 가능하도록 하였다. 감성 용어 시소러스를 이용함으로써 ‘부드러운’, ‘세련된’등과 같은 감성 용어를 검색의 질의어로 사용할 수 있게 되어 사용자의 검색 의도를 보다 정확하게 표현할 수 있게 되고, 검색의 결과에 대한 만족도를 향상 시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.805-807
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• 2005

정보통신 기술의 발달로 일반기업체 뿐만 아니라 공공기관 등 행정업무가 필요한 곳에서는 대부분 웹사이트를 통해 사용자에게 원하는 정보를 제공해 주고 있다. 그러므로 대부분의 상업용 사이트들은 사용자에게 보다 편리하게 정보를 제공해 주기 위하여 다양한 정보검색의 접근 방법을 사용하고 있다. 그러나 현재 교육행정의 업무처리 분야에서 정보제공은 웹사이트의 단순 키워드검색을 통하여 사용자가 직접 정보를 찾는 방식으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 자연어처리를 사용한 교육행정의 질의응답시스템을 제안한다. 사용자 질의의 의도를 분석하여 기본사전과 매칭한 후에 추출된 사용자 질의정보를 통해 자동으로 정답 데이터뷰를 생성하여 사용자 의도에 알맞는 정확한 정답을 제공하도록 하였다. 또한 동적인 FAQ 관리기능인 히스토리를 통해서 한번 질의한 정답을 신속히 제공하도록 하였다. 제안한 시스템의 효용성을 검증하기 위해 교육행정정보를 제공하는 간단한 질의응답시스템을 구현하여 적용해본 결과 일반 키워드 검색에서보다 정확하게 정답을 제공해 주는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.142-145
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• 2010

정보의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 방대한 정보 속에서 사용자의 검색 의도에 맞는 정보를 효과적으로 제공하기란 매우 어려워졌다. 따라서 웹 사용자들의 요구사항을 충족시키기 위한 연구들이 활발히 수행되고 있으며, 많은 방법론들이 제시되고 있다. 본 논문에서는 회귀분석이라는 통계학적 기법을 통해 검색 토픽에 대한 사용자의 인적속성들이 미치는 영향력을 산출하였다. 이는 인간이 가진 내재적 특성이 토픽별 검색 성향과 어떠한 연관관계가 있는지를 규명한 것이다. 또한 특정 토픽에 대해 영향력이 높은 인적속성의 일치 여부가 해당 토픽에 대한 사용자 검색성향의 유사정도와 매우 큰 상관관계가 있는 것을 증명하였다. 이와 같은 사실을 기반으로 사용자가 특정 토픽에 대해 검색 시 해당 토픽에 대해 영향력이 높은 인적속성을 확인하고, 이 속성이 일치하는 사람들의 검색 정보를 제공한다면, 사용자는 보다 만족된 검색결과를 얻을 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.547-549
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• 2005

최근 정보 제공에 도움을 주는 대화형 에이전트의 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분의 대화형 에이전트는 사용자의 요구에 미리 준비된 정적인 답변을 제공하므로 친밀감을 주는 다양한 대화를 유지하지 못한다. 이런 한계점을 극복하기 위해 베이지안 네트워크 등의 인공지능 기법을 이용한 사용자 의도 추론을 통해 보다 세밀하고 유연한 대화처리 모델이 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존의 정보검색을 위한 대화형 에이전트에서 사용자 의도 추론에 사용된 베이지안 네트워크의 효율을 높이기 위해 노드간의 의미 관계를 표현하는 정보를 결합한 시맨틱 베이지안 네트워크 모델을 제안함으로써 효과적인 사용자 의도 추론을 가능하게 한다. 또한 단발적인 질의 분석이 아닌 점증적 질의 분석 방법으로써, 불충분한 정보로 적절한 답변을 추론하지 못할 경우에 MII(mixed-initiative interaction)를 이용하여 주어진 문제를 해결한다. 실제 모바일 검색 사이트를 대상으로 다양한 유형의 대화를 수행하여 유용성을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.241-246
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• 2021

스니펫 추출은 정보검색에서 주요한 문서 정보를 짧은 문단 형태로 보여주는 것으로 사용자가 검색결과를 좀 더 효율적으로 확인할 수 있게 도와준다. 그러나 기존 스니펫은 어휘가 일치하는 문장을 찾아 보여주기에 검색의도가 반영되기 어렵다. 또한 의미적 정답을 찾기 위해 질의응답 방법론이 응용되고 있지만 오픈 도메인 환경에서 품질이 낮은 문제가 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 스니펫 추출, 의도 부착, 검증 3단계로 스니펫을 추출하여 추출된 스니펫이 질의 의도에 적합하게 추출되도록 하는 방법을 제안한다. 실험 결과 전통적인 스니펫보다 만족도가 높은 것을 보였고, 스니펫 추출만 했을 때보다 의도 부착, 검증을 하였을 때 정확도가 0.3165만큼 향상되는 것을 보였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.2
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• pp.168-179
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• 2000

In reusable component retrieval systems with facet-based schemes, facet queries are generally used for representing the characteristics of components relevant to users. This paper proposes an expanded facet query equipped with an object-based thesaurus to precisely formulate user's intents. To evaluate the query, a component retrieval system is also designed and implemented. For exactly retrieving the components, user's query should include relevant facet values capable of fully specifying their characteristics. However, simply listing a series of facet values directly inputted by users, conventional queries fails to precisely represent user's intents. Our query, called expanded facet query, employs fuzzy boolean operators and object-based thesaurus; the former logically expresses the fuzzy connectives between facet queries and required components, whereas the latter helps users appropriately select the specific facet values into the query. A thesaurus query is provided to recommend the relevant facet values with their fuzzy degrees from the thesaurus as well. Furthermore, our retrieval system can automatically formulate queries with the recommended facet values, if necessary.