• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.226-228
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• 2002

본 논문에서는 실시간 대화 행위에서 대화 메시지 사이의 응답 관계를 시각적으로 표현하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존 텍스트 기반 대화 방식과 트리 기반 대화 방식을 결합한 형태로서 대화 메시지의 일반적인 응답 관계뿐만 아니라, 기존 트리 기반 인터페이스에서 지원이 어려운 최근 수신 대화 메시지의 응답 관계를 시각화함으로써 대화자의 상호작용을 용이하게 한다. 이러한 방법은 기존 텍스트 방식의 테이블 구조에 트리 구조를 결함하여 대화에서 응답 관계를 명확히 구분한다. 제안한 방법의 구현은 XML과 DOM을 이용하여 대화 메시지와 대화 시스템을 구현하였으며, 응용 분야는 협업, 원격 교육, 온라인 게임 등이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.60-69
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• 2017

최근 인터넷과 스마트 폰의 발달로 사용자들 사이의 관계를 통해 다양한 정보를 생성하고 공유할 수 있는 소셜 미디어 서비스가 활발히 이용되고 있다. 특히 정보의 양이 방대해지고 신뢰할 수 없는 정보가 증가함에 따라 사용자에게 필요한 정보를 제공해 줄 수 있는 전문가 추천 기법에 대한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 관심 분야, 인적 관계, 응답 품질을 고려한 전문가 추천 기법을 제안한다. 사용자의 관심 분야는 사용자가 소셜 네트워크상의 활동을 분석해 최신의 사용자의 관심 분야 지수를 판단한다. 사용자의 인적 관계는 소셜 네트워크상의 같은 관심분야의 사용자만을 추출하여 인적 관계를 구축하여 인적 관계 지수를 판단한다. 사용자의 응답 품질은 사용자의 응답 속도와 응답 내용을 고려하여 응답 품질 지수를 판단한다. 마지막으로 사용자의 관심 분야, 인적 관계, 응답 품질을 합하여 사용자의 전문가 지수를 판단하고 사용자의 질의를 분석하여 질의와 전문가 그룹을 매칭하여 전문가를 추천한다. 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.134-138
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• 2016

정보의 양이 빠르게 증가함으로 인해 필요한 정보만을 효율적으로 얻기 위한 질의응답 시스템의 중요도가 늘어나고 있다. 그 중에서도 질의 문장에서 주어와 관계를 추출하여 정답을 찾는 지식베이스 기반 질의응답 시스템이 활발히 연구되고 있다. 그러나 기존 지식베이스 기반 질의응답 시스템은 하나의 질의 문장만을 사용하므로 정보가 부족한 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하고자 정보검색을 통해 질의와 유사한 문장을 찾고 Recurrent Neural Encoder-Decoder에 검색된 문장과 질의를 함께 활용하여 주어와 관계를 찾는 모델을 제안한다. bAbI SimpleQuestions v2 데이터를 이용한 실험에서 제안 모델은 질의만 사용하여 주어와 관계를 찾는 모델보다 좋은 성능(정확도 주어:33.2%, 관계:56.4%)을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.134-138
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• 2016

정보의 양이 빠르게 증가함으로 인해 필요한 정보만을 효율적으로 얻기 위한 질의응답 시스템의 중요도가 늘어나고 있다. 그 중에서도 질의 문장에서 주어와 관계를 추출하여 정답을 찾는 지식베이스 기반 질의응답 시스템이 활발히 연구되고 있다. 그러나 기존 지식베이스 기반 질의응답 시스템은 하나의 질의 문장만을 사용하므로 정보가 부족한 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하고자 정보검색을 통해 질의와 유사한 문장을 찾고 Recurrent Neural Encoder-Decoder에 검색된 문장과 질의를 함께 활용하여 주어와 관계를 찾는 모델을 제안한다. bAbI SimpleQuestions v2 데이터를 이용한 실험에서 제안 모델은 질의만 사용하여 주어와 관계를 찾는 모델보다 좋은 성능(정확도 주어:33.2%, 관계:56.4%)을 보였다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 1993년도 봄 학술발표회논문집
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• pp.173-180
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• 1993

주구조물의 여러층에 지지점을 가지는 부구조물의 응답스펙트럼 해석방법에 대하여 연구하였다. 본 연구에서는 지지점 입력간의 상관관계를 고려할 수 있으며 실무에서 부구조물의 내진설계에 쉽게 적용할 수 있는 다중 응답스펙트럼 해석방법을 제시하였다. 다중 응답스펙트럼과 지지점 입력간의 상관계수는 random vibration 이론을 이용하여 설계지반응웅답스펙트럼으로부터 직접 유도하였다. 예제해석 결과 본 연구에서 제안한 방법은 지지점 입력간의 상관관계를 고려하지 않는 통상의 다중 응답스펙트럼 해석방법보다 정확한 지진응답을 예측함을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권5호
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• pp.335-346
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• 2008

온톨로지의 인과관계는 특정 응용을 위한 추론에서 중요한 역할을 하므로, 인과관계는 응용에서 쓰이는 추론의 형태에 근거하여 정의되어야 한다. 본 논문에서는, 전자장비의 고장진단 질의응답을 위한 온톨로지에서의 인과관계를 정의하고 추출하는 모델을 제시한다. 질의응답의 패턴을 분석하여 인과범주를 정의하고, 질의응답에서 나타나는 개념들 사이의 관계들 중 인과범주에 속하는 경우를 인과관계로 정의한다. 인과관계 인스턴스는 응용분야의 정의문으로부터 어휘 패턴을 이용하여 추출되고 시소러스 정보를 이용하여 점진적으로 확장된다. 분야 전문가들의 평가 결과, 본 모델은 관계분류에 있어서 92.3%의 평균 정확률과 추출 단계의 인과관계 인식에 있어서 80.7%의 정확률을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.36-42
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• 2004

본 논문은 대규모 지식베이스와 언어 자원의 부족 문제를 해결하기 위한 동사의 구문 관계 정보를 이용한 한국어 질의-응답 시스템에 대해 기술한다. 구문 관계 정보는 동사의 원형, 사용 패턴, 각 문장 성분들의 의미 속성, 유의 동사 등의 정보를 담고 있다. 문장 및 구에 대한 구문분석은 구문관계 정보에 나타난 동사에 의존적인 문장 성분들의 의미속성과 동사의 일반적인 사용 패턴을 활용한다. 또한 정답후보 문장들의 구문분석을 위해 구문 관계 정보를 사용하고, 질의문의 격 슬롯(case slot)으로부터 정답을 찾기 위해 구문관계 정보를 사용한다. 실험에서 동사의 구문 관계 정보의 이용이 대규모 지식베이스와 언어 자원의 부족 문제를 해결하기 위해 한국어 질의-응답 시스템에 효율적으로 활용될 수 있음을 보였다.

• 전산구조공학
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• 제6권4호
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• pp.67-72
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• 1993

주구조물의 여러층에 지지점을 가지는 부구조물의 응답스펙트럼 해석방법에 대하여 연구하였다. 본 연구에서는 지지점 입력간의 상관관계를 고려할 수 있으며, 실무에서 부구조물의 내진설계에 쉽게 적용할 수 있는 다중 응답스펙트럼 해석방법을 제시하였다. 다중 응답스펙트럼과 지지점 입력간의 상관계수 스펙트럼은 추계론적 진동이론을 이용하여 설계지반응답스펙트럼으로부터 직접 유도하였다. 예제해석 결과 본 연구에서 제안한 방법은 지지점 입력간의 상관관계를 고려하지 않는 통상의 다중 응답스펙트럼 해석방법보다 정확한 지진응답을 예측함을 알 수 있었다.

• 전산구조공학
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• 제5권4호
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• pp.24-28
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• 1992

구조물의 지진응답해석에 사용하는 입력지진동 특성을 구성하는 요소로서, (a) 지진동의 최대 지반가속도치 (b) 지진동의 위상특성 (c) 지진동의 계속시간 (d) 지진동의 스펙트럼 특성 등을 들 수 있다. 그러나 이들 지진동을 구성하는 각 요소들이 구조물의 응답 및 손상에 직접 관련되어 지진동의 강도를 나타내는 척도로써 나타나는 것은 아니다. 그리고 이들 지진동 특성을 규정하는 각 인자와 구조물의 응답특성 및 구조물의 손상도와의 관계를 규명하는 것이 입력지진동의 설정에 있어서 매우 중요하다고 생각된다. 또한 탄성 응답특성과 탄소성 응답특성과의 관계를 규명하여, 탄성 응답스펙트럼이 구조물의 손상에 미치는 효과를 정량적으로 파악할 수 있다면 강지진에 대한 구조물의 내진설계는 보다 간편하게 할 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2003년도 제15회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.163-169
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• 2003

현재의 질의응답 시스템은 TREC(Text Retrieval Conference) 질의집합에 대해 최대 80% 정도의 응답 성공률을 보이고 있다. 하지만 질의 유형에 다라 성능의 많은 차이가 있으며, 인과관계에 대한 질의에 대해서는 매우 낮은 응답 성공률을 보이고 있다. 본 연구는 인접한 두 문장 혹은 두 문장 혹은 두 명사구 사이에 존재하는 인과관계를 추출하고자 한다. 기존의 명사구 간 인과관계 추출 연구에서는 인과관계 단서구문과 두 명사구의 의미를 주요한 정보로 사용하였으나, 사전 미등록어가 사용되었을 때 올바른 선택을 하기 어려웠다. 또한, 학습 코퍼스에 대한 인과관계 부착과정이 선행되어야 하며, 다량의 학습자료를 사용하기가 어려웠다. 본 연구에서는 인과관계 명사구 쌍에서 추출된 어휘 쌍을 기존의 단서구문과 같이 사용하는 방법을 제안한다. 인과관계 분류를 위해 나이브 베이즈 분류기를 사용하였으며, 비지도식 학습과정을 사용하였다. 제안된 분류 모델은 기존의 분류 모델과 달리 사전 미등록어에 의한 성능 저하가 없으며, 학습 코퍼스의 인과관계 분류 작업이 선행될 필요 없다. 문장 내 명사구간의 인과관계 추출 실험 결과 79.07%의 정확도를 얻었다. 이러한 결과는 단서구문과 명사구 의미를 이용한 방법에 비해 6.32% 향상된 결과이며, 지도식 학습방식을 통해 얻은 방법과 유사한 결과이다. 또한 제안된 학습 및 분류 모델은 문장간의 인과관계 추출에도 적용가능하며, 한국어에서 인접한 두 문장간의 인과관계 추출 실험에서 74.68%의 정확도를 보였다.