• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.351-354
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• 2024

최근 온라인 학습의 비중이 증가함에 따라 온라인 학습 서비스의 일부인 온라인 상담 부분도 비례하여 증가하고 있으며, 많은 상담량으로 인해 상담 서비스의 품질이 저하되고 답변의 속도, 효율성도 감소하는 문제가 발생한다. 국내 교육기관에서는 서비스 개선과 사용자 맞춤형서비스를 제공하기 위해 다양한 연구를 진행하고 있으며 민원을 처리하는 챗봇 등 자동 답변 서비스 도입을 추진하고 있다. 챗봇 및 자동 답변 서비스는 서비스 제공자 입장에서 저예산으로 단순한 질문에 대하여 신속하고 효율적인 서비스를 제공할 수 있으며 서비스 이용자는 즉각적인 답변과 유사한 답변 예시를 확인함으로 질문을 빠르게 해결할 수 있는 장점이 있다. 국가 공공기관에서 제공하는 학습 서비스는 단순하고 반복적인 문의가 많고 정형적인 질의응답이 주로 등록이 되고 있다. 자동 답변 서비스는 이런 문제점을 해결할 수 있는 대안이 된다. 서비스 이용자가 등록한 문의를 기반으로 학습한 답변 서비스는 담당자의 반복된 업무처리 경감과 사용자의 답변감소, 일관된 답변처리로 서비스 품질개선에 큰 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 사용자의 질문에 효율적인 답변 및 민원 처리 서비스를 제공할 수 있는 방법을 제시하며, 관리자의 업무능력 향상과 효율성을 위해 기간별 키워드 빈도수를 계산하여 Word cloud를 생성하여 제공함으로써 사용자들에게 일정 기간 내 빈도수가 높은 키워드 관련 공지 및 안내를 할 수 있도록 한다.

• 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.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.26 no.3
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• pp.263-278
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• 2015

Online Q&A for the National Institute of the Korean Language provides expert's answers for questions about the Korean language, in which many similar questions are repeatedly posted like other Q&A boards. So, if a system automatically finds questions that are similar to a user's question, it can immediately provide users with recommendable answers to their question and prevent experts from wasting time to answer to similar questions repeatedly. In this paper, we set 5 classes of questions based on its topic which are frequently asked, and propose to classify questions to those classes. Our system searches similar questions by combining topic similarity, vector similarity and sequence similarity. Experiment shows that our method improves search correctness with topic classification. In experiment, Mean Reciprocal Rank(MRR) of our system is 0.756, and precision for the first result is 68.31% and precision for top five results is 87.32%.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.201-205
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• 2014

국립국어원의 온라인 가나다 서비스는 한국어에 대한 다양한 질문과 정확한 답변을 제공한다. 만일 새롭게 등록되는 질문에 대해 유사한 질문을 자동으로 찾을 수 있다면, 질문자는 빠른 시간에 답변을 얻을 수 있고 서비스 관리자는 수동 답변 작성의 부담을 덜 수 있다. 본 논문에서는 국립국어원 질의응답게시판의 특성을 분석하여 질문의 주제를 6가지로 분류하고, 주제 분류 정보와 벡터 유사도, 수열 유사도를 결합하여 유사한 질문을 검색하는 시스템을 제안한다. 평가에서는 본 논문에서 제시한 주제 분류 정보를 활용한 결과 1위 정답 검색 정확률이 향상되는 결과를 얻었다. 최종 실험에서는 MRR이 0.62, 정답이 1위, 5위내에 검색될 확률은 각각 54.2%, 78.2%를 보였다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.1
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• pp.95-99
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• 2010

Social media refers to the content, which are created by users, such as blogs, social networks, and wikis. Recently, question-answering (QA) communities, in which users share information by questions and answers, are regarded as a kind of social media. Thus, QA communities have become a huge source of information for the past decade. However, it is hard for users to search the exact question-answer that is exactly matched with their needs as the number of question-answers increases in QA communities. This paper proposes an approach for classifying a question into three categories (information, opinion, and suggestion) according to the purpose of the question for more accurate information retrieval. Specifically, our approach is based on modified Na$\ddot{i}$ve Bayes classifier which uses structural characteristics of QA documents to improve the classification accuracy. Through our experiments, we achieved about 71.2% in classification accuracy.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.5
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• pp.432-441
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• 2002

Though many services offer useful information on internet, computer users are not so familiar with such services that they need an assistant system to use the services easily In the case of web sites, for example, the operators answer the users e-mail questions, but the increasing number of users makes it hard to answer the questions efficiently. In this paper, we propose an assistant system which responds to the users questions automatically and helps them browse the Hanmail Net FAQ (Frequently Asked Question) conceptually. This system uses two-level self-organizing map (SOM): the keyword clustering SOM and document classification SOM. The keyword clustering SOM reduces a variable length question to a normalized vector and the document classification SOM classifies the question into an answer class. Experiments on the 2,206 e-mail question data collected for a month from the Hanmail net show that this system is able to find the correct answers with the recognition rate of 95% and also the browsing based on the map is conceptual and efficient.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.347-351
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• 2018

이 논문은 대화 시스템에서 질의를 이해하기 위해 딥 러닝 모델을 통해 추출된 자동 추출 자질을 이용하여 문장의 유사성을 분석하는 방법에 대해 기술한다. 문장 간 유사성을 분석하기 위한 자동 추출 자질로써, 문장 내 표현 순차적 정보를 반영하기 위한 RNN을 이용하여 생성한 문장 벡터와, 어순에 관계 없이 언어 모델을 학습하기 위한 CNN을 이용하여 생성한 문장 벡터를 사용한다. 이렇게 자동으로 추출된 문장 임베딩 자질은 금융서비스 대화에서 입력 문장을 분류하거나 문장 간 유사성을 분석하는데 이용된다. 유사성 분석 결과는 질의 문장과 관련된 FAQ 문장을 찾거나 답변 지식을 찾는데 활용된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.481-483
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• 2000

컴퓨터가 널리 보급되고 인터넷이 발전함에 따라 많은 정보가 생산되고, 이러한 정보를 가공하여 사용자에게 효율적으로 제공하는 서비스들도 많아지게 되었다. 그러나, 컴퓨터에 익숙하지 않은 사용자들은 쉽게 이러한 서비스를 이용하지 못하기 때문에 사용자들을 돕는 시스템들이 필요하게 되었다. 한메일넷의 경우 전자 우편을 통한 사용자들의 질문에 대해 관리자가 직접 답을 해주는데, 사용자의 증가로 질의응답 업무의 양이 커지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 사용자의 질의에 자동으로 응답하는 시스템을 개발하기 위하여 효율적인 이단계 자기구성 지도(SOM)를 제안한다. 이 방법은 다양한 크기의 질의메일을 정형화된 크기로 만들기 위한 데이터 축약 SOM과 이를 실제 해당 답변 클래스로 분류하는 문서 분류 SOM으로 구성된다. 실제 사용되고 있는 2206개의 데이터에 대한 실험 결과, 95%의 분류 성공률을 보여 그 가능성을 볼 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.767-769
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• 2019

기계독해는(Machine reading comprehension) 사용자 질의에 대한 답변이 될 수 있는 내용을 기계가 문서를 이해하여 추론하는 것을 말하며 기계독해를 이용해서 챗봇과 같은 자동상담 서비스에 활용할 수 있다. 최근 자연어처리 분야에서 많은 성능 향상을 보이고 있는 BERT모델을 기계독해 분야에 적용 할 수 있다. 본 논문에서는 특허상담 분야에서 기계독해 task 성능 향상을 위해 특허상담 코퍼스를 사용하여 사전학습(Pre-training)한 BERT모델과 특허상담 기계학습에 적합한 언어처리 기법을 추가하여 성능을 올릴 수 있는 방안을 제안하였고, 본 논문에서 제안한 방법을 사용하여 특허상담 질의에 대한 답변 결정에서 성능이 향상됨을 보였다.