• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1058-1061
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• 2012

최근 웹을 기반으로 한 계속적인 기술 발전에 따라 의사결정에 필요한 데이터의 요구는 점점 다양해지고 있으며 다양한 요구를 효과적으로 대응하기 위해 데이터 추출 방법에 대한 연구도 지속적으로 이루어지고 있다. 이에 본 논문에서는 자연어를 통해 사용자가 쉽게 원하는 자료를 추출 할 수 있는 방법론을 연구 하였다. 자연어 처리 기술에 대한 연구는 여러 방면에서 이루어지고 있는데 그 중에서도 본 논문에서는 기존의 자연어 처리 연구를 바탕으로 크게 3가지 형태로 연구 진행 하였다. 사용자가 입력한 정보를 바탕으로 유추하여 자연어를 처리하거나 이후 진행될 검색을 선 예측 하는 방법과 사용자 별로 검색되는 자연어를 통해 연관 관계를 설정하여 사용자에게 예측검색을 유도하는 방법 그리고 의사 결정을 위해 구축된 데이터베이스 스키마 정보를 이용하여 사용자가 쉽게 질의 문을 생성할 수 있도록 하는 방법론 연구이다. 본 논문을 통해 연구된 내용은 실제 구축하여 진행 하였고, 연구결과로 생성된 질의 문이 효과적으로 시스템에서 처리 되는 과정에 대한 연구도 함께 진행하고 검증하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.405-409
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• 2021

자연어 추론은 전제가 주어졌을때 특정 가설이 전제에 기반해 합당한지 검증하는 자연어 처리의 하위 과제이다. 우리는 질의응답 시스템이 도출한 정답 및 근거 문서를 자연어 추론 모델로 검증할 수 있다는 점에 착안하여, HotpotQA 질의응답 데이터셋을 자연어 추론 데이터 형식으로 변환한뒤 자연어 추론 모델을 학습하여 여러 질의응답 시스템이 생성한 결과물을 재순위화하고자 하였다. 그 결과로, 자연어 추론 모델에 의해 재순위화된 결과물은 기존 단일 질의응답 시스템의 결과물보다 대체로 향상된 성능을 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.201-209
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• 2000

정보산업의 발달과 함께 일반 사용자들의 데이터베이스의 사용이 증가함에 따라 부정확한 자연어 질의 처리를 할 수 있는 인공 지능적인 질의시스템이 필요하게 되었다. 이러한 질의시스템이 자연어 질의를 처리하려면 불확실한 데이터들에 대한 정보를 제공하는 MetaData가 반드시 필요하고, 데이터베이스 분야와 인공지능 분야의 이론들을 바탕으로 MetaData의 정형화 및 분류가 필요하다. 본 연구에서는 퍼지이론, 확률이론을 기초로 하여 소속척도, 근접추론, 유사관계, 데이터마이닝 기법 등을 이용하여 MetaData를 정형화하고 분류하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.505-508
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• 2003

웹 문서의 홍수 속에서 사용자의 요구에 맞는 문서만을 검색해 주는 정보 검색 시스템이 요구되고 있다. 자연어 질의를 이용한 정보검색 방법은 초보자도 사용이 쉽고 사용자의 의도를 파악하기가 쉬어 지능형 정보검색에 적합하다. 따라서 현재는 자연어 질의로부터 사용자의 의도를 파악하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 구조화된 자연어 질의에서 한국어의 문맥 구조를 기반으로 하여 사용자의 의도를 파악하고 이를 이용하여 정보검색 질의를 생성하는 방법을 제안한다. 이렇게 생성된 질의어를 이용해서 메타정보검색을 하면 보다 정확하고 사용자의 의도에 맞는 문서만이 검색되었다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2004.11a
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• pp.141-144
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• 2004

질의응답 시스템이 정보검색 시스템과 다른 중요한 점은 질의 처리 과정이며, 자연어 질의 문장에서 사용자의 질의 의도를 파악하여 질의 유형을 분류하는 것이다. 본 논문에서는 질의 주-형을 분류하기 위해 복잡한 분류 규칙이나 대용량의 사전 정보를 이용하지 않고 질의 문장에서 의문사에 해당하는 어휘들을 추출하고 주변에 나타나는 명사들의 의미 정보를 이용하여 세부적인 정답 유형을 결정할 수 있는 질의 유형 분류 방법을 제안한다. 의문사가 생략된 경우의 처리 방법과 동의어 정보와 접미사 정보를 이용하여 질의 유형 분류 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.35-39
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• 2018

챗봇은 사람과 기계가 자연어로 된 대화를 주고받는 시스템이다. 최근 대화형 인공지능 비서 시스템이 상용화되면서 일반적인 대화와 질의응답을 함께 처리해야할 필요성이 늘어나고 있다. 본 논문에서는 기계독해 기반 질의응답과 Transformer 기반 자연어 생성 모델을 함께 사용하여 하나의 모델에서 일반적인 대화와 질의응답을 함께 하는 기계독해 기반 질의응답 챗봇을 제안한다. 제안 모델은 기계독해 모델에 일반대화를 판단하는 옵션을 추가하여 기계독해를 하면서 자체적으로 문장을 분류하고, 기계독해 결과를 통해 자연어로 된 문장을 생성한다. 실험 결과 일반적인 대화 문장과 질의를 높은 성능으로 구별하면서 기계독해의 성능은 유지하였고 자연어 생성에서도 분류에 맞는 응답을 생성하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.49-54
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• 2008

질의응답시스템에서 사용자 질의로 입력된 자연어문장을 완벽하게 분석하는 것은 쉬운 일이 아니며, 사용자의 질의 의도의 불명확성으로 키워드 여러 개의 질의문이 존재할 수 있다. 본 논문에서는 질의를 하기 전에 사용자가 안게 되는 자연어 질의문의 작성 부담감을 줄이고, 키워드만으로 자신이 원하는 질의문을 선택할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 제안 시스템은 평서문에서 자동으로 질의문을 생성한다. 질의문 생성은 장문형질의문생성과 단문형질의문생성으로 구분하며, 장문형질의문은 문장의 전체형태를 유지하면서 특정고유명사를 질의하는 것이고, 단문형질의문은 주어진 고유명사를 질의하는 최소한의 요소를 갖춘 단순 형태의 질의 문장이다. 또한 제안 시스템은 생성된 질의문이 유한 해답을 도출할 수 있는 의미있는 질의문을 선별하는 과정을 포함한다. 본 논문에서 제안한 방식이 사용자에게 의미있는 질의문을 제시하여주고 사용자가 원하는 질의문을 선택하게 함으로써 검색의 시간단축과 자연어문장 질의어 자체에 대한 고민을 해소시킬 수 있다. 또한 이는 자연어 문장처리의 한계를 극복할 수 있는 시스템을 구현할 수 있는 기반을 마련한 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.604-607
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• 2022

본 논문은 사용자의 질의에 대한 답변을 제공하는 질의 응답 시스템에서, 제공하는 답변이 사용자의 질의에 대하여 문서에 근거하여 올바르게 대답하였는지 검증하는 QDR validator에 대해 기술한 논문이다. 본 논문의 과제는 문서에 대한 주장을 판별하는 자연어 추론(Natural Language inference, NLI)와 유사한 과제이지만, 문서(D)와 주장(R)을 포함하여 질의(Q)까지 총 3가지 종류의 입력을 받아 NLI 과제보다 난도가 높다. QDR validation 과제를 수행하기 위하여, 약 16,000 건 데이터를 생성하였으며, 다양한 입력 형식 실험 및 NLI 과제 데이터 추가 학습, 임계 값 조절 실험을 통해 최종 83.05% 우수한 성능을 기록하였다

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2001.11a
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• pp.224-229
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• 2001

컴퓨터나 데이터베이스에 대한 지식이 없는 사용자들도 데이터베이스에 저장되어 있는 정보를 쉽게 얻을 수 있도록 도와줄 수 있도록 하는 것이 데이터베이스 시스템을 위한 자연어 인터페이스이다. 이 논문은 이 자연어 인터페이스를 고려한 차세대 데이타베이스, 객체 지향 데이타베이스를 바탕으로 질의어 처리를 OQL(Object Query Language)명령문으로 구축 기법을 연구하고자 한다. 여기서 질의어 처리는 한국어 인터페이스를 바탕으로 하며, 질의를 패턴별로 분해, 프레임 변환, 객체 지향 데이타베이스를 위한 OQL 명령문으로 구축한다. 질의의 효과적인 변환을 위해 프레임 기반 질의 분해 기법을 제안하였으며, 이 기법은 분해된 질의구 별로 변환과정을 수행하여, 질의 처리의 성능을 향상시킨다. 질의 프레임을 생성하기 위해 변환규칙을 사용하여 규칙 베이스를 구축하는 기법을 연구하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.178-180
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• 1999

인터넷은 지난 몇 년 동안 급성장을 이룩하였고, 근래에는 전문가 뿐만 아니라 일반 사용자들도 인터넷을 이용하여 정보를 검색, 활용하고 있다. 인터넷에서 검색 엔진의 도움 없이 정보를 검색한다는 것은 불가능한 일이 되었다. 그러나 일반 사용자가 인터넷에서 검색을 할 때 겪는 가장 큰 어려움은 검색 엔진의 특성과 연산자의 다양성, 불리언 질의의 형식화이다. 따라서 본 논문에서는 검색 엔진의 특성에 관계없이 검색을 할 수 있도록 하기 위하여 자연어를 사용하여 정보를 검색한다. 자연어 질의는 일상적인 생활에서 사용하는 언어를 기반으로 하기 때문에 인터넷에 친숙하지 못한 초보자들도 손쉽게 사용할 수 있다는 장점이 있다. 그리고 질의 처리 에이전트와의 대화를 통하여 사용자는 자신의 요구를 더욱 명확하게 할 수 있고, 그 결과 사용자는 자신이 필요로 하는 문서를 더욱 신속하게 찾을 수 있다.