기업에겐 언제나“당신 회사의 수익모델은 무엇인가”라는 질문이 반복된다. 수익모델과 연계돼 자주 나오는 얘기가 바로‘차별화된’이라는 말이다. 기업들은 돈을 지불할만한 차별화된 서비스를 내놓으려고 고심한다. 여기서 사람들은‘차별화된’이라는 말을‘새로운’이라는 말과 동일시하는 것 같다. 그리고 서비스를 기획하는 사람들 역시 이‘새로운’이란 덫에 걸리는 경우가 많다.하지만 수많은 서비스 중에 그것만의 고유한 수익모델을 갖는 경우가 얼마나 될까? 수익모델에서의‘차별화’는‘새로운’이라는 의미보다는‘기존의 것에 가치를 더한’정도의 의미로 해석하는 것이 낫지 않을까?
An expert system, Watermelon Disease Expert System (WDES), was developed in this study using HCLIPS which allows input and output in Korean. WDES could diagnose 8 diseases and 1 physiological disorder frequently occurring on watermelons grown in greenhouses. The knowledge base of WDES consisted of 35 ‘IF -THEN ’rules and the forward chaining was used to make inferences. Help menu providing information on the nature of questions in text and image forms was included for users to answer questions without difficulty. Watermelon growers and researchers have validated the system and proved possibility of its practical use. In order to facilitate the practical use of WDES by watermelon growers, the knowledge base of WDES needs to be improved by including more detailed information on various diseases and disorders and restructuring rule bases.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2015.10a
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pp.213-215
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2015
국립국어원 온라인가나다에서 제공되는 질의응답 문서를 이용한 국어정보에 대한 Q&A시스템은 언어 자체에 대한 질문과 답변의 특성으로 조사나 어미로 끝나는 표현이 주어로 등장하는 등의 특이한 문장이 자주 나타난다. 이러한 이유로 형태소 분석을 거쳐 명사를 키워드로 추출하는 일반적인 키워드 추출 방식은 좋은 성능을 얻기 어렵다. 본 논문에서는 국어정보 질의응답 문서의 특징에 맞는 키워드 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방식에서는 문장 단위로 분할된 결과에서 연결어미로 문장을 추가로 분할한 뒤에 조사 앞에 나타나는 단어열을 키워드로 추출한다. 덧붙여 다자비교형 질의에서의 키워드 추출을 위해 편집거리를 이용한 키워드 추출 방법을 제안한다.
Lee ChungHee;Oh HyoJung;Kim HyeonJin;Jang MyungGil
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07b
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pp.478-480
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2005
기네스 기록과 같은 기록정보는 사용자가 질의응답 시스템에 자주 질문할 수 있는 내용이지만, 구성단어의 수가 적고 일반적인 단어로 구성되는 기록정보 문장의 특성으로 인해 전통적인 질의응답 시스템에서는 정답을 제시하기 힘든 정보이다. 그러므로 기록정보만을 위한 접근방법이 필요하다. 우리는 기록정보는 특정 문맥에 의해 쓰여지는 경우가 많다는 가정 하에, 문맥 정보를 반영할 수 있는 템플릿을 정의하고, 이 템플릿에 의해서 기록정보를 색인하여 정답을 제시하는 시스템을 제안한다. 템플릿은 거리, 형태소, 형태 소품사, 정답유형, 구문 정보의 5가지 제약정보를 나타낼 수 있게 구성된다. 전통적인 백과사전 QA 시스템과 제안 시스템을 비교하여 평가한 결과, 제안한 방법이 기록정보 QA 시스템에 효과적임을 알 수 있었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.10a
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pp.889-891
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2019
전화 상담 과정에서, 상담원은 고객의 요청에 적절히 대응해야 하는 의무를 갖고 있지만, 고객의 요청은 상담원의 수보 범위를 자주 벗어난다. 그런 범위 이외의 질문과 요청에 대해서도 일단은 성실히 응대하는 것이 상담원의 역할이고, 이 부분에서 상담 업무의 어려움이 존재한다. 이러한 어려움을 해결하기 위해서, 상담원에게 고객의 요청을 응대하기 위해 필요한 정보를 실시간으로 제공해줄 수 있는 시스템이 필요하다. 본 연구는, 이상의 기능을 수행하기 위한 시스템 구조를 설계하고, 그 프로토타입을 구현하는 것으로 이루어졌다.
The purpose of this study was to examine practice of strategies childcare teachers use in order to promote peer interaction among young children and difficulties in implementing strategies by using mixed methodology. The participants of current study were 155 inservice childcare teachers and they completed SIPPY questionnaire. To investigate strategy practice with difficulties, 44 teachers participated in theme writing and 3 teachers were interviewed. SIPPY data were analyzed by SPSS 20.0 and theme writing and interview transcripts were coded by qualitative analysis procedure. Results are as follows; First, teachers in this study use more environmental and naturalistic activity strategies than intensive strategies. Depending on educational experience and education level, there was a statistically significant difference. Second, participants reported various natural activity strategies that they use in the classroom such as compliments, modeling, suggestion, cooperative activity plan. Based on the analysis of qualitative data, four categories of difficulties were presented such as environmental component, disconnection with families, child individual characteristics, and teacher component. Implications were discussed in terms of teacher education and teacher driven professional development program.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2019.10a
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pp.12-17
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2019
FAQ(Frequently Asked Questions) 질의 응답 시스템은 자주 묻는 질문과 답변을 정의하고, 사용자 질의에 대해 정의된 답변 중 가장 알맞는 답변을 추론하여 제공하는 시스템이다. 정의된 대표 질문 및 대응하는 답변을 클래스(Class)라고 했을 때, FAQ 질의 응답 시스템은 분류(Classification) 문제라고 할 수 있다. 종래의 FAQ 분류는 동일 클래스 내 동의 문장(Paraphrase)에서 나타나는 공통적인 특징을 통해 분류 문제를 학습하였으나, 이는 비슷한 단어 구성을 가지면서 한 두 개의 단어에 의해 의미가 다른 문장의 차이를 구분하지 못하며, 특히 서로 다른 클래스에 속한 학습 데이터 간에 비슷한 의미를 가지는 문장이 존재할 때 클래스 분류에 오류가 발생하기 쉬운 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 문제점을 해결하고자 서로 다른 클래스 내의 학습 데이터 문장들이 상이한 클래스임을 구분할 수 있도록 클래스 일치 여부(Class coincidence classification) 문제를 결합 학습(Jointly learning)하는 기법을 제안한다. 동일 클래스 내 학습 문장의 무작위 쌍(Pair)을 생성 및 학습하여 해당 쌍이 같은 클래스에 속한다는 것을 학습하게 하면서, 동시에 서로 다른 클래스 간 학습 문장의 무작위 쌍을 생성 및 학습하여 해당 쌍은 상이한 클래스임을 구분해 내는 능력을 함께 학습하도록 유도하였다. 실험을 위해서는 최근 발표되어 자연어 처리 분야에서 가장 좋은 성능을 보이고 있는 BERT 의 텍스트 분류 모델을 이용했으며, 제안한 기법을 적용한 모델과의 성능 비교를 위해 한국어 FAQ 데이터를 기반으로 실험을 진행했다. 실험 결과, 분류 문제만 단독으로 학습한 BERT 기본 모델보다 본 연구에서 제안한 클래스 일치 여부 결합 학습 모델이 유사한 문장들 간의 차이를 구분하며 유의미한 성능 향상을 보인다는 것을 확인할 수 있었다.
Objectives: Insomnia is not only the most common sleep-related disorder, but also is one of the most important. Knowledge of the comorbidities of insomnia is essential for proper treatment including pharmacological and non-pharmacological methods to prevent disease chronification. This study aimed to determine sleep clinic patients' knowledge of insomnia. Methods: This study recruited 44 patients (24 males and 20 females; mean age $54.11{\pm}16.30years$) from the sleep clinic at National Center for Mental Health. All subjects were asked to complete a self-report questionnaire about their reasons for visiting a sleep clinic and about their knowledge of treatment and comorbidities of insomnia. Results: The reasons for visiting the sleep clinic were insomnia symptoms of daytime sleepiness, irregular sleeping time, nightmares, snoring, and sleep apnea, in that order. Of the responders, 72.7% had a comorbidity of insomnia, and 22.7% showed high-risk alcohol use. In addition, 70.5% of responders chose pharmacological treatment of insomnia as the first option and reported collection of information about treatment of insomnia mainly from the internet and medical staff. More than half (52.3%) of the respondents reported that they had never heard about non-pharmacological treatments of insomnia such as cognitive behavioral treatment (CBT-I) or light therapy. The response rate about comorbidities of varied, with 75% of responders reporting knowledge of the relation between insomnia and depression, but only 38.6% stating awareness of the relation between insomnia and alcohol use disorder. Of the total responders, 68.2% were worried about hypnotics for insomnia treatment, and 70% were concerned about drug dependence. Conclusion: This study showed that patients at a sleep clinic had limited knowledge about insomnia. It is necessary to develop standardized insomnia treatment guidelines and educational handbooks for those suffering from insomnia. In addition, evaluation of alcohol use disorders is essential in the initial assessment of sleep disorders.
The main purpose of this study was to detect and classify public perceptions toward smog disasters on Twitter using topic modeling. To help achieve these objectives and to identify gaps in the literature, this research carried out a literature review on public opinions toward smog disasters and topic modeling. The literature review indicated that there are huge gaps in the related literature. In this research, this author formed five research questions to fill the gaps in the literature. And then this study performed research steps such as data extraction, word cloud analysis on the cleaned data, building the network of terms, correlation analysis, hierarchical cluster analysis, topic modeling with the LDA, and stream graphs to answer those research questions. The results of this research revealed that there exist huge differences in the most frequent terms, the shapes of terms network, types of correlation, and smog-related topics changing patterns between New York and London. Therefore, this author could find positive answers to the four of the five research questions and a partially positive answer to Research question 4. Finally, on the basis of the results, this author suggested policy implications and recommendations for future study.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.48
no.3
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pp.281-302
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2017
This study examined the differences in a searcher's mental states of a complex information search and retrieval task during information search process between the two groups: participants who were exposed to mental demand manipulation and those not exposed. Data from the experiments and questionnaires were analyzed. Based on qualitative approach and quantitative analyses, the results indicated that the participants exposed to mental demand required more thoughts; addressed negative emotions more often; reduced a searcher's efforts; and interrupted search performance than those not exposed. These results suggest that mental demand contributed to a searcher's perceived thought, emotion, effort, and performance, although these mental states differed in relative contribution of information search process. Significant differences were found between the two groups with respect to the component of mental demand, performance, and frustration of the NASA-TLX subjective cognitive load. These results have implications for search user interface design and information search systems among others.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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