복잡한 의미관계를 정의하는 온톨로지를 구축하는 일은 매우 정밀하고 전문적인 작업이다. 잘 구축된 온톨로지를 응용 시스템에 활용하기 위해서는 온톨로지 클래스에 대한 많은 인스턴스 정보를 구축해야 한다. 본 논문은 온톨로지 인스턴스 정보 추출을 위하여 방대한 양의 웹 문서로부터 주어진 주제에 적합한 문서만을 추출하는 주제 중심 웹 문서 수집 알고리즘을 제안하고, 이 알고리즘을 바탕으로 문서 수집 시스템을 개발한다. 제안하는 문서 수집 알고리즘은 URL의 패턴을 이용하여 주제에 적합한 링크만을 추출함으로써 빠른 속도의 문서 수집을 가능하게 한다. 또한 링크 블록 텍스트에 대한 퍼지집합으로 표현된 주제 적합도는 문서의 주제 관련성을 지능적으로 판단하여 주제 중심 문서 수집의 정확도를 향상시킨다.
어린이 그림책의 효과적인 주제접근을 위해서는 주제명의 부여가 필수적이다. 그러나 어린이 그림책은 표제나 목차 등 자료 자체에서 주제명을 발췌하기가 어렵다. 또한 일반도서를 위한 주제명표를 그대로 사용하기도 적합하지 않다. 이에 본 연구에서는 어린이 그림책을 위한 별도의 주제명표를 개발하였다. 주제명표 개발을 위해서는 영미권의 그림책 주제명표를 참고하였으며, 이 과정에서 우리 문화와 언어에 맞도록 기존의 표목을 수정.추가하였다. 또한 그림책의 주요 독자층인 어린이에게 적합한 표목을 선정하기 위해 초등국어사전 등을 참고하였다. 그리고 시범적으로 구축된 주제명표를 어린이도서연구회의 추천그림책을 대상으로 적용하였다. 앞으로는 지속적인 주제명 부여 작업을 통해 주제명표를 정련하고, 그림책의 주제분석을 위한 지침을 추가적으로 제공할 필요가 있을 것이다.
본 연구는 뇌파측정기술(EEG/ERP)을 적용하여 멀티미디어 자료의 주제 적합성의 단순 모형과 복합 모형을 제안하였다. 즉, 단순 탐색을 처리할 때의 주제 적합성 판단 과정은 단순 모형으로 기술하고, 복합 탐색을 처리할 때의 주제 적합성 판단 과정은 복합 모형으로 설명한다. 단순 모형은 이미지의 의미 분석을 기술하는 N300과 작업 분류에 대한 판단을 할 때 발생하는 P3b 요소들을 이용하였다. 한편 복합 모형은 이미지 기반 표현과 개념적 표현을 하나의 문맥으로 통합시킬 때 나타나는 N400과 복잡한 인지 과정을 기술하는 P600 요소들을 이용하였다. 제안된 적합성 모형들은 EEG 측정 정보에 기초한 멀티미디어 정보시스템의 상호 작용 인터페이스 설계의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 생각한다.
본 논문은 커뮤니티 기반의 질의-응답 서비스에서 사용자 질의의 주제를 분류하는 시스템을 소개한다. 커뮤니티 기반의 질의-응답 서비스는 분야에 따라 다양한 주제를 가질 수 있으며 오늘 날 사용자 질의의 주제 분류에는 통계 기반의 분류 방법이 많이 이용되고 있다. 통계 기반의 분류 방법으로 사용자 질의를 분류하기 위해서는 주제에 적합한 대량의 학습 말뭉치가 필요하다. 주제에 적합한 대량의 학습 말뭉치를 사람이 직접 구축하는 것은 많은 시간과 비용이 든다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 위키피디아 문서를 Supervised K-means Clustering 기법으로 주제별로 분류함으로써 학습 말뭉치를 반자동으로 구축하는 방법을 제안한다. 그 다음, 생성된 학습 말뭉치로 지지 벡터 기계를 학습하여 사용자 질의의 주제를 분류하게 된다. 위키피디아 문서와 사용자 질의는 다른 도메인의 문서임에도 불구하고 본 논문의 시스템으로 사용자 질의의 주제를 분류한 결과 77.33%의 정확도를 보였다.
챗봇은 발화에 대해 컴퓨터가 자동으로 응답하는 시스템이다. 현재 챗봇은 전체 주제에 대한 잡담(chit-chat)보다는 특정 주제에 관한 대화를 목적으로 많이 개발되고 있다. 하지만 개개인이 필요로 하는 챗봇 용도에 적합한 학습 데이터는 부족하다. 이러한 상황에서 챗봇 학습을 위해 필요한 주제의 말뭉치를 대량으로 구축하는 것은 시간과 비용이 많이 소모되어 현실적으로 어렵다. 따라서 학습에 필요한 소량의 말뭉치만 사용하더라도 주제에 적합한 응답을 할 수 있는 챗봇이 필요하다. 이에 본 논문은 챗봇의 목적과 관련 없는 대량의 말뭉치와 소량의 주제 기반 말뭉치를 이용하여 높은 성능을 끌어낼 수 있는 주제 임베딩 방법을 제안한다.
본 연구는 정보검색의 핵심 개념인 적합성을 사용자 중심 관점에서 접근한 연구이다. 적합성에 관한 기존 연구들은 적합성 판단에 영향을 주는 다양한 기준들을 정의해 왔다. 본 연구는 적합성 유형별로 사용자가 적합성을 판단하는 기준과 적합성 유형 간의 관계를 정보 검색 과제별로 연구함으로써 사용자 중심 적합성 판단 모형을 알아보았다. 본 연구는 7개의 사용자 적합성 판단 기준-주제성, 신선성, 신뢰성, 이해가능성, 특수 성, 구체성, 흥미성-과 3가지의 사용자 적합성 유형-인지 적합성, 상황 적합성, 정서 적합성-을 고려하였다. 이를 대학생 사용자들을 대상으로 검색 과제 수행 후 설문에 답하는 반 제어(semi-controlled) 설문 방법을 이용하여 자료를 수집하였고, 구조방정식 모형으로 분석하였다. 연구 결과 주제성, 신뢰성은 모든 검색 과제에 중요한 적합성 판단 기준이었고, 과제 유형별로 볼 때 사실 검색 과제에서는 주제성, 신뢰성, 신선성, 구체성, 흥미성이, 문제 해결 검색 과제에서는 주제성, 신뢰성, 이해가능성, 특수성이, 의사 결정 검색 과제에서는 주제성, 신뢰성, 신선성, 이해가능성, 구체성, 특수성, 흥미성이 적합성을 판단하는 주요 기준들이라는 것을 확인할 수 있었다. 또한 적합성 유형들 간의 관계도 실증적으로 밝힐 수 있었다. 본 연구는 적합성 판단 기준과 적합성 유형 간의 관계를 정보 검색 과제별로 확인함으로써 보다 구체적인 사용자 중심의 적합성 판단 모형을 확립하였다는 점에서 의의를 가진다.
본 논문은 주제분야 전문지식이 적합성 판단에 미치는 영향을 온라인 실험을 통해 살펴보고 주제분야 전문지식이 적합성개념의 기반이 될 수 있는 지를 검증해 보려고 하였다. 문헌정보학 전문가 6명, 문헌정보학 석사과정 학생 9명, 비전문가 12명이 실험에 참여해 문헌정보학 분야에 대한 14개 논문초록과 문헌정보학 영역 이외 14개 논문초록의 적합성을 판정을 실시하였다. 적합성 판단의 일관성은 공동 확률 일치성(Joint-Probability Agreement, PA)과 IBM SPSS의 클래스간 상관관계 계수(Interclass Correlation Coefficient, ICC)를 통해 산출되었다. PA를 사용한 경우, 비전문가는 과제나 그룹 구분에 상관없이 높은 일관성이 보였다. ICC 계산에 따르면, 문헌정보학 전문가들과 비교하였을 때, 문헌정보학 석사과정학생들은 비전문가들보다 높은 수준의 일관성을 가지고 있다는 것으로 나타났다. 2개 그룹(석사 및 박사를 통합으로 하는 전문가그룹과 비전문가)으로 구분하였을 때는 문헌정보학분야 과제에서 예상대로 전문가들이 더 높은 수준의 일관성을 보이는 경향을 볼 수 있었다.
주제명은 이용자가 어린이 그림책을 효과적으로 접근하도록 지원한다. 그러나 어린이 그림책은 다른 자료에 비해 표제나 목차와 같이 자료 자체에서 주제명을 선정하기가 어렵다. 또한 텍스트 외에 그림이 주는 정보량이 큰 편이다. 따라서 그림책의 주제접근을 위해서는 별도의 주제명 목록을 작성할 필요가 있다. 그런데 어린이 그림책에 일반 도서용으로 개발된 주제명을 그대로 사용하기는 적절하지 않을 수 있다. 주제명의 유형과 수준이 상이할 수 있기 때문이다. 이에 본 연구에서는 어린이 그림책에 적합한 주제명표를 개발하고자 하였다. 기본 주제명의 선정을 위해서는 영미권에서 발행된 그림책 주제명표를 참고하였는데, 이 과정에서 우리 문화와 언어에 맞도록 기존의 표목을 수정 추가하였다. 또한 그림책의 주요 독자층인 어린이에게 적합한 표목을 선정하기 위해 초등국어사전과 같은 참고자료도 활용하였다. 그리고 시범적으로 구축된 주제명표를 어린이 그림책을 대상으로 한 권장도서 목록에 적용하여, 주제검색이나 브라우징, 도서 추천 등에 활용하는 방안을 제시하였다.
본 논문은 웹 문서가 특정 주제와 관련된 정보를 담고 있는지를 특정 주제의 단어와 다른 주제의 단어들 사이의 관계를 이용해 평가할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 특정 주제와 관련된 웹 문서에 단어$_{A}$와 단어$_{B}$가 그렇지 않은 웹 문서보다 나온 수가 더 많다면, 단어$_{A}$와 단어$_{B}$의 연결 관계는 특정 주제에 대해 Positive하다고 볼 수 있다. 반대의 경우에는 Negative하다고 볼 수 있다. 이러한 단어와 단어의 연결 관계를 수치화하여 특정 주제와 관련된 웹 문서의 평가에 사용할 수 있도록 WordNet과 BFN을 이용해 보고자 한다.
본 논문에서는 그동안 영어 자동 평가에서 다루지 않은 문제와 답안의 적합성에 대한 평가를 시도한다. 답안이 주어진 문제에 적합한지를 평가하기 위해 문제에서 내용어를 중심으로 핵심어를 추출하며, 이렇게 추출한 핵심어와 각 답안의 적합성을 코사인 상관계수를 이용하여 구해본다. 한 문제에서 추출 가능한 핵심어가 매우 한정되어 있으므로 추가적으로 워드넷의 관련어나 예시 답안을 활용하여 확장한 핵심어 목록으로 실험을 하였으며, 실험 결과를 통해 핵심어를 이용한 답안과 문제의 적합성 평가가 가능함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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