• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2011.10a
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• pp.123-125
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• 2011

본 논문은 스마트 디바이스와 소셜네트워크의 커뮤니티 기능을 활용하여 정보와 지식을 위한 실시간 질의응답 시스템을 제안한다. 정보와 지식의 양이 증가 하고 인터넷과 스마트 디바이스의 발전으로 인하여 지식검색의 필요성이 증대되고 있다. 하지만 현재 컴퓨터는 사용자의 질문을 정확히 이해하고 관련된 답변을 제공해주기 어렵다. 본 논문에서 제안하는 질의응답 시스템은 스마트 디바이스를 이용하고 SNS와 같이 커뮤니티 기반의 서비스를 적용한 실시간 커뮤니티형 질의응답 시스템이다. 사용자의 질문을 분석하여 관심사가 같은 사용자들을 그룹화 하고 관심사가 같은 사용자끼리 질문과 답변을 할 수 있는 서비스를 제공하여 질문과 답변을 효율적으로 주고받을 수 있다. 또한 사용자 피드백을 적용하여 사용자 랭킹을 보여줌으로써 사용자들의 답변률을 향상 시키고 스팸성 답변자에게 제한을 할 수 있는 시스템을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2007.10a
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• pp.179-182
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• 2007

우리가 현재 사용하고 있는 정보검색 시스템은 사용자의 질의와 연관있는 문서 집합만을 제공하므로 사용자가 원하는 정답을 찾기 위해서 사용자는 문서 집합을 브라우징하는 수고를 하여야 하며, 이러한 수고를 덜어주기 위해 개발되는 자동 질의응답시스템은 의미 분석 및 지식 추출 등의 기술적 한계로 사용자에게 만족할 만한 서비스를 제공하고 있지 못한 실정이다. 본 논문은 인터넷에 연결되어 있는 사람 중에 질의어에 대한 응답을 할 수 있는 지혜 제공자를 자동으로 검색 분류하여, 질의자와 실시간으로 연결하여 사용자와 지혜 제공자가 실시간 상호커뮤니케이션을 이용하여 지혜를 교류할 수 있는 인력기반 질의응답시스템인 알포도 시스템을 제안한다. 알포도 시스템은 질의응답모듈, 메티스 관리 모듈, 실시간 커뮤니케이션 모듈, 그리고 지식 추출 및 관리 모듈로 구성되며 현재 베타 서비스를 실시 중이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.640-642
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• 2005

본 논문에서는 온톨로지 기반의 질의-응답을 위한 지능형 웹서비스에 관해 기술하고자 한다. 이 웹서비스는 질의 에이전트와 응답 에이전트 간의 OWL-QL 메시지 교환에 의해서 이루어진다. OWL-QL은 OWL 언어로 표현된 지식베이스를 이용하는 시맨틱 웹 에이전트들 간의 질의-응답 처리를 위한 정형화된 언어이며, 프로토콜이다. OWL-QL에서 응답 에이전트는 질의 에이전트로부터 주어진 질의에 대한 응답처리를 위해 자동화된 추론을 전개한다. 본 논문에서는 시스템을 구성하는 각 에이전트들의 기능과 구조에 관해 설명하고, 질의 에이전트 내에 포함된 그래픽 기반의 OWL-QL 질의 작성기의 유용성에 관해 설명한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.10
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• pp.608-615
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• 2008

In Knowledge Q&A services where information is created by unspecified users, document quality is an important factor of user satisfaction with search results. Previous work on quality prediction of Knowledge Q&A documents evaluate the quality of documents by using non-textual information, such as click counts and recommendation counts, and focus on enhancing retrieval performance by incorporating the quality measure into retrieval model. Although the non-textual information used in previous work was proven to be useful by experiments, data sparseness problem may occur when predicting the quality of newly created documents with such information. To solve data sparseness problem of non-textual features, this paper proposes new features for document quality prediction, namely text-confidence features, which indicate how trustworthy the content of a document is. The proposed features, extracted directly from the document content, are stable against data sparseness problem, compared to non-textual features that indirectly require participation of service users in order to be collected. Experiments conducted on real world Knowledge Q&A documents suggests that text-confidence features show performance comparable to the non-textual features. We believe the proposed features can be utilized as effective features for document quality prediction and improve the performance of Knowledge Q&A services in the future.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.40 no.1
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• pp.133-155
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• 2009

To deal with a new environment of information technologies in the 21 Century, many libraries around the world have made great efforts to develop online knowledge-information services. In Korea, the National Library initiated an online knowledge-information services, in 2008. Through case studies and practical tests of online knowledge-information services, this article discusses plans for developing . The article explores definitions and types of online knowledge-information services, and analyzes online knowledge-information services in Denmark, Sweden, Finland, and Korea. Futhermore, practical reviews on the four services are conducted through 'question-answer' tests. As a result, the article discusses present and future tasks for improving .

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.977-979
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• 2013

본 논문은 스마트 폰 상의 SNS(Social Network Service)기반의 집단의 지식을 효율적으로 공유할 수 있도록 게임화(Gamification)전략을 도입한 질의응답 시스템을 제안한다. 질의응답 시스템은 신규 사용자 및 이미 많은 사용자가 있는 트위터와 페이스북 서비스에서 제공하는 API를 이용하여 사용자를 확보하고, 질문과 답변을 쉽게 할 수 있도록 한다. 또한 게이미피케이션 전략을 통해 사용자의 적절한 서비스 재 몰입루프를 형성한다. 따라서 제안된 시스템에 따라 서비스의 장기간 사용을 사용자에게 효율적으로 유도할 수 있다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.39 no.4
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• pp.105-118
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• 2005

As the number of users who ask and give answers in the query-answer documents retrieval system is growing exponentially, the query-answer document become a crucial information resource, as a new type of information retrieval service. A query-answer document Consists of three structural parts : a query, explanation on query, and answers Chosen by users who asked the query. To identify the role of each structural part in representing the topics of documents, the three structural parts were clustered automatically and the results of several clustering tests were compared in this study.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.07a
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• pp.328-329
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• 2017

본 논문에서는 위치 기반의 지식 공유 서비스를 제안한다. 이 서비스는 사용자의 위치를 기반으로 온라인에서 오프라인까지 효과적인 지식 공유를 가능하게 한다. 또한 위치 기반 서비스의 고질적인 문제인 위치정보의 노출을 방지하고, 서비스의 사용자를 판단하여 응답후보자를 고려하는 알고리즘이 적용되었다. 본 서비스는 실제환경에서 국내외 서버로부터 질의를 요청하였고 콜백시간이 최대 2.6초로 좋은 성능을 보였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.11a
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• pp.12-15
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• 2010

본 논문은 스마트 폰 상의 SNS(Social Network Service)를 이용하여 집단의 지식과 지혜를 공유할 수 있는 질의응답 시스템을 제안한다. 질의응답 시스템은 이미 많은 사용자가 확보된 트위터 서비스를 기반으로 한다. 또한 트위터에서 제공하는 API를 이용하여 Client간에 질문과 답변을 보다 쉽게 할 수 있으며 일반 트위터 사이트에서도 공유가 가능하기 때문에 다양한 경로로 질의응답 데이터에 접근 할 수 있다. 따라서 본 시스템은 확장과 호환에서도 효율적으로 이용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.105-108
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• 2010

쌍방향으로 질문과 답변을 하는 커뮤니티 기반의 지식검색서비스에서는 질의를 통해 원하는 답변을 얻을 수 있지만, 수많은 사용자들이 참여함에 따라 방대한 문서 속에서 검증된 문서를 찾아내는 것은 점점 더 어려워지고 있다. 지식검색서비스에서 기존 연구는 사용자들이 생성한 데이터 즉 추천수, 조회수 등의 비텍스트 정보를 이용하거나 답변의 길이, 자료첨부, 연결어 등의 텍스트 정보 이용하여 전문가를 식별하거나 문서의 품질을 평가하고, 이를 검색에 반영하여 검색성능을 향상시키는 데 활용했다. 그러나 비텍스트 정보는 질의/응답의 초기에 사용자들에 의해 충분한 정보를 확보할 수 없는 단점이 제기 되며, 텍스트 정보는 전체의 문서를 답변의 길이, 자료 첨부등과 같은 일부요인으로 판단해야하기 때문에 품질평가의 한계가 있다고 볼 수 있겠다. 본 논문에서는 이러한 비텍스트 정보와 텍스트 정보의 문제점을 개선하기 위한 품질평가 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 통한 품질지수는 텍스트/비텍스트 정보와 소셜 네트워크 사용자 중앙성을 고려하여 질문에 적합하고 신뢰성 있는 답변을 랭킹화 함으로써 지식검색문서를 분별하는 지표가 되며, 이는 지식검색서비스의 성능향상에 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.