• 한국항행학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.108-115
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• 2015

항공용 다변측정 감시시스템은 비행 중 또는 활주로에서 항공기 위치를 제공하는데 사용된다. 항공용 다변측정 감시시스템에서, 질문기는 감시공역에서 항공기에게 적절한 시나리오로 질문을 수행하는데 사용되는 중요한 송신기이다. 질문기의 핵심기능 중 하나인 위스퍼-샤웃 시퀀스는 침입 항공기가 감시공역으로 진입하는 경우 트래픽 밀도를 제어할 수 있다. 따라서 항공용 다변측정 감시스템에서 항공기 간 충돌 가능성을 감소시키고 진입 항공기에 대해 매우 정확한 위치를 구할 수 있게 한다. 본 논문에서는 기존의 2차 감시레이더와 동일한 Mode A/C 질문과 Mode S 질문을 송신하는 질문기를 설계하였다. 질문기에서 적절하게 제어되는 위스퍼-샤웃 질문 시퀀스로, 다변측정 감시시스템은 다수의 항공기로부터 다중 응답 수신에 의해 야기된 동기가블 및 FRUIT현상을 방지할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.29-34
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• 2017

챗봇 혹은 대화 시스템은 특정 질문이나 발화에 대해 적절한 응답을 해주는 시스템으로 자연어처리 분야에서 활발히 연구되고 있는 주제 중 하나이다. 최근에는 대화 모델 학습에 딥러닝 방식의 시퀀스-투-시퀀스 프레임워크가 많이 이용되고 있다. 하지만 해당 방식을 적용한 모델의 경우 학습 데이터에 나타나지 않은 다양한 형태의 질의문에 대해 응답을 잘 못해주는 문제가 있다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 디노이징 응답 생성 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 다양한 형태의 노이즈가 임의로 가미된 질의문을 모델 학습 시에 경험시킴으로써 강건한 응답 생성이 가능한 모델을 얻을 수 있게 한다. 제안하는 방법의 우수성을 보이기 위해 9만 건의 질의-응답 쌍으로 구성된 한국어 대화 데이터에 대해 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 비교 모델에 비해 정량 평가인 ROUGE 점수와 사람이 직접 평가한 정성 평가 모두에서 더 우수한 결과를 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.29-34
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• 2017

챗봇 혹은 대화 시스템은 특정 질문이나 발화에 대해 적절한 응답을 해주는 시스템으로 자연어처리 분야에서 활발히 연구되고 있는 주제 중 하나이다. 최근에는 대화 모델 학습에 딥러닝 방식의 시퀀스-투-시퀀스 프레임워크가 많이 이용되고 있다. 하지만 해당 방식을 적용한 모델의 경우 학습 데이터에 나타나지 않은 다양한 형태의 질의문에 대해 응답을 잘 못해주는 문제가 있다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 디노이징 응답 생성 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 다양한 형태의 노이즈가 임의로 가미된 질의문을 모델 학습 시에 경험시킴으로써 강건한 응답 생성이 가능한 모델을 얻을 수 있게 한다. 제안하는 방법의 우수성을 보이기 위해 9만 건의 질의-응답 쌍으로 구성된 한국어 대화 데이터에 대해 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 비교 모델에 비해 정량 평가인 ROUGE 점수와 사람이 직접 평가한 정성 평가 모두에서 더 우수한 결과를 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.100-104
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• 2022

오픈 도메인 질의 응답(Open Domain Question Answering)은 주어진 질문에 대한 단서가 주어지지 않은 환경에서 정답을 도출해 내는 어려운 문제이다. 최근 테이블 데이터와 같은 구조화된 데이터에서의 질의응답 시스템에 대한 중요도가 점차 높아지면서, 본 논문에서는 위키피디아에 등장하는 테이블들을 대상으로 한국어 테이블 오픈 도메인 질의 응답 시스템을 구성하기로 한다. 또한, 테이블 검색의 한계를 보완하기 위해 Joint Reranker 기반 Fusion-In-Decoder를 제안하고 적용하여 질의응답 Task에서 베이스라인에 대비하여 EM 3.36, F1-Score 3.25 향상을 이루어냈다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.269-274
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• 2023

질의응답 (Question Answering)은 주어진 질문을 이해하여 그에 맞는 답변을 생성하는 자연어 처리 분야의 핵심적인 기계 독해 작업이다. 현재 대다수의 자연어 이해 작업은 사전학습 언어 모델에 미세 조정 (finetuning)하는 방식으로 학습되고, 질의응답 역시 이러한 방법으로 진행된다. 하지만 미세 조정을 통한 전이학습은 사전학습 모델의 크기가 커질수록 전이학습이 잘 이루어지지 않는다는 단점이 있다. 게다가 많은 양의 파라미터를 갱신한 후 새로운 가중치들을 저장하여야 한다는 용량의 부담이 존재한다. 본 연구는 최근 대두되는 deep prompt tuning 방법론을 한국어 추출형 질의응답에 적용하여, 미세 조정에 비해 학습시간을 단축시키고 적은 양의 파라미터를 활용하여 성능을 개선했다. 또한 한국어 추출형 질의응답에 최적의 prompt 길이를 최적화하였으며 오류 분석을 통한 정성적인 평가로 deep prompt tuning이 모델 예측에 미치는 영향을 조사하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제30권4호
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• pp.429-436
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• 2010

이 연구에서는 예비과학교사들이 임용시험의 과학교육학 내용 학습에서 겪는 어려움을 조사하였다. 우선 중등교사 임용시험을 준비하는 한 인터넷 카페의 게시판에 2008년 1월부터 2009년 6월 사이에 게시된 질문들의 내용 영역을 분석하였다. 또한, 임용시험을 마친 예비교사 39명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 내용 영역 분석에 사용한 평가틀은 한국교육과정 평가원과 한국과학교육학회에서 개발한 것이었다. 인터넷 카페의 질문을 분석한 결과, '과학철학과 과학사'와 '과학교수학습이론과 수업모형'에 대한 질문이 가장 많았다. 설문 조사 결과, 예비교사들은 과학철학 관련 내용이 가장 어렵다고 응답하였고, 과학 교수학습 이론이나 수업모형의 적용이 어렵다고 응답하였다. 이상의 결과에 기초하여 교육학적 함의를 논의하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제37권3호
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• pp.173-191
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• 2006

본 연구는 국내 광역시 도 교육청 웹기반 교수학습지원센터에서 제공하고 있는 디지털참고봉사의 현황을 이해하기 위하여 전국적인 조사를 수행하여 분석하였다. 2006 년 7 월 3 일부터 7 월 15 일까지 직접 접속을 하여 참고봉사 제공관련 특성과 참고질문응답 기록을 통해 데이터를 수집하였다. 전국의 16개 광역시 도 교육청 교수학습지원센터 중 13 개 센터가 디지털참고봉사를 제공하는 것으로 나타났으며, 디지털참고봉사 실시여부, 인터페이스 접근 수준, 디지털참고봉사 명칭, 디지털참고봉사 커뮤니케이션 도구, 참고질문수, 참고질문 유형, 응답비율, 질문 답변자 유형을 분석하였다. 현황과 문제점이 도출되었고 교수학습지원센터의 디지털참고봉사가 확립되기 위한 방향을 제시하였다.

• 한국식품조리과학회지
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• 제18권5호
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• pp.482-486
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• 2002

식품표시에 관한 소비자 교육 자료를 개발하여 대학생을 대상으로 소비자 교육을 실시한 다음, 소비자 교육의 효과는 설문지법으로 검토하였다. 식품표시의 정의, 목적, 법적 규정에 대해 올바르게 인식하고 있는 응답자의 비율은 소비자 교육을 실시한 후에 6.5-9.7% 정도 증가하였으나 유의적 차이는 보이지 않았다. 유통기한에 대해서는 '판매할 수 있는 최종일'로서 바르게 답한 응답자는 교육 후에 16.7%정도 증가되었으며, '유통기한이 지난 식품은 반드시 먹을 수 없다'고 답한 응답자가 교육 실시 후에 26.8% 증가되었다. 표기해야 하는 원재료명의 수(p＜0.01)와 표기 순서(p＜0.001)에 대한 응답은 교육 전과 교육 후에 유의적 차이를 보였다. 원재료명의 수에 대한 질문인 '모든 원재명을 표기해야 한다'에 대해 '아니오'라고 답한 응답자는 교육 후에 48.5%로 크게 증가되었고, 원재료명의 표시순서에 대한 질문인 '가장 먼저 표시된 원재료명은 가장 적게 사용된 것이다'에 대해 '아니오'라고 답한 응답자는 교육 후에 0.6% 증가되었다. 한편 원재료 중 식품 첨가물의 표시방법과 사용 이유에 관한 응답은 교육 전과 교육 후에 유의적 차이를 나타내었다(p＜0.001). 식품 첨가물의 표시방법에 관한 질문인 '식품 첨가물은 성분 또는 원재료명과 구별없이 표시하고 있다'에 대해 '예'라고 바르게 답한 응답자는 교육 후에 42.0% 증가되었다. 식품 첨가물의 사용 이유에 관한 질문에 대해 바르게 답한 응답자는 교육 후에 10.5% 증가되었다. 이와 같이 대부분의 문항에서 교육 효과를 볼 수 있었으며, 특히 식품 첨가물의 표시방법에 대한 교육 효과가 가장 좋게 나타났다. 한편 유통기한의 정의는 바르게 이해하고 있었으나 유통기한이 지난 식품은 반드시 먹을 수 없다고 답한 응답자 교육 후에 상당히 증가하여 유통기한의 활용에 대한 보다 철저한 소비자 교육이 필요하다고 생각된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.548-553
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• 2021

비디오 질의 응답은 입력으로 주어진 비디오와 질문에 적절할 정답을 제공하기 위해 텍스트, 이미지 등 다양한 정보처리가 요구되는 대표적인 multi-modal 문제이다. 질의 응답 시스템은 질의 응답의 성능을 높이기 위해 다수의 서로 다른 응답 모듈을 사용하기도 하며 생성된 정답 후보군 중 가장 적절할 정답을 선택하는 정답 선택 모듈이 필요하다. 정답 선택 모듈은 응답 모듈의 서로 다른 관점을 고려하여 응답 선택을 선택할 필요성이 있다. 하지만 응답 모듈이 black-box 모델인 경우 정답 선택 모듈은 응답 모듈의 parameter와 예측 분포를 통해 지식을 전달 받기 어렵다. 그리고 학습 데이터셋은 응답 모듈이 학습에 사용했기 때문에 과적합 문제로 각 모듈의 관점을 학습하기엔 어려우며 학습 데이터셋 이외 비교적 적은 데이터셋으로 학습해야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 정답 선택 성능을 높이기 위해 전이 학습 기반의 멀티모달 퓨전 정답 선택 모델을 제안한다. DramaQA 데이터셋을 통해 성능을 측정하여 제안된 모델의 우수성을 실험적으로 증명하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.25-34
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• 2020

커뮤니티 질의응답 서비스는 다양한 목적으로 활용되고 있다. 질의응답 문서에서 정보의 품질은 질문의 명확성과 답변 내용의 적절성으로 결정되며 문서의 읽기 쉬운 정도를 나타내는 이독성(readability)은 문서가 가지고 있는 정보의 품질을 평가하기 위한 주요 요소이다. 본 연구의 목적은 국내의 CQA 사이트에서 제공되는 문서의 품질을 측정하는 것이다. 이를 위하여 네이버 지식iN의 '국민 신문고' 커뮤니티의 문서에서 사용된 어휘 수준별 사용 빈도를 비교하고, 작성 기관별 문서의 이독성 지수를 측정하였다. 이독성 지수의 측정은 어휘 수준과 문장 길이를 바탕으로 계산되는 Dale-Chall 공식을 사용하였다. 분석 결과, 답변에서 사용된 어휘는 질문에서 사용된 어휘보다 더 어려운 수준이고 문장 길이도 더 길어서 이독성이 더 낮은 것으로 나타났다. 또한, 질의응답간 이독성의 차이는 작성 기관별로도 차이가 있음을 파악할 수 있었다. 본 연구의 결과는 상담업무에 반영할 수 있는 유용한 정보를 도출하여 온라인상의 민원상담 개선에 활용할 수 있으며, 이독성 지수에 기반하여 문서 수준의 정량적 분석을 시도함으로써 텍스트 마이닝의 주제를 확장할 수 있을 것으로 기대한다.