• Journal of the Korean Data Analysis Society
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• 제20권6호
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• pp.2883-2893
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• 2018

본 논문에서는 모집단이 층으로 구성되어 있고 얻고자 하는 속성이 민감할 때, 덜 민감한 속성 B와 강요응답으로 구성되어 있는 확률장치를 통해 "예"라고 응답한 사람들에게만 민감한 속성 A 와 무관한 속성 Y를 포함하고 있는 Greenberg et al.(1969)의 무관질문모형을 사용하도록 하여 모집단이 층화된 경우 층화추정을 위한 층화 조건부 무관질문모형을 제안하였다. 그리고 제안한 층화 조건부 무관질문모형에서 각 층에 표본을 배분할 때 비례배분과 최적배분 문제를 다루었다. 또한 층화 조건부 무관질문모형을 무관한 속성이 미지인 경우 두 개의 독립표본을 이용하는 층화 이표본 조건부 무관질문모형으로 확장하였으며, 제안한 층화 이표본 조건부 무관질문모형의 두 번째 단계에서 사용되는 h층의 표본의 크기에 대한 최적값을 도출하여 최소분산을 구하였다. 마지막으로 층화 조건부 무관질문모형이 층화 무관질문모형과 층화 Carr et al.(1982)의 모형보다 효율적이 되는 조건을 제시하여 일정한 조건하에서 제안한 모형이 기존 모형들보다 효율적임을 보였으며, 제안한 층화 조건부 무관질문모형이 ${\pi}_{h2}$ 값이 작고 ${\pi}_{hy}$ 값이 작을수록 층화 Carr et al.(1982)의 모형보다 효율적임을 수치적으로 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.511-513
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• 2005

본 논문은 정답 색인 방법을 이용하여 응답 속도가 빠르고 정확한 백과사전 질의응답 시스템을 구현하는 방법을 제안한다. 논문에서 제안한 정답 색인 방법은 대상 문서에서 160여 개의 정답 유형 범주에 해당하는 정답 후보를 인식하고, 정답 후보와 색인 범주에 속하는 키워드를 색인단위로 정의하여 저장하였다. 특히 용언정보에 대해서는 LF(Logical Form)단위로 색인하여 색인 정확도를 높였다. 정답 랭킹에서는 사용자 질문에서 각 단어별로 문장 성분. 단어 가중치 정보 등을 이용하여, 필수단어를 산정하고 이를 정답랭킹의 방법으로 활용하였다. 이러한 방법론은 용언 정보를 활용해야 효과적인 백과사전이라는 문서 도메인의 특성을 반영하고, 빠른 질문 응답 시간을 보장하는 백과사전 질의응답 시스템에 적합하다.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제18권4호
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• pp.127-147
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• 2017

한국에서는 조사의 가장 근본적인 도구인 설문지 설계에 관한 조사방법론 연구가 거의 없다. 본 연구는 2016년 한국종합사회조사의 표본분할을 통한 조사실험을 통하여 한국의 가장 중요한 문제에 대한 폐쇄형 질문과 개방형 질문에 대한 응답의 차이를 분석하였다. 폐쇄형과 개방형에서 모두 경제(35% 대 33.2%)가 가장 많이 언급되었고, 폐쇄형 설문에서는 범죄(24.4%), 교육(15.4%), 빈곤(6.3%)순으로, 개방형에서는 정치(10.8%), 범죄(9.5%), 교육(7.6%)순이었다. 즉, 정치가 포함되지 않은 폐쇄형 질문 응답과 개방형에서 응답순위가 일관성이 있었다. 최대 응답범주였던 경제를 답한 응답자의 특성이 폐쇄형과 개방형에서 인구학적 변수 중 연령과 가구소득 그리고 경제상태만족도 측면에서 제한적으로 차이가 있음을 확인하였다. 본 연구는 타국의 설문문항을 수용할 때 한국적 맥락에서 설문의 질문 부분뿐만 아니라 응답범주의 적정성에 대한 주의가 필요하고, 사전조사에 조사실험이 더 많이 시도될 필요가 있다는 점을 제시한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권8호
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• pp.902-909
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• 2016

질의응답 시스템은 사용자의 질문에 대한 답을 찾아주는 시스템으로, 기존의 검색엔진이 사용자의 질의에 대해 관련된 문서의 링크만을 찾아주는 반면 질문에 대한 최종적인 답을 찾아준다는 차이점이 있다. 특정 분야에 국한되지 않고 다양한 질문을 처리해주는 오픈 도메인 질의응답 시스템에 필요한 연구들이 최근 자연어 처리, 인공지능, 데이터 마이닝 등 학계의 다양한 분야들에서 뜨거운 관심을 받고 있다. 하지만 관련 연구에서는 학습 데이터에는 없었던 단어들이 질문에 대한 정확한 답과 유사한 오답을 구별해내는데 결정적인 역할을 할 수 있음에도, 이러한 처음 보는 단어들을 모두 단일 토큰으로 치환해버리는 문제가 있다. 본 논문에서는 문맥 정보를 통해 이러한 모르는 단어에 대한 벡터를 계산하는 방법을 제안한다. 그리고 역문헌빈도 가중치를 활용하여 문맥정보를 더 효율적으로 처리하는 모델을 제안한다. 또한 풍부한 실험을 통해 질의응답 시스템의 모델 학습 속도 및 정확성이 기존 연구에 비해 향상됨을 확인하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.31-39
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• 2023

최근 자연어 처리(NLP) 기술, 특히 ChatGPT를 비롯한 거대 언어 모델(LLM)의 발전으로 특정 전문지식에 대한 질의응답(QA) 시스템의 연구개발이 활발하다. 본 논문에서는 거대언어모델과 문서검색 알고리즘을 활용하여 한국원자력연구원(KAERI)의 규정 등 다양한 문서를 이해하고 사용자의 질문에 답변하는 시스템의 동작 원리에 대해서 설명한다. 먼저, 다수의 문서를 검색과 분석이 용이하도록 전처리하고, 문서의 내용을 언어모델에서 처리할 수 있는 길이의 단락으로 나눈다. 각 단락의 내용을 임베딩 모델을 활용하여 벡터로 변환하여 데이터베이스에 저장하고, 사용자의 질문에서 추출한 벡터와 비교하여 질문의 내용과 가장 관련이 있는 내용들을 추출한다. 추출된 단락과 질문을 언어 생성 모델의 입력으로 사용하여 답변을 생성한다. 본 시스템을 내부 규정과 관련된 다양한 질문으로 테스트해본 결과 복잡한 규정에 대하여 질문의 의도를 이해하고, 사용자에게 빠르고 정확하게 답변을 제공할 수 있음을 확인하였다.

• 전기의세계
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• 제44권6호
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• pp.40-45
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• 1995

3일간의 심포지움을 통하여 느낀점을 몇가지 적어보면 다음과 같다. 참서자들이 첫날부터 마지막 날까지 오전, 오후 1회의 coffee break를 제외하고는 하루 종일 강연회장에 앉아서 열심히 경청하며 노트하고, 질문하는 등 열의가 대단했다. 또한 일본인 발표자 및 질문자를 위해 동시 통역을 고용하였는데, 영어 소통능력이 부족하더라도 당당하게 일어로 질의 응답을 함으로써 정보 교류가 가능하도록 배려한 점은 앞으로 우리나라에서 이와 같은 심포지움을 개최하게 될때 검토해야 할 것 같다. 특히 통역이 여성이었는데 전력 반도체 관련 용어에 매우 정통해 있고, 사전에 논문을 검토하여 질의 응답시 전문가 이상으로 능력을 발휘하는 것을 보고 우리도 이와 같은 전문 분야별 통역의 양성이 필요하다는 것을 느꼈다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제13권3호
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• pp.387-415
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• 2004

본 연구는 한국의 수도권 대기질 개선의 편익가치를 CV 방식을 통해 추정한 것이다. 분석에 사용한 질문 형식은 3중양분선택 개방형 질문이다. 결과에 의하면, 최종 개방형 질문에서 표출한 WTP가 양분선택 과정에서 선택한 WTP 구간을 이탈한 경우가 다수 존재하였다. 이는 양분선택형 질문형식은 응답자의 잠재적 WTP를 추출하는 과정에서 편의가 발생함을 의미한다. 3중양분선택 개방형 질문 형식은 응답자가 양분 선택형 질문에 응답하는 과정의 학습 효과를 거쳐 개방형 질문에서 잠재적 WTP를 표출함으로써 개방형 질문의 응답률 저하라는 단점과 양분선택형에서 발생하는 편의를 감소시킬 수 있다는 이점이 있다. 수도권 대기질 개선의 편익가치, 즉 응답자가 사회적으로 바람직한 수준의 대기질 상태를 도달하기 위해 지불할 의사가 있는 금액은 응답자 가구 당 월평균 최소 1만 6,402원에서 최고 1만 9,494원으로 추정되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.315-320
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• 2019

질문 생성이란 구절이 입력되면 구절에서 답을 찾을 수 있는 질문을 자동으로 생성하는 작업으로 교육용 시스템, 대화 시스템, QA 시스템 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 한다. 질문 생성에서 정답의 단어가 질문에 포함되는 문제점을 해결하기 위해 구절과 정답을 분리한다. 하지만 구절과 정답을 분리하게 되면 구절에서 정답의 정보가 손실되고, 정답에서는 구절의 문맥 정보가 손실되어 정답 유형에 맞는 질문을 생성할 수 없는 문제가 발생된다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 분리된 정답과 구절의 정보를 연결시켜주는 정답과 구절의 공동 주의 집중 계층을 제안한다. 23,658개의 질문-응답 쌍의 말뭉치를 이용한 실험에서 정답과 구절의 공동 주의 집중 계층이 성능 향상에 기여해 우수한 성능(BLEU-26.7, ROUGE-57.5)을 보였다.

• 응용통계연구
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• 제17권2호
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• pp.303-310
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• 2004

본 연구에서는 민감한 모집단에 대한 자료수집 방법으로 직접 질문 방법 인 Black-Box 방법과 간접 질문 방법인 확률화응답기법(RRT)의 결합적 방법을 제시하였고, 층화이중추출방법을 이용하여 모수를 추정하였다. 또한, 주어진 추정량의 효율성을 Mangat과 Singh 추정량과 비교 분석하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.95-99
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• 2022

오픈 도메인 질의 응답 (ODQA, Open-Domain Question Answering)은 주어진 질문에 대한 답을 찾는 과업으로서 질문과 관련있는 지식을 찾는 "검색" 단계를 필요로 한다. 최근 이미지, 테이블 등의 검색을 요구하는 멀티 모달 ODQA에 대한 연구가 많이 진행되었을 뿐만 아니라 산업에서의 중요도 또한 높아지고 있다. 본 논문은 여러 종류의 멀티 모달 ODQA 중에서도 테이블 - 텍스트 기반 멀티 모달 ODQA 데이터 집합으로 Fusion-in-Decoder (FiD)를 이용한 멀티 모달 오픈 도메인 질의 응답 연구를 제안하며 베이스라인 대비 최대 EM 20.5, F1 23.2 향상을 보였다.