• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.25-27
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• 2023

본 논문에서는 캐릭터 챗봇을 학습시키고, 학습된 모델을 React 기반 웹 페이지에 통합하는 것을 목표로 한다. 웹 페이지 사용자들은 실시간으로 게임이나 영화 캐릭터와 대화할 수 있는 기능을 제공받게 된다. 캐릭터 챗봇은 사용자의 질문을 이해하고 학습된 캐릭터의 특성에 따라 적절한 응답을 생성함으로써 상호작용하게 된다. 사용자가 웹 페이지에서 입력한 질문이나 요청은 챗봇 모델을 통해 처리되며, AI 챗봇은 학습된 지식과 데이터를 활용하여 응답을 생성한다. 사용자는 웹 페이지에서 자연스러운 대화를 통해 원하는 캐릭터와 대화를 이어갈 수 있게 된다.

• 한국비블리아학회지
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• 제20권4호
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• pp.51-65
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• 2009

교육학 분야 전문기관의 전자게시판에 접수된 참고질문의 유형과 하위주제 영역간의 관계를 파악하기 위해 교육학의 23개 하위 주제영역을 대상으로 6개 질문유형을 가지고 242건의 질문을 분석하였다. 순수한 참고질문은 56.14%로 상당히 높은 수치를 보였으며, 도서실 게시판에 접수된 질문은 교과교육, 교과서, 교육일반, 교수 학습영역에서 조사형 질문이 많았으나 교육통계연구센터 게시판에는 교육제도, 고등교육, 학생 학부모 분야에서 즉답형 질문이 많이 접수되었다. 분석결과 발견된 문제점에 대한 개선방안으로는 메뉴구조 개선으로 이용자의 편의성 확보, 검색기능과 응답기능 갖춘 디지털참고질의 데이터베이스 구축, 웹폼 참고질의양식 사용, 용도에 적합한 전자게시판 사용, 참고질의 관련 주제를 장서개발정책에 반영할 것이 제안되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.433-436
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• 2020

오픈 도메인 질의응답은 주로 관련된 문서를 검색하고 문서 집합에서 정답을 찾는 방식으로 문제를 해결하는 검색 기반 질의응답 방법을 사용한다. 이러한 검색 기반 질의응답은 정답이 검색된 문서 집합에 존재하지 않는 경우 정답을 찾을 수 없다는 한계가 존재하게 된다. 본 연구에서는 NIL-Aware 방법을 이용하여 Unanswerable한 질문인 경우 문서 자원이 아닌 지식 베이스 자원을 활용하는 뉴로-심볼릭 지식 베이스 질의응답과의 결합 모델을 제안하고 한국어 질의응답 데이터에 적용함으로 제안하는 결합 방법의 유의미성을 확인한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.275-280
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• 2023

문서 그라운딩된 대화 시스템의 응답 성능 개선을 위한 방법론을 제안한다. 사전 학습된 거대 언어 모델 LLM(Large Language Model)인 Llama2 모델에 Zero-Shot In-Context learning을 적용하여 대화 마지막 유저 질문에 대한 응답을 생성하는 태스크를 수행하였다. 본 연구에서 제안한 응답 생성은 검색된 top-1 문서와 대화 기록을 참조해 초기 응답을 생성하고, 생성된 초기 응답을 기반으로 검색된 문서를 대상으로 재순위화를 수행한다. 이 후, 특정 순위의 상위 문서들을 이용해 최종 응답을 생성하는 과정으로 이루어진다. 검색된 상위 문서를 이용하는 응답 생성 방식을 Baseline으로 하여 본 연구에서 제안한 방식과 비교하였다. 그 결과, 본 연구에서 제안한 방식이 검색된 결과에 기반한 실험에서 Baseline 보다 F1, Bleu, Rouge, Meteor Score가 향상한 것을 확인 하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2018년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.361-362
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• 2018

본 연구는 대학 웹페이지의 Q&A(질의응답) 게시판에 게재된 비정형화 된 데이터를 수집한 후 텍스트마이닝과 네트워크 분석을 활용하여 자주 등장하는 키워드 간 연관 패턴을 파악하고자 한다. 분석결과를 바탕으로 FAQ(자주하는 질문) 게시판을 구성한다면 반복적인 질문에 대한 민원을 간소화함으로써 수요자의 편의성과 행정의 효율성 향상에 기여하고 나아가 원활한 양방향 소통이 가능할 것으로 기대한다.

• 응용통계연구
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• 제34권2호
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• pp.191-204
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• 2021

시각질의응답과 이미지 캡셔닝은 이미지의 특징과 문장의 언어적인 특징을 이해하는 것을 요구하는 작업이다. 따라서 두 가지 작업 모두 이미지와 텍스트를 연결해 줄 수 있는 공동 어텐션이 핵심이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 MSCOCO 데이터 셋에 대하여 사전 훈련된 transformer 모델을 이용 하여 캡션을 생성한 후 이를 활용해 시각질의응답의 성능을 높이는 모델을 제안하고자 한다. 이때 질 문과 관계없는 캡션은 오히려 시각질의응답에서 답을 맞히는데 방해가 될 수 있기 때문에 질문과의 유사도를 기반으로 질문과 유사한 일부의 캡션을 활용하도록 하였다. 또한 캡션에서 불용어는 답을 맞히는데 영향을 주지 못하거나 방해가 될 수 있기 때문에 제거한 후에 실험을 진행하였다. 기존 시 각질의응답에서 이미지와 텍스트간의 공동 어텐션을 활용하여 좋은 성능을 보였던 deep modular co-attention network (MCAN)과 유사도 기반의 선별된 캡션을 사용하여 VQA-v2 데이터에 대하여 실험을 진행하였다. 그 결과 기존의 MCAN모델과 비교하여 유사도 기반으로 선별된 캡션을 활용했을 때 성능 향상을 확인하였다.

• 물만먹고자라요
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• 제21호
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• pp.44-52
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• 2008

농촌진흥청 국립식량과학원(www.nics.go.kr)에 민원으로 질의와 응답내용 중에 자주 묻는 질문 베스트 20을 선발해 이를 요약하여 연재한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.133-138
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• 2021

최근 다양한 분야에서 자동 고객 응대 시스템을 도입하고 있으며 이에 따른 대화형 질의응답 시스템 연구의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 새로운 도메인의 대화형 질의응답 시스템 구축에 필요한 말뭉치를 자동으로 생성하는 대화형 질의-응답 생성 시스템을 소개한다. 또한 이전 대화 내용을 고려하여 문서로부터 사용자의 다음 질문 대상이 될만한 응답 후보를 추출하는 맥락 관련 응답 추출 과제와 이에 대한 성능 평가 지표인 Sequential F1 점수를 함께 제안한다. 대화형 질의응답 말뭉치인 CoQA에 대해 응답 후보 추출 실험을 진행한 결과 기존의 응답 추출 모델보다 우리의 맥락 관련 응답 추출 모델이 Sequential F1 점수에서 31.1 높은 성능을 보였다. 또한 맥락 관련 응답 추출 모듈과 기존에 연구된 대화형 질의 생성 모듈을 결합하여 개발한 대화형 질의-응답 생성 시스템을 통해 374,260 쌍의 질의-응답으로 구성된 대화형 질의응답 말뭉치를 구축하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제30권6호
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• pp.799-814
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• 2010

본 연구의 목적은 화석 전시에 관한 깊이 있는 이해와 추론적인 사고를 유도하는 질문으로 구성된 도구를 개발하고 이를 활용한 관람과 그렇지 않은 자유관람 사이의 소통의 특징을 행위 단위 및 대화 유형으로 비교하는 것이다. 몇 단계의 개발과정을 거쳐, 최종적으로 포괄적이면서 추론적 흐름을 가진 아홉 개의 질문으로 구성된 질문카드세트를 개발하였다. 질문카드의 활용에 따른 소통의 특징을 알아보기 위해, 국립과천과학관 자연사전시관에서 자료를 수집하였다. 연구참여자는 또래 관람객 총 열 여덟(18) 그룹(초등학교 5학년에서 중학교 3학년까지)이며, 이들의 관람을 비디오로 녹화하고 전사하여 분석하였다. 전반적인 관람 행태로서 관람 소요 시간(holding time)과 관람 행위(action)를 측정하였는데, 이 중 관람 행위는 크게 '보기(look)', '말하기(speech)', '행동하기 (motion)'로 나누고, 각각 세부적인 요소들로 더 자세히 구분하여 발생빈도를 분석하였다. 또한 말하기 관련 세부 요소들을 바탕으로 하여 대화 유형(type of conversation)을 구분하여 분석하는데, 크게 '열거 (enumerative),' '합의(consensual),' '응답 (responsive),' '논의(argumentative)'로 나누고, 각각의 빈도를 분석하였다. 분석 결과. 질문카드를 활용하는 관람에서는 자유관람보다, 전시물 별 관람 소요 시간 및 대부분의 관람 행위들이 유의미하게 증가하였다. 또한 전반적인 대화의 빈도도 증가하였는데, 특히 '응답'을 제외한 나머지 대화의 유형은 모두 유의미하게 증가하였다. 결론적으로, 질문카드는 전시 물-관람객 간 또는 관람객-관람객 간 소통을 활발히하고, 관람객의 추론적 사고 활동을 촉진하며, 관람객에게 무엇을 어떻게 보아야 하는지에 대해 안내함으로써 보다 집중력 있고 의미 있는 관람이 가능하도록하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권12호
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• pp.577-584
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• 2015

일반적으로 질의응답 시스템은 입력된 질문에 대한 정답을 찾기 위해 질문과 관련된 문서 또는 단락 단위의 검색을 수행한다. 그렇지만 단어 기반의 검색만으로는 정답을 포함하는 단락을 찾기 어려운 경우가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 각 문장이 가지고 있는 주제를 통해 해결할 수 있다고 판단하고 이를 위한 질의-응답문의 주제 분류 시스템에 대해 연구하였다. 이러한 시스템을 위해 필요한 인물과 관련한 주제 유형을 소개하고, 주제를 찾기 위한 단서표현을 정의하였다. 또한 단서표현기반으로 문장의 주제를 파악하는 시스템의 구성에 대해 소개하고, 이 시스템의 구성요소들에 대한 성능 평가를 수행하였다.