• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.119-121
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• 2014

커뮤니티 질의응답 시스템(cQA)은 기존에 구축된 '질문-답' 쌍에서 사용자의 질문과 비교하여 유사도 순으로 결과를 보여주는 시스템이다. 본 논문에서는 '국립국어원'의 질의응답 게시판에 적용 가능한 '커뮤니티 질의응답 시스템'을 소개하고, 국립국어원 질의응답 게시판의 질문 특성을 분석하여 cQA의 성능 향상을 위한 자질 추출 방법을 제시한다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.35 no.4
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• pp.123-139
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• 2001

Describes the impact of electronic communication media on communications among reference librarians and explores the usabilities of the mailing list as an efficient means of reference services. Out of messages made to the library mailing list over the one-year period of the study, 594 postings dealing with reference questions were examined. The types of questions and the rate of responses were analyzed and some limitations to the implementation of the malling list on answering the reference questions were discussed.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.1425-1428
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• 2005

온라인 퀴즈 쇼와 같은 게임에서 참여자들의 서로 다른 망 환경과 컴퓨팅 환경으로 인해 공정성을 보장할 수 없는 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 환경의 차이로 인한 불공정성을 개선할 수 있는 게임 진행 시나리오를 소개한다. 제안한 시나리오에서는 클라이언트에서 질문이 도착하면, 질문 도착 시간을 저장하고, 사용자가 응답을 하는 경우, 사용자의 답과 질문 도착 후 경과된 시간을 같이 서버에게 전달하고, 서버에서는 응답이 도착한 순서가 아닌, 질문에 대한 응답을 만들어낸 소요 시간을 기준으로 승자를 판정하도록 하여 망 환경과 연산 환경의 차이로 인한 불공정성을 제거한다.

• Journal of Information Management
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• v.24 no.3
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• pp.1-30
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• 1993

Providing users who intend to retrieve document information in korean natural language with direct access to retrieval systems, a korean question processing system was developed in which korean natural language was translated into boolean search statements, which are the most frequently used in current information retrieval systems.

• 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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.485-488
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• 2001

본 논문에서는 웹상에서 학습자의 학습능력을 진단하기 위하여 SPICE 모델에서 제시하는 능력수준을 사용하여 각 단계별로 질문을 제시하고 해당 질문의 응답 여부에 따라 자신의 학습 능력을 평가받고 향후 자신의 능력을 좀더 향상시킬 수 있는 지침을 제공하는 학습능력 진단 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 다양한 학습자의 학습능력을 진단할 수 있도록 학습자의 직업에 따라 별도의 질문 리스트를 준비하였으며 질문 리스트와 메세지 및 가산점을 조정한다면 다양한 분야에서도 활용될 수 있을 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.141-145
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• 2022

다중 문서 기반 대화 시스템에서 응답 시스템은 올바른 답변을 생성하기 위해서 여러 개의 문서 중 질문과 가장 관련 있는 문서를 검색하는 것부터 시작해야 한다. DialDoc 2022 Shared Task[1]를 비롯한 최근의 연구들은 대화 시스템의 문서 검색 과정을 위해 Dense Passage Retrieval(DPR)[2] 모델을 사용하고 있으며 검색기의 성능 개선을 위해 Re-ranking과 Hard negative sampling 같은 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 문서에 기반하는 대화 데이터의 양이 적거나 제한될 경우, 주어진 데이터를 효율적으로 활용해 보고자 검색기를 생성 모델을 이용하여 문서의 엔티티를 기반으로 질문을 생성하고 기존 데이터에 증강하는 방법을 제시했으며 실험의 결과로 MRR metric의 경우 0.96 ~ 1.56의 성능 향상을, R@1 metric의 경우 1.2 ~ 1.57의 성능 향상을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.411-414
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• 2019

검색 모델은 색인된 문서 내에서 입력과 유사한 문서를 검색하는 시스템이다. 최근에는 기계독해 모델과 통합하여 질문에 대한 답을 검색 모델의 결과에서 찾는 연구가 진행되고 있다. 위의 통합 모델이 좋은 결과를 내기 위해서는 검색 모델의 높은 성능이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 검색 모델의 성능을 보완해 줄 수 있는 재순위화 모델을 제안한다. 검색 모델의 결과 후보를 일괄적으로 입력받고 '질문-단락'간 주의 집중을 계산하여 재순위화 한다. 실험 결과 P@1 기준으로 기존 검색 모델 성능대비 5.58%의 성능 향상을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.554-558
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• 2020

최근 사전학습 모델의 발달로 기계독해 시스템 성능이 크게 향상되었다. 하지만 기계독해 시스템은 주어진 단락에서 질문에 대한 정답을 찾기 때문에 단락을 직접 검색해야하는 실제 환경에서의 성능 하락은 불가피하다. 즉, 기계독해 시스템이 오픈 도메인 환경에서 높은 성능을 보이기 위해서는 높은 성능의 검색 모델이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 검색 모델의 성능을 보완해 줄 수 있는 오픈 도메인 기계독해를 위한 단락 재순위화 모델을 제안한다. 제안 모델은 합성곱 신경망을 이용하여 질문과 단락을 구절 단위로 표현했으며, N-gram 구절 사이의 상호 주의 집중을 통해 질문과 단락 사이의 관계를 효과적으로 표현했다. KorQuAD를 기반으로한 실험에서 제안모델은 MRR@10 기준 93.0%, Top@1 Precision 기준 89.4%의 높은 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.321-325
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• 2019

오픈 도메인 질의응답이란, 질문을 줬을 때 그 질문과 연관성이 높은 문서를 검색하고 검색된 문서에서 정답을 추출하는 태스크이다. 본 논문은 기계 독해 데이터인 KorQuAD를 활용한 오픈도메인 질의응답 시스템을 제안한다. 문서 검색기를 이용하여 질문과 관련 있는 위키피디아 문서들을 검색하고 검색된 문서에 단락 선택 모델을 통해서 문서 질문과 연관성이 높은 단락들을 선별하여 기계 독해 모델에서 처리해야 할 입력의 수를 줄였다. 문서 선별모델에서 선별된 여러 단락에서 추출된 정답 후보에서 여러 가지 정답 모형을 적용하여 성능을 비교하는 실험을 하였다. 본 논문에서 제안한 오픈도메인 질의응답 시스템을 KorQuAD에 적용했을 때, 개발 데이터에서 EM 40.42%, F1 55.34%의 성능을 보였다.