• 한국전자거래학회지
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• 제16권2호
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• pp.143-158
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• 2011

본 연구는 Q&A(question and answer:질문-답변) 커뮤니티 사이트에서 집단지성의 특성을 추출하고, 이를 이용한 전문지식이나 정보 검색을 위한 전문영역 검색(vertical search) 을 위한 프레임워크를 제안한다, 많은 Q&A 사이트로부터 얻은 정보는 하나의 집단지성의 형태로 볼 수 있으며, 전문영역 검색은 특정 전문 분야 검색에 초점을 맞춘 검색 방법이다. 제안된 프레임워크는 사용자가 검색하고자 하는 질의어와 연관되어 있는 질문(question)과 답변(answer) 정보를 이용하여 관련어를 확장한 후, 이를 기반으로 전문지식을 요구하는 특정 도메인분야에 적용하게 된다. 이를 통해 일반 검색 엔진을 통해 검색된 검색 결과보다 유용한 정보와 전문적인 상세정보까지 제공해 줄 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권4호
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• pp.149-154
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• 2014

지식iN과 같은 사용자 참여 질의응답 커뮤니티에서 원하는 질문에 대한 답을 찾기 위해서는 검색 결과로 제공되는 다양한 문서를 일일이 확인하여 판단하는 과정이 필요하다. 만일 사용자가 원하는 답변을 자동으로 정제하여 제시할 수 있다면, 질의응답의 사용성이 크게 향상될 수 있다. 본 논문에서는 질의응답 데이터 분석을 통해 사용자의 질문의 유형을 단어, 목록, 도표, 글의 4가지 유형으로 분류하고, 문서 내 통계적 특성을 활용하여 각 분류별 답변을 자동으로 제시하기 위한 방식을 제안한다. 단어, 목록, 글 유형은 질의어에 대해 검색된 질문을 군집화하고, 군집 내 빈도와 질의어에 대한 근접도, 답변 신뢰도 등으로 계산된 답변 내 어휘의 적합도를 활용하여 요약한 답변을 사용자에게 제시한다. 도표형은 답변들에서 사용자의 의견 정보를 추출하여 의견 통계를 도표로 제시한다.

• 정보관리학회지
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• 제16권3호
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• pp.49-63
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• 1999

본 연구는 질문용어의 분포가 초록/표제 및 전문으로 표현된 문헌 내에서 2-포아송 분포를 따르고 있는지를 조사하였으며 질문용어의 2-포아송 분포여부가 확률이론에 기반을 둔 이진독립모형과 2-포아송 독립모형에서 초록/표제 및 전문의 검색효율성에 미치는 영향을 비교 분석하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.361-365
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• 2023

오픈 도메인 질의응답 (ODQA, Open-Domain Question Answering)은 주어진 질문에 대한 답을 찾는 작업으로 일반적으로 질문과 관련 있는 지식을 검색 모델(Retrieval)을 통해 찾는 단계와, 찾은 지식에서 문서의 정답을 독해 모델(Reader)을 이용하여 찾는 단계로 구성되어 있다. 본 논문은 기존의 DPR(Dense Passage Retrieval)을 이용한 복수의 검색 모델(Retrieval)만을 계층적으로 사용하여 독해 모델(Reader)을 사용하지 않고 정답 문장을 찾는 방법과 정답 문장을 찾는 데 특화된 검색 모델 학습을 위한 유효한 성능 향상을 보이는 Hard Negative Sampling 기법을 제안한다. 해당 제안기법을 적용한 결과, 동일 조건에서 학습된 검색 - 독해(Retrieval-Reader) 구조의 베이스라인 모델보다 EM에서 12%, F1에서 10%의 성능 향상을 보였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제40권2호
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• pp.299-314
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• 2006

지식 검색 서비스가 국내 포탈들의 대표적인 서비스로 정착되었음에도 불구하고, 지금까지 지식 검색 서비스의 질적 향상을 위한 연구나 지식 검색 데이터베이스의 문서 평가에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 지식 검색 데이터베이스를 구성하는 지식 문서의 평가 기준을 제시하였다. 구체적으로 본 연구에서는 지식 문서를 구성하는 질문 제목, 질문 전체, 답변의 적합도 평가 기준을 제안하고, 답변의 신뢰도 평가 기준도 제시하였다. 이러한 평가 기준에 근거하여 본 연구에서는 지식 문서의 실제 평가를 수행하였다. 본 연구의 결과는 지식 검색 테스트 컬렉션 구축과 신뢰도 컬렉션 구축에 활용되어 궁극적으로 지식 검색 서비스 개선에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 1994년도 제1회 학술대회 논문집
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• pp.3-6
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• 1994

본 연구에서는 전문데이터베이스의 자연어 검색에 있어서 탐색시소러스의 검색효율과 퍼지시소러스 관련어 확장검색의 검색효율을 측정하였다. 한국경제신문사 ECONET의 기사 데이터베이스를 대상으로 질문의 기본 탐색어를 계층어와 관련어로 확장검색한 결과 탐색시소러스를 이용한 관련어 확장검색과 종합검색이 정확률은 저하시키지 앓고 재현율을 향상시켰다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.1363-1373
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• 2009

본 연구는 두 집단지성의 가장 대표적인 서비스인 네이버 지식iN과 위키피디아의 구조적, 경험적 차이를 바탕으로 생산의 차원에서 생산 주기, 생산 참여자, 생산물의 모델을 설정하고, 새롭게 탄생하는 지식을 중심으로 검증함으로써 최종 지식 소비 행위를 반영한 각각의 종합모델을 도출하였다. 우리는 웹에서 집단지성의 일상화를 확인할 수 있다. 지식 획득 매체가 매스미디어에서 인터넷으로 변화하는 과정에서 등장한 포털 및 검색사이트는 지식의 생산이 전문가패러다임에서 소비자 중심으로 재편될 수 있는 가능성을 열어주었다. 그리고 이러한 생산 방식의 변화는 '지식'의 개념 역시 변화시키고 있다. 즉, 집단지성이라는 새로운 웹2.0의 현상이 지식생산방식을 변화시키고 변화된 지식생산방식은 '지식'자체를 변화시킨다는 이론적 가설을 도출할 수 있는 것이다. 본 연구는 이러한 새로운 현상들을 분석하기 위해서는 먼저 보다 엄밀하게 집단지성의 개념을 규정할 필요성에 출발하였다. 현재 집단지성이라는 이름으로 불리면서 급격히 성장하고 있는 위키 방식의 인터넷 서비스와 지식검색 방식의 인터넷 서비스를 비교함으로써 보다 정교한 집단지성의 모델을 구축하고자 하였다. 위키형 집단지성과 지식검색형 집단지성의 차이점은 경험적으로도 뚜렷하게 확인할 수 있다. 본 연구는 이러한 경험적 차이와 기존의 문헌에서 밝혀진 사실들을 바탕으로 두 서비스의 지식생산 방식을 생산플로우, 생산참여자 성향, 생산물(지식)의 성향과 같이 세 영역으로 나누어 각각의 가설 모델을 설정하고 이 모델을 선정된 질의어를 바탕으로 검증한 뒤에 최종적인 모델을 도출하는 방식으로 진행되었다. 지식검색형 집단지성은 '질문-답변-채택'의 구조이고, 그 구조 속에서 '질문기-답변기-순서화기'를 거쳐 하나의 지식 덩어리인 'K-let'을 생산한다. 생산된 'K-let'들은 지식검색서비스의 데이터베이스에 축적되고, 이는 공통된 질의어를 기준으로 소비자들에 의해서 검색되어 소비된다. 하나의 질문에 대해 여러 개의 답변들이 존재하고, 답변자의 성향은 크게 전문성과 체계성을 바탕으로 한 전문가형 답변자와 경험적이고 의견지향적인 대화형 답변자로 나눠진다. 다수의 네티즌들의 참여에 의해서 지식의 생산이 진행되므로 질문의 성향 역시 사실, 의견, 경험 등 다양한 스펙트럼을 가지는 모델로 설정하였다. 반면에 위키형 집단지성은 개방형 플랫폼을 바탕으로 한 백과사전의 형식이며, 이러한 형식 속에서 최초의 개념어 등록과 다수의 편집활동을 거치면서 완성되지 않는 하나의 아티클인 'W-let'을 생산한다. 이러한 'W-let'은 생성 초기에 소수에 의한 활발한 내용 입력 활동으로 어느 정도의 안정화를 거친 후에는 꾸준한 다수의 수정활동을 통해서 'W-let'의 생명력을 유지함으로써 지식의 실제적인 변화를 반영한다. 생산된 'W-let'들은 위키형 집단지성 서비스의 데이터베이스에 축적되고, 이것들은 내부링크를 통해서 모두 연결되어 있다. 백과사전 형식으로 하나의 개념어를 설명하는 하나의 아티클은 오로지 사실적인 지식들로만 구성되나 내부링크와 외부링크를 통해서 다양한 스펙트럼을 가지는 모델로 설정하였다. 위와 같이 설정된 모델을 바탕으로 공통된 질의어 및 개념어를 선정하여 각각의 서비스에 노출시켰다. 이를 통해서 얻어진 각 서비스의 데이터베이스에 축적된 모든 데이터들 중에서 일정한 기간을 기준으로 각각의 모델 검증에 필요한 데이터를 추출하여 분석하는 방식으로 진행되었다. 그 결과 지식검색형 집단지성에서는 '질문-답변-채택'의 생산 구조 속에 다수가 참여하여 질문-채택답변-기타답변으로 배열되어 있는 완성된 형태의 K-let들을 지속적으로 생산하며 비슷한 성향을 가진 K-let들이 반복적으로 생산되어 지식검색 데이터베이스에 누적된다. 지식 소비자들은 질의어 검색을 통해서 다양한 K-let들을 선택하여 비교, 검토한 후에 선택된 K-let들의 배열은 해체되어 소비자들에 의해서 재배열됨을 발견할 수 있었다. 이에 지식검색형 집단지성이란 다수의 의해서 생산되고 누적된 지식들이 소비자의 검색과 선택에 의해 해체되어 재배열되는 지식의 맞춤화 과정이라고 정의내릴 수 있었다. 반면에 위키형 집단지성에서는 '내용입력-미세수정' 구조 속에서 생명력 있는 W-let을 생성한다. W-let은 백과사전처럼 정리되어 내부링크를 통해서 서로 연결되고, 외부링크를 통해 확장되고, 지식소비자들은 검색을 통해 최초의 W-let에 도달한 후에 링크를 선택함으로써 지식을 확장시킴을 검증할 수 있었다. 따라서 위키형 집단지성이란 다수의 의해서 생산되고 정리된 지식들이 소비자의 검색과 링크에 의해 무한히 확장되는 지식의 확대 재생산되는 과정이라고 정의 내릴 수 있다. 결국, 현재의 집단지성이란 지식이 다수의 참여로 생산됨으로써 개인에게 맞춤화되고, 끊임없이 확대 재생산되는 과정을 의미한다. 그리고 이러한 집단지성의 방식은 지식이라는 현재의 차원을 넘어서 정치, 경제를 비롯한 사회의 전 영역으로 점차적으로 확대되어갈 것이다. 앞으로 연구들은 두 가지 모델이 혼재되어 있는 현재의 집단지성이 어떠한 새로운 모델을 만들면서 다른 영역으로 확장되어갈 것인지에 대해서 초점을 맞춰 나가야할 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권1호
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• pp.27-36
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• 2019

본 연구는 검색 기반의 질문 자동 생성 시스템에서 사용자가 이미 답변한 내용을 재질문하지 않도록 사용자의 응답과 유사도가 높은 응답을 질문-데이터베이스에서 찾는 방법을 제안한다. 유사도가 높게 검출된 응답의 질문은 이미 사용자가 아는 내용일 확률이 높기 때문에 질문 후보군에서 제거한다. 유사 응답 검출에는 두 응답간의 동일 단어, 바꿔쓰기 표현, 문장 내용을 모두 사용하였다. 바꿔쓰기 표현은 통계기반의 기계번역에서 사용하는 구절 테이블을 사용하여 구축하였다. 문장 내용은 두 문장을 주의-기반 컨볼루션 신경망으로 압축하여 유사도를 계산하였다. 평가를 위해 구축한 100개의 평가 응답에 질문-응답 데이터베이스로부터 가장 유사한 응답을 추출해서 얻은 결과는 MRR값 71%의 성능을 보였다.

• 시큐리티연구
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• 제19호
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• pp.43-66
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• 2009

민간경비 산업의 질적인 성장을 위해서는 체계적인 교육훈련을 통한 민간경비 종사자의 자질을 향상시켜야 한다. 민간경비 종사자가 교육 훈련시 배운 지식, 기술 등을 현장 근무지에 서 활용하여 세련된 서비스를 제공한다면 국민들로 하여금 신뢰를 확보할 수 있다. 이러한 측면에서 볼 때, 실용적이고 체계적인 교육훈련은 민간경비 산업의 부흥과 밀접하게 관련되어 있다. 민간경비 종사자는 현장에서 상근자 등 다수의 출입자를 대면하게 된다. 따라서 현장에서의 단순히 친절한 서비스 제공의 소극적인 근무보다는 과학적인 관찰기법과 체계적인 질문기법을 통한 거동수상자로 하여금 추가 범죄를 예방할 수 있는 적극적 개념의 근무를 해야 한다. 이에 본 연구에서는 현행 민간경비 신임직원 교육훈련 중 '질문 검색 요령'의 개선된 프로그램을 모형을 제시하였다. 세부적으로 모리스 교수의 '피플워칭'연구 중에서 인간행동의 특징을 통한 과학적인 관찰 기준표와 미국의 FBI, 경찰 등의 수사기관이 받고 있는 리드테크닉 중에서 '행동촉발질문', 그리고 인간의 미세표정을 통한 감정 포착 훈련프로그램인 'METT'를 '질문 검색요령'교육훈련에 적용하는 방안을 제시하였다. 이는 실습위주의 훈련프로그램으로서 실무에 적용 가능한 내용으로 교육생의 교육 분위기를 조성해 줄 것이며, 현장에서 과학적인 근무를 통한 세련된 현장조치를 통한 대국민 신뢰를 확보하여 민간경비 산업의 발전에 도움이 될 것이다.

• 정보처리학회지
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• 제11권2호
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• pp.48-56
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• 2004

인터넷 기술의 발전과 함께 축적된 방대한 정보에 대하여 사용자는 이전보다 더욱 정확하고 빠르게, 그리고 원하는 정보를 더욱 편리하게 얻을 수 있는 새로운 정보검색 기술을 기대하고 있다. 최근 사용자의 질문 의도를 파악한 후, 검색 대상 문서로부터 답을 찾아 제공하는 질의응답형 정보검색기술(이하 질의응답 기술)에 대해 많은 관심이 집중되고 있다.(중략)