• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.60-63
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• 2020

기계 독해는 입력 받은 질문과 문단의 관계를 파악하여 알맞은 정답을 예측하는 자연어처리 태스크로 양질의 많은 데이터 셋을 필요로 한다. 기계 독해 학습 데이터 구축은 어려운 작업으로, 문서에서 등장하는 정답과 정답을 도출할 수 있는 질문을 수작업으로 만들어야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 정답이 속한 문서로부터 질문을 자동으로 생성해주는 BERT 기반의 Sequence-to-sequence 모델을 이용한 한국어 질문 생성 모델을 제안한다. 또한 정답이 속한 문서와 질문의 언어가 같고 정답이 속한 문장의 주변 단어가 질문에 등장할 확률이 크다는 특성에 따라 BERT 기반의 Sequence-to-sequence 모델에 복사 메카니즘을 추가한다. 실험 결과, BERT + Transformer 디코더 모델의 성능이 기존 모델과 BERT + GRU 디코더 모델보다 좋았다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.419-423
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• 2019

질문과 그에 대한 근거가 있는 문서를 읽고 정답을 예측하는 기계 독해 연구가 최근 활발하게 연구되고 있다. 기계 독해 문제를 위해 주로 사용되는 방법은 다층의 신경망으로 구성된 딥러닝 모델로 좋은 성능을 위해서는 양질의 대용량 학습 데이터가 필요하다. 그러나 질과 양을 동시에 만족하는 학습 데이터를 구축하는 작업에는 많은 경제적 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 정답 분리 인코더와 복사 메커니즘을 이용한 단답 기반 한국어 질문 자동 생성 모델을 제안한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.176-180
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• 2016

대화형 시스템이 사람의 경청 기술을 모방할 수 있다면 대화 상대방과 더 효과적으로 상호작용 할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 시스템이 경청 기술을 모방할 수 있도록 사용자의 발화를 기반으로 질문을 생성하는 것에 대해 연구하였다. 그리고 이러한 연구를 위해 필요한 데이터를 Image captioning과 Visual QA 데이터를 기반으로 생성하고 활용하는 방안에 대해 제안한다. 또한 이러한 데이터를 Attention 메커니즘을 적용한 Sequence to sequence 모델에 적용하여 질문을 생성하고, 생성된 질문의 질문 유형을 분석하였다. 마지막으로 사람이 작성한 질문과 모델의 질문 생성 결과 비교를 BLEU 점수를 이용하여 수행하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.176-180
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• 2016

대화형 시스템이 사람의 경청 기술을 모방할 수 있다면 대화 상대방과 더 효과적으로 상호작용 할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 시스템이 경청 기술을 모방할 수 있도록 사용자의 발화를 기반으로 질문을 생성하는 것에 대해 연구하였다. 그리고 이러한 연구를 위해 필요한 데이터를 Image captioning과 Visual QA 데이터를 기반으로 생성하고 활용하는 방안에 대해 제안한다. 또한 이러한 데이터를 Attention 메커니즘을 적용한 Sequence to sequence 모델에 적용하여 질문을 생성하고, 생성된 질문의 질문 유형을 분석하였다. 마지막으로 사람이 작성한 질문과 모델의 질문 생성 결과 비교를 BLEU 점수를 이용하여 수행하였다.

• 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.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.351-354
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• 2024

최근 온라인 학습의 비중이 증가함에 따라 온라인 학습 서비스의 일부인 온라인 상담 부분도 비례하여 증가하고 있으며, 많은 상담량으로 인해 상담 서비스의 품질이 저하되고 답변의 속도, 효율성도 감소하는 문제가 발생한다. 국내 교육기관에서는 서비스 개선과 사용자 맞춤형서비스를 제공하기 위해 다양한 연구를 진행하고 있으며 민원을 처리하는 챗봇 등 자동 답변 서비스 도입을 추진하고 있다. 챗봇 및 자동 답변 서비스는 서비스 제공자 입장에서 저예산으로 단순한 질문에 대하여 신속하고 효율적인 서비스를 제공할 수 있으며 서비스 이용자는 즉각적인 답변과 유사한 답변 예시를 확인함으로 질문을 빠르게 해결할 수 있는 장점이 있다. 국가 공공기관에서 제공하는 학습 서비스는 단순하고 반복적인 문의가 많고 정형적인 질의응답이 주로 등록이 되고 있다. 자동 답변 서비스는 이런 문제점을 해결할 수 있는 대안이 된다. 서비스 이용자가 등록한 문의를 기반으로 학습한 답변 서비스는 담당자의 반복된 업무처리 경감과 사용자의 답변감소, 일관된 답변처리로 서비스 품질개선에 큰 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 사용자의 질문에 효율적인 답변 및 민원 처리 서비스를 제공할 수 있는 방법을 제시하며, 관리자의 업무능력 향상과 효율성을 위해 기간별 키워드 빈도수를 계산하여 Word cloud를 생성하여 제공함으로써 사용자들에게 일정 기간 내 빈도수가 높은 키워드 관련 공지 및 안내를 할 수 있도록 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.105-116
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• 2021

하브루타 교육은 짝을 지어 대화하고 토론하고 논쟁하는 방식의 질문 중심 교육이며, 특히 명화 하브루타는 명화에 대한 질문과 답변을 통해 그림의 감상 능력을 증진하고 표현력을 풍부하게 하기 위한 목적으로 시행되고 있다. 본 연구에서는 동양화를 대상으로 한 명화 하브루타를 지원하기 위해, 최신 딥러닝 기술을 활용하여 동양화 등장인물의 성별 관점에서 질문을 자동으로 생성하는 방안을 제시한다. 구체적으로 본 연구에서는 사전학습모델인 VGG16을 바탕으로 동양화 인물 중심의 미세조정을 수행하여 동양화의 인물 분석을 효과적으로 수행할 수 있는 모델을 제안한다. 또한 질문의 유형을 명화 하브루타에서 사용되는 사실 질문, 상상 질문, 그리고 적용 질문의 3가지 유형으로 분류하고, 각 질문을 등장인물에 따라 세분화하여 총 9가지의 질문 패턴을 도출하였다. 제안 방법론의 활용 가능성을 확인하기 위해 실제 동양화의 등장인물 300건을 분석한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론에 따른 성별 분류 모델이 기존 모델에 비해 높은 정확도를 나타냄을 확인하였다.

• 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.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.153-159
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• 2022

본 논문에서는 인공지능이 생성하는 일상 대화의 품질 향상을 위해 상식 추론을 정의하고 설문을 통해 정량적, 정성적 분석을 진행하였다. 정량적 평가에서는 주어진 문장이 에게 학습시키기에 적합한가'라는 수용성 판단을 요청한 질문에서 40대 이상의 연령이 20, 30대와 유의미한 차이를 보였다. 정성적 평가에서는 '보편적 사실 여부'를 AI 발화 기준의 주요한 지표로 보았다. 이어서 '챗봇' 대화의 품질에 대한 설문을 실시했다. 이를 통해 일상 대화를 사용한 챗봇의 대화 품질을 높이기 위해서는 먼저, 질문의 요구에 적절한 정보와 공감을 제공해야 하고 두 번째로 공감의 정도가 챗봇의 특성에 맞는 응답이어야 하며 세 번째로 대화의 차례에 따라 담화의 규칙을 지키면서 대화가 진행되어야 한다는 결론을 얻을 수 있었다. 이 세 가지 요건이 통합적으로 적용된 담화 설계를 통해 완전히 인공지능스러운 대화가 가능할 것으로 여겨진다.