질의 응답(Question Answering) 시스템은 질의에서 요구하는 정답 유형(Answer tyype) 및 질의에 사용된 용어를 적용하여 보다 정확한 답을 추출하고자 한다. 그러나 질의에 사용된 용어들이 문서의 정답문장에 그대로 사용되지 않고 같은 의미의 다른 어휘로 출현하기도 하며, 혹은 다른 문법적 정보를 가진 카테고리로 등장하여 정답 추출에 어려움이 따른다. 따라서, 본 논문은 질의별 카테고리 개념 리스트를 구축하여 효과적인 의미적 질의 확장 방법론을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 질문 문장의 패턴 린 질의 정보 유형을 파악하여 질의 카테고리 및 카테고리별 개념 리스트를 구축한다. 그런 후 구축된 질의 개념 카테고리 및 리스트를 활용하여 질의 유형을 학습하고, 새로운 질의가 입력되면 해당 개념 카테고리로 분류한 후, 개념 리스트를 기반으로 개념별 질의 확장을 수행한다. 제안된 시스템의 성능 명가를 위하여, TREC-9의 질의와 TREC 문서 중 1991년도 WSJ(Wall Street Journal) 42,654건을 대상으로 실험한 결과 질의 확장을 수행하지 않는 시스템의 경우 MRR(Mean reciprocal ratio) 측정에서 0.223의 결과를 보인 반면 제안된 시스템의 경우 0.50의 향상된 결과를 보였다.
본 논문에서는 개념 기반 질의-응답 시스템에서 개념 규칙을 이용하여 해답을 추출하는 방법에 대하여 기술한다. 개념 기반 질의-응답 시스템은 질의문의 각 유형별 개념 정보를 이용하여 질의문을 분석하고 해답을 추출하는 시스템이다. 질의문의 키워드들을 개념에 따라 분류하고, 질의 유형별로 공통적으로 나타나는 개념들을 이용하여 개념 프레임을 정의한다. 또한, 개념 정보와 해답이 들어 있는 문장과 문단에서 공통적으로 나타나는 구문 특성을 이용하여 해답 추출을 위한 규칙을 작성한다. 개념 규칙은 형태 정보와 구문 정보를 포함하며, 질의 유형별로 따로 작성한다. 작성된 규칙을 이용하여 문서로부터 해답이 들어 있는 문장과 문단을 추출한 후 질의문의 해답 유형에 해당하는 개체를 해답 후보로 제시한다. 실험 결과 개념 규칙을 이용한 해답 추출의 정확도가 매우 높게 나타났다.
차세대 검색 엔진의 모형으로 일컬어지는 질의/응답 시스템을 개발하는데 있어서, 보다 정확하고 유연한 검색 결과를 제공하기 위하여 개념망에 기반한 지식베이스 구축의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문은 기존의 개념망에 속성 구조를 추가한 확장 개념망과 속성에 의해 분류되는 정답문서 집합으로 구성되는 지식베이스를 이용한 질의/응답 시스템을 제안한다. 본 논문의 지식베이스에서 정의한 속성은 질의/응답에서 정답문서를 효과적으로 연계시켜 사용자에게 보다 유연한 정답을 제공할 수 있게 한다. 본 논문에서는 경제 분야의 지식베이스의 활용 예를 설명한다.
검색 집합에 대한 정확한 지식 없이는 대부분의 사용자가 효율적인 질의 형성에 많은 어려움을 겪고 있다. 사실 대부분의 사용자는 그들이 필요한 결과를 얻기 위한 질의를 만드는데 많은 시간을 소비하고 있으며, 이러한 어려움을 극복하기 위한 방법 중의 하나가 초기 질의로부터 더 좋은 질의를 형성해 가는 질의 확장이다. 본 연구에서는 초기 질의의 결과로 검색된 클래스가 가지고 있는 개념을 이용하여 질의를 확장하는 개념 기반 질의 확장 방법을 제안한다. 개념은 시소러스에 의해 확장되며, 질의 확장 과정의 효율성을 평가하기 위하여 시뮬레이션을 통한 최적의 검색 효율을 나타내는 임계치를 설정하고 재현율과 정확도를 비교하였다.
이 연구는 중학생들의 전해질과 이온 개념에서 나타나는 개념 변화 유형을 조사한 것이다. 자료수집은 9학년 학생들을 대상으로 전해질과 이온 수업 전후의 개념을 조사하고, 9명의 학생들을 대상으로 반구조화된 면담을 통해 이루어졌다. 면담내용을 모두 녹음하고 전사하였으며, 그리고 학생들의 응답을 유형별로 분류하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 이온의 개념 변화 유형은 단순한 개념에서 정교화된 개념, 불완전한 개념에서 과학적 개념, 오개념에서 혼동된 개념, 오개념에서 오개념 등의 4가지로 분류되었다. 많은 학생들이 수업 전후 이온 개념 형성에 어려움을 겪고 있으며, 원자와 원자의 구성입자를 정확하게 구별하지 못하고 있었다. 둘째, 전해질 개념 변화 유형은 부분적 과학 개념에서 정교화된 개념, 오개념에서 부분적 오개념, 불완전한 개념에서 불완전한 개념, 오개념에서 오개념 등의 4가지로 분류되었다. 또한 다수의 학생들은 전해질과 비전해질의 차이점을 구분하는 것을 어려워하였다. 셋째, 연구 단원인 전해질과 이온은 교육과정에 따라 9학년 2학기에 편성되어 있고, 진학을 위한 내신성적 산출 등 바쁜 시기의 학습으로 학생들이 입자 개념 형성에 더욱 곤란을 겪고 있음을 알 수 있었다. 연구 결과를 바탕으로 학생들이 입자의 과학적 개념을 변화시킬 수 있는 교수전략을 제시하였다.
삶의 질을 구성하는 사회공간적 요소들은 현실 세계의 각 영역들, 즉 물질적, 생태적, 상징적 영역들에 상응하는 입지. 환경, 장소라는 3가지 개념들로 범주화될 수 있다. 이들은 삶의 질의 구체적 내용들, 즉 기본수요에의 접근, 생태적 안전의 보장, 그리고 공동체적 정체성의 확보와 관련된다. 본 논문은 이와 같이 ‘삶의 질’을 위한 공간을 3가지 영역으로 유형화하고, 이의 구체적 지표들을 설정하여, 대구시민들을 대상으로 설문조사한 결과를 분석하였다. 또한 본 논문은 이러한 3가지 사회공간적 요소들을 종합적으로 고려하는 공동체의 개념을 제시하고, 삶의 질을 고양시키기 위한 공동체적 생활정치를 강조한다.
본 논문에서는 개념 기반 질의-응답 시스템에서의 정답 추출 방법에 대하여 기술한다. 개념 기반 질의-응답 시스템은 개념 정보를 이용하여 해답을 추출하는 시스템을 말하며, 질의분석을 통해 분류되고 추출된 개념 그에 따른 정답 추출 규칙을 이용하여 정답을 추출하는 방법과 시스템에 대하여 연구하였다. 질의에 대한 정답이 들어 있는 문서들을 분석하여 정답 추출 규칙을 작성한다. 규칙은 개념과 구문정보를 포함하고 있으며 작성된 규칙을 통하여 문서로부터 정답후보를 생성하고 정답을 선택한다.
정보 검색 시스템이나 웹(Web)이 방대해지고 초보적 수준의 사용자들이 늘어남에 따라 간단한 조작만으로 원하는 정보를 얻어낼 수 있는 도구의 개발이 점점 중요해지고 있다. 일반적으로 정보 검색 시스템이나 검색 엔진을 통한 질의 입력 방법이나 연산자들이 매우 다양하며 일반 사용자들은 질의를 형식화 하는 것이 쉽지 않다. 본 논문은 일반 사용자가 정보 검색 시스템이나 검색 엔진을 통하여 정보를 검색하기 위한 검색어 형식화를 도와주는 개념 마법사를 제안한다. 본 논문에서 제시한 개념 마법사는 실세계 지식의 부족을 시소러스를 이용하여 인터렉티브(interactive) 하게 제시하고 웹을 기반으로 하는 플러그인(plug-in)으로 제공함으로써 유용성 및 확장성이 크다.
본 연구는 정부의 정책패러다임이 '질 좋은 창업' 으로 이행되고 있는 추세 속에, 질 좋은 창업의 개념 정립을 시도하고 이를 통해 질 좋은 창업이 창출 될 수 있는 서식지 모형을 제시하고 있다. 연구결과, '질 좋은 창업' 에 대한 직설적 논의는 정책적으로는 태동하였지만 이론적으로는 아직 충분하지 않은 것으로 조사되었다. 본 연구는 기존의 성공창업에 대한 연구는 부분적으로 진행 된 바 이러한 선행연구를 참조하고 미국의 대학창업교육 현황 분석을 통해 질 좋은 창업의 개념을 이론적으로 정립하고 이의 달성조건을 모형으로 제시하였다. '질 좋은 창업' 달성 모형 핵심은 질 좋은 창업성립요소 확보, 이의 혼합을 통한 준비과정, 그리고 이의 실행을 주도하고 지원하는 실행생태계였다. 이러한 모형은 이미 미국 대학교육에서 방대하게 실행되고 있다. 특히 미국 노스캐롤라이나주립대의 TEC 프로그램 사례분석을 통해 이를 검증한 '질 좋은 창업육성 시스템' 을 제안하였다.
본 논문에서는 정확한 해답 추출을 위해 키워드보다 중요한 역할을 하는 개념을 분석하는 개념 기반 질의 분석에 대해 기술한다 해답 유형이 같은 질의들에서 나타나는 개념은 유사하기 때문에 이러한 개념들을 잘 정의하여 이용할 경우, 해답을 포함하는 다양한 형태의 구문으로부터 보다 정확한 해답을 추출할 수 있다는 것이 본 논문의 주요 아이디어이다. 즉, 해답을 포함하는 문서와 그 문서 내에 있는 해답을 좀더 정확하게 추출하기 위해 질문에 있는 각 단어나 구절들의 구문 및 의미 역할을 파악하고자 하는 것이다. 이를 위해, 정답 유형별로 그 유형의 질문에서 공통으로 나타나는 주요 개념들로 구성된 개념 프레임을 정의하고, 사용자 질의를 분석하여 개념 프레임을 채우는 과정으로 질의 분석을 수행한다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 개념 기반 방식이 기존의 질의분석 기법에 비해 높은 정답 추출 성능을 보여주었다. 본 논문에서 제안한 개념 기반 접근 방법은 언어에 관계없이 적용 가능한 모델이며, 또한 기존 방식과 함께 사용할 수 있는 장점도 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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