• 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.

• 디지털콘텐츠
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• 10호통권161호
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• pp.102-117
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• 2006

지식정보화사회가 도래함에 따라 지식과 정보의 중요성이 더욱 대두되고 있으며 IT 기술의 급속한 발전은 지식의 기술 기반화, 정보 환경화를 가져왔다. 인터넷 사용이 급속도로 증가하면서 필요한 정보들은 지식 검색서비스를 이용해 찾는 것이 일상화 되었다. 이에 검색기술환경의 변화에 따른 지식검색서비스의 등장과 일상화 추세를 통해 지식의 개념과 특징, 지식검색서비스의 체계를 살펴보는 것은 지식 정보화 사회를 살아가는 이들에게 의미 있는 연구가 될 것이다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.134-138
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• 2016

정보의 양이 빠르게 증가함으로 인해 필요한 정보만을 효율적으로 얻기 위한 질의응답 시스템의 중요도가 늘어나고 있다. 그 중에서도 질의 문장에서 주어와 관계를 추출하여 정답을 찾는 지식베이스 기반 질의응답 시스템이 활발히 연구되고 있다. 그러나 기존 지식베이스 기반 질의응답 시스템은 하나의 질의 문장만을 사용하므로 정보가 부족한 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하고자 정보검색을 통해 질의와 유사한 문장을 찾고 Recurrent Neural Encoder-Decoder에 검색된 문장과 질의를 함께 활용하여 주어와 관계를 찾는 모델을 제안한다. bAbI SimpleQuestions v2 데이터를 이용한 실험에서 제안 모델은 질의만 사용하여 주어와 관계를 찾는 모델보다 좋은 성능(정확도 주어:33.2%, 관계:56.4%)을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.134-138
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• 2016

정보의 양이 빠르게 증가함으로 인해 필요한 정보만을 효율적으로 얻기 위한 질의응답 시스템의 중요도가 늘어나고 있다. 그 중에서도 질의 문장에서 주어와 관계를 추출하여 정답을 찾는 지식베이스 기반 질의응답 시스템이 활발히 연구되고 있다. 그러나 기존 지식베이스 기반 질의응답 시스템은 하나의 질의 문장만을 사용하므로 정보가 부족한 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하고자 정보검색을 통해 질의와 유사한 문장을 찾고 Recurrent Neural Encoder-Decoder에 검색된 문장과 질의를 함께 활용하여 주어와 관계를 찾는 모델을 제안한다. bAbI SimpleQuestions v2 데이터를 이용한 실험에서 제안 모델은 질의만 사용하여 주어와 관계를 찾는 모델보다 좋은 성능(정확도 주어:33.2%, 관계:56.4%)을 보였다.

• 산림경영
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• 통권216호
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• pp.10-15
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• 2015

• 디지털융복합연구
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• 제17권1호
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• pp.131-140
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• 2019

지식정보시스템의 발달로 사람들이 기억하는 것을 거부하는 증상이 커지고 있다. 또한 지식을 기억해야 하는 가에 대한 논란도 커지고 있다. 본 연구는 기억하는 지식과 찾는 지식에 대한 선호도 조사를 하였다. 선호 집단 간에 미래에 나타날 지식 활용의 용도, 효과, 용이성에 대한 기대를 예측하였다. 이러한 미래에 나타날 지식 활용에 대한 예측된 기대가 집단 간의 차이를 보이는지 분석하였다. 1차 연구는 2014년 10월에 진행하였다. 이번 연구는 2차 연구이다. 1차 연구와 비교하여 어떤 변화가 있는지 연구하였다. 결과적으로 대학생의 지식 습득 선호도에 따라서 1)미래 시점에서 지식 활용의 다양성을 넓히는 것은 차이가 없고, 2)지식 활용의 효과를 기대하는 것과 3)지식의 지속적인 창출이 용이성에는 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 지식을 기억하는 것이 좋은 것인지를 논의할 수 있는 기초를 마련한 점이 중요하다고 할 수 있다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제15권
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• pp.153-159
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• 2003

수학 학습의 목표를 수학적 사고력의 신장이라는 측면에서 보았을 때 이를 위하여 문제에 대한 다양한 해법을 찾는 활동은 중요하다. 문제에 대한 다양한 접근은 문제해결의 전략을 학습시키고 사고의 유연성을 길러줄 수 있는 방법이 된다. 문제에 대한 다양한 해법을 찾는 과정에서 이미 알고 있는 지식이 어떻게 응용되는지를 알게 된다. 특히 기하 문제에 대한 다양한 접근은 문제해결의 전략을 학습시킬 수 있는 좋은 예가 된다. 본고에서는 문제해결을 통한 수학적 일반성을 발견하기 위한 방법으로서 문제에 대한 다양한 해법을 연역과 귀납에 의하여 일반화하는 과정을 탐색하고자 한다. 특히 수학 문제에 대한 다양한 해법을 찾는 것은 문제해결 전략으로서 뿐만 아니라 창의적 사고의 신장 측면에서 시사점을 던져준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.383-386
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• 2009

집단지성을 이용한 지식검색 서비스는 개방적 구조와, 축적된 자료를 공유할 수 있다는 커뮤니티적인 특성으로 큰 인기를 얻고 있다. 하지만 방대한 지식공유속에서 사용자가 진정으로 원하는 답변 획득은 점점 더 어려워지고 있다. 최근 알고리즘적으로 가장 정교하다고 평가 받는 구글을 통해 상위에 랭크된 검색결과들 중에는 집단지성을 통해 구축된 위키피디아, Yahoo Q/A 과 같은 Social 검색엔진의 검색결과들이 상당수 존재한다. 본 논문은 대부분의 질문은 인간으로부터 문제해결의 실마리를 얻을 수 있다는 점과 온라인상의 사용자에 대한 연구를 통해 지식검색 서비스 사용자중 Influence를 찾는것에 목적이 있다. 이에 국내 Social 검색 엔진의 대표인 네이버 지식iN을 중심으로 지식검색내의 사용자 활동성과 신뢰성을 분석하고, 이를 기반으로한 Influence 지수 산정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 통한 Influence 지수는 지식검색 서비스에서 문제 해결의 실마리를 가진 사용자를 찾는 중요한 지표가 될 것이다.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2011년도 춘계 학술대회 논문집
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• pp.304-319
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• 2011

• 월간양계
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• 제18권1호통권195호
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• pp.112-117
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• 1986

소비자들의 닭고기 품질에 대한 관심도가 높아지고 있다. 소비자가 즐겨 찾는 닭고기를 생산해 내야 하며 생산뿐만 아니라 유통$\cdot$소비분야에 더 많은 관심을 기울여야 한다. 새로운 닭고기요리 개발 보급, 올바른 지식전달을 위한 능동적인 소비자교육을 실시한다면 닭고기소비는 급격히 신장될 수 있을 것이다.