• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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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.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.255-256
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• 2018

영어로 진행하는 전공 수업, 영어로 쓰여진 교재의 사용 등이 빈번한 대학 수준 이상에서의 학업을 위해서는 학문목적영어와 관련된 능력을 갖추는 것이 필수적이다. 영어로 진행되는 공부에 어려움을 경험하는 학생들을 돕기 위해 많은 학자들은 해당 분야의 키워드, 즉 전문어휘 목록 작성을 통해 해당 분야의 어휘 학습을 돕는 것이 중요하다고 강조하고 있다. 이에 본 연구에서는 해당분야의 전문 어휘 추출과 관련한 핵심 개념과 선행연구를 살펴본 후, 각기 상이한 키워드 추출 방법을 채택한 2개의 선행연구를 통해 실제 키워드 추출이 이루어지는 방법 및 각각의 장단점에 대해 살펴보고자 한다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.48 no.3
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• pp.491-510
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• 2014

As a major factor for efficient management and retrieval of the articles in databases, keywords are classified into uncontrolled keywords and controlled keywords. Most of Korean scholarly databases fail to provide controlled vocabularies to indexing research articles which help users to retrieve relevant papers exhaustively. In this paper, we carried out automatic descriptor assignment experiments to Korean articles using automatic classifiers learned with descriptors in international database. The results of the experiments show that the classifier learning with descriptors in international database can potentially offer controlled vocabularies to Korean scholarly articles having English s. Also, we sought to improve the performance of automatic descriptor assignment using various classifiers and combination of them.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.164-169
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• 2022

토픽 모델링은 비즈니스 분석이나 기술 동향 파악 등 다방면에서 많이 사용되고 있는 기술이다. 하지만 대표적인 방법인 LDA와 같은 비지도학습의 경우, 그 알고리즘 구조상 문서의 수가 많을 때 토픽 모델링이 가능하다. 본 논문에서는 문서의 수가 적은 경우도, 키워드 및 키프레이즈를 이용한 군집화를 통해 토픽 모델링을 하고 감성분석을 통해 토픽에 대한 분석도 제시하였다. 이에 필요한 데이터 제작 및 키워드 추출, 키워드 기반 감성분석, 키워드 임베딩 및 군집화를 구현하였고, 결과를 정성적으로 보았을 때 유의미한 분석이 되는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.283-284
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• 2019

규칙 기반의 챗봇(Chatbot)은 개발자가 미리 지정한 키워드와 패턴을 통해 사용자의 의도(Intent)를 파악하기 때문에, 챗봇을 응용한 어플리케이션에서는 제한적인 활용도를 보인다. 본 논문에서는 위 문제를 해결하기 위해, 프레임워크 기반의 한글 자연어 처리 챗봇 성능 향상을 위한 점진 학습(Incremental Learning)을 제안한다. DialogFlow는 규칙 기반의 챗봇 프레임워크로서, 사용자 질의 패턴에 대한 사전 학습이 치명적이다. 제안하는 점진 학습 기법은 사용자 질의가 미리 학습되어 있지 않은 경우에도, 유사도 기반으로 질의의 의도를 결정할 수 있다. 이때 entity 조합과 기존에 학습된 질의들과의 유사도를 통해 의도를 결정하여, 프레임워크를 점진적으로 학습한다. 이를 적용하여 연세대학교 정보들을 제공하는 챗봇을 개발하고, 실험을 통해 제안된 점진 학습 기법은 기존 시스템보다 다양한 종류의 질의 처리가 가능하고, 더욱 빠른 응답 속도를 나타내는 것을 확인하였다. 또한 사용자가 증가함에 따라 점진 학습을 통해 성능이 더욱 증가하는 자가 학습 모형으로서의 우수함을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.486-490
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• 2020

키워드 구문 추출(Keyphrase extraction)은 각 문서에서 내용과 주제를 포괄하는 핵심 단어 또는 구문을 추출하는 것을 말한다. 이는 뉴스나 논문에서 중요한 정보를 추출하는 데 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 기존 catSeq 모델에 한국어로 학습한 RoBERTa 언어 모델을 적용하고 개체 연결 정보를 활용해 기존 키워드 생성 디코더와 개체 연결된 단어의 키워드 여부 분류 디코더, 즉 듀얼 디코더를 사용하는 모델을 제안하고 직접 구축한 한국어 키워드 추출 데이터에 대한 각 모델의 성능을 비교한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.1
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• pp.1-8
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• 2009

Learning user's preference is a key issue in intelligent system such as personalized service. The study on user preference model has adapted simple user preference model, which determines a set of preferred keywords or topic, and weights to each target. In this paper, we recommend multi-perspective user preference model that factors sentiment information in the model. Based on the topicality and sentimental information processed using natural language processing techniques, it learns a user's preference. To handle timc-variant nature of user preference, user preference is calculated by session, short-term and long term. User evaluation is used to validate the effect of user preference teaming and it shows 86.52%, 86.28%, 87.22% of accuracy for topic interest, keyword interest, and keyword favorableness.

• Journal of Digital Convergence
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• v.20 no.5
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• pp.53-59
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• 2022

The purpose of this study is to examine the factors related to learning through analysis of domestic research trends in literacy and to present the direction of literacy education. Research papers from 1993 to February 2022 were collected using RISS. 'Literacy' and 'Education' were used as search keywords, and 200 papers were selected for analysis. As a result of analysis using keyword network analysis, 118 keywords appeared at least three times out of a total of 810 keywords. The order of the keywords with the highest frequency is 'digital literacy', 'media literacy', and 'elementary school'. The following direction was suggested through the analysis results. First, it is required to establish an online teaching and learning resource platform and link it with education policy. Second, it is necessary to set literacy competencies and seek ways to improve competencies. Third, a digital-based convergence education model should be developed. This study is meaningful in that it analyzed the most recent literacy studies and suggested the direction of literacy education.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.443-448
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• 2018

웹검색 결과의 품질 향상을 위해서는 질의의 정확한 매칭 뿐만이 아니라, 서로 같은 대상을 지칭하는 한글 문자열과 영문 문자열(예: 네이버-naver)의 매칭과 같은 유연한 매칭 또한 중요하다. 본 논문에서는 문장대문장 학습을 통해 영문 문자열을 한글 문자열로 음차변환하는 방법론을 제시한다. 또한 음차변환 결과로 얻어진 한글 문자열을 동일 영문 문자열의 다양한 음차변환 결과와 매칭시킬 수 있는 발음 유사성 기반 부분 매칭 방법론을 제시하고, 위키피디아의 리다이렉트 키워드를 활용하여 이들의 성능을 정량적으로 평가하였다. 이를 통해 본 논문은 문장대문장 학습 기반의 음차 변환 결과가 복잡한 문맥을 고려할 수 있으며, Damerau-Levenshtein 거리의 계산에 자모 유사도를 활용하여 기존에 비해 효과적으로 한글 키워드들 간의 부분매칭이 가능함을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.701-702
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• 2023

비대면 교육이 증가함에 따라 강의, 특강과 같은 정보성 동영상의 수가 급격히 많아지고 있다. 이러한 정보성 동영상을 보아야 하는 학습자들은 자원과 시간을 효율적으로 활용할 수 있는 동영상 이해 및 학습 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 GPT-3 모델과 KoNLPy 사용하여 동영상 요약을 수행하고 키워드 기반 해당 영상 프레임으로 바로 갈 수 있는 시스템의 개발내용에 대해 기술한다. 이를 통해 동영상 콘텐츠를 효과적으로 활용하여 학습자들의 학습 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.