• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.481-485
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• 2020

AI와 사용자간의 대화를 통해 사용자의 요구사항을 파악하고, 해당 요구사항에 적합한 상품을 추천하는 형상을 인터랙션 기반 추천 시스템의 한 예로 볼 수 있다. 우리는 해당 시스템 개발을 위하여 의상 코디셋 추천을 위한 대화 기반 데이터셋을 구축하였다. 데이터셋은 대화와 의상 추천 절차를 반복하여 사용자가 원하는 의상셋을 찾아가는 내용으로 구성된다. 그리고, AI의 코디셋 추천 기술 검증을 위해 두가지 의상 추천 평가셋을 제안한다. 본 논문은 대화 데이터셋 및 관련 평가셋의 개발 절차 및 구성에 대하여 기술하고, 관련된 실험 결과 일부를 보여준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.455-464
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• 2009

현재의 논문 중심적 학술정보 탐색의 한계에서 벗어나 저자 중심적 검색을 제공하기 위해서는 저자명이 갖는 동명이인의 문제가 해결되어야 한다. 그 해법으로 제시된 저자식별은 논문에 출현한 저자명 개체에 실세계 연구자에 대응하는 식별자를 부여하는 작업이다. 최근의 선도적 저자식별 연구들은 90%를 상회하는 식별 성능을 보고하고 있으나 실질적인 학술정보서비스에서 저자식별 기능이 탑재된 예는 거의 없다. 본 논문에서는 학술정보서비스에 보다 직접적으로 기여할 수 있는 광범위한 저자식별 연구를 위해 한국과학기술정보연구원에서 새롭게 구축한 대용량 저자식별 평가셋에 대해 기술한다. 평가셋은 DBLP 데이터에 출현한 고빈도 저자명들에 대해 웹 검색을 통한 수작업 식별 과정을 거쳐 만들어졌다. 현재 881개 저자명에 대해 수집된 41,673개의 저자명개체레코드로 구성되어 있으며 총 6,921명의 실세계 저자 식별자가 존재한다.