본 논문에서는 콜센터를 위하여 설계 및 구현된 전자메일 자동응답 및 관리 시스템 주에서 서버 시스템에 해당하는 뿐을 기술하였다. 본 연구에서는 도메인에 특성화된 표현 형식 개발을 개발하여 보다 효율적인 3단계 매칭방법을 가진 자동응답기, 학습에 기반한 도메인 비의존적인 자동분류기 및 적용방법의 재배열이 가능한 담당자 분배기를 구현하였다.
최근 인터넷상의 정보를 가공하여 사용자에게 효율적으로 제공하는 서비스들이 많아지고 있지만, 컴퓨터에 익숙하지 않은 사용자들은 이러한 서비스를 쉽게 이용하지 못하기 때문에 사용자들을 돕는 시스템이 필요하다. 예를 들어, 웹사이트의 경우 전자우편을 통한 사용자들의 질문에 대해 관리자가 직접 답을 해줘야 하는데, 사용자의 증가로 질의응답 업무의 양이 커지고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 사용자의 질의를 자동으로 분류하여 응답하고 사용자가 FAQ를 개념적으로 브라우징할 수 있도록 하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 다양한 크기의 질의 메일을 정형화된 크기로 만들기 위한 키워드 클러스터링 자기구성 지도(SOM)와 이를 실제 해당 답변 클래스로 분류하는 전자 우편 분류 SOM의 이단계 구조로 구성되어 사용자의 질의에 해당하는 답변을 자동으로 전송할 수 있으며, 사용자가 이차원상에 표현된 문서 지도를 이용하여 쉽게 전체 자료의 분포를 파악하여 검색할 수 있다. 실제 한 달간 수집한 2,206개의 한메일넷 질의 데이터에 대한 실험 결과, 95%의 분류율을 보여 그 유용성을 볼 수 있었으며, 단계별 검색이 가능하여 사용자가 효율적으로 검색할 수 있음을 확인할 수 있었다.
인터넷의 발전과 더불어 전자메일 사용자가 증가하게 되고, 기업의 고객접촉채널로서 전자메일에 대한 중요성 또한 증가되고 있다. 고객의 요구에 대해 적시에 적절하게 응답하지 못하면 고객의 불만족이 증가하게 되고, 충성도를 감소시켜 결국 장기적 매출 및 수익성 악화를 초래하게 된다. 따라서 고객의 전자메일에 신속, 정확하게 응답할 수 있는 전자 메일 자동관리 시스템의 필요성이 증가되고 있다. 본 연구에서는 나이브 베이지안 학습과 중심점 기반 분류 방법을 이용하여 전자메일 자동관리 시스템에서 전자메일 분류를 수행하는 분류기를 구현한다. 구현된 분류기를 이용하여 실제 기업의 고객 전자메일을 분류하는 실험을 수행하고 두 분류기의 성능을 비교하였다. 실험결과 두 분류기 모두 전자메일 분류에 비교적 우수한 성능을 보였다. 그러나, 클래스 수가 적은 경우 중심점 기반 분류기가 좋은 성능을 보였으나, 학습집합이 작아지면서 두 분류기의 성능 차이는 없었으며, 클래스의 수가 많아지면서 나이브 베이지안 분류기가 더 우수한 성능을 보였다.
컴퓨터의 사용인구가 많아지고, 인터넷의 보급이 급속히 늘어남에 따라 많은 정보가 생산되고 있다. 그리고 이러한 정보를 사용자에게 좀더 효율적인 방법으로 제공하는 서비스들도 많아지게 되었다. 그러나 컴퓨터에 익숙하지 않은 사용자들은 쉽게 이러한 서비스를 이용하지 못하기 때문에 사용자를 돕는 시스템이 필요하다. 인터넷 서비스제공 업체들은 사용자의 질문에 대해 관리자가 직접 답을 해주는데, 이들 시스템을 이용하는 사용자들의 증가로 질의응답 업무의 양이 커지고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 사용자의 질의를 자동으로 분류하여 응답하고 사용자가 FAQ를 개념적으로 브라우징 할 수 있는 시스템의 유용성을 입증하기 위하여, 그 적용 가능성과 일반 사용자들의 이용 결과를 통계적으로 분석하였다.
본 연구에서는 기존의 웹기반 학습시스템이 가지는 학습자의 동기유발이 미흡한 측면과 대규모 학습자의 동시 접속시 병목현상 및 제한된 상호작용에 따른 학습자의 동기 저하와 같은 문제점들을 해결하기 위해 전자우편을 활용한 문항 기반 수준별 학습 시스템을 제시한다. 제시된 시스템은 다음과 같은 특징을 갖는다. 첫째, 학습자는 수준에 따라 필요한 문항을 전자우편을 통해서 제공받고 제공된 문항을 풀고 이에 대한 결과 및 도움을 학인하는 과정을 통하여 학습에 대한 동기 및 흥미를 자연스럽게 부여받을 수 있다. 둘째, 교수자는 웹상에서 별도의 도구없이 손쉽게 문항을 제작함으로써 문항은행 데이터베이스를 효과적으로 구축하고 학습자가 전자우편을 통하여 수행한 학습 결과를 자동으로 확인하여 학습자의 학습 상태를 효과적으로 관리할 수 있다. 마지막으로 교수자와 학습자가 간편한 방법으로 의사소통을 할 수 있는 대화방 메커니즘을 구축함으로써 학습 시스템의 상호작용성과 질의 및 응답의 용이성을 극대화하였다.
최근 인터넷의 대중화와 함께 설문조사 기법이 발전하면서 '사이버 설문조사'의 활용범위가 넓어지고 있다. 웹을 중심으로 진행되는 사이버 설문조사는 적은 비용으로 단시간내 여론을 알 수 있는 장점이 있지만, 서버와 네트워크에 과다한 트래픽을 유발한다. 본 논문은 이러한 단점을 보완하기 위해 이메일 방식을 사용한 멀티미디어 웹 설문지 관리 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 시스템은 POP3로 수신된 설문메일을 가져와 처리함으로써 기존의 인터텟상에서 이루어지는 설문조사와는 달리 웹 데이터베이스를 사용하지 않는다. 따라서, 서버의 트래픽을 줄이고, 수신된 설문메일의 설문형태에 따른 키워드로 답변을 필터링하여 잘못된 응답메일은 자동으로 발신하고 제대로 수신된 메일은 문항별로 응답을 데이터베이스에 저장한다. 또한, 기존의 단순한 설문형태를 벗어나 동영상과 사운드를 이용한 멀티미디어 설문메일을 통해 다양한 설문조사가 가능하며 이메일을 이용함으로써 사용자가 직접 설문사이트에 전속하지 않아도 되는 편리함을 제공한다.
Due to the recent proliferation of the internet, it is broadly granted that the necessity of the automatic document categorization has been on the rise. Since it is a heavy time-consuming work and takes too much manpower to process and classify manually, we need a system that categorizes them automatically as their contents. In this paper, we propose the automatic E-mail response system that is based on 2 hierarchical document clustering methods. One is to get the final result from the classifier trained seperatly within each class, after clustering the whole documents into 3 groups so that the first classifier categorize the input documents as the corresponding group. The other method is that the system classifies the most distinct classes first as their similarity, successively. Neural networks have been adopted as classifiers, we have used dendrograms to show the hierarchical aspect of similarities between classes. The comparison among the performances of hierarchical and non-hierarchical classifiers tells us clustering methods have provided the classification efficiency.
현대사회에서 웹을 통한 정보 제공 서비스가 늘어나면서 병원에서도 홈페이지와 E-mail을 통하여 많은 질문과 상담이 진행되고 있다. 그러나, 이것은 관리자에 대한 업무부담과 답변에 대한 응답시간 지연의 문제가 있다. 본 논문에서는 이런 질의문서에 대한 자동응답시스템의 기초연구로 문서 분류 방법을 연구하였다. 실험방법으로 1200개의 환자질의문서를 대상으로 66%는 학습문서로, 34%는 테스트문서로 활용하여 이것을 NBC(Naive Bayes Classifier), 공통색인어, 연관계수를 이용한 문선분류에 사용하였다. 문서 분류 결과, 기본적인 NBC방법 보다는 본 논문에서 제안한 두 방법이 각각 3%, 5% 정도 더 높게 나타났다. 이러한 색인어의 빈도보다, 색인어와 카테고리간의 연관성이 문서 분류에 더 효과적이라는 것을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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