• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.445-447
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• 2001

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.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.5
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• pp.432-441
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• 2002

Though many services offer useful information on internet, computer users are not so familiar with such services that they need an assistant system to use the services easily In the case of web sites, for example, the operators answer the users e-mail questions, but the increasing number of users makes it hard to answer the questions efficiently. In this paper, we propose an assistant system which responds to the users questions automatically and helps them browse the Hanmail Net FAQ (Frequently Asked Question) conceptually. This system uses two-level self-organizing map (SOM): the keyword clustering SOM and document classification SOM. The keyword clustering SOM reduces a variable length question to a normalized vector and the document classification SOM classifies the question into an answer class. Experiments on the 2,206 e-mail question data collected for a month from the Hanmail net show that this system is able to find the correct answers with the recognition rate of 95% and also the browsing based on the map is conceptual and efficient.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2002.11a
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• pp.411-416
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• 2002

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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.220-222
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• 2001

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.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.6 no.4
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• pp.85-93
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• 2003

This paper proposes an item based learning system using e-mail in order to motivate learners effectively and avoid the bottleneck problem under highly competitive access situations such as the traditional web based learning. The proposed system has th ree features as follows: first, through e-mail, a learner receives test items depending on his/her level, submit an answer sheet, and then identify an assessment with help messages. Secondly, on the web, an instructor easily constructs item database without any other tools and monitors the status of each learner by identifying the learners' record. Finally, an easy-to-use interaction mechanism enhances the inter-activity between learners and instructors, and the usability of Q&A(Question and Answer) service by incorporating e-mail into the web bulletin board.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.07d
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• pp.2831-2833
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• 2002

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.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.05a
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• pp.187-190
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• 2001

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.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.5
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• pp.469-476
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• 2001

As the service of information through web system increases in modern society, many questions and consultations are going on through Home page and E-mail in the hospital. But there are some burdens for the management and postponements for answering the questions. In this paper, we investigate the document classification methods as a primary research of the auto-answering system. On the basis of 1200 documents which are questions of patients, 66% are used for the learning documents and 34% for test documents. All of are also used for the document classification using NBC (Naive Bayes Classifier), common words and coefficient of correlation. As the result of the experiments, the two methods proposed in this paper, that is, common words and coefficient of correlation are higher as much as 3% and 5% respectively than the basic NBC methods. This result shows that the correlation between indexes and categories is more effective than the word frequency in the document classification.