• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제12권3호
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• pp.73-79
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• 2024

The smart tourism chatbot service provide smart tourism services to users easily and conveniently along with the smart tourism app. In this paper, the tourism information QA (Question Answering) service is proposed based on the task-oriented smart tourism chatbot system [13]. The tourism information QA service is an MRC (Machine reading comprehension)-based QA system that finds answers in context and provides them to users. The tourism information QA system consists of NER (Named Entity Recognition), DST (Dialogue State Tracking), Neo4J graph DB, and QA servers. We propose tourism information QA service uses the tourism information NER model and DST model to identify the intent of the user's question and retrieves appropriate context for the answer from the Neo4J tourism knowledgebase. The QA model finds answers from the context and provides them to users through the smart tourism app. We develop the tourism information QA model by transfer learning the bigBird model, which can process the context of 4,096 tokens, using the tourism information QA dataset.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.33-45
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• 2009

웹 기반 학습 시스템은 전자게시판, 질의 응답, 메시지 등 다양한 형태로 상호작용하며, 특히, 질의 응답은 타 학습자의 학습 경험을 간접적으로 경험함으로써 유용하게 학습 효과를 상승시킬 수 있는 곳이다. 본 연구는 기존 웹 기반 학습시스템에서 학습 내용과 학습 질의 응답 시스템 사용 중 발생하는 불편함을 파악하여 학습 내용과 밀접하게 관련된 질의 응답을 학습 내용과 함께 자동 검색해 줌으로써 학습자간 학습 경험을 공유하며 학습 효과를 향상시킬 수 있는 웹 기반 학습 환경을 제안한다. 효과성 및 정확성 분석 결과는 본 연구에서 제안한 질의 응답 자동검색 기반 학습 시스템이 학습내용과 관련된 질의 응답을 자동으로 검색 제공함으로써 학습자의 학습 성취도를 향상시키는데 도움이 된다는 것을 보여 주었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권11호
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• pp.199-206
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• 2021

Rhetorical relations between two text fragments are essential information and support natural language processing applications such as Question - Answering (QA) system and automatic text summarization to produce an effective outcome. Question - Answering (QA) system facilitates users to retrieve a meaningful response. There is a demand for rhetorical relation based datasets to develop such a system to interpret and respond to user requests. There are a limited number of datasets for developing an Arabic QA system. Thus, there is a lack of an effective QA system in the Arabic language. Recent research works reveal that unsupervised learning can support the QA system to reply to users queries. In this study, researchers intend to develop a rhetorical relation based dataset for implementing unsupervised learning applications. A web crawler is developed to crawl Arabic content from the web. A discourse-annotated corpus is generated using the rhetorical structural theory. A Naïve Bayes based QA system is developed to evaluate the performance of datasets. The outcome shows that the performance of the QA system is improved with proposed dataset and able to answer user queries with an appropriate response. In addition, the results on fine-grained and coarse-grained relations reveal that the dataset is highly reliable.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.161-177
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• 2019

질의응답 시스템은 크게 사용자의 질의를 분석하는 방법인 질의 분석과 문서 내에서 적합한 정답을 추출하는 방법인 정답 추출로 이루어지며, 두 방법에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 문장의 의존 구문 분석 결과를 이용하여 질의응답 시스템 내 정답 추출의 성능 향상을 위한 연구를 진행한다. 정답 추출의 성능을 높이기 위해서는 문장의 문법적인 정보를 정확하게 반영할 필요가 있다. 한국어의 경우 어순 구조가 자유롭고 문장의 구성 성분 생략이 빈번하기 때문에 의존 문법에 기반한 의존 구문 분석이 적합하다. 기존에 의존 구문 분석을 질의응답 시스템에 반영했던 연구들은 구문 관계 정보나 구문 형식의 유사도를 정의하는 메트릭을 사전에 정의해야 한다는 한계점이 있었다. 또 문장의 의존 구문 분석 결과를 트리 형태로 표현한 후 트리 편집 거리를 계산하여 문장의 유사도를 계산한 연구도 있었는데 이는 알고리즘의 연산량이 크다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 구문 패턴에 대한 정보를 사전에 정의하지 않고 정답 후보 문장을 그래프로 나타낸 후 그래프 정보를 효과적으로 반영할 수 있는 Graph2Vec을 활용하여 입력 자질을 생성하였고, 이를 정답 추출모델의 입력에 추가하여 정답 추출 성능 개선을 시도하였다. 의존 그래프를 생성하는 단계에서 의존 관계의 방향성 고려 여부와 노드 간 최대 경로의 길이를 다양하게 설정하며 자질을 생성하였고, 각각의 경우에 따른 정답추출 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 정답 후보 문장들의 신뢰성을 위하여 웹 검색 소스를 한국어 위키백과, 네이버 지식백과, 네이버 뉴스로 제한하여 해당 문서에서 기존의 정답 추출 모델보다 성능이 향상함을 입증하였다. 본 연구의 실험을 통하여 의존 구문 분석 결과로 생성한 자질이 정답 추출 시스템 성능 향상에 기여한다는 것을 확인하였고 해당 자질을 정답 추출 시스템뿐만 아니라 감성 분석이나 개체명 인식과 같은 다양한 자연어 처리 분야에 활용 될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제8권3호
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• pp.177-195
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• 2003

전통적인 고객지원방법에서는 콜 센터와 서비스 센터가 고객의 질문과 요구 사항을 접수하고 응대하는 기능을 담당해왔다. 최근 인터넷의 급속한 확산에 따라 전화, 우편, 방문 등의 전통적인 고객과의 의사소통수단이 전자우편과 인터넷 게시판과 같은 웹기반의 고객지원시스템으로 전환되고 있다. 인터넷 게시판은 기본적으로 고객의 질문에 관리자가 응답하는 시스템이므로 고객이 응답을 받는데 시간이 걸리는 제약이 있다. 이러한 시간적 제약을 해결하기 위하여 고객이 인터넷을 통하여 고객지원시스템에 접속하여 미리 구축된 지식 데이터베이스로부터 원격에서 질문에 대한 응답을 받을 수 있도록 공통적인 질문과 응답을 FAQ와 같은 형태를 제공한다. 그리고, 인터넷 게시판에 다양한 내용과 형태의 질문이 혼재되어 사용됨으로써 응답과 관리상의 어려움이 많다. 따라서 질문들을 체계적으로 분류하여 FAQ를 만들고, 인터넷 게시판의 관리작업을 지원하기 위한 도구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 키워드와 키워드들간의 친밀도를 이용하여 벡터형태로 표현한 질문들간의 유사 도를 계산하여 질문들을 클러스터링 하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기본적으로 자동으로 질문들을 분류하지만, 내용이 애매모호한 질문의 경우 사용자가 상호작용을 통하여 사용자의 판단을 받아들일 수 있도록 개발되었다. 그리고, 제안한 방법의 성능을 평가하기 위하여 프로토타입 시스템을 개발하고 제한된 상황하에서 실험을 수행하였다.

• 농업과학연구
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• 제44권1호
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• pp.133-143
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• 2017

The purpose of this study was to investigate the status of agricultural management accounting information, education status, and policy demands through a questionnaire survey of advanced agricultural managers. These people are expected to play a key role in the changing agricultural environment in Korea. Based on survey results, several policy implications were derived for the advanced agricultural managers' agricultural management accounting information record activation. Survey results of 303 respondents identified that 63.4% of them record their agricultural management accounting information. The biggest reason given for not recording this information was lack of time for record keeping. The biggest problem was a 'lack of Question and Answer system'. In addition, 37.2% of the respondents were not aware of the current agricultural accounting guidelines. In terms of education, 71.3% of the respondents have completed course work in accounting and responded that an 'On-off parallel education system', which offers both online and offline classes, was the most effective method to prevent dropout. Respondents thought that agricultural management accounting records were helpful for the management of agriculture and their participation in government policies. They also thought that customized education programs should be further implemented for enhancing the effectiveness of education programs, and 'One-stop Question and Answer system on related web sites and organizations' is required for them to keep better records. The following policy implications can be derived from the survey results. First, interoperability between agricultural management accounting information recording programs is needed. Second, accessibility should be strengthened. Third, the education system needs to be improved. Fourth, voluntary participation should be encouraged. Last, the government needs to establish a post-verification system.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.249-254
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• 2019

인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터 등 4차 산업혁명에 따른 지능 정보기술의 발전과 함께 교육 분야도 이러닝(e-Learning)을 중심으로 빠르게 재편되며 '에듀테크' 개념이 확산되고 있다. 현재 선행업체들이 온라인 교육 서비스를 실시하고 있으나 실시간으로 이루어지는 양방향 커뮤니케이션이 어렵다. 또한, 오프라인 수업의 경우 학생의 수가 많고, 시간이 한정되어 있을 뿐 만 아니라 질문할 기회를 갖지 못하는 경우가 많다. 본 논문은 이러한 문제들을 해결하기 위해 오프라인이 가지는 즉문즉답의 효율성과 온라인에서의 개방성이라는 장점을 접목하여 온라인과 오프라인상에서의 질문을 자유롭게 할 수 있는 실시간 양방향 학습 질문 및 답변 운영 시스템을 개발한다. 개발된 시스템은 실시간 개인별 맞춤형 교육 시스템으로서 답변자가 질문자의 상황을 실시간으로 확인하고 질문자의 요청에 맞는 맞춤형 답변을 제공함으로써 한 번의 연결로 질문을 해결할 수 있다. 또한 시스템의 이용 시간을 초단위로 측정하여 관리함으로써 질문자와 답변자가 효율적으로 시스템을 활용하게 할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.219-240
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• 2023

사용자가 만족감을 느끼며 상호작용할 수 있는 대화형 인공지능을 개발하기 위한 노력이 이어지고 있다. 대화형 인공지능 개발을 위해서는 사람들의 실제 대화를 반영한 학습 데이터를 구축하는 것이 필요하지만, 기존 데이터셋은 질문-답변 형식이 아니거나 존대어를 사용하여 사용자가 친근감을 느끼기 어려운 문체로 구성되어 있다. 이에 본 논문은 온라인 커뮤니티에서 수집한 30,767개의 질문-답변 문장 쌍으로 구성된 대화 데이터셋(KOMUChat)을 구축하여 제안한다. 본 데이터셋은 각각 남성, 여성이 주로 이용하는 연애상담 게시판의 게시물 제목과 첫 번째 댓글을 질문-답변으로 수집하였다. 또한, 자동 및 수동 정제 과정을 통해 혐오 데이터 등을 제거하여 양질의 데이터셋을 구축하였다. KOMUChat의 타당성을 검증하기 위해 언어 모델에 본 데이터셋과 벤치마크 데이터셋을 각각 학습시켜 비교분석하였다. 그 결과 답변의 적절성, 사용자의 만족감, 대화형 인공지능의 목적 달성 여부에서 KOMUChat이 벤치마크 데이터셋의 평가 점수를 상회했다. 본 연구는 지금까지 제시된 오픈소스 싱글턴 대화형 텍스트 데이터셋 중 가장 대규모의 데이터이며 커뮤니티 별 텍스트 특성을 반영하여 보다 친근감있는 한국어 데이터셋을 구축하였다는 의의를 가진다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제11권3호
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• pp.375-383
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• 2010

질의응답시스템을 구축하는데 있어서 사용자 질의로 입력된 자연어 문장을 문법적 또는 의미적으로 완벽하게 분석하는 작업과 그 질의에 대한 정확한 답변을 찾아내는 작업은 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 질의응답시스템 구축의 난제를 극복하기 위해, 문서 말뭉치에 기반하여 질의문을 자동 생성, 저장하여 이를 키워드로 검색하는 새로운 방식의 시스템을 제안한다. 질의문 생성을 위한 기본 아이디어는 수집 문서의 주요 문장에 대해 고유명사인식 기술을 활용하여 사람, 사물, 장소, 시간 등의 고유명사를 인식한 후, 각 고유명사에 해당하는 자연어 질의문을 생성하는 것이다. 질의문은 두가지 유형인 단순형 및 문장구조유지형 질의문으로 구분한다. 시스템은 이렇게 준비된 질의문 데이터베이스를 가지고 입력된 검색 키워드에 대하여 관련 질의문과 답변을 쉽게 얻을 수 있다. 본 연구의 관건은 생성된 질의문이 명확한 해답을 도출할 수 있는 의미있는 질의문을 생성하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 질의문의 원천이 되는 평서문장을 선별하는 원칙과 선별된 평서문으로부터 의미있는 질의문을 생성하는 방법론을 제시한다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제52권1호
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• pp.19-41
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• 2013

What is the foundation of mathematical thinking? Is it logic based symbolic language system? or does it rely more on mental imagery and visuo-spatial abilities? What kind of neural changes happen if someone's mathematical abilities improve through practice? To answer these questions, basic cognitive processes including long term memory, working memory, visuo-spatial perception, number processes are considered through neuropsychological outcomes. Neuronal changes following development and practices are inspected and we can show there are neural networks critical for the mathematical thinking and development: prefrontal-anterior cingulate-parietal network. Through these inquiry, we can infer the answer to our question.