• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권8호
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• pp.319-330
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• 2021

최근 오픈 도메인 자연어 질문 응답 분야에서는 다중 작업, 다중 홉 질문 응답에 관한 연구들이 활발히 진행되어 오고 있다. 본 논문에서는 이러한 다중 작업, 다중 홉 질문들에 효과적으로 응답하기 위해, 계층적 그래프 기반의 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 계층적 그래프와 그래프 신경망을 이용해 여러 문단들로부터 서로 다른 수준의 맥락 정보를 얻어낸 후, 이들을 활용하여 답변 유형, 뒷받침 문장들과 답변 영역 등을 동시에 예측해낸다. 본 논문에서는 오픈 도메인 자연어 질문 응답 데이터 집합인 HotpotQA를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 높은 성능과 긍정적 효과를 입증한다.

• 정보관리학회지
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• 제21권4호
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• pp.251-263
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• 2004

질의응답 시스템에서의 질의 분석 과정은 이용자의 자연어 질의 문장에서 질의 의도를 파악하여 그 유형을 분류하고 정답 추출을 위한 정보를 구하는 것이다. 본 연구에서는 복잡한 분류 규칙 집합이나 대용량의 언어 지식 자원 대신 이용자 질의 문장에서 질의 초점 어휘를 추출하고 구문 구조적으로 관련된 단어들의 의미 정보에 기반하여 효율적으로 질의 유형을 분류하는 방법을 제안한다. 질의 초점 어휘가 생략된 경우의 처리와 동의어와 접미사 정보를 이용하여 질의 유형 분류 성능을 향상시킬 수 있는 방법도 제안한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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• pp.285-291
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• 2001

This paper describes a natural language question answering system that can be used by students in getting as solution to their queries. Unlike AI question answering system that focus on the generation of new answers, the present system retrieves existing ones from question-answer files. Unlike information retrieval approaches that rely on a purely lexical metric of similarity between query and document, it uses a semantic knowledge base (WordNet) to improve its ability to match question. Paper describes the design and the current implementation of the system as an intelligent tutoring system. Main drawback of the existing tutoring systems is that the computer poses a question to the students and guides them in reaching the solution to the problem. In the present approach, a student asks any question related to the topic and gets a suitable reply. Based on his query, he can either get a direct answer to his question or a set of questions (to a maximum of 3 or 4) which bear the greatest resemblance to the user input. We further analyze-application fields for such kind of a system and discuss the scope for future research in this area.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권7호
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• pp.283-290
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• 2015

본 논문에서는 WiseQA 시스템에서 정답유형을 인식하기 위한 하이브리드 방법을 제안한다. 정답유형은 어휘정답유형과 의미정답유형으로 구분된다. 본 논문은 어휘정답유형 인식을 위해서 질문초점에 기반한 규칙모델과 순차적 레이블링에 기반한 기계학습모델을 제안한다. 의미정답유형 인식을 위해 다중클래스 분류에 기반한 기계학습모델과 어휘정답유형을 이용한 필터링 규칙을 소개한다. 어휘정답유형 인식성능은 F1-score 82.47%이고, 의미정답유형 인식성능은 정확률 77.13%이다. 어휘정답유형 인식성능은 IBM 왓슨과 비교하여, 정확률은 1.0% 저조하고, 재현율은 7.4% 높다.

• 정보학연구
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• 제4권2호
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• pp.37-49
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• 2001

본 연구는 웹 기반 수업에서 상호작용을 위한 수단으로 사용되고 있는 Q&A(Question and Answer) 게시판에 동적인 기능을 추가하여 학습자에게는 즉각적인 응답을 주고, 교수자에게는 답변에 대한 부담감을 해소하고자 하였다. 또한 이를 통하여 웹 기반 수업에서 상호작용 증진 효과를 얻고자 하였다. 구현한 동적인 Q&A 게시판은 기존 Q&A게시판의 단점인 질문을 게시하고 교수자가 확인하여 답변할 때까지 기다려야 했던 점을 개선하여 교수자가 미리 구축해놓은 답변 데이터베이스와 인터넷 검색엔진에서 검색한 결과를 즉각적으로 응답할 수 있게 하였다.

• 한국정보컨버전스학회:학술대회논문집
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• 한국정보컨버전스학회 2008년도 International conference on information convergence
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• pp.53-56
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• 2008

This paper reports on the ACQA(Animated agent for Conversational Question Answering) project conducted at LIMSI. The aim is to design an expressive animated conversational agent(ACA) for conducting research along two main lines: 1/ perceptual experiments(eg perception of expressivity and 3D movements in both audio and visual channels): 2/ design of human-computer interfaces requiring head models at different resolutions and the integration of the talking head in virtual scenes. The target application of this expressive ACA is a real-time question and answer speech based system developed at LIMSI(RITEL). The architecture of the system is based on distributed modules exchanging messages through a network protocol. The main components of the system are: RITEL a question and answer system searching raw text, which is able to produce a text(the answer) and attitudinal information; this attitudinal information is then processed for delivering expressive tags; the text is converted into phoneme, viseme, and prosodic descriptions. Audio speech is generated by the LIMSI selection-concatenation text-to-speech engine. Visual speech is using MPEG4 keypoint-based animation, and is rendered in real-time by Virtual Choreographer (VirChor), a GPU-based 3D engine. Finally, visual and audio speech is played in a 3D audio and visual scene. The project also puts a lot of effort for realistic visual and audio 3D rendering. A new model of phoneme-dependant human radiation patterns is included in the speech synthesis system, so that the ACA can move in the virtual scene with realistic 3D visual and audio rendering.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.694-701
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• 2016

시험지와 별도로 제공되는 OMR 답안지와는 달리 시험지의 각 문항에 직접 OMR 답안 마킹 양식을 제공하고 스마트폰을 이용하여 각 문항별로 마킹된 답을 자동 인식하고 해설 기능까지 제공하면 자율학습 및 스마트러닝 관점에서 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 시험지 문항별로 제공되는 OMR 답안 항목에 마킹된 답을 스마트폰으로 자동 인식할 수 있는 어플리케이션 구현 방법을 제안하였다. OMR 답안 문항마다 QR코드를 배치하여 암호화된 답안 정보를 제공하고 답안의 위치를 추정할 수 있는 기준점으로 활용할 수 있도록 하였다. 시험지의 각 문항별 OMR 답안 영역을 추출하고 마킹된 답을 인식한 다음 정답과 비교할 수 있도록 하였다. 제안한 알고리즘을 스마트폰에 구현한 다음 다양한 크기와 방향으로 촬영한 문항별 OMR 답안 영상에 대해 인식 실험을 해 본 결과 우수한 인식 성능을 얻을 수 있었다.

• 정보관리학회지
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• 제23권2호
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• pp.229-243
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• 2006

질의응답문서는 이용자가 입력한 질의, 질의설명, 답을 아는 다른 이용자가 제시한 응답으로 구성된 구조화된 문서로서, 최근 웹 문서처럼 검색이 일반적으로 일어나고 있는 정보원이다. 이 연구에서는 질의응답문서의 구조적 특성을 기반으로 질의를 재생성하여 질의응답문서의 검색효율을 향상시키고자 하였다. 질의재생성 실험에서 성능이 비교된 문서구조는 질의와 응답내용이다. 질의를 기반으로 질의를 재생성하는 방식에서는 질의응답검색 시스템에 입력되어 있는 유사질의를 활용하여 클러스터링하는 기법이 적용되었다. 응답정보를 기반으로 질의를 재생성하는 방식에서는 가장 유사한 기존 질의에 대해 응답된 내용에서 단락검색으로 적합한 문장들을 선정하여 활용하는 기법이 적용되었다. 실험 결과 응답정보를 활용하여 질의를 재생성하는 방식이 정확률은 유지하면서 더 다양한 검색결과를 제공하는 것으로 나타났다.

• 호남수학학술지
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• 제35권4호
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• pp.679-681
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• 2013

In this paper, we raise a question regarding existence and uniqueness of the steady-state solution of a type of Kolmogorov forward equation. We prove that the question has a positive answer for trivial vector fields, and also provide examples which show that the compactness assumption is necessary.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.253-255
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• 2000

어떠한 질문에 대한 구체적 해답을 얻고 싶은 경우, 일반적인 정보 검색이 가지는 문제점은 검색 결과가 사용자가 찾고자 하는 답이라 하기 보다는 해답을 포함하는(또는 포함하지 않는) 문서의 집합이라는 점이다. 사용자가 후보문서를 모두 읽을 필요 없이 빠르게 원하는 정보를 얻기 위해서는 검색의 결과로 문서집합을 제시하기 보다는 실제 원하는 답을 제공하는 시스템의 필요성이 대두된다. 이를 위해 기존의 TF-IDF(Term Frequency-Inversed Document Frequency)기반의 정보검색의 방삭에 자연언어처리(Natural Language Processing)를 이용한 질문의 분류와 문서의 사전 표지(Tagging)를 사용할 수 있다. 본 연구에서는 매년 NIST(National Institute of Standards & Technology)와 DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency)주관으로 열리는 TREC(Text REtrieval Conference)중 1999년에 열린 TREC-8의 사용자의 질문(Question)에 대한 답(Answer)을 찾는 ‘Question & Answer’문제의 실험 환경에서 질문을 특징별로 분류하고 검색 대상의 문서에 대한 사전 표지를 이용한 정보검색 시스템으로 사용자의 질문(Question)에 대한 해답을 보다 정확하고 효율적으로 제시할 수 있음을 실험을 통하여 보인다.