본 연구는 지식검색서비스의 특성과 성능 분석을 근거로 이용자의 정보요구와 이용행태 등 지식검색서비스 이용과 관련된 제반사항을 조사ㆍ분석함으로써 이용자들의 요구를 보다 충족시킬 수 있는 지식검색 서비스 방안을 제시하기 위한 목적으로 수행되었다. 이론적 연구와 실증적 이용연구에서 분석된 결과를 기초로 한 개선방안은 지식의 효과성과 검색서비스의 효율성을 강화시키는 요소를 중심으로 제시되었다. 지식 자체의 효과를 높이기 위해 답변의 전문성, 정확성, 주제의 특성 및 다양성을 향상시켜야 하고, 검색서비스의 효율성을 높이기 위해 쌍방향성, 즉시성, 편리성의 측면을 강화시켜야 한다.
인터넷포털 사이트에서 제공되고 있는 지식검색 질문응답서비스의 성능을 평가하기 위하여, 이용량이 많은 상위 네 가지 사이트를 대상으로 질문응답 데이터를 체계적으로 표집하였다. 디지털 참고봉사의 평가 틀을 적용하여 질문의 수와 유형, 응답률, 적시성, 정확성, 만족도를 측정하여 분석함으로써 서비스 현황을 진단하고 개선방안을 제시하였다.
지식 검색 서비스가 국내 포탈들의 대표적인 서비스로 정착되었음에도 불구하고, 지금까지 지식 검색 서비스의 질적 향상을 위한 연구나 지식 검색 데이터베이스의 문서 평가에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 지식 검색 데이터베이스를 구성하는 지식 문서의 평가 기준을 제시하였다. 구체적으로 본 연구에서는 지식 문서를 구성하는 질문 제목, 질문 전체, 답변의 적합도 평가 기준을 제안하고, 답변의 신뢰도 평가 기준도 제시하였다. 이러한 평가 기준에 근거하여 본 연구에서는 지식 문서의 실제 평가를 수행하였다. 본 연구의 결과는 지식 검색 테스트 컬렉션 구축과 신뢰도 컬렉션 구축에 활용되어 궁극적으로 지식 검색 서비스 개선에 기여할 것으로 기대된다.
Question Answering (QA) 서비스는 사용자의 자연어 질의에 대응하는 정확한 답변을 제공하는 시스템이다. 본 연구는 특정 도메인에 관련한 사용자들의 질문에 대해 QA 서비스가 자동으로 대응하는 방법에 관한 연구이다. 이를 수행하기 위하여 사용자의 자연어 질문을 이해하고, 정형 데이터 및 비정형 데이터로부터 사용자 질문에 적합한 답변을 도출하여 제공하는 방법을 제시한다. 실험 결과 top 1 accuracy 68%, top 5 accuracy 77% 결과를 얻었다. 또한 본 논문은 QA 시스템 내부 모듈이 전체 accuracy에 미치는 영향에 대해서도 기술하였다.
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.
The purpose of this study was to make a comparative analysis of dental question and answer in portal sites. To achieve this, 4,212 questions were used for final analysis after connecting to Naver, Daum and Nate, which take first, second and third place in rank information of all sites at Rankey.com, to search dental information by keyword from January to late March. The results are as follows. Naver was the highest as a portal of Internet search engines. Questions on the use of dental clinics, the quality of dental services and the offer of dental services by types of dental clinics were very important. Dental clinics had to give dental patients customized services and information to please them through dental services and dental information services on the Internet, and questions and answers on this were increasing very explosively. Consequently, Dental clinics will have to give Internet users and health- and disease-related data searchers distinctive professional services by inquiring into factors affecting portal search and factors affecting health- and disease-related search, respectively.
기사와 댓글, 질의응답과 같은 비정형 데이터에 기반한 텍스트 분석에 대한 관심이 증가하고 있다. 이는 사람들의 견해인 비정형 텍스트 데이터로부터 특징을 파악하고, 평가, 예측 및 추천에 활용할 수 있기 때문이다. TEL 분야에서도 MOOC 서비스의 확대로 교수학습지원시스템 기반 토론, 질의응답 서비스를 자동화하기 위한 관심이 증가하고 있다. 시스템에 축적된 질의응답 데이터를 기반으로 질의 토픽을 생성하고, 새로운 질의에 대해 토픽을 자동분류하기 위해서이다. 따라서 본 연구에서는 새로운 질의 토픽을 자동분류 할 수 있도록 LDA기법을 활용한 토픽 모델링을 제안하고자 한다. 이를 바탕으로 질의 토픽 사전을 생성하고 새로운 질의에 대해 토픽을 자동분류 할 수 있다. 일부 질의에서는 0.7 이상의 높은 자동 분류를 보였으며, 새로운 질의가 여러 토픽에 포함될수록 좀 더 좋은 자동분류 결과를 보였다.
본 연구는 국내 광역시 도 교육청 웹기반 교수학습지원센터에서 제공하고 있는 디지털참고봉사의 현황을 이해하기 위하여 전국적인 조사를 수행하여 분석하였다. 2006 년 7 월 3 일부터 7 월 15 일까지 직접 접속을 하여 참고봉사 제공관련 특성과 참고질문응답 기록을 통해 데이터를 수집하였다. 전국의 16개 광역시 도 교육청 교수학습지원센터 중 13 개 센터가 디지털참고봉사를 제공하는 것으로 나타났으며, 디지털참고봉사 실시여부, 인터페이스 접근 수준, 디지털참고봉사 명칭, 디지털참고봉사 커뮤니케이션 도구, 참고질문수, 참고질문 유형, 응답비율, 질문 답변자 유형을 분석하였다. 현황과 문제점이 도출되었고 교수학습지원센터의 디지털참고봉사가 확립되기 위한 방향을 제시하였다.
대학도서관에서 제공하고 있는 디지털참고봉사의 현황을 이해하기 위하여 전국적인 조사를 수행하여 분석하였다. 2003년 7월 8일부터 7월 22일까지 직접 접속을 통한 관찰과 질문응답 기록을 통하여 데이터를 수집하였다. 우리나라 4년제, 대학 중 171개 도서관이 디지털참고봉사를 제공하는 것으로 나타났으며, 접근수준, 명칭, 서비스방식, 웹폼. 서비스정책, 등 디지털참고봉사 제공 관련 특성과 이용량, 응답비율, 질문유형 등 이용관련 특성을 분석하였다. 현황과 문제점이 식별되고, 도서관 서비스로 확립되기 위한 제언이 이루어졌다.
4차 산업혁명 시대의 도래와 함께 IT기술은 기존의 다양한 산업과 분야에 융합되어 기존에 없던 새로운 서비스들을 만들어내고 있다. 특히 인공지능 분야의 챗봇과 최신 기술은 자연어처리 기술의 발전과 함께 그 성능이 비약적으로 발전하여 다양한 업무처리를 챗봇을 통해 처리하고 있다. 본 연구는 슬롯필링(Slot Filling) 기반의 챗봇 기술을 통해서 법률 질의에 대한 구조적인 폼(Structual Form)을 만들고 정해진 형태의 질문을 입력하여 사용자가 찾고자 하는 질문에 근접한 답변을 제공하는 시스템에 대한 연구이다. 제안 시스템을 이용하여 텍스트 형태의 비정형 데이터인 법률 정보를 보다 구조화된 형태로 질의응답 데이터를 구축할 수 있다. 또 축적된 질의응답 데이터를 하이브(Apache Hive)와 같은 빅데이터 저장 시스템을 통해 관리하여 학습에 데이터를 재활용하는 것으로 응답의 신뢰성을 지속적 향상을 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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