• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제8권1호
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• pp.27-44
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• 1999

Case-Based Reasoning(CBR) offers a new approach for developing knowledge based systems. CBR has several research issues which can be divided into two categories : (1) static issues and (2) dynamic issues. The static issues are related to case representation scheme and case data model, that is, focus on casebase which is a repository of cases. The dynamic issues, on the other hand, are related to case retrieval procedure and problem solving process, i.e. case adaptation phase. This research is forcused on retrieval procedure Traditional query processing accepts precisely specified queries and only provides exact answers, thus requiring users to fully understand the problem domain and the casebase schema, but returning limited or even null information if the exact answer is not available. To remedy such a restriction, extending the classical notion of query answering to approximate query answering(AQA) has been explored. AQA can be achieved by neighborhood query answering or associative query answering. In this paper, neighborhood query answering technique is used for AQA. To reinforce the CBR process, a new retrieval procedure(cooperative CBR) using neighborhood query answering is proposed. An neighborhood query answering relaxes a query scope to enlarge the search range, or relaxes an answer scope to include additional information. Computer Aided Process Planning(CAPP) is selected as cooperative CBR application domain for test. CAPP is an essential key for achieving CIM. It is the bridge between CAD and CAM and translates the design information into manufacturing instructions. As a result of the test, it is approved that the problem solving ability of cooperative CBR is improved by relaxation technique.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제8권1호
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• pp.43-64
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• 1998

Cooperative query answering is a research effort to develop a fault-tolerant and intelligent database system using the semantic knowledge base constructed from the underlying database. Such knowledge base has two aspects of usage. One is supporting the cooperative query answering process for providing both an exact answer and neighborhood information relevant to a query. The other is supporting ongoing maintenance of the knowledge base for accommodating the changes in the knowledge content and database usage purpose. Existing studies have mostly focused on the cooperative query answering process but paid little attention to the dynamic knowledge base maintenance. This paper proposes a multi-level knowledge representation framework called Knowledge Abstraction Hierarchy(KAH) that can not only support cooperative query answering but also permit dynamic knowledge maintenance, On the basis of the KAH, a knowledge abstraction database is constructed on the relational data model and accommodates diverse knowledge maintenance needs and flexibly facilitates cooperative query answering. In terms of the knowledge maintenance, database operations are discussed for the cases where either the internal contents for a given KAH change or the structures of the KAH itself change. In terms of cooperative query answering, four types of vague queries are discussed, including approximate selection, approximate join, conceptual selection, and conceptual join. A prototype system has been implemented at KAIST and is being tested with a personnel database system to demonstrate the usefulness and practicality of the knowledge abstraction database in ordinary database application systems.

• 한국기록관리학회지
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• 제6권1호
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• pp.113-136
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• 2006

커뮤니케이션은 사회와 인간의 조직이 존재하는 곳에는 필연적으로 발생하는 것으로 인간의 기본적 행동이며, 모든 사회활동의 바탕이 된다. 이러한 커뮤니케이션이 기록관에서는 이용자와 아키비스트 사이에서 발생하고 있다. 이용자는 자기의 생각을 정보 요구라는 표현으로 아키비스트에게 제시하고, 아키비스트는 이를 해독하여 정보제공 활동을 하고 있는 것이다. 기록관의 정보서비스는 이용자의 정보 요구를 충족시키기 위하여 제공하는 것이다. 이용자의 정보 요구를 정확히 파악하지 못한 채 마련된 어떤 정보서비스도 성공하지 못하다는 것이 정보서비스분야의 경험일 것이다. 따라서 기록정보서비스에서 가장 기본이 되고, 핵심이 되는 것은 이용자의 정보 요구를 파악하는 것이라 할 수 있다. 종래의 전통적인 기록관에서는 이러한 이용자의 정보 요구를 직접 대면에 의해서 파악할 수 있었다. 하지만 인터넷의 발전으로 활발해진 온라인 기록정보서비스 환경에서는 직접 대면에 의한 파악은 불가능하고, 다만 이용자의 정보 요구가 직접적으로 표출되는 전자적 질의/응답 기능을 통해서만 파악할 수 있게 되었다. 따라서 온라인 기록정보서비스에서는 이용자의 정보 요구가 표출되는 전자적 질의/응답 기능이 핵심이라 할 수 있다. 여기에 본 논문의 목적이 있다. 온라인 환경에서 이용자의 정보 요구를 파악하기 위한 전자적 질의/응답기능 분석을 통해 이용자 요구에 적합한 기록정보서비스를 제공하기 위한 방안을 모색하는 것이다. 본 논문은 아직까지 기록학계에 활성화 되어 있지 않은 이용자 연구에 있어서 하나의 방법론이 될 수 있을 것이다. 따라서 본 논문에서 실시한 전자적 질의/응답 기능 분석뿐만 아니라 여러 가지 방법으로 실시 할 수 있을 것이다. 이러한 이용자 연구는 보다 나은 기록정보서비스 제공에 있어서 중요한 정보가 될 수 있을 것이다. 앞으로 이 계기를 기반으로 전자적 질의/응답뿐만 아니라 현장에서의 이용자와 아키비스트의 질의/응답까지 확대하여 연구함으로써 다양한 이용자 관련 연구가 기록학계에 활성화되기를 바란다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.43-50
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• 2004

다국어 질의 응답 시스템은 여러 언어의 질의에 대한 응답을 하는 시스템이다. LASSO 시스템은 다국어 질의응답 시스템 중의 하나이다. 본 논문은 LASSO 시스템을 위한 한국어 해석 시스템의 설계 및 구현에 관한 것이다. 질의 응답을 위한 한국어 해석 시스템은 한국어 질의를 처리할 수 있는 대화체 처리 기술이 필요하다. 그리고 다양한 분야의 질의에 대한 응답을 할 수 있는 범용의 시스템이어야 한다. 본 논문의 한국어 해석 시스템은 이와 같은 사항을 만족하기 위하여 심도 깊은 대화체 처리 기술보다 실용성이 높은 휴리스틱 규칙을 활용하였다. 이 시스템은 다국어 질의 응답 시스템의 한국어 인터페이스 역할을 하는 것으로 질의 응답 시스템의 목적에 맞게 설계, 구현되었다. 본 해석 시스템에 적용된 기술은 정보검색 분야와 한국어 해석 분야에 응용할 수 있다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제49권4호
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• pp.401-417
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• 2015

질문 분류는 질의응답과정에서 질문자의 정보요구를 이해하고 주어진 질문에 대해 적합한 답변을 제공하기 위한 중요한 방법 중의 하나이다. 이 연구의 목적은 온라인 및 도서관에서 활용 가능한 질의응답 서비스의 질문 분류체계를 조사해보고, 각 질의응답서비스의 유형별로 어떠한 특징이 있는지 살펴보고자 하였다. 이를 위해, 도서관의 참고서비스 및 온라인 상의 소셜 레프런스, 자동 질의응답 시스템을 대상으로 질문을 어떻게 분류하여 활용하고 있는지를 문헌 조사를 통해 살펴보고 종합하여 질문의 유형을 정리하였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2000년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.33-38
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• 2000

Krishnamoorphy and Raghavarao(1993) invented exact binomial and asymptotically normal test procedures for truthful answering in the repeated randomized response models under the assumption that two repeated response measures are independent. Under the same assumption, Lakshmi and Raghavarao(1992) suggested asymptotic chi-square test for respondents' truthful answering in the same models. In this article we detect the factors and the conditions with which two response variables might be independent, and find the condition for independence in the repeated randomized response models with considering untruthful answer. But, the condition of independence make the randomized model no meaning. Under the assumption of conditional independence between two response variables, we can apply the same logical statements on deriving the tests for truthful answering in the repeated randomized response models as in Krishnamoorphy and Raghavarao(1993).

• ETRI Journal
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• 제42권6호
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• pp.899-911
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• 2020

The data in tables are accurate and rich in information, which facilitates the performance of information extraction and question answering (QA) tasks. TableQA, which is based on tables, solves problems by understanding the table structure and searching for answers to questions. In this paper, we introduce both novice and intermediate Korean TableQA tasks that involve deducing the answer to a question from structured tabular data and using it to build a question answering pair. To solve Korean TableQA tasks, we use S3-NET, which has shown a good performance in machine reading comprehension (MRC), and propose a method of converting structured tabular data into a record format suitable for MRC. Our experimental results show that the proposed method outperforms a baseline in both the novice task (exact match (EM) 96.48% and F1 97.06%) and intermediate task (EM 99.30% and F1 99.55%).

• 한국경영과학회지
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• 제23권2호
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• pp.131-156
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• 1998

Cooperative query answering is a research effort to develop a fault-tolerant and intelligent database system using the semantic knowledge base constructed from the underlying database. Such knowledge base has two aspects of usage. One is supporting the cooperative query answering Process for providing both an exact answer and neighborhood information relevant to a query. The other is supporting ongoing maintenance of the knowledge base for accommodating the changes in the knowledge content and database usage purpose. Existing studies have mostly focused on the cooperative query answering process but paid little attention on the dynamic knowledge base maintenance. This paper proposes a multi-level knowledge representation framework called Knowledge Abstraction Hierarchy (KAH) that can not only support cooperative query answering but also permit dynamic knowledge maintenance. The KAH consists of two types of knowledge abstraction hierarchies. The value abstraction hierarchy is constructed by abstract values that are hierarchically derived from specific data values in the underlying database on the basis of generalization and specialization relationships. The domain abstraction hierarchy is built on the various domains of the data values and incorporates the classification relationship between super-domains and sub-domains. On the basis of the KAH, a knowledge abstraction database is constructed on the relational data model and accommodates diverse knowledge maintenance needs and flexibly facilitates cooperative query answering. In terms of the knowledge maintenance, database operations are discussed for the cases where either the internal contents for a given KAH change or the structures of the KAH itself change. In terms of cooperative query answering, database operations are discussed for both the generalization and specialization Processes, and the conceptual query handling. A prototype system has been implemented at KAIST that demonstrates the usefulness of KAH in ordinary database application systems.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권8호
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• pp.927-932
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• 2016

온라인 의학 문서의 폭발적 증가와 함께 질의응답 시스템에 대한 필요성이 늘어나고 있다. 최근에는 기계학습에 기반 한 질의응답 모델들이 다양한 영역에서 좋은 결과를 보여 왔다. 그러나 의학 영역에서 질의응답 모델들은 학습 데이터의 부족으로 인해 여전히 정보 검색 기술에 기반을 두고 있다. 본 논문에서는 다양한 정보검색 기술에 기반 한 의학문서 질의응답용 정답 스닛핏 검색 모델을 제안한다. 제안 모델은 먼저 클러스터 기반 검색 기술을 이용하여 의학 문서로부터 많은 정답 후보 문장을 검색한다. 그리고 다양한 문장 검색 기술들에 기반 한 정답 후보 문장 재순위화 모델을 사용하여 신뢰성 있는 정답 스닛핏을 생성한다. BioASQ 4b 데이터를 이용한 실험에서 제안 모델은 기존 모델보다 좋은 성능(MAP 0.0604)을 보였다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제25권4호
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• pp.686-711
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• 2015

The performance of a novel medical question-answering engine called CliniCluster and existing search engines, such as CQA-1.0, Google, and Google Scholar, was evaluated using known-item searching. Known-item searching is a document that has been critically appraised to be highly relevant to a therapy question. Results show that, using CliniCluster, known-items were retrieved on average at rank 2 ($MRR@10{\approx}0.50$), and most of the known-items could be identified from the top-10 document lists. In response to ill-defined questions, the known-items were ranked lower by CliniCluster and CQA-1.0, whereas for Google and Google Scholar, significant difference in ranking was not found between well- and ill-defined questions. Less than 40% of the known-items could be identified from the top-10 documents retrieved by CQA-1.0, Google, and Google Scholar. An analysis of the top-ranked documents by strength of evidence revealed that CliniCluster outperformed other search engines by providing a higher number of recent publications with the highest study design. In conclusion, the overall results support the use of CliniCluster in answering therapy questions by ranking highly relevant documents in the top positions of the search results.