• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2007년도 정기학술대회
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• pp.192-201
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• 2007

This paper is a study on constructing a natural language interface to database, concentrating on generating textual answers. TGEN, a system that generates textual answer from query result tables is presented. The TGEN architecture guarantees its portability across domains. A combination of a frame-based approach and natural language generation techniques in the TGEN provides text fluency and text flexibility. The implementation result shows that this approach is feasible while a deep NLG approach is still far to be reached.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제9권2호
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• pp.1-17
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• 1999

A feedback echo is a structured restatement of the user's query and informs the user what the system intends to do for the query. This provides backtracking of the user's query so that the user knows how the system has interpreted the query. This study scrutinizes whether the feedback echo, as currently available in the INTELLECT commercial system, can improve the performance of a casual user using a restricted natural language database interface. This study concludes that the particular type of feedback echo available in this commercial system was not effective in terms of overall performance for casual users. It is worth mentioning, however, that the feedback echo was effective for the specific type of error: using wrong conditions for data retrieval.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권10호
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• pp.2445-2452
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• 1997

시스템 개발방법론을 지원하는 자동화도구를 만들기 위해서 시스템의 행위나 사용자 행위를 자연어 명세로 기술하고 이를 처리하는데 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 객체 지향 소프트웨어 개방 방법인 IFM(InFormation Modeling)을 기반으로 한 한글 질의 처리기를 제안한다. 이 질의 처리기는 시스템에 입력된 자연어 형태의 한글 명세로 SQL로 변환하여 처리하며, 한글을 사용하는 사용자에게 편리를 제공하여 시스템 활용도를 높이기 위해 고안되었다. 이 한글 질의 처리기는 한글로 입력된 사용자의 요구를 받아들여 처리하므로, 시스템에 익숙하지 않은 사용자도 전문가의 도움 없이 직접 시스템에 접근할 수 있으며, 한국어 사용자들이 시스템 개발에 능동적으로 참여하여 시스템 개발 시간을 줄일 수 있는 장점이 있다.

• International Journal of Contents
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• 제1권2호
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• pp.39-43
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• 2005

In this paper, we describe a generation mechanism of semantic-based queries for high accuracy information retrieval and question answering. It is difficult to offer the correct retrieval result because general information retrieval systems do not analyze the semantic of user's natural language question. We analyze user's question semantically and extract semantic features, and we .generate semantic-based queries using them. These queries are generated using the se-mantic-based question analysis grammar and the query generation rule. They are represented as semantic features and grammatical morphemes that consider semantic and syntactic structure of user's questions. We evaluated our mechanism using 100 questions whose answer type is a person in the TREC-9 corpus and Web. There was a 0.28 improvement in the precision at 10 documents when semantic-based queries were used for information retrieval.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제13권1호
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• pp.99-107
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• 2024

In AI image generation tools, most general users must use an effective prompt to craft queries or statements to elicit the desired response (image, result) from the AI model. But we are software engineers who focus on software processes. At the process's early stage, we use informal and formal requirement specifications. At this time, we adapt the natural language approach into requirement engineering and toon engineering. Most Generative AI tools do not produce the same image in the same query. The reason is that the same data asset is not used for the same query. To solve this problem, we intend to use informal requirement engineering and linguistics to create a toon. Therefore, we propose a sequence diagram and image generation mechanism by analyzing and applying key objects and attributes as an informal natural language requirement analysis. Identify morpheme and semantic roles by analyzing natural language through linguistic methods. Based on the analysis results, a sequence diagram and an image are generated through the diagram. We expect consistent image generation using the same image element asset through the proposed mechanism.

• CRM연구
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• 제2권2호
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• pp.53-70
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• 2009

분석 CRM 영역에서는 고객 데이터 분석을 통하여 고객 행동과 관련된 통찰력을 얻는 것이 중요하다. 이러한 분석 과정에서, 사용자 스스로 기업 데이터베이스에서 대용량 고객 이력 데이터를 조회하고 추출하기 위해서는 SQL 을 사용하여 자유롭게 질의구문을 작성할 수 있어야 한다. 그런데 일반 사용자들이 이러한 업무를 수행하고자 할 때, 기업 데이터베이스 구성 요소에 대한 전문적인 지식이 부족하기 때문에 정보 탐색에 있어서 어려움을 겪는다. 이를 해결하기 위한 방안으로 본 연구에서는 사용자가 제공하는 자연어 수준의 질의를 분석하고, 데이터베이스를 구성하는 값을 중심으로 올바른 질의 결과를 제공하기 위한 데이터베이스 구성요소 인덱싱 방법론을 제안한다. 구체적으로 기업 데이터베이스를 구성하는 세 가지 요소인 관계, 속성, 값에 대한 정보를 읽어 들여 요약 정보에 대한 인덱스를 구성한 다음 사용자의 자연어 질의에서 분석된 의미 단위 별로 데이터베이스 요약 정보와 연결해주는 TableRank 기법을 소개한다. 실험용 데이터베이스를 대상으로 테스트를 수행한 결과, 사용자의 자연어 질의 결과가 데이터베이스를 구성하는 값 정보와 연결되는 것이 관찰되었다. 논문의 후반부에서는 자연어 질의를 자동적으로 처리하기 위한 선행 모듈 개발의 시사점을 정리하고, 향후 기업 데이터베이스 자동 검색 시스템으로 발전하기 위한 방안에 대해서도 설명한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.384-389
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• 2008

최근 동영상을 저장하거나 효과적으로 검색하는 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 기존 동영상 검색 시스템은 메뉴나 텍스트 기반의 키워드로 동작하는데, 검색을 위한 정보가 빈약하여 많은 동영상이 동시에 검색되는 경우가 많고, 사용자가 해당 시스템을 사용하기 위한 지식이 필요하다. 본 논문에서는 키워드 기반 질의에 비해 사용자의 의도나 다양한 정보를 포함 할 수 있고 이벤트나 사람 뿐 아니라 인간의 기본적인 행동까지 검색하는 자연어 질의 기반 동영상 검색 시스템을 제안한다. 먼저, 사무실에서 수집된 동영상에 대한 도메인 분석을 통해 메타데이터로 이벤트 데이터베이스를 구축하고, 해당 영역에서의 사용자 질의에 대한 전처리 과정과 분석 작업을 통해 스크립트 데이터베이스를 구축한다. 이렇게 구축된 시스템을 바탕으로 대화형 질의와 답변 쌍 매칭을 통해 동영상을 검색한다. 10명의 사용자를 대상으로 메뉴 기반 검색 시스템과의 성능 평가와 프로세스 평가 비교 검증을 통해, 성능이나 사용자 만족도면에서 제안하는 시스템이 우수함을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권3호
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• pp.1168-1188
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• 2018

Social Network Aggregators are used to maintain and manage manifold accounts over multiple online social networks. Displaying the Activity feed for each social network on a common dashboard has been the status quo of social aggregators for long, however retrieving the desired data from various social networks is a major concern. A user inputs the query desiring the specific outcome from the social networks. Since the intention of the query is solely known by user, therefore the output of the query may not be as per user's expectation unless the system considers 'user-centric' factors. Moreover, the quality of solution depends on these user-centric factors, the user inclination and the nature of the network as well. Thus, there is a need for a system that understands the user's intent serving structured objects. Further, choosing the best execution and optimal ranking functions is also a high priority concern. The current work finds motivation from the above requirements and thus proposes the design of a query processing system to retrieve information from social network that extracts user's intent from various social networks. For further improvements in the research the machine learning techniques are incorporated such as Latent Dirichlet Algorithm (LDA) and Ranking Algorithm to improve the query results and fetch the information using data mining techniques.The proposed framework uniquely contributes a user-centric query retrieval model based on natural language and it is worth mentioning that the proposed framework is efficient when compared on temporal metrics. The proposed Query Processing System to Retrieve Information from Social Network (QPSSN) will increase the discoverability of the user, helps the businesses to collaboratively execute promotions, determine new networks and people. It is an innovative approach to investigate the new aspects of social network. The proposed model offers a significant breakthrough scoring up to precision and recall respectively.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.49-59
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• 2000

컴퓨터의 발달과 인터넷 사용자의 증대로 자연어 처리의 연구에 관한 관심이 증대되고 있다. 그러나 대부분의 연구가 자연어 분석 및 이해에 집중되고 있어 자연어 생성에 관한 연구는 주목을 받지 못해 왔으며 자연어 생성을 자연어 분석의 역 과정으로 간단하게 생각하는 경향마저도 있다. 하지만 Web상에서의 다국어간 번역 자연어 인터페이스 자연어 검색 시스템 등 자연어처리에 관한 필요성이 증가함에 따라 자연어 생성의 필요성도 자연히 증가하고 있는 실정이며 좀 더 체계적인 자연어 생성 시스템 개발을 위해서는 자연어 생성에 관한 보다 구체적인 알고리즘에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 영문 생성에 있어서 보다 자연스러운 문장을 생성하기 위한 알고리즘을 제안하며 특히 Igor Mel'uk (Mel'uk ＆ Zholkovsky, 1988)의 어휘 함수(LFs)를 이용한 어휘 결합을 통하여 절 길이의 설명문을 생성하는 영문 생성기의 구현에 대하여 논한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권10호
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• pp.1219-1229
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• 1999

일반적으로 AND, OR, NOT과 같은 연산자를 사용하는 불리언 질의는 사용자의 검색의도를 정확하게 표현할 수 있기 때문에 검색 전문가들은 불리언 질의를 사용하여 높은 검색성능을 얻는다고 알려져 있지만, 일반 사용자는 자신이 원하는 정보를 불리언 형태로 표현하는데 익숙하지 않다. 본 논문에서는 검색성능의 향상과 사용자 편의성을 동시에 만족하기 위하여 사용자의 자연어 질의를 확장 불리언 질의로 자동 변환하는 방법론을 제안한다. 먼저 자연어 질의를 범주문법에 기반한 구문분석을 수행하여 구문트리를 생성하고 연산자 및 키워드 정보를 추출하여 구문트리를 간략화한다. 다음으로 간략화된 구문트리로부터 명사구를 합성하고 키워드들에 대한 가중치를 부여한 후 불리언 질의를 생성하여 검색을 수행한다. 또한 구문분석의 오류로 인한 검색성능 저하를 최소화하기 위하여 상위 N개 구문트리에 대해 각각 불리언 질의를 생성하여 검색하는 N-BEST average 방법을 제안하였다. 정보검색 실험용 데이타 모음인 KTSET2.0으로 실험한 결과 제안된 방법은 수동으로 추출한 불리언 질의보다 8% 더 우수한 성능을 보였고, 기존의 벡터공간 모델에 기반한 자연어질의 시스템에 비해 23% 성능향상을 보였다. Abstract There have been a considerable evidence that trained users can achieve a good search effectiveness through a boolean query because a structural boolean query containing operators such as AND, OR, and NOT can make a more accurate representation of user's information need. However, it is not easy for ordinary users to construct a boolean query using appropriate boolean operators. In this paper, we propose a boolean query formulation method that automatically transforms a user's natural language query into a extended boolean query for both effectiveness and user convenience. First, a user's natural language query is syntactically analyzed using KCCG(Korean Combinatory Categorial Grammar) parser and resulting syntactic trees are structurally simplified using a tree-simplifying mechanism in order to catch the logical relationships between keywords. Next, in a simplified tree, plausible noun phrases are identified and added into the same tree as new additional keywords. Finally, a simplified syntactic tree is automatically converted into a boolean query using some mapping rules and linguistic heuristics. We also propose an N-BEST average method that uses top N syntactic trees to compensate for bad effects of single incorrect top syntactic tree. In experiments using KTSET2.0, we showed that a proposed method outperformed a traditional vector space model by 23%, and surprisingly manually constructed boolean queries by 8%.