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위치문답형 지역광고 기반의 문화정보 서비스 모델링 (Regional Culture Contents Service Modeling Based On Localized Advertising of Question And Answer Format)

  • 신환섭;이재원
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제19권8호
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    • pp.465-472
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    • 2019
  • 지역에서 생산되는 문화행사 및 문화 콘텐츠가 다양하고 많지만 관련한 경제소비의 확대를 위한 지역정보의 유통과 확산이 부족하다. 본 연구는 지역 문화정보의 확산과 사용을 목적으로 위치기반 서비스 관점에서 지역광고주의 지역광고를 질문과 답변 형식의 지식검색 방법과 결합하고 서비스화 하였다. 접근 방법으로는 지역에 기반한 지식검색에 대한 국내외 사례와 위치기반 광고 연구를 살펴보고, 위치문답형 정보서비스의 커뮤니티 모델 그리고 지역광고의 수익 모델을 제시하였다. 이를 통해 본 연구는 지역 문화행사와 문화콘텐츠의 정보유통을 위한 문답기반 커뮤니티와 지역광고의 운영구조 모델을 설계하고 정보 서비스 시스템을 프로토타이핑 형태로 개발하였다. 사용자간의 문답 데이터의 유통을 위치정보에 확장함으로써 지역의 문화콘텐츠 정보와 사용자 접근의 수요를 지역광고의 수익모델과 결합하여 제공하는 비즈니스 서비스 모델을 제시하였다는 의의를 갖는다.

정의형 질의응답시스템을 위한 정의형 정답 문장 추출 (A Extraction of Definitional Answer Sentence for a Definitional Question-Answering System)

  • 고병일;강유환;신승은;서영훈
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2004년도 추계 종합학술대회 논문집
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    • pp.470-475
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    • 2004
  • 본 논문에서는 정의형 정답 문장을 요구하는 질의에 대하여 올바른 정답 문장을 추출하는 방법에 대해 기술한다. 말뭉치로부터 정의형 정답문장 패턴을 정의하고, 패턴별 제약 규칙 및 패턴 순위화 같은 방법들을 이용하여 정확한 정의형 정답 문장이 추출되도록 하였다. 정답 패턴은 정의형 정답 문장의 구문 구조 및 각 패턴 또는 정답 패턴 별 실마리 어휘 등으로 구성된다. 현재 학습되지 않은 일반 문서에 대해 약 83%의 정의형 정답 문장 추출 정확도를 보이고 있다.

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과학 수업 시간에 발생하는 교사-학생 간 교실 담화 분석 (Classroom Discourse Analysis between Teacher and Students in Science Classroom)

  • 한신;정진우
    • 과학교육연구지
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    • 제35권2호
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    • pp.159-172
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    • 2011
  • 본 연구의 목적은 교사의 경력에 따라 교사와 학생간 I-R-E 패턴과 질문-대답 계열을 확인하는 것이다. 본 연구를 위해 6학년 과학 수업의 6차시 담화 텍스트를 분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 초임 교사의 경우, I-R-E 패턴이 반복적으로 났다. 둘째, 경력 교사의 경우에는 초임교사에 비해 확장된 I-R-E 패턴이 나타났다. 셋째, 초임 교사의 경우, 독립 관계 구조가 다른 구조에 비해 더 많이 반복적으로 나타났지만, 경력 조사는 모든 종류의 질문-대답 계열이 -독립관계, 병렬관계, 삽입관계, 재구성관계 구조- 고르게 나타나는 경향을 보였다.

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Q&A 커뮤니티 기반 전문영역 검색을 위한 프레임워크 (A Framework for Q&A Community based Vertical Search)

  • 정옥란;오제환;이은석
    • 한국전자거래학회지
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    • 제16권2호
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    • pp.143-158
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    • 2011
  • 본 연구는 Q&A(question and answer:질문-답변) 커뮤니티 사이트에서 집단지성의 특성을 추출하고, 이를 이용한 전문지식이나 정보 검색을 위한 전문영역 검색(vertical search) 을 위한 프레임워크를 제안한다, 많은 Q&A 사이트로부터 얻은 정보는 하나의 집단지성의 형태로 볼 수 있으며, 전문영역 검색은 특정 전문 분야 검색에 초점을 맞춘 검색 방법이다. 제안된 프레임워크는 사용자가 검색하고자 하는 질의어와 연관되어 있는 질문(question)과 답변(answer) 정보를 이용하여 관련어를 확장한 후, 이를 기반으로 전문지식을 요구하는 특정 도메인분야에 적용하게 된다. 이를 통해 일반 검색 엔진을 통해 검색된 검색 결과보다 유용한 정보와 전문적인 상세정보까지 제공해 줄 수 있다.

최상급 단서 어휘를 이용한 질의-응답시스템 (Question-Answering System using the Superlative Words)

  • 박희근;오수현;안영민;서영훈
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2006년도 춘계 종합학술대회 논문집
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    • pp.140-143
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    • 2006
  • 본 논문에서는 최상급 질의에 대한 정답을 추출하는 질의-응답시스템에 대해 기술한다. 최상급 질의란 "가장", "제일", "처음", "최고의", "최대의", "최소의", "최초로", "최초의" 등의 최상급 단서 어휘를 포함하고 있는 질의를 말한다. 최상급 질의는 4가지 주요 성분-최상급 단서 어휘, 정답유형, 지역정보, 용언-과 기타 문장 성분으로 구성된다. 이 중 최상급 단서 어휘는 자신이 수식하는 용언을 반드시 필요로 하느냐에 따라 두 가지 유형으로 나뉘며, 이는 정답 추출을 위한 필수요소를 결정하는 기준이 된다. 모든 최상급 질의에 대해 최상급 단서 어휘, 정답유형, 지역정보는 정답을 추출하기 위한 필수요소이지만, 용언은 최상급 단서 어휘의 유형에 따라 필수요소로 결정된다. 본 논문의 시스템은 최상급 질의 분석을 통하여 정답 추출을 위한 필수요소를 찾고, 이를 이용하여 후보 문서와 후보 문장을 검색한 후, 정답을 추출한다. 실험 결과 최상급 질의에 대한 높은 정확률과 재현율을 보였다.

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교수-학습지원시스템에서 학습자 질의응답 자동분류를 위한 토픽 모델링 (Topic modeling for automatic classification of learner question and answer in teaching-learning support system)

  • 김경록;송혜진;문남미
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제18권2호
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    • pp.339-346
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    • 2017
  • 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.