• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.721-726
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• 2008

본 논문은 기존의 정보검색 시스템의 검색 결과에 비연관 문헌이 포함되는 단점과 질의응답 시스템이 가지는 자연어처리 기술의 한계를 극복하고, 사용자의 정보 요구에 실시간으로 정보를 제공하며 사용자의 참여를 적극 활용하여 웹2.0 환경으로의 변화에 적응할 수 있는 실시간 인력기반 질의응답 시스템을 제안한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 컴퓨터소사이어티 추계학술대회논문집
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• pp.133-136
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• 2003

Due to recent explosion of information available online, question- answering (Q&A) systems are becoming a compelling framework for finding relevant information in a variety of domains. Question-answering system is one of the best ways to introduce a novice customer to a new domain without making him/her to obtain prior knowledge of its overall structure improving search request with specific answer. However, the current web poses serious problem for finding specific answer for many overlapped meanings for the same questions or duplicate questions also retrieved answer for many overlapped meanings fer the same questions or duplicate questions also retrieved answer is slow due to enhanced network traffic, which leads to wastage of resource. In order to avoid wrong answer which occur due to above-mentioned problem we propose the system using ontology by RDF, RDFS and mobile agent based on JAVA. We also choose wireless internet based embedded device as our test bed for the system and apply the system in E-commerce information domain. The mobile agent provides agent routing with reduced network traffic, consequently helps us to minimize the elapsed time for answers and structured ontology based on our proposed algorithms sorts out the similarity between current and past question by comparing properties of classes.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권2호
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• pp.134-140
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• 2018

채팅 시스템은 사람의 말을 기계가 이해하고 적절한 응답을 하는 시스템이다. 채팅 시스템은 사용자의 간단한 정보 검색 질문에 대답해야 하는 경우가 있다. 그러나 기존의 생성 채팅 시스템들은 질의응답에 필요한 정보인 지식 개체(트리플 형태 지식에서의 주어와 목적어)의 임베딩을 고려하지 않아 발화에 나타나는 지식 개체가 다르더라도 같은 형태의 답변이 생성되었다. 본 논문에서는 생성 기반 채팅 시스템의 질의응답 정확도를 향상시키기 위한 지식 임베딩 방법을 제안한다. 개체와 유의어의 지식 임베딩을 위해 샴 순환 신경망을 사용하며 이를 이용해 주어와 술어를 인코딩 하고 목적어를 디코딩하는 sequence-to-sequence 모델의 성능을 향상 시켰다. 자체 구축한 채팅데이터를 통한 실험에서 제안된 임베딩 방법은 종래의 합성곱 신경망을 통한 임베딩 방법 보다 12.48% 높은 정확도를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.1005-1007
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• 2015

사물 인터넷(Internet of Things)의 확산으로 가까운 미래에는 사물 인터넷 환경에서 질의 응답 시스템이 활발하게 이용될 것으로 예상된다. 본 논문에서는 사물 인터넷 환경에 적합한 초소형, 저사양 하드웨어를 이용하여 커뮤니티 질의 응답 시스템(Community Question Answering System)을 구축하는 방안에 대해 살펴본다. 하드웨어는 700Mhz 싱글 코어 CPU와 512MB의 메인 메모리를 장착한 라즈베리 파이를 이용하였고, 질의 응답 시스템으로는 Apache Solr를 기본 시스템으로 활용하였다. 성능 분석 결과 실시간 응답성은 매우 훌륭하지만 정확도는 앞으로 보완이 필요한 것으로 분석되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.89-92
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• 2016

최근 시리(siri)와 같이 사람의 말을 인식하고 대답해주는 서비스를 스마트폰 혹은 웹서비스로 제공해주고 있다. 이러한 지능형 처리를 위해서는 음성을 받아 드리고 웹상의 빅테이타를 검색하고 구문으로 분석, 정확도 부여등의 구현이 필요하다. 본 논문에서는 공개된 소스를 기반으로 하여 음성인식하는 ASR(Automatic Speech Recognition), 질문에 대한 내용을 데이터로 분석하고 응답을 만드는 QAS (Question Answering System), 결과를 음성으로 전달하는 TTS(Text to Speech) 로 구분하고 하나의 시스템으로 구현하는 연구와 분야별 적용될 수 있는 방법을 제안하고자 한다.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권7호
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• pp.81-88
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• 2024

생성형 AI 시장의 급속한 성장과 국내 기업과 기관의 큰 관심에도 불구하고, 부정확한 정보제공과 정보유출의 우려가 생성형 AI 도입을 저해하는 주된 요인으로 나타났다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 검색-증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 구조 기반의 질의응답시스템을 설계·구현하였다. 제안 방법은 한국어 문장 임베딩을 사용해 지식 데이터베이스를 구축하고, 최적화된 검색으로 질문 관련 정보를 찾아 생성형 언어 모델에게 제공된다. 또한, 이용자가 지식 데이터 베이스를 직접 관리하여 변경되는 업무 정보를 효율적으로 업데이트하도록 하고, 시스템이 폐쇄망에서 동작할 수 있도록 설계하여 기업의 기밀 정보의 유출 가능성을 낮추었다. 국내 기업 등 조직에서 생성형 AI를 도입하고 활용하고자 할 때 본 연구가 유용한 참고자료가 되길 기대한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.23-30
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• 2003

본 논문은 문서 단위 보다 작은 단락 단위의 검색 시스템을 사용하는 효율적인 질의 응답 시스템 개발을 위하여 문서 검색에서 성능이 검증된 Okapi 시스템의 BM25 알고리즘을 응용한 단락 검색 시스템을 제안하고, 단락 검색 시스템의 성능을 분석하고자 한다. 100만 건의 문서로 구성된 TREC Q&A track 테스트 컬렉션을 색인에 사용하고 TREC Q&A track 질의 집합 중 1~100번까지의 질의를 사용하여 실험한 결과 재현율이 100%가 되기 위해서는 문서 검색은 약 12만 문장을 검색해야 하는 반면, 단락 검색에서는 문서 검색의 약 1/70인 1700문장만으로도 100%의 재현율을 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 인지과학
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• 제13권1호
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• pp.41-51
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• 2002

본 논문에서는 질의어 응답시스템에 있어 핵심이 되는 사실 자료 (Fact Database) 구축의 관점에서 지식기반 방법의 중요성과 그 과정에 대해서 논의한다. 지식기반 질의어 시스템은 기존의 이용가능한 자연언어처리의 자원-형태소, 구문, 의미분석 등-과 온톨로지라는 개념구조망을 이용하는 시스템으로 이 개념을 현실세계의 사실 자료와 연결시켜 개념구조가 지닌 속성과 값의 확장을 통해 그 가능한 응답을 유도해 내는 시스템이다. 이 시스템 구축에 있어 실제 세계의 자료를 수집하고 가공하고 개념화하는 과정은 이 시스템의 성패를 좌우하는 핵심작업으로 아직은 완전히 자동화되기 어렵다. 그러나 지식기반에 기초한 방법은 응용시스템의 질적 향상이라는 측면에서 진지하게 논의될 필요가 있다. 이 글에서는 사실 자료 구축의 관점에서 이런 작업들이 어떻게 행해져야 하는지 그리고 그 방법론이 지닌 특징 및 문제점에 대해 논의한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.397-404
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• 2001

본 논문에서는 질의/응답 시스템의 평가를 위해 구축된 평가집합 (Korean Question Answering Test Collection 2.0: KorQATeC2.0)에 대하여 기술한다. KorQATeC2.0은 총 120개의 질의와 207,067개의 문서로 구성되어 있으며, 120개의 질의는 질의에 대한 정답을 제시하는 방식에 따라 기본 과제 질의, 나열 과제 질의, 문맥 과제 질의, 요약 과제 질의로 나누어진다. 또한 KorQATeCl.0과는 달리 여러 문서를 참조하여 정답을 구성하는 질의와 문서집합에 정답이 존재하지 않는 질의를 포함시킴으로써 질의/응답 시스템의 평가를 다양하게 할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 기술하는 평가집합은 질의/응답 시스템의 객관적 평가를 가능하게 한다는 점에서 그 의의가 있다.