2 - 패스 색인 기법과 규칙 기반 질의 처리 기법을 이용한 고속, 고성능 질의 응답 시스템

김학수(Harksoo Kim),서정연(Jungyun Seo) 한국정보과학회 2002 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.29 No.11·12

본 논문은 2-패스 점수 부여 방법에 기초한 정답 후보 색인기를 이용하여 고속, 고정밀의 질의 응답을 실현하는 한국어 질의 응답 시스템을 제안한다. 제안한 정답 후보 색인기를 색인 과정은 다음과 같다. 먼저, 대상 문서에 포함된 모든 정답 후보들을 추출한다. 그리고, 2-패스 점수 부여 방법을 이용하여 각 정답 후보와 밀접하게 연관된 주변 내용어들에게 점수를 부여한다. 마지막으로 데이터베이스에 각 정답과 점수가 부여된 내용어들을 역파일 형태로 저장한다. 사용자의 질의에 포함된 의도(질의 유형)을 파악하기 위해서는 수동으로 구축된 lexico-syntactic 패턴을 이용한다. 이러한 색인 방법과 질의 처리 방법을 이용하여, 제안된 질의 응답 시스템은 빠른 응답 시간을 보장하고 정확률을 향상시킨다. We propose a fast and powerful Question-answering (QA) system in Korean, which uses a predictive answer indexer based on 2-pass scoring method. The indexing process is as follows. The predictive answer indexer first extracts all answer candidates in a document. Then, using 2-pass scoring method, it gives scores to the adjacent content words that are closely related with each answer candidate. Next, it stores the weighted content words with each candidate into a database. Using this technique, along with a complementary analysis of questions which is based on lexico-syntactic pattern matching method, the proposed QA system saves response time and enhances the precision.

한국어 질의응답시스템을 위한 지지벡터기계 기반의 질의유형분류기

김학수(Harksoo Kim),안영훈(An Young Hun),서정연(Jungyun Seo) 한국정보과학회 2003 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.30 No.5·6

고성능의 질의응답 시스템을 구현하기 위해서는 사용자의 질의 의도를 파악할 수 있는 질의 유형 분류기가 필요하다. 본 논문에서는 지지 벡터 기계(support vector machine, SVM)를 이용한 질의 유형 분류기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 질의 유형 분류기의 분류 과정은 다음과 같다. 우선, 사용자 질의에 포함된 어휘, 품사, 의미표지와 같은 다양한 정보를 이용하여 사용자 질의로부터 자질들을 추출한다. 다량의 자질들 중에서 유용한 것들만을 선택하기 위해서 카이 제곱 통계량을 이용한다. 추출된 자질들은 벡터 공간 모델로 표현되고, 문서 범주화 기법 중 하나인 지지 벡터 기계는 이 정보들을 이용하여 질의 유형을 분류한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 질의 유형 분류 문제에 자동 문서 범주화 기법을 도입하여 86.4%의 높은 분류 정확도를 보였다. 또한 질의 유형 분류기를 통계적 방법으로 구축함으로써 lexico-syntactic 패턴과 같은 규칙을 기술하는 수작업을 배제할 수 있으며, 응용 영역의 변화에 대해서도 안정적인 처리와 빠른 이식성을 보장한다. To build an efficient Question-Answering (QA) system, a question type classifier is needed. It can classify user's queries into predefined categories regardless of the surface form of a question. In this paper, we propose a question type classifier using a Support Vector Machine (SVM). The question type classifier first extracts features like lexical forms, part of speech and semantic markers from a user's question. The system usesstatistic to select important features. Selected features are represented as a vector. Finally, a SVM categorizes questions into predefined categories according to the extracted features. In the experiment, the proposed system accomplished 86.4% accuracy. The system precisely classifies question type without using any rules like lexico-syntactic patterns. Therefore, the system is robust and easily portable to other domains.

A Question Type Classifier Using a Decision Tree and Lexico-syntactic Patterns

김학수(Harksoo Kim),안영훈(An. Young Hun),서정연(Jungyun Seo) 한국정보과학회 언어공학연구회 2002 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 Vol.2002 No.10

지역, 전역 정보를 이용한 정답 후보 색인 방법

김학수(Harksoo Kim),김경선(Kyungsun Kim),서정연(Jungyun Seo) 한국정보과학회 언어공학연구회 2002 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 Vol.2002 No.10

다중모드 대화 시스템에서의 명사 대용어구 처리

김학수(Harksoo Kim),서정연(Jungyun Seo) 한국정보과학회 1998 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.1998 No.2

팀장의 카리스마적 리더십, 팀 효능감, 팀 적응성과 간의 관계: 팀장 근속기간의 조절된 매개역할

김학수(Kim HarkSoo),배범수(Bae BumSoo) 한국산업경영학회 2016 경영연구 Vol.31 No.2

본 연구의 목적은 특수 임무팀에서 팀장의 카리스마적 리더십이 팀 적응성과에 영향을 미치는 과정에서 팀 효능감의 매개역할 및 팀장 근속기간의 조절된 매개역할을 검증하는 것이다. 본 연구 를 위하여 군 조직의 89개 특수 임무팀들을 대상으로 설문조사를 실시하였고, 불성실한 응답을 제외하고 67명의 특수 임무팀장들과 525명의 팀원들의 자료를 사용하여 통계 분석하였다. 매개효과 를 검증해 본 결과, 특수 임무팀에서 팀장의 카리스마적 리더십과 팀 적응성과 간의 관계에서 팀 효능감은 부분 매개효과가 있는 것으로 나타났다. 조절효과를 검증해 본 결과, 팀장의 카리스마적 리더십과 팀 효능감 간의 관계에서 팀장 근속기간은 조절효과가 있는 것으로 나타났는데, 팀장 근속기간이 길수록 팀장의 카리스마적 리더십이 팀 효능감에 미치는 긍정적 영향을 강화시키는 것으로 나타났다. 매개효과와 조절효과를 통합하여 조절된 매개효과를 검증해 본 결과, 팀장 근속기간 이 길수록, 팀 효능감을 통한 팀장의 카리스마적 리더십의 팀 적응성과에 대한 긍정적 간접효과가 강화되는 것으로 나타났다. 연구결과를 토대로 본 연구의 학문적 의의 및 실무적 시사점, 그리고 제한점과 추후 연구과제에 대하여 논의하였다. The purpose of this study is to verify the mediating effects of team efficacy that becomes pronounced as the team leaders' charismatic leadership influences on team adaptive performance as well as the moderated mediated effects of team leaders' tenure. To this end, we conducted a survey of 89 team leaders and 862 team members working in action and negotiation teams in military services, and analyzed data collected from 67 team leaders and 525 team members, except unreliable responses. As a result of a hierarchical regression analysis to confirm mediating effects, it was found that team efficacy had a partially mediating effect on the relationship between the team leaders' charismatic leadership and team adaptive performance. Also it was found the moderating effect of team leaders' tenure on the relationship between team leaders' charismatic leadership and team efficacy. As team leaders' tenure was longer, so team leader's charismatic leadership would positively enhanced on team efficacy. Additionally, the indirect effect of team efficacy in the relationship between team leaders' charismatic leadership and team adaptive performance through was stronger when team leaders' tenure was high. Based on the research findings, this study discussed its academic significance, practical implications, limitations and future research tasks.

[특집] 유비쿼터스 환경에서 모바일 정보검색 기술의 동향

김학수(Harksoo Kim),장명길(Myung-Gil Jang) 한국정보과학회 2006 정보과학회지 Vol.24 No.1

능동학습법을 이용한 한국어 대화체 문장의 효율적 의미 구조 분석

김학수(Harksoo Kim) 한국정보과학회 2008 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.35 No.5

목적 지향성 대화에서 화자의 의도는 화행과 개념열 쌍으로 구성되는 의미 구조로 근사화될 수 있다. 그러므로 지능형 대화 시스템을 구현하기 위해서는 의미 구조를 올바르게 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 능동학습(active learning) 방법을 이용하여 효율적으로 의미 구조를 분석하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 언어 분석에 따른 부담을 덜기위하여 형태소 자질들과 이전 의미 구조만을 입력 자질로 사용한다. 그리고 정확률 향상을 위하여 자연어 처리 분야에서 높은 성능을 보이고 있는 CRFs(Conditional Random Fields)를 기본 통계 모델로 사용한다. 일정 관리 영역에서 제안 모델을 실험한 결과는 기존 모델들과 비교하여 1/3 정도의 훈련데이타를 사용하고도 비슷한 정확률(화행 92.4%, 개념열 89.8%)을 나타내고 있음을 알 수 있었다. In a goal-oriented dialogue, speaker's intention can be approximated by a semantic structure that consists of a pair of a speech act and a concept sequence. Therefore, it is very important to correctly identify the semantic structure of an utterance for implementing an intelligent dialogue system. In this paper, we propose a model to efficiently analyze the semantic structures based on an active learning method. To reduce the burdens of high-level linguistic analysis, the proposed model only uses morphological features and previous semantic structures as input features. To improve the precisions of semantic structure analysis, the proposed model adopts CRFs(Conditional Random Fields), which show high performances in natural language processing, as an underlying statistical model. In the experiments in a schedule arrangement domain, we found that the proposed model shows similar performances (92.4% in speech act analysis and 89.8% in concept sequence analysis) to the previous models although it uses about a third of training data.

Beam Search 알고리즘을 이용한 효율적인 한국어 의존 구조 분석

김학수(Harksoo Kim),서정연(Jungyun Seo) 한국정보과학회 언어공학연구회 1998 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 Vol.1998 No.10

유사도 측정 기법을 이용한 효율적인 요구 분석 지원 시스템의 구현

김학수(Harksoo Kim),고영중(Youngjoong Ko),박수용(Sooyong Park),서정연(Jungyun Seo) 한국정보과학회 2000 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.27 No.1

소프트웨어가 점점 복잡해지고 대형화됨에 따라서 사용자의 요구가 매우 다양해지고 있으며, 제품에 대한 기대 수준도 높아지고 있다. 그러므로, 사용자의 요구 사항을 정확히 분석하여 효과적으로 개발 단계에 적용하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 자연어로 표현되는 요구 사항 문서의 분석 시에 나타나는 오류를 효과적으로 줄이고, 수정하는데 사용될 수 있는 요구 분석 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 문서간 유사도 측정에 의해서 문서간의 의존성(dependency) 분석을 지원하고 문장간 유사도 측정에 의해서 요구 사항간의 연계성(traceability), 중복성(redundancy), 불일치성(inconsistency), 그리고 불완전성(imcompleteness)을 발견하는 것을 지원한다. 또한 모호한 문장을 추출하여 요구사항의 불명확성 (ambiguity)을 발견하는 기능도 제공한다. 문서간 유사도 측정을 위해서 사용된 색인 방법은 슬라이딩 윈도우 모델과 의존 구조 모델을 결합한 것으로 각 모델이 가지는 단점을 효과적으로 보완할 수 있다. 본 논문에서는 문서간, 문장간 유사도 측정 기법의 효율성을 실험을 통해 검증하였으며 구현된 시스템을 통해 분석 처리되는 과정을 보여주고 있다. As software becomes more complicated and large-scaled, user's demands become more varied and his expectation levels about software products are raised. Therefore it is very important that a software engineer analyzes user's requirements precisely and applies it effectively in the development step. This paper presents a requirements analysis system that reduces and revises errors of requirements specifications analysis effectively. As this system measures the similarity among requirements documents and sentences, it assists users in analyzing the dependency among requirements specifications and finding the traceability, redundancy, inconsistency and incompleteness among requirements sentences. It also extracts sentences that contain ambiguous words. Indexing method for the similarity measurement combines sliding window model and dependency structure model. This method can complement each model's weeknesses. This paper verifies the efficiency of similarity measure techniques through experiments and presents a proccess of the requirements specifications analysis using the embodied system.