질의 응답 시스템을 위한 질의문 심층 분석

신승은,서영훈 한국콘텐츠학회 2006 한국콘텐츠학회논문지 Vol.6 No.3

본 논문에서는 질의 응답 시스템의 성능 향상을 위한 질의문 심층 분석을 제안한다. 일반적인 질의응답 시스템들은 사용자의 자연언어 질의의 의미를 분석하지 않기 때문에 정확한 정답을 제공하는 것이 어렵다. 질의문 심층 분석은 의미자질 추출 문법과 자연언어 질의 특성을 이용하여 사용자의 질의를 의미적으로 분석하고, 의미자질들을 추출한다. 의미자질 추출 문법과 자연언어 질의 특성은 사용자 질의의 의미와 구문 구조를 반영하기 위해 의미자질과 형식형태소로 표현된다. 웹에서 추출한 세부 정답 유형이 ‘인물’인 100개의 질의에 대한 실험을 통해, 비교적 짧지만 사용자의 질의 의도를 충분히 표현하고 있는 자연언어 질의에 대해 질의문 심층 분석을 수행함으로써 사용자의 질의 의도를 분석하고, 의미자질들을 추출할 수 있음을 보였다. In this paper, we describe a deep analysis of question for question answering system. It is difficult to offer the correct answer because general question answering systems do not analyze the semantic of user’s natural language question. We analyze user’s question semantically and extract semantic features using the semantic feature extraction grammar and characteristics of natural language question. They are represented as semantic features and grammatical morphemes that consider semantic and syntactic structure of user’s questions. We evaluated our approach using 100 questions whose answer type is a person in the web. We showed that a deep analysis of questions which are comparatively short but enough to mean can analysis the user's intention and extract semantic features.

문서필터링을 위한 질의어 확장과 가중치 부여 기법

신승은,강유환,오효정,장명길,박상규,이재성,서영훈,Shin, Seung-Eun,Kang, Yu-Hwan,Oh, Hyo-Jung,Jang, Myung-Gil,Park, Sang-Kyu,Lee, Jae-Sung,Seo, Young-Hoon 한국정보처리학회 2003 정보처리학회논문지B Vol.10 No.7

본 논문에서는 문서 필터링을 위한 질의어 확장과 가중치 부여 기법을 제안한다. 문서 필터링은 웹 검색 엔진들에 대한 검색 결과의 정확률 향상을 목적으로 한다. 문서 필터링을 위한 질의어 확장은 개념망, 백과사전, 유사도 상위 10% 문서를 이용하며, 각각의 확장 질의어에 가중치를 부쳐하여 질의어와 문서들간의 유사도를 계산한다. 첫 번째 단계에서 개념망과 백과사전을 이용하여 초기 질의어에 대한 1차 확장 질의어를 생성하고, 1차 확장 질의엉 가중치를 부여하여 질의어와 문서들간의 유사도를 계산한다. 다음 단계에서는 높은 유사도를 갖는 상위 10% 문서들을 이용하여 2타 확장 질의어를 생성하고, 2차 확장 질의어에 가중치를 부쳐하여 질의어와 문서들간의 유사도를 계산한다. 다음으로 1차 유사도와 2차 유사도를 결합하여 문서들을 재순위화하고, 임계치보다 낮은 유사도를 갖는 문서들을 필터링함으로써 웹 검색 엔진들의 검색 결과 정확률을 향상시킨다. 실험에서 이러한 문서 필터링을 위한 질의어 확장과 가중치 부여 기법은 정확률-재현율과 F-measure를 이용하여 성능 평가를 할 때 정보 검색 효율성에서 주목할 만한 성능 향상을 보였다. In this paper, we propose a query expansion and weighting method for document filtering to increase precision of the result of Web search engines. Query expansion for document filtering uses ConceptNet, encyclopedia and documents of 10% high similarity. Term weighting method is used for calculation of query-documents similarity. In the first step, we expand an initial query into the first expanded query using ConceptNet and encyclopedia. And then we weight the first expanded query and calculate the first expanded query-documents similarity. Next, we create the second expanded query using documents of top 10% high similarity and calculate the second expanded query- documents similarity. We combine two similarities from the first and the second step. And then we re-rank the documents according to the combined similarities and filter off non-relevant documents with the lower similarity than the threshold. Our experiments showed that our document filtering method results in a notable improvement in the retrieval effectiveness when measured using both precision-recall and F-Measure.

뉴스의 인물-신승일 국제백신연구소장

신승일,Sin, Seung-Il 한국과학기술단체총연합회 1995 과학과 기술 Vol.28 No.12

지난번 김영삼대통령은 UN창립 50주년 특별연설에서 "한국은 세계아동의 질병퇴치에 기여하기 위해 UNDP(유엔개발계회)의 협조아래 한국내에 국제백신연구소(IVI:International Vaccine Institute)를 설립중에 있다."라고 언급한 바 있다. 이처럼 국제백신연구소는 우리나라 정부수립후 최초로 세워지는 국제기구란 점에서 정부에서도 굳은 의지로 적극 추진한 사업일 뿐만 아니라 세계적으로도 세계인류복지 증진에 기여함은 물론 생명공학 발전에도 크게 기여할 것으로 보아 주목받고 있는것이다. 1997년 말까지 서울대학 연구공원내에 완공될 국제백신연구소는 금년 1월 UNDP의 전문임원들이 한국에 도착하여 서울대학내 임시사무소를 설치하고 연구소의 건립과 기타 관련업무를 추진하고 있다. 이에 본지는 국제백신연구소 서울사무소 총 책임자인 신승일박사를 만나 UNDP의 계획하에 추진되고 있는 국제백신연구소의 설립배경과 목적, 역할 그리고 국제백신연구소가 인류에 미치는 영향에 대해서 들어보기로 한다.

한국어 구조 중의성 해소를 위한 부사 문법과 부사 확률 문법

신승은,정천영,서영훈 충북대학교 컴퓨터정보통신 연구소 2001 컴퓨터정보통신연구 Vol.9 No.2

본 논문은 말뭉치에서 추출된 통계 정보와 특징을 기반으로 한 부사 정보를 이용하여 부사 문법과 부사 확를 문법을 구축하고. 이를 적용하여 한국어의 구조 증의성을 해소하였다. 부사들의 사용과 수식 패턴들을 대량의 말뭉치로부터 조사하였고, 많은 패턴들 중에 비교적 규최적인 것들을 부사 문법으로 구축하였다. 그리고 부사 꽉률 문법은 부사와 릭수식어의 상대적 위치 확률과 피수식어의 품사 확률로 구성하였다. 구문 분석기에 의해 생성된 구문 구조들 중 가장 율은 구문 구조를 선택하기 위해 부사 문법과 부사 확률 문법을 적용하였고, 이것으로 부사에 의한 많은 구조적 증의 성들을 해소하였다. This paper describes a Korean structural disambiguation using adverb grammar and Probabilistic adverb grammar. These are made by adverb information which is based on statistical information and special features extracted from corpus. Usage and modification pattern of adverbs are fully investigated in large corpus. and relatively regular ones among a number of patterns are encoded in adverb grammars. And probability of part-of-speech and relative position of modified word is encoded in Probabilistic adverb grammar. Adverb grammar and Probabilistic adverb grammar are applied to select the best passe among parses generated by a general purpose parser. They resolve lots of ambiguities caused by adverbs.

수식어 사전을 이용한 한국어 구조 중의성 해소

신승은,서영훈 충북대학교 컴퓨터정보통신 연구소 2000 컴퓨터정보통신연구 Vol.8 No.2

자연 언어 처리의 구문 구조 분석에서는 중의성 있는 결과가 많이 생성된다. 이러한 중의성을 해소하는 데 어휘정보가 유용하다는 것은 잘 알려져 있으며, 이러한 어휘정보와 이를 이용한 중의성 해소에 관한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 논문은 한국어의 구문 구조 분석 시 수식어에 의해 발생되는 중의성을 해소하기 위해 수식어사전을 이용하여 구문 분석에서의 구조 중의성을 해소하였다. 수식어 사전의 어휘정보와 대상 말뭉치를 통해 각각의 수식어에 대한 문법을 구성하고, 이를 이용하여 한국어 구문 구조 분석에서 수식어에 의해 발생되는 중의성을 줄일 수 있다. Various ambiguities result from parsing on the natural language processing. It is well known that the lexical information for the structural disambiguation is useful and disambiguation using such lexical information has been researched. In this paper, we propose Korean structural disambiguation using modifier dictionary to remove ambiguities generated by modifier. Grammar is constructed from lexical information of modifier dictionary and corpora, and it is used to remove ambiguities generated by modifier in Korean parsing.

한국어 질의응답시스템을 위한 술어 기반 질의 분석

신승은,서영훈 충북대학교 컴퓨터정보통신 연구소 2005 컴퓨터정보통신연구 Vol.13 No.1

질의응답시스템은 사용자의 의도에 맞는 정답을 제공하기 위해 사용자의 질의를 정확하게 분석해야 한다. 본 논문에서는 사용자의 의도를 정확하게 분석하기 위해 한국어 질의응답시스템을 위한 술어기반 질의분석을 제안한다. 의문사를 이용하여 사용자의 질의를 6개의 상위 범주 질의 유형으로 분류하고, 술어 유형 정보와 구문 구조 정보를 이용하여 초점 단어를 추출한다. 추출된 초점 단어의 질의 유형 자질을 이용하여 53개의 하위 범주 질의 유형으로 세분화하여 분류한다. 실험에서 제안한 시스템은 상위 범주 질의 유형 분류에서 0.9704의 정확률과 하위 범주 질의 유형 분류에서 0.7020의 정확률을 보였다. 또한, 초점 단어 추출 실험에서 0.8215의 정확률을 보였다. Question-Answering system must analyze user's question correctly to offer answer that user wants. This paper proposes a predicate-based question analysis approach for Korean Question-Answering system to analyze user's intention correctly. We first classify a question to one of six main categories using specific interrogatives in that question. And then focus words are selected from the predicate-complement relation and syntactic structure. Finally, the question type is determined to one of fifty three subcategories by question type feature of focus words. In the experiment, the proposed system accomplished accuracy(0.9704) for the main category and accuracy(0.7020) for the subcategory in the question classification. In the extraction of focus words, we accomplished accuracy(0.8215).

정의형 질의응답 시스템을 위한 정답 패턴

신승은,서영훈 한국콘텐츠학회 2005 한국콘텐츠학회논문지 Vol.5 No.3

In this paper, we describe the answer pattern for definitional question-answering system. The answer extraction method of a definitional question-answering system is different from the general answer extraction method because it presents the descriptive answer for a definitional question. The definitional answer extraction using the definitional answer pattern can extract the definitional answer correctly without the semantic analysis. The definitional answer pattern is consist of answer pattern, conditional rule and priority to extract the correct definitional answer. We extract the answer pattern from the definitional training corpus and determine the optimum conditional rule using F-measure. Next, we determine the priority of answer patterns using precision and syntactic structure. Our experiments show that our approach results in the precision(0.8207), the recall(0.9268) and the F-measure(0.8705). It means that our approach can be used efficiently for a definitional question-answering system. 본 논문에서는 정의형 질의응답 시스템을 위한 정답 패턴에 대하여 기술한다. 정의형 질의응답 시스템은 정의형 질의에 대한 정답으로 단답형 정답이 아닌 서술형 정답을 제공하기 때문에, 정답 추출 방법이 일반적인 단답형 정답 추출 방법과 다르다. 정의형 정답 패턴을 이용한 정의형 정답 추출은 의미 분석 없이 정확한 정의형 정답을 추출할 수 있다. 정의형 정답 패턴은 정확한 정답 추출을 위해 정답 패턴과 패턴별 제약 규칙, 우선순위로 구성된다. 정의형 정답 학습 코퍼스로부터 정답 패턴을 추출하고, 각각의 정답 패턴에 대한 F-measure에 따라 최적화하여 패턴별 제약 규칙을 구성한다. 마지막으로 정확률과 정답 패턴 구문 구조를 이용하여 우선순위를 결정한다. 제안한 정의형 정답 패턴을 이용한 정의형 정답 추출은 실험 코퍼스에 대해 정확률 0.8207, 재현율 0.9268, F-measure 0.8705를 보였다. 이것은 제안한 방법이 정의형 질의응답 시스템에 효율적으로 사용될 수 있음을 의미한다.

국어교사 모씨의 공부 변천사

신승은 전국국어교사모임 2021 함께여는 국어교육 Vol.- No.141

주요 운송수단별 사회적 비용 내부화 비교 연구

신승식(Seungsik Shin) 한국항만경제학회 2011 韓國港灣經濟學會誌 Vol.27 No.2

본 연구는 한국과 미국의 운송수단별 사회적 물류비용을 추정하고 운송수단별 사회적 비용의 차이가 운송비에 내부화될 수 있는 개연성이 있는 가를 비교하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 사회적 물류비용 추정에 조건부가치측정법(CVM)을 사용하였다. 한국의 경우 2007년의 신승식(2007) 연구 결과를 준용하였으며, 미국의 경우 신승식(2007)과 일치하는 조사양식을 유지한 채 2009년에 미국 오하이오주 톨리도항에서 조사를 수행하고 신승식(2007)과 비교하였다. 조사결과 우리나라는 도로수송과 해상운송의 사회적 비용이 각각 가구당 2,253원과 1,409원으로 도로수송의 사회적 비용이 해상운송보다 통계적 의미에서 훨씬 큰 것으로 나타났으나, 미국 오대호 연안의 경우 도로수송과 해상운송의 사회적 비용이 각각 4.257달러와 4.109달러로 큰 차이를 보이지 않았다. 따라서 우리나라의 경우 향후 도로수송의 사회적 비용을 내부화활 경우 운송수단 전환(modal shift) 등 다양한 정책이 효과를 볼 수 있을 것으로 판단되나, 미국의 경우 두 운송수단간 사회적 비용의 차이가 거의 없어 사회적 비용의 내부화가 물류부문 운송수단 전환 정책에 큰 영향을 미치지는 못할 것으로 판단된다. The purpose of this study is to evaluate the social costs of inland trucking and maritime transport between Kwangyang Port in Korea and the Great Lakes in US. Also, this study compares these social costs each other, and finds the way how to internalize them for the efficiencies of national logistics policies. This study uses the Contingent Valuation Method to evaluate the social costs for the two transport modes in each country. The final result is that the social cost difference between inland trucking and maritime transport around US Great Lakes area is not so significant that there are not many chances to enhance the maritime transport in the region. However, in case of Korea, there is significant difference in social costs between the two transport modes, so that Korea government may have a lot of chances to improve the seaborne trade by way of various internalization policies.

정확한 해답 추출을 위한 개념 기반의 질의 분석

신승은,강유환,안영민,박희근,서영훈 한국콘텐츠학회 2007 한국콘텐츠학회논문지 Vol.7 No.1

This paper describes a concept-based question analysis to analyze concept which is more important than keyword for the accurate answer extraction. Our idea is that we can extract correct answers from various paragraphs with different structures when we use well-defined concepts because concepts occurred in questions of same answer type are similar. That is, we will analyze the syntactic and semantic role of each word or phrase in a question in order to extract more relevant documents and more accurate answer in them. For each answer type, we define a concept frame which is composed of concepts commonly occurred in that type of questions and analyze user's question by filling a concept frame with a word or phrase. Empirical results show that our concept-based question analysis can extract more accurate answer than any other conventional approach. Also, concept-based approach has additional merits that it is language universal model, and can be combined with arbitrary conventional approaches. 본 논문에서는 정확한 해답 추출을 위해 키워드보다 중요한 역할을 하는 개념을 분석하는 개념 기반 질의 분석에 대해 기술한다. 해답 유형이 같은 질의들에서 나타나는 개념은 유사하기 때문에 이러한 개념들을 잘 정의하여 이용할 경우, 해답을 포함하는 다양한 형태의 구문으로부터 보다 정확한 해답을 추출할 수 있다는 것이 본 논문의 주요 아이디어이다. 즉, 해답을 포함하는 문서와 그 문서 내에 있는 해답을 좀 더 정확하게 추출하기 위해 질문에 있는 각 단어나 구절들의 구문 및 의미 역할을 파악하고자 하는 것이다. 이를 위해, 정답 유형별로 그 유형의 질문에서 공통으로 나타나는 주요 개념들로 구성된 개념 프레임을 정의하고, 사용자 질의를 분석하여 개념 프레임을 채우는 과정으로 질의 분석을 수행한다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 개념 기반 방식이 기존의 질의분석 기법에 비해 높은 정답 추출 성능을 보여주었다. 본 논문에서 제안한 개념 기반 접근 방법은 언어에 관계없이 적용 가능한 모델이며, 또한 기존 방식과 함께 사용할 수 있는 장점도 있다.