초록

질의응답문서는 이용자가 입력한 질의, 질의설명, 답을 아는 다른 이용자가 제시한 응답으로 구성된 구조화된 문서로서, 최근 웹 문서처럼 검색이 일반적으로 일어나고 있는 정보원이다. 이 연구에서는 질의응답문서의 구조적 특성을 기반으로 질의를 재생성하여 질의응답문서의 검색효율을 향상시키고자 하였다. 질의재생성 실험에서 성능이 비교된 문서구조는 질의와 응답내용이다. 질의를 기반으로 질의를 재생성하는 방식에서는 질의응답검색 시스템에 입력되어 있는 유사질의를 활용하여 클러스터링하는 기법이 적용되었다. 응답정보를 기반으로 질의를 재생성하는 방식에서는 가장 유사한 기존 질의에 대해 응답된 내용에서 단락검색으로 적합한 문장들을 선정하여 활용하는 기법이 적용되었다. 실험 결과 응답정보를 활용하여 질의를 재생성하는 방식이 정확률은 유지하면서 더 다양한 검색결과를 제공하는 것으로 나타났다.

Abstract

This study aims to suggest an effective way to enhance question-answer(QA) document retrieval performance by reconstructing queries based on the structural features in the QA documents. QA documents are a structured document which consists of three components: question from a questioner, short description on the question, answers chosen by the questioner. The study proposes the methods to reconstruct a new query using by two major structural parts, question and answer, and examines which component of a QA document could contribute to improve query performance. The major finding in this study is that to use answer document set is the most effective for reconstructing a new query. That is, queries reconstructed based on terms appeared on the answer document set provide the most relevant search results with reducing redundancy of retrieved documents.

초록

This experimental study proposes a multi-document summarization method that produces optimal summaries in which users can find answers to their queries. In order to identify the most effective method for this purpose, the performance of the three summarization methods were compared. The investigated methods are sentence clustering, passage extraction through spreading activation, and clustering-passage extraction hybrid methods. The effectiveness of each summarizing method was evaluated by two criteria used to measure the accuracy and the redundancy of a summary. The passage extraction method using the sequential bnb search algorithm proved to be most effective in summarizing multiple documents with regard to summarization precision. This study proposes the passage extraction method as the optimal multi-document summarization method. 攀＊＊＊ 본 연구는 연세대학교 대학원 박사학위논문의 일부를 요약한 것임.＊＊＊ 연세대학교 문헌정보학과 시간강사(shchoi@lis.yonsei.ac.kr)＊＊＊＊연세대학교 문헌정보학과 교수(ymchung@yonsei.ac.kr) 논문접수일자 : 2004년 8월 27일 게재확정일자 : 2004년 9월 13일攀攀

Abstract

초록

질의응답 시스템에서의 질의 분석 과정은 이용자의 자연어 질의 문장에서 질의 의도를 파악하여 그 유형을 분류하고 정답 추출을 위한 정보를 구하는 것이다. 본 연구에서는 복잡한 분류 규칙 집합이나 대용량의 언어 지식 자원 대신 이용자 질의 문장에서 질의 초점 어휘를 추출하고 구문 구조적으로 관련된 단어들의 의미 정보에 기반하여 효율적으로 질의 유형을 분류하는 방법을 제안한다. 질의 초점 어휘가 생략된 경우의 처리와 동의어와 접미사 정보를 이용하여 질의 유형 분류 성능을 향상시킬 수 있는 방법도 제안한다.

Abstract

For question-answering system, question analysis module finds the question points from user’s natural language questions, classifies the question types, and extracts some useful information for answer. This paper proposes a question type classifying technique based on focus words extracted from questions and word semantic information, instead of complicated rules or huge knowledge resources. It also shows how to find the question type without focus words, and how useful the synonym or postfix information to enhance the performance of classifying module.

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시맨틱 웹 기술의 제안과 더불어 다양한 분야에 온톨로지의 특징을 적용한 기술 개발 연구가 많이 진행되고 있다. 인간이 소유한 개념을 가장 적절하게 표현하기 위해 현재에도 OWL, RDF와 같은 온톨로지 언어의 표현력을 확장시키기 위해 N-ary 관계나 모델-이론 의미론과 같은 개발이 진행되고있다. 본 연구는 한국어에 있어 문장이 내포하는 의미를 정확하게 결정하기 위해 문장의 구조에 따라 달라지는 단어의 의미를 연관할 수 있도록 N-ary 관계와 디자인 기반이 적용된 온톨로지의 지식 표현 방법을 연구하였다. 특히 다양한 지식 영역을 포함하는 다의어(polysemy)와 동의어(synonym)의 특징을 갖는 단어에 있어 각 지식 영역으로 분류되어 각 지식 영역에 있는 유사한 의미를 가진 단어로 확장되어 유사한 의미를 가진 단어가 포함된 문장의 경우 까지도 확장할 수 있는 표현 방법을 연구하였다. 연구의 검증을 위해 사용자가 입력한 병증 문장을 제안된 방법에 따라 구축된 온톨로지내 지식 관계와 의미 결정을 위한 추론 표현 방법을 이용하여 병증의 의미를 결정하고 그에 따른 진단을 제공하는 실험 시스템을 구현하였고, 한국어가 갖고 있는 문장의 유의성, 모호성, 복합성 의 특징을 보유한 증상문들의 실험 결과 의미 결정과 유사 의미 확장에 있어 우수한 성능을 보여주었다.

Abstract

Currently be proceeded a lot of researchers for ‘user information demand description' for interface of an information retrieval system or Web search engines, but user information demand description for a natural language form is a difficult situation. These reasons are as they cannot provide the semantic similarity that an information retrieval model can be completely satisfied with variety regarding an information demand expression and semantic relevance for user information description. Therefore, this study using the description logic that is a knowledge representation base of OWL and a vector model-based weight between concept, and to be able to satisfy variety regarding an information demand expression and semantic relevance proposes a decision way for perfect assistances of user information demand description. The experiment results by proposed method, semantic similarity of a polyseme and a synonym showed with excellent performance in decision.

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본 연구에서는 커뮤니티 기반 질의응답 서비스에서의 질의할당을 위하여, 해당 커뮤니티에 축적된 질의응답 데이터 세트를 이용하여 해당 카테고리내의 토픽을 분석하고 이를 바탕으로 해당 토픽에 관심을 가지는 이용자의 관심 토픽을 분석하고자 하였다. 특정 카테고리 내의 토픽을 분석하기 위해서 LDA기법을 사용하였고 이를 이용하여 이용자의 관심 토픽을 모델링하였다. 나아가, 커뮤니티에 새롭게 유입되는 질의에 대한 토픽을 분석한 후, 이를 바탕으로 해당 토픽에 대해 관심을 가지고 있는 이용자를 추천하기 위한 일련의 방법들을 실험하였다.

Abstract

The main goal of this study is to investigate how to route a question to some relevant users who have interest in the topic of the question based on users’ topic interest. In order to assess users’ topic interest, archived question-answer pairs in the community were used to identify latent topics in the chosen categories using LDA. Then, these topic models were used to identify users’ topic interest. Furthermore, the topics of newly submitted questions were analyzed using the topic models in order to recommend relevant answerers to the question. This study introduces the process of topic modeling to investigate relevant users based on their topic interest.

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본 연구에서는 R2RML 방식과 Non-R2RML 방식을 각각 적용하여 RDB를 RDF 온톨로지로 변환한 결과를 비교하였다. RDB 기반의 구조적학술용어사전 데이터베이스인 STNet의 데이터를 대상으로, 변환이 완료된 데이터의 규모, 튜플당 변환에 걸리는 시간, 그리고 질의 응답 속도를 측정하였다. 변환 규모의 평가 결과 Non-R2RML 방식이 더 많은 수의 변환을 하였으며, 표현의 풍부성과 추론 가능성 정도를 높이는 변환을 수행한 것으로 나타났다. 튜플당 변환 시간의 경우 Non-R2RML 방식이 미세하지만 더 빠른 것으로 나타났으며, 질의 응답 속도는 두 방식 모두 300회 이상의 질의 횟수부터는 안정적인 성능을 보이면서 유사한 형태의 속도를 보였다. 측정에 대한 종합적 검토 결과 데이터의 변형이 빈번하고 새로운 데이터의 추가나 데이터들 간의 연결관계가 지속적으로 변화하는 STNet과 같은 동적인 RDB에는 Non-R2RML 방식이 적절한 것으로 평가되었다.

Abstract

This study described the results of converting RDB to RDF ontology by each of R2RML method and Non-R2RML method. This study measured the size of the converted data, the conversion time per each tuple, and the response speed to queries. The STNet, a structured terminology dictionary based on RDB, was served as a test bed for converting to RDF ontology. As a result of the converted data size, Non-R2RML method appeared to be superior to R2RML method on the number of converted triples, including its expressive diversity. For the conversion time per each tuple, Non-R2RML was a little bit more faster than R2RML, but, for the response speed to queries, both methods showed similar response speed and stable performance since more than 300 numbers of queries. On comprehensive examination it is evaluated that Non-R2RML is the more appropriate to convert the dynamic RDB system, such as the STNet in which new data are steadily accumulated, data transformation very often occurred, and relationships between data continuously changed.

초록

본 연구는 국내 대학도서관의 디지털참고정보서비스 현황을 분석하고 전자게시판을 중심으로 그 이용행태를 분석하여 향후 디지털 참고정보서비스 활성화를 위한 방법을 제언하고자 하였다. 205개 대학도서관 웹사이트를 분석하여 디지털참고정보서비스의 개괄적인 현황을 파악하고, 봉사대상 인구수와 도서관 웹 사이트 접속건수, 참고정보서비스 제공건수를 기준으로 선정된 4개의 대학에 실제 접수된 디지털 참고정보서비스의 질의유형, 답변의 구성형식, 정확성, 응답기간 등을 분석하였다. 본 연구의 결과가 대학도서관 디지털 참고정보서비스가 당면하고 있는 현실적 문제점을 파악하고, 이를 개선하기 위한 해결책으로 실제적인 지침과 모형개발의 기초자료로 활용되기를 기대한다.

Abstract

This study aims to investigate the current state of digital reference services using electronic bulletin boards in Korean academic libraries and to suggest improvements. Through the examination of 205 academic library websites, 56 libraries were identified to use electronic bulletin for digital references. The digital reference service questions and responses from four libraries were further analyzed: the types of reference question, the structure and accuracy of answers, and digital reference completion time. The implications of this study for future research and practice lie in its provision of a systematic way to design practical guidelines for virtual reference services.

초록

본 연구는 대학도서관과 공공도서관에서 영상물 이용현황과 그에 따른 저작권 문제를 조사하였다. 이를 위하여 공공도서관과 대학도서관을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 사서의 저작권 문제는 설문조사와 더불어 도메리와 저작권 관련 웹사이트 등의 질문을 분석하였다. 그 결과 영상자료를 위한 설비의 다양화와 서비스의 다양화에 따라 저작권 문제도 공연뿐만 아니라 대출, 보존용 복제, 디지털화, 인터넷을 통한 서비스 등 다양하게 발생하고 있음을 알 수 있었다. 또한 각 영역별 저작권 질문이 기초적인 질문에서부터 세부적인 문제에 대한 질문까지 다양하게 이루어지고 있었다. 이와 관련하여 본 연구는 저작권 문제의 복잡성을 고려해 볼 때 사서양성과 관련한 대학 정규교육과정에서 저작권에 대한 기초적 이해를 위한 교육, 직무연수과정에서 저작권법의 개정에 따른 보완 교육, 세부적인 저작권 문제에 대한 해결을 위해서 사서를 위한 온라인 질의응답 서비스가 실시될 필요가 있음을 제안하였다.

Abstract

This study investigated the present situation of the use of cinematographic works and the problems of copyright. Surveys were conducted in public and university libraries for these. Also, content analyses were conducted to make sense of copyright problems in libraries. As a result, this study found that problems of copyright had occurred in various aspects related to public performance, lending, digitization and internet services according to the diversity of facilities for watching cinematographic works and library services. Also, the librarians’ questions to the copyright were very various from the primary level to specific level. This study suggested that regular courses of study in library schools need to be opened to primitive understanding to copyright law and occupational training programs for librarians need to be opened to complementary education as revisions of copyright law. This study also suggested that the online Q&A services need to be started for librarians who have detailed copyright problems.

초록

대용량 문서에서 정보를 추출하는 작업은 정보검색 분야뿐 아니라 질의응답과 요약 분야에서 매우 유용하다. 정보추출은 비정형 데이터로부터 정형화된 정보를 자동으로 추출하는 작업으로서 개체명 인식, 전문용어 인식, 대용어 참조해소, 관계 추출 작업 등으로 구성된다. 이들 각각의 기술들은 지금까지 독립적으로 연구되어왔기 때문에, 구조적으로 상이한 입출력 방식을 가지며, 하부모듈인 언어처리 엔진들은 특성에 따라 개발 환경이 매우 다양하여 통합 활용이 어렵다. 과학기술문헌의 경우 개체명과 전문용어가 혼재되어 있는 형태로 구성된 문서가 많으므로, 기존의 연구결과를 이용하여 접근한다면 결과물 통합과정의 불편함과 처리속도에 많은 제약이 따른다. 본 연구에서는 과학기술문헌을 분석하여 개체명과 전문용어를 통합 추출할 수 있는 기반 프레임워크를 개발한다. 이를 위하여, 문장자동분리, 품사태깅, 기저구인식 등과 같은 기반 언어 분석 모듈은 물론 이를 활용한 개체명 인식기, 전문용어 인식기를 개발하고 이들을 하나의 플랫폼으로 통합한 과학기술 핵심개체 인식 체계를 제안한다.

Abstract

Large-scaled information extraction plays an important role in advanced information retrieval as well as question answering and summarization. Information extraction can be defined as a process of converting unstructured documents into formalized, tabular information, which consists of named-entity recognition, terminology extraction, coreference resolution and relation extraction. Since all the elementary technologies have been studied independently so far, it is not trivial to integrate all the necessary processes of information extraction due to the diversity of their input/output formation approaches and operating environments. As a result, it is difficult to handle scientific documents to extract both named-entities and technical terms at once. In order to extract these entities automatically from scientific documents at once, we developed a framework for scientific core entity extraction which embraces all the pivotal language processors, named-entity recognizer and terminology extractor.

초록

본 연구는 대학도서관 사서의 조직몰입을 입체적으로 이해하고 이러한 조직몰입을 도서관 조직 차원에서 관리하는 방안을 검토하기 위하여 심층면담을 통해 사서의 조직몰입에 대한 원인을 살펴보고 조직몰입과 목표인식과의 관계를 질적으로 분석하였다. 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 다수의 연구참여자는 근무하는 도서관에 대한 조직몰입에 대해 현재의 도서관 상황에서는 조직몰입하기 어렵다고 응답하였다. 그 원인으로 물리적 보상, 조직분위기, 조직 내의 관계, 근무조건 등 위생요인의 불만족과 직무, 성취감, 책임감, 승진 등 동기유발요인이 만족되지 않음을 언급하였다. 따라서 조직몰입은 다양한 동기요인 및 근무환경의 복합적인 결과로 판단된다. 둘째, 조직목표에 대한 인식에 대해서, 긍정적인 목표인식은 직무만족, 성취감 등 동기요인 뿐만 아니라 물리적 보상에 대한 불만해소, 조직분위기, 동료관계에 대한 변화 등 위생요인과도 긍정적인 관계를 보였다. 이에 따라 사서의 도서관목표에 대한 인식은 조직몰입의 동기요인과 위생요인 충족과 관련이 있으며, 목표인식 개선을 통하여 사서의 조직몰입이 조직적으로 관리될 여지가 있는 것으로 파악되었으며, 향후, 이러한 결과를 기반으로 목표인식과 조직몰입의 관계에 대한 확증적 연구의 필요성을 제기하였다.

Abstract

This study conducted qualitative research to investigate the librarians’ organizational commitment and relations between the commitment and their goal recognition in the university library context with several open-ended, deep interviews with university librarians in order to understand the relations from diverse perspectives. As a result, many participants showed low level of organizational commitment because of their hygiene factors, such as payment, incentives, relations with colleagues, and job conditions as well as motivators including characteristics of the work, sense of accomplishment, responsibility, promotion, and self-improvement. The two factors are considered to have direct impacts on their organizational commitment. Also, the research revealed that positive goal perception was related to motivators and, at the same time, hygiene factors. Accordingly, we concluded that librarians’ perception of goals are closely related to both hygiene factors and motivators. We also identify that a need of a statistical study with a questionnaire survey to confirm the relations between the organizational commitment and goal perception for developing managerial measures for the organizational commitment, and further, for better library performance.