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문제 정의
- 없게 된다. 따라서 본 논문에서는 POI 검색 서비스를 이용하는 사용자가 다양한 명칭으로 PCH를 검색하고자 할 때, 사용자의 검색 요구를 충족할 수 있도록 POI 에 대한 이형태 DB를 자동으로 구축해주는 시스템을 제안하였다.
- 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 POI 명에 대한 이형태를 생성하여 원래 POI 데이타베이스 (원 DB)의 PC>I명과 매핑하는 시스템을 제안한다. 이형태를 생성하기 위하여 POI 데이타베이스에 있는 PC) I명의 패턴을 찾아 생성 가능한 이형태 유형을 분류하고 자동화가 가능한 규칙을 찾아낸다.
제안 방법
- 실험 참가자는 내비게이션을 사용한 경험이 있고 POI명의 이형태에 대한 사전 지식이 전혀 없었다. 검색은 하나의 목적지에 대해서 단 1회의 검색만을 수행하고, 오타가 있는 경우에만 다시 입력할 수 있도록 하였으며 원 POI DB에 등록되어 있지 않은 POI명을 입력한 경우에는 무효 처리(실험의 결과에서 제외)를 하였다. 이러한 조건에서 실험한 결과, 총 2, 000 회의 검색에서 무효 11회를 제외하고 약 89%의 검색 성공률을 보였다.
- 규칙의 일관성 또한 기대하기 힘들다. 따라서, 본연구에서는 규칙을 쉽게 작성하고 수정할 수 있도록 룰 편집기를 구현하여 사용하였다.
- 검색 성능을 평가하기 위하여 대학생 10。명을 대상으로 각각 20개의 POI 명칭에 대한 내비게이션 검색을 시도하도록 하였다. 실험 참가자는 내비게이션을 사용한 경험이 있고 POI명의 이형태에 대한 사전 지식이 전혀 없었다.
- 본 논문에서 개발한 POI 이형태 데이타베이스 구축시스템은 규칙에 의해 이형태의 자동생성이 가능하고 생성된 결과를 편집할 수 있는 반자동화 도구로서, RULE의 수정, 추가, 검색 그리고 이형태 생성 등의 기능을 포함하고 있다. 여러 규칙에 의해 동일한 이형태가 여러 개 생성되더라도 오직 한 개의 이형태만이 등록되며 삭제를 위해 Auto 필드에 생성 시 적용한 규칙의 번호를 표시해 두기 때문에 특정 규칙에 의해 생성된 이 형태를 역 추적하여 삭제할 수 있는 기능도 가지고 있다.
- 새로 정의된 이형태는 검색 단계에서 원 DB 의 POI명에 매핑되어 검색의 적중률을 높인다. 본 논문에서는 POI명에 대한 패턴을 분석하여 이형태의 유형을 생략형, 축약형, 혼용형, 약칭형, 대표형, 별칭형, 이동형의 7가지로 분류하여 사용하였다.
- 본 장에서는 POI명으로부터 이형태를 자동으로 생성하기 위해 POI의 이형태 유형 중에서 일정한 패턴이 존재하는 생략형, 축약형, 혼용형, 대표형, 이동형 등의 패턴을 규칙으로 기술하고 이 규칙으로부터 이형태를 생성하는 방법을 기술한다.
- 시스템을 구축하기 위해 POI명을 분석하여 이형태 생성 방법을 7가지 유형으로 분류하고, 각 유형별 패턴을 찾아 자동화가 가능한 형태의 규칙으로 기술하였다. 이렇게 기술된 규칙을 기반으로 제약 조건 등을 추가적으로 기술하여 자동화 툴을 통하여 POI 명칭에 대한 이형태를 자동으로 생성하였다.
- 물론 1~2개의 개체에 해당하는 경우도 규칙으로 기술할 수는 있지만 본.연구에서는 20개 이상의 개체에 영향을 미치는 경우에만 규칙으로 기술하였고 나머지는 수작업으로 이형태를 생성하였다. 중복이 제거된 상태에서의 이형태의 생성 비율은 47.
- 위와 같이 POI명에서 생성 가능한 이형태의 유형을 7 가지로 분류하고 이 중에서 자동화가 가능한 생략형, 축약형, 혼용형, 대표형, 이동형은 본 논문에서 제안한 규칙을 기술하여 자동으로 이형태를 생성하고, 특별한 규칙이 존재하지 않거나 규칙으로 기술하기에는 유형이 너무 적은 약칭형, 별칭형 등의 이형태는 수동 도구를 이용하여 수작업으로 추가한다. 약칭형이나 별칭형 중에서도 POI 데이타베이스에서 출현 빈도가 높은 경우는 자동으로 생성하기 위한 규칙을 추가하여 이형태를 자동 생성한다.
- 이렇게 기술된 규칙을 기반으로 제약 조건 등을 추가적으로 기술하여 자동화 툴을 통하여 POI 명칭에 대한 이형태를 자동으로 생성하였다.
대상 데이터
- "한국표준과학연구원”을 검색하기 위해 사용자는 “한국표준과학연구원”보다는 "표준과학연구원”이나 약칭인 "표준연”또는 별칭인 "크리스”로 검색을 하게 된다. 그러나 현존하는 대부분의 DB 검색은 전방일치만을 지원하기 때문에 "한국표”로 입력해야만 이 검색어로 시작하는“한국표준과학연구원, 한국표준기 기, 한국표준협회 , 한국표준협회연수원”등의 POI 명칭이 검색된다.
- 본 연구에서는 659, 191개의 개체를 갖고 있는 POI DB를 대상으로 이형태 DB를 구축하였는데 구축 과정에서 동일 명칭의 POI는 단일화하여 중복을 제거한 393, 443개의 POI명을 대상으로 이형태를 생성하였다. 자동화를 위해 450개의 패턴을 수집하였고 577개 규칙을 기술하였다.
- 생성하였다. 자동화를 위해 450개의 패턴을 수집하였고 577개 규칙을 기술하였다. 물론 1~2개의 개체에 해당하는 경우도 규칙으로 기술할 수는 있지만 본.
성능/효과
- 이러한 조건에서 실험한 결과, 총 2, 000 회의 검색에서 무효 11회를 제외하고 약 89%의 검색 성공률을 보였다. 이 결과를 분석해 보면 검색하고자 하는 POI명이 “전주영양돌솥밥”인 경우 "전주돌솥밥”이나 "영양돌솥밥”으로 검색하면 이형태를 사용하지 않는 경우는 검색에 실패했으나 본 시스템에서는 성공하기 때문에 검색 성공률이 차이를 보였다. 그러나 전주에 있는 덕진공원을 검색하기 위해 경우 POI 데이타베이스에 있는 POI명은 "덕진공원”으로 등록되어 있는데 사용자가 유추하여 "전주덕진공원”과 같이 POI명을 입력한 경우 검색에 실패하였다.
- 생성된 이형태는 이형태 DB에 저장되며 검색할 때 검색 정보로 활용되어 POI DB와 매핑된다. 따라서 본 논문에서 제안한 시스템 하에서 POI를 검색할 때 POI DB에 있는 POI명만 이용하여 검색하는 것이 아니라 이형태 DB에 있는 이형태들이 우선 검색 대상이 되어 사용자가 다양한 형태의 POI 명을 입력하더라도 원하는 POI명을 검색할 수 있다. 또 수동도구는 규칙으로 작성되지 않은 POI명에 대한 이형태를 생성하거나 수정할 때 사용된다.
- 작업자의 실수 등이 결과에 포함되어 생산성이 현저히 떨어진다. 본 연구에서 기술한 577개의 규칙들을 통하여 총 197, 742개 엔트리에 대하여 자동으로 이형태가 생성되었으며 이는 원 DB의 30%를 차지하는 양이다. 그렇지만 원 DB의 총 엔트리 중 이형태가 존재하는 것으로 조사된 수는 248, 981개 이므로 실제적인 자동화율은 약 79%에 달한다.
- 검색은 하나의 목적지에 대해서 단 1회의 검색만을 수행하고, 오타가 있는 경우에만 다시 입력할 수 있도록 하였으며 원 POI DB에 등록되어 있지 않은 POI명을 입력한 경우에는 무효 처리(실험의 결과에서 제외)를 하였다. 이러한 조건에서 실험한 결과, 총 2, 000 회의 검색에서 무효 11회를 제외하고 약 89%의 검색 성공률을 보였다. 이 결과를 분석해 보면 검색하고자 하는 POI명이 “전주영양돌솥밥”인 경우 "전주돌솥밥”이나 "영양돌솥밥”으로 검색하면 이형태를 사용하지 않는 경우는 검색에 실패했으나 본 시스템에서는 성공하기 때문에 검색 성공률이 차이를 보였다.
- 마지막으로 생성된 규칙을 이형태 생성 시스템을 이용하여 POI명에 대한 이형태를 자동으로 생성하고 생성된 이형태는 원 DB와의 매핑에 이용한다. 이렇게 생성된 POI명의 이형태는 다양한 키워드로의 검색을 가능하게 해 줄 뿐만 아니라 검색 성능도 향상됨을 보인다.
- 81%였다. 이형태를 이용한 POI명 검색 실험에서는 평균 89%의 검색 성공률을 보였다. 이것은 내비게이션의 POI명 검색 서비스에 이 형태를 이용하게 되면 보다 효율적인 검색이 가능하게 됨을 의미한다.
후속연구
- 보여주는 실험 화면이다. 이 그림에서 보여지는 것처럼 본 논문에서 제안한 방법으로 이형태를 생성하여 검색에 이용하면 다양한 키워드에 대해서도 검색이 가능하게 되기 때문에 보다 효율적이고 신뢰도가 높은 내비게이션 검색 시스템이 될 것이다.
- 향후 연구과제로는 “덕진공원”처럼 P이명에 공원 명이나 기관명만 있는 경우 그 명칭이 존재하는 지역명을 추가하여 “전주덕진공원”과 같은 이형태를 생성해야 하는지에 대한 검토가 필요하며 음성인식으로 인한 검색시스템과 연계되기 위해서는 하나의 POI명에 대하여 정확한 이형태와 가급적 적은 수의 이형태를 생성해야만 전체적인 시스템의 성능을 향상시킬 수 있기 때문에 이에 대한 연구가 필요하고 또한 원DB 자체의 오류를 줄이는 방안이 연구되어야 한다.
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