초록

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방대한 웹에서의 자신이 원하는 정보를 정확히 얻어내기란 매우 어렵다. 현존하는 대부분의 검색엔진들은 내용기반 방식을 이용하므로, 검색 질의어의 모호성에 적절한 대응을 하지 못하고 있다. 다시 말하면 일반 사용자들이 사용하는 질의어들은 다의어로 표현되는 것이 빈번히 나타나지만, 사용자가 나타내고 싶어하는 질의어의 정확한 의미에 대하여서는 검색엔진 자체로써는 해결할 수 없다. 특히, 빈번히 사용되지 않는 어휘의 의미를 가지고 검색엔진에 질의를 할 경우, 질의어의 형태만 같고 일반적으로 널리 사용되고 있는 어휘의 의미와 관련 있는 웹 페이지들만을 사용자에게 보여주게 된다. 이러한 점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사용자의 명시적 반응을 받아들이는 사용자 인터페이스와 워드넷(WordNet)을 이용하여 질의어의 모호성 해결하였다.

방대한 웹에서의 자신이 원하는 정보를 정확히 얻어내기란 매우 어렵다. 현존하는 대부분의 검색엔진들은 내용기반 방식을 이용하므로, 검색 질의어의 모호성에 적절한 대응을 하지 못하고 있다. 다시 말하면 일반 사용자들이 사용하는 질의어들은 다의어로 표현되는 것이 빈번히 나타나지만, 사용자가 나타내고 싶어하는 질의어의 정확한 의미에 대하여서는 검색엔진 자체로써는 해결할 수 없다. 특히, 빈번히 사용되지 않는 어휘의 의미를 가지고 검색엔진에 질의를 할 경우, 질의어의 형태만 같고 일반적으로 널리 사용되고 있는 어휘의 의미와 관련 있는 웹 페이지들만을 사용자에게 보여주게 된다. 이러한 점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사용자의 명시적 반응을 받아들이는 사용자 인터페이스와 워드넷(WordNet)을 이용하여 질의어의 모호성 해결하였다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 본 논문에서 사용자 질의어의 모호성을 해결하기 위하여 워드넷(WordNet)을 이용한 사용자 인터페이스를 설계하여 시스템을 구성하였다. [그림 1]은 사용자 인터페이스 화면으로 사용자가 "Java”라고 질의어를 던질 경우 "Java"에 대한 모든 의미를 인터페이스에서는 사용자에게 나타내주게 된다.
• 이러한 검색 엔진들의 단점을 보완하기 위하여, 본 논문에서는 워드넷(WordNet)[기을 이용하였으며, 사용자에게 어휘의 의미를 명시적으로 얻어내기 위하여 사용자 인터페이스를 설계하였다. 사용자가 인터페이스를 이용하여, 질의어의 정확한 의미를 선택하게 됨으로써, 질의어의 정확한 의미가 담긴 새로운 질의어를 재조합할 수 있다.

제안 방법

• ”라고 말할 경우 배가 과일을 의미하는지 선박을 의미하는지 청자는 알 수 없을 것이다. 그리하여 본 논문에서는 단어의 모호성을 해결하는 방안으로 워드넷 (WordNet)을 이용하여 해결을 시도하였다. 또한 워드넷 (恥rdNet)은 자연 언어처리 [3] 에서 많은 이용이 되고 있으며, 문서 분류[4]를 위하여 워드넷(WordNet)의 어휘 관계가 이용되기도 하고 있다.
• 이러한 동의어 집합, 상위어 집합, 주석의 활용은 질의어 재조합에 있어서 중요한 역할을 할 수 있을 것이다. 그리하여 질의어 조합 과정에 서 워드넷내ordNet)에서 추출할 수 있는 동의어 집합, 상위어 집합, 주석을 이용하여 본 실험에 적용하였다.
• 본 논문에서는 사용자가 질의어를 던질 경우 질의어의 모호성 해결과 일반 검색 엔친들이 내용 기반 검색을 기반으로 사용함으로써 원하는 웹 페이지를 얻기란 쉽지 않다는 것에 착안하여 시스템을 설계하고 실험에 임하였다. 그리하여 사용자 질의어의 모호성 해결을 위해 워드넷 애。rdNet)을 이용하여 사용자 인터페이스를 설계하였다.
• 워드넷(WordNet)을 이용한 메타 검색엔진은 가지고 온 60개의 웹 페이지를 가중치를 이용하여 30개를 선별하여 사용자에게 보여주게 하였다. 본 시스템에서 사용한 가중치 값은 구글(Google)과 알타비스타 (Altavista)에서 사용한 가중치를 이용하였다. 질의어에 대한 웹 페이지의 관련성을 측정하는 실험임으로 정량적 실험을 할 수 없었다.
• 그리하여 사용자 질의어의 모호성 해결을 위해 워드넷 애。rdNet)을 이용하여 사용자 인터페이스를 설계하였다. 사용자에게 인터페이스를 이용하게 함으로써 주어진 질의어에 대한 정확한 의미를 선택하게 하였다. 이러한 사용자 인터페이스의 설계로 질의어의 의미를 명시적으로 나타낼 수 있었다.
• [표 2] 는 9명의 사용자가 구글 (Goo 흥 le) 과 알타비스타 (Altavista), 워드넷(WordNet)을 이용한 메다 검색 엔진에 질의어의 의미를 부여한 채, 질의를 할 경우에 대한 결과 표이다. 워드넷(WordNet)을 이용한 메타 검색엔진에서는 동의어, 상위어, 주석을 이용한 질의어 재조합 방법 세 가지를 가지고 실험하였다. 그러한 결과 현재 많이 사용되어지고 있는 질의어들에 서는 일반 검색엔진과 워드넷내ordNet)을 이용한 메타 검색엔 진에서 큰 차이가 나타나지 않고 있지만, [표 2]에서 진한 색으로 표시한 어휘는 자주 사용되어지지 않는 어휘의 의미이다.
• 상위어 집합을 만들기 위해 질의어 확장기는 地" 찾아서 상위어의 옵셋(Offset)들을 알아내고 상위어들을 추출해낸다. 이러한 과정으로 만들어진 상위어 집합과 해당 질의어를 재조합하여 새로운 질의어를 만들어내었다. 이와 같은 세 가지의 질의어 재조합 방법을 이용하여 본 실험에 임하였다.
• 그러나 워드넷대ordNet)을 이용한 메타 검색엔진은 사용자가 질의어를 던질 경우 사용자 인터페이스를 이용하여, 해당 질의어의 모든 의미를 사용자에게 나타내 줌으로써, 사용자가 질의어의 정확한 의미를 선택할 수 있었다. 이러한 질의어의 의미에 대한 사용자의 선택은, 해당 질의어의 정확한 의미를 파악할 수 있게 하며, 질의어 재조합 시 정확한 칠의어의 의미로 새로운 질의어를 만들 수 있게 하였다.
• 이러한 과정으로 만들어진 상위어 집합과 해당 질의어를 재조합하여 새로운 질의어를 만들어내었다. 이와 같은 세 가지의 질의어 재조합 방법을 이용하여 본 실험에 임하였다.

대상 데이터

• 또한 특정 질의어에 대하여 웹 페이지의 관련성을 나타낼 만한 기준 자료가 없는 관계로 기초적인 실험으로 임할 수 밖에 없었다. 그리하여 본 실험에서는 9명의 사용자에게 하나의 질의어를 선택하게 한 후 실험에 임하였다.
• 각각의 검색엔진에서는 30개씩 페이지를 가져오게 하였다. 워드넷(WordNet)을 이용한 메타 검색엔진은 가지고 온 60개의 웹 페이지를 가중치를 이용하여 30개를 선별하여 사용자에게 보여주게 하였다. 본 시스템에서 사용한 가중치 값은 구글(Google)과 알타비스타 (Altavista)에서 사용한 가중치를 이용하였다.
• 세 가지의 질의어 재조합 방법을 실험하기 위하여 임의의 질의어를 선택하여 실험에 임하였다. 이 실험에 이용된 9개의 의미가 다른 질의어는 구글(Google)과 알타비스타(Altavista)를 이용하여 웹 폐이지를 검색하여 실험하였다. 각각의 검색엔진에서는 30개씩 페이지를 가져오게 하였다.

성능/효과

• 이러한 사용자 인터페이스의 설계로 질의어의 의미를 명시적으로 나타낼 수 있었다. 그리고 주어진 질의어와 동의어, 상위어, 주석을 이용하여 새로운 질의어를 만든 후, 검색 엔진에 던져 실험한 결과를 보면 주어진 질의어와 주석을 이용하여 질의어를 재조합한 경우가 가장 높은 정확도를 나타내었다.
• 이러한 어휘의 의미로 검색을 할 경우 메타 검색엔진에서는 뛰어난 정확도를 나타낸다는 것을 알 수 있다. 또한 세 가지의 질의어 재조합 방법을 비교하여 보면, 주석을 이용하여 질의어를 재조합할 경우가 동의어나 상위어와 조합하는 경우보다 월등한 정확성을 보이는 것을 알 수 있다. 실험 결과에서 나타난 것을 보면 일반 검색엔진에서는 사용자가 일반적으로 널리 사용되지 않는 의미를 가지고 查의를 던 君 경우, 적절한 대응을 할 수 없었다.
• 본 실험에서는 정량적 실험을 할 수 없는 관계로 임의 사용자를 선택하여 실험한 결과에 의존하여야 했지만, 사용자 인터페이스의 설계로 질의어의 모호성 해결에 뛰어난 성능을 나타내었다. 향후 과제로써 문장 형태의 질의어가 들어왔을 경우, 사용자 인터페이스에서 질의어의 의미를 사용자 반응 없이 자동으로 추출할 수 있다면, 더욱 향상된 검색엔진의 성능을 갖출 수 있을 것이다.
• 또한 세 가지의 질의어 재조합 방법을 비교하여 보면, 주석을 이용하여 질의어를 재조합할 경우가 동의어나 상위어와 조합하는 경우보다 월등한 정확성을 보이는 것을 알 수 있다. 실험 결과에서 나타난 것을 보면 일반 검색엔진에서는 사용자가 일반적으로 널리 사용되지 않는 의미를 가지고 查의를 던 君 경우, 적절한 대응을 할 수 없었다. 그러나 워드넷대ordNet)을 이용한 메타 검색엔진은 사용자가 질의어를 던질 경우 사용자 인터페이스를 이용하여, 해당 질의어의 모든 의미를 사용자에게 나타내 줌으로써, 사용자가 질의어의 정확한 의미를 선택할 수 있었다.

후속연구

• 질의어에 대한 웹 페이지의 관련성을 측정하는 실험임으로 정량적 실험을 할 수 없었다. 또한 특정 질의어에 대하여 웹 페이지의 관련성을 나타낼 만한 기준 자료가 없는 관계로 기초적인 실험으로 임할 수 밖에 없었다. 그리하여 본 실험에서는 9명의 사용자에게 하나의 질의어를 선택하게 한 후 실험에 임하였다.
• 향후 과제로써 문장 형태의 질의어가 들어왔을 경우, 사용자 인터페이스에서 질의어의 의미를 사용자 반응 없이 자동으로 추출할 수 있다면, 더욱 향상된 검색엔진의 성능을 갖출 수 있을 것이다. 한국어 또한 의미와 계층을 이용한 사전이 절실히 요구되어지며, 한국어 의미 사전이 만들어진다면, 본 시스템은 한국어에서도 높은 정확도를 유지할 수 있을 것이다.
• 본 실험에서는 정량적 실험을 할 수 없는 관계로 임의 사용자를 선택하여 실험한 결과에 의존하여야 했지만, 사용자 인터페이스의 설계로 질의어의 모호성 해결에 뛰어난 성능을 나타내었다. 향후 과제로써 문장 형태의 질의어가 들어왔을 경우, 사용자 인터페이스에서 질의어의 의미를 사용자 반응 없이 자동으로 추출할 수 있다면, 더욱 향상된 검색엔진의 성능을 갖출 수 있을 것이다. 한국어 또한 의미와 계층을 이용한 사전이 절실히 요구되어지며, 한국어 의미 사전이 만들어진다면, 본 시스템은 한국어에서도 높은 정확도를 유지할 수 있을 것이다.

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