초록 ▼

□ 연구개요
본 연구는 커뮤니티 기반의 질의 응답 서비스(cQA) 영역에서 빅데이터 기반의 단어 표현(Word Embedding) 및 다양한 심층 뉴럴 네트워크 알고리즘을 적용한 개선된 질문 분류 및 검색 시스템을 개발하고, 자동으로 연관성이 높은 응답을 추천해주는 시스템을 구축하는 것을 최종 목표로 하였다. 이를 위해 언어 자원 수집 및 단어 표현을 위한 환경 구축과 활용 기술, 단어 표현과 CNN 알고리즘을 이용한 질문 분류 및 검색 시스템 개발, 그리고 질문-응답 간 의미 연관성을 이용한 자동 응답 추천 시스템 개발이라는

□ 연구개요
본 연구는 커뮤니티 기반의 질의 응답 서비스(cQA) 영역에서 빅데이터 기반의 단어 표현(Word Embedding) 및 다양한 심층 뉴럴 네트워크 알고리즘을 적용한 개선된 질문 분류 및 검색 시스템을 개발하고, 자동으로 연관성이 높은 응답을 추천해주는 시스템을 구축하는 것을 최종 목표로 하였다. 이를 위해 언어 자원 수집 및 단어 표현을 위한 환경 구축과 활용 기술, 단어 표현과 CNN 알고리즘을 이용한 질문 분류 및 검색 시스템 개발, 그리고 질문-응답 간 의미 연관성을 이용한 자동 응답 추천 시스템 개발이라는 세 가지 핵심 과정으로 나누어 연구를 진행하였다.

□ 연구 목표대비 연구결과
이를 위해 1차 년도에서 cQA 질문-응답 쌍을 구축 및 정제하고, 대용량 원시 말뭉치 및 단어 표현 언어 자원을 구축하였으며, 단어 표현 알고리즘 사용을 위한 환경 구축 및 cQA 질문 분류 및 검색 시스템 구축을 수행하여서 목표를 잘 수행하였다. 2차 년도에서는 단어 표현 기반의 CNN 알고리즘 사용을 위한 리눅스 환경을 구축하고, 단어 표현 및 CNN 알고리즘을 이용하여 질문 분류 시스템의 성능 개선을 얻었으며, 질문 분류 결과를 질문 분류 검색 과정에 반영하고 딥러닝 기법을 이용하여 질문 검색 시스템의 성능 개선을 이룸으로써 목표를 모두 수행하였다. 3차 년도에서는 딥러닝 기반의 질문-응답 간 의미 연관성 계산 기법을 연구하였으며, 단어 연관성을 고려한 응답 추천 시스템 구축하였고, 외부 언어자원 활용을 통한 응답 추천 시스템의 개선, 그리고 전체 시스템의 통합 및 최적화를 수행하였으며, 이로서 3년 간의 연구 목표를 모두 성공적으로 잘 수행하였으며, 언어 자원 확보, 계산 기법정리, 질문 분류 및 추천 시스템 구축을 최종 완료하였다.

□ 연구개발결과의 중요성
기존에 cQA 영역의 질문 분류 및 검색에 딥러닝 기술을 활용하는 것은 초기단계에 머물러 있었는데 본 연구를 통해 질문 분류 및 검색에 딥러닝 기술을 효과적으로 적용함으로써 정보 검색 분야에 대한 딥러닝 기술을 취득할 수 있었다. 또한 cQA 영역에서 정보 검색 분야에서도 활용할 수 있는 딥러닝 기반의 분류 및 검색 기술과 관련된 연구를 진행함으로써 정보 검색 영역에 대한 연구 역량을 강화할 수 있었으며 향후 타 영역에 딥러닝을 효과적으로 적용할 수 있는 노하우를 제공할 수 있다. 또한 본 연구를 통해 수집되고 구축된 언어 자원들은 향후 다양한 연구에 활용할 수 있을 것이다.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 3
• 1) 언어 자원 수집 및 단어 표현(Word Embedding)을 위한 환경 구축과 활용 기술 ... 3
• 2) 단어 표현과 CNN 알고리즘을 이용한 질문 분류 및 검색 시스템 개발 ... 3
• 3) 질문-응답 간 의미 연관성을 이용한 자동 응답 추천 시스템 개발 ... 4
• 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 4
• 1) 언어 자원 수집 및 단어 표현(Word Embedding)을 위한 환경 구축과 활용 기술 ... 4
• 2) 단어 표현과 CNN 알고리즘을 이용한 질문 분류 및 검색 시스템 개발 ... 5
• 3) 질문-응답 간 의미 연관성을 이용한 자동 응답 추천 시스템 개발 ... 5
• 3. 연구개발결과의 중요성 ... 6
• 1) 정보 검색을 위한 딥러닝 기술의 선점 ... 6
• 2) 정보 검색 영역의 연구 역량 강화 ... 7
• 3) 딥러닝 기술 사용에 관한 노하우 제공 ... 7
• 4) 다양한 언어 자원 구축 및 활용 ... 7
• 4. 참고문헌 ... 7
• 5. 연구성과 ... 8
• 끝페이지 ... 11