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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이종원 (한국과학기술정보연구원) 조우승 (한국과학기술정보연구원) 김태현 (한국과학기술정보연구원)
저널정보
한국지식정보기술학회 한국지식정보기술학회 논문지 한국지식정보기술학회 논문지 제17권 제5호
발행연도
2022.10
수록면
1,081 - 1,088 (8page)

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NTIS를 활용하는 21만 명의 이용자들은 대부분이 NTIS 통합검색과 대화형 검색 서비스를 통하여 R&D정보를 검색하고 있다. NTIS 통합검색은 단어 기반 검색기능을 사용함으로써 이용자가 입력한 단어나 문장을 형태소 분석한다. 그리고 도출된 단어들이 포함된 모든 R&D정보를 보여준다. 입력된 단어가 많아질수록 이용자가 원하는 검색결과를 제공하기 어려워지는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 인공지능 기술 기반 대화형 검색 시스템을 제안하였다. 제안하는 시스템은 사전학습 언어모델인 KoBERT 모델을 활용하여 기존에 활용되고 있는 대화형 검색 서비스보다 정확도가 높은 응답을 제공한다. 본 시스템은 이용자 질의의 의도를 분석하고 검색의도로 판단될 경우 2가지 검색기능을 제공한다. 입력된 단어가 한 개일 경우 검색엔진을 이용하여 단어 기반 검색을 진행한다. 입력된 단어가 두 개 이상일 경우 사전학습 언어모델과 유사도 비교 기능을 통해 과제정보에서 유사도가 높은 제목을 찾고 임계치 이상의 R&D정보를 보여준다. 또한, 검색엔진을 활용하는 단계별 검색을 같이 진행하게 된다. 제안하는 시스템은 이용자가 원하는 검색결과를 얻을 수 있도록 도움을 줄 수 있는 효율적인 검색 시스템이 될 것으로 사료된다.
#Artificial intelligence #Chatbot #Conversation #KoBERT #Morphological analysis #Language model #Search engine

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