일반기술

전문가 상담을 위한 분류 및 검색 기술

해당 기술은 전문지식에 대한 사용자 질문을 분석하고 분류하여, 콘텐츠 검색 및 전문가 분류 결과 등을 활용해서 최종적으로 사용자 질문에 가장 적합한 전문가를 추천해 줄 수 있는 기술에 대한 것이다. 웹에는 수십억 개의 웹 페이지가 있다고 알려져 있는데 이러한 웹 페이지로부터 일반 사용자들이 원하는 유용한 정보를 찾기 위해서 포털 등에서 웹 페이지 검색 기능을 제공한다. 웹 페이지의 많은 부분은 웹 2.0 시대에 맞게 일반 사용자들이 콘텐츠를 작성하는 ‘1인 미디어’ 블로그가 상당수를 차지하고 인터넷의 발전 경향에서도 블로그가 차지하는 비중은 더욱더 증가할 전망이다. 블로그는 블로그를 운영/관리하는 블로거의 성향을 반영하여 주로 특정 분야에 대한 전문적인 지식을 다루게 되기 때문에 일반적인 웹 검색으로 접근하는 것은 한계가 있다. 그러므로 전문지식에 대한 사용자 요구사항을 만족시킬 수 있는 시스템 및 기술이 필요하다. 본 연구팀에서는 Conditional Random Fields 및 Support Vector Machine 등의 최신 기계 학습 방법을 이용하여 사용자 질문 및 전문 웹 페이지를 특정 분류 체계에 맞게 자동 분류하고, 사용자 질문에 가장 적합한 전문가를 검색해 주고자 한다. 현재는 사용자 질문을 직접 사람이 분류해서 전문가와 연결해 주므로 처리 시간도 오래 걸리고 시스템 유지 비용이 많이 드는데, 본 연구팀의 자동으로 전문가를 검색해 줄 수 있는 분류 및 검색 기술을 업체에 이전함으로써 분류 및 검색 관련 기술들을 산업화에 활용하고자 한다. <활용방안 및 기대성과> 해당 기술의 자동 분류기는 전문 분야에 대한 사용자 질문 및 전문 콘텐츠 분류에 사용될 수 있고, 콘텐츠 색인 및 검색기는 전문가가 등록한 전문 콘텐츠에 대해서 검색해서 사용자 질문에 적합한 콘텐츠를 제시해 줄 수 있다. 또한 전문가 검색 기술은 질문 분류 및 콘텐츠 검색 결과를 조합해서 미리 등록된 전문가 리스트로부터 사용자 질문에 가장 적합한 전문가를 추천해 줄 수 있다. 이런 기술들을 이용해서 최종적으로 전문가 상담 시스템을 구축해서 서비스함으로써 네이버의 지식iN과 같은 지식검색 서비스에서 줄 수 없는 전문적인 지식에 대한 답변을 얻을 수 있고, 전문가를 추천해 줌으로써 더 세부적인 내용에 대해서 전문가와 상담함으로써 사용자 만족도를 극대화할 수 있다.