최근 인터넷상의 정보를 가공하여 사용자에게 효율적으로 제공하는 서비스들이 많아지고 있지만, 컴퓨터에 익숙하지 않은 사용자들은 이러한 서비스를 쉽게 이용하지 못하기 때문에 사용자들을 돕는 시스템이 필요하다. 예를 들어, 웹사이트의 경우 전자우편을 통한 사용자들의 질문에 대해 관리자가 직접 답을 해줘야 하는데, 사용자의 증가로 질의응답 업무의 양이 커지고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 사용자의 질의를 자동으로 분류하여 응답하고 사용자가 FAQ를 개념적으로 브라우징할 수 있도록 하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 다양한 크기의 질의 메일을 정형화된 크기로 만들기 위한 키워드 클러스터링 자기구성 지도(SOM)와 이를 실제 해당 답변 클래스로 분류하는 전자 우편 분류 SOM의 이단계 구조로 구성되어 사용자의 질의에 해당하는 답변을 자동으로 전송할 수 있으며, 사용자가 이차원상에 표현된 문서 지도를 이용하여 쉽게 전체 자료의 분포를 파악하여 검색할 수 있다. 실제 한 달간 수집한 2,206개의 한메일넷 질의 데이터에 대한 실험 결과, 95%의 분류율을 보여 그 유용성을 볼 수 있었으며, 단계별 검색이 가능하여 사용자가 효율적으로 검색할 수 있음을 확인할 수 있었다.
Though many services offer useful information on internet, computer users are not so familiar with such services that they need an assistant system to use the services easily In the case of web sites, for example, the operators answer the users e-mail questions, but the increasing number of users makes it hard to answer the questions efficiently. In this paper, we propose an assistant system which responds to the users questions automatically and helps them browse the Hanmail Net FAQ (Frequently Asked Question) conceptually. This system uses two-level self-organizing map (SOM): the keyword clustering SOM and document classification SOM. The keyword clustering SOM reduces a variable length question to a normalized vector and the document classification SOM classifies the question into an answer class. Experiments on the 2,206 e-mail question data collected for a month from the Hanmail net show that this system is able to find the correct answers with the recognition rate of 95% and also the browsing based on the map is conceptual and efficient.
