효율적인 암정보 제공을 위한 온톨로지 기반 대화시스템 개발

Abstract

[한글]

국내 사망원인 1위인 암에 대한 일반인들의 알고자 하는 요구 및 관리에 대한 중요성이 높아지고 있는 현실 속에서 암관련 정보들이 다양하게 제공되고 있지만 개개인의 요구에 부합되는 맞춤형 정보를 찾기는 어렵다. 따라서 이 연구는 일반인을 대상으로 요구에 맞는 보다 효율적인 위암관련 정보를 제공하기 위한 온톨로지 기반의 대화시스템을 개발하고 평가를 통해 활용방안을 제시하고자 하였다.이 연구는 암관련 정보 제공 웹사이트의 FAQ자료를 대상으로 하였으며, 2005년 4월 시점에서 국내의 병원, 협회, 업체에서 운영하고 있는 암정보 관련 웹사이트를 조사하였다. 7개 웹사이트에서 일반인을 대상으로 제공되는 위암정보 FAQ 자료를 총 140개 수집하였으며 최종 126개의 질문과 답변으로 정리하였다. 질문에 대해서 키워드를 추출하여 총 286개로 정리하였으며 그 중 95개 용어에 대한 정의를 용어사전에서 발췌하였다.Protege 2000 Ver 3.0을 이용하여 질문 자료에 대한 온톨로지를 구축하였으며, 해당 질문과 대답에 대한 R-DB와 질문 온톨로지는 대화 에이젼트를 통해 서로 연결되어 있는 구조를 가지고 있다. 사용자는 인터페이스를 통해 질문을 입력하여 대화 에이젼트에게 답변을 요구하며, 찾은 답변을 보게 된다. 인터페이스는 Visual Studio.NET 2003을 사용하여 프로그래밍 하였다. 기존의 대화형 에이젼트를 참조하여 인터넷을 기반으로 동작할 수 있게 ASP.NET를 사용하였고, 비하인드 코드로서 C#을 사용하였다. DBMS는 MS-SQL Server를 사용하였으며, 비연결성을 보장하기 위하여 ADO.NET으로 DBMS에 접근하였다. 개발된 CancerQ시스템은 직접 웹에서 구현되었다(URL : http://cancerq.ezzin.com).온톨로지 시스템의 검색 성능을 평가하는 시스템 성능 평가와 사용성 평가를 시행하였다. 시스템 성능 평가로써 검색시스템의 Recall, Precision, F-measure를 암관련 전문의사인 전문가와 연구자가 2회 검색을 실시하여 측정한 결과 기존 웹사이트 검색에 비해 온톨로지 시스템에서의 검색 성능이 더 뛰어났다. 사용성 평가는 일반인과 의료인 총 36명을 대상으로 기존 웹사이트와 온톨로지 대화시스템에서 각각 위암관련 정보검색을 실시하여 두 가지 시스템에서의 검색 소요 시간, 검색 단계, 검색 결과 만족도 항목을 비교하였다. 질병에 대한 지식을 기본적으로 가지고 있는 의료인과는 달리 일반인의 경우 온톨로지 시스템에 비해 기존 웹사이트에서 원하는 정보를 찾는데 시간이 더 소요되고, 더 많은 횟수를 검색하였으며, 만족도는 온톨로지 시스템에서 더 높았다. 따라서 온톨로지 시스템의 경우 전문가 보다는 일반인을 대상으로 전문 지식을 제공할 때 더 효과적이라고 할 수 있다.국가암정보센터 웹사이트에서 키워드 검색, 내용 검색, 자료별 검색, 용어 사전 등 다양한 방법들을 통해 암정보를 제공하고 있다. 따라서 이 연구의 제한점이 보완되고 보다 발전된 온톨로지 기반의 대화형 에이젼트를 국가암정보센터 웹사이트에 추가하여 활용한다면 일반인들에게 보다 친숙하고 빠르게 암정보를 제공할 수 있을 것이다.

[영문]Cancer is number one killer in Korea. Koreans want to learn about cancer and the importance of managing the disease is ever-increasing. Under the circumstances, however, people have difficulties in finding information customized to their needs among abundant information available to them. This paper aims to develop an ontology-based dialogue system for the effective provision of customized information to the public and present measures to utilize the system through assessment.Research was conducted on FAQs on web sites providing information about cancer. A number of cancer related web sites were run by hospitals, associations, and companies in Korea. A total of 140 FAQs on gastric cancer information were collected and finally arranged into 126 sets of question and answer. A total of 286 key words were selected from the questions. Definitions of 95 terms out of the key words were excerpted from a terminology dictionary.In this study, an ontology dialog system was built with the Protege 2000 Ver 3.0. This ontology system was linked with the Dialogue Agent. Users entered a question through the Interface to ask the Dialogue Agent for an answer. The Interface was programmed through the Visual Studio.NET 2003. Similar to the existing dialogue agents, ASP.NET was used so as for the Interface to be run on the Internet and C# was used as behind Code. MS-SQL Sever was chosen as DBMS which can be approached through ADO.NET for the protection of unauthorized connection. The resulting CancerQ system was run on the web(URL : http://cancerq.ezzin.com).To assess performance of the ontology system, searching capability and usability was measured. For the assessment of searching capability, a cancer specialist and a researcher did searching on the system two times to measure the recall, precision, and F-measure. They both reported that the ontology system performed better than existing web sites. For the usability assessment, a total of 36 non-experts and medical experts did searching on gastric cancer information both on the existing web sites and the ontology system. Searching time, searching stage, and satisfaction with the results were compared. Unlike the medical experts who already had knowledge on the disease, the non-experts spent more time and stage in finding needed information, searched more times and expressed less satisfaction when using the existing system compared to the ontology system. Therefore, the ontology system was found to be more effective for the provision of specialized knowledge to non-experts than to experts.The web site of the National Cancer Information Center (NCIC) provides information on cancer through a variety of ways including keyword searching, content searching, category searching, and terminology dictionary. If the ontology-based dialogue agent is improved into a more advanced system and then added to the web of the NCIC, it could provide faster and more user-friendly access to non-experts.