다음 [그림 5-1]은 본 연구를 이용한 NLIDB의 예시를 나타낸다.
[그림 5-1] NLIDB 예시
[그림 5-1]과 같이 본 연구를 통해 특별한 학습과정이나 DB에 관한 지식이 없는 일 반인도 자연어로 된 질의문을 통해 쉽게 DB를 이용하여 원하는 정보를 검색할 수 있 고, SQL을 공부하는 학습자를 위한 학습 도구로 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
Ⅴ. 결론 및 제언
본 논문에서는 DB와 SQL의 지식이 없는 일반인들도 일반적인 컴퓨팅 성능으로 DB 를 이용하고 검색할 수 있는 방안을 목적으로 질의문의 자연어 처리를 통해 DB 검색 이 가능하도록 SQL문으로의 변환 방법을 제안했다. SQL문의 Select절과 조건절을 보 다 정확히 변환하고, 변환 시간을 단축하기 위해 질의문의 WH- phrase(의문사구)와 Noun phrase(명사구)를 추출하였다. 각 의문사구와 명사구에서 Select절의 Column name과 조건절의 Column값을 추출하여 SQL문을 생성하였고, 매칭 정확도와 결과를 분석하였다. N-gram을 통한 컬럼 매칭 정확도를 향상시키기 위해 WH- 의문사들에 대한 개체명 사전을 구축하여 Select절의 정확도를 향상시켰고, 조건절의 경우 중복되 는 Column값들의 명사구와 Column name간의 비교를 통해 정확도를 향상 시킨 결과 를 볼 수 있었다.
본 연구는 일반인들도 DB를 이용하고 검색할 수 있도록 질의문을 통해 SQL문 변환 방법을 제안했다. 실험 결과 Select절의 Column name 매칭의 경우 질의문의 의문사구 에 찾고자 하는 데이터의 값을 정확히 입력 할 경우, 보다 정확한 Select절을 생성할 수 있었다. 조건절의 Column 매칭의 경우 찾고자 하는 데이터의 값들을 문장의 강조 나 도치 등을 쓰지 않고 불필요한 용어가 없는 간결한 조건으로 이루어진 질의문으로 이루어 졌을 경우, 보다 정확한 조건절을 생성할 수 있었다.
향후 연구로는 Select절과 조건절을 질의문을 통해 보다 정확하게 생성하기 위한 규 칙의 추가 및 수정을 통하여 보강할 예정이며, Select절의 경우 질의문의 의문사구 문 법 규칙 등을 정규화하는 방법을 이용한다면 보다 빠르고 정확하게 프로세스 모델링을 할 수 있을 것이다. 또한 질의문의 SQL변환 방법을 이용하여 사용자들이 편리하고 용 이하게 DB를 이용하고 검색할 수 있도록 다양한 기능이 추가된 편리한 유저인터페이 스를 개발하여 NLIDB기술의 고도화를 목표로 한다.
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