• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.547-550
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• 2009

블로그는 누구나 쉽게 이용할 수 있는 도구이며, 블로그를 통한 콘텐츠의 생산과 소비는 빠른 속도로 증가하고 있다. 이런 블로그의 글은 단순히 정보를 전달하는 웹 페이지 이상의 사회적 관계를 포함하고 있다. 하지만 지금까지 웹 페이지 및 블로그에 대한 검색은 이러한 사회적 관계를 고려하지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자 행동과 사회적 관계에 기반한 블로그 랭크 모델을 제안한다. 이를 기반으로 국내의 서로 다른 서비스에서 제공한 블로그 랭킹을 새롭게 제안한 블로그 모델과 비교하였고, 이를 통해 제안하는 블로그 모델의 타당성을 제시하였다.

• Korean journal of communication and information
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• v.78
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• pp.116-140
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• 2016

The present study examined the factors influencing individuals' risk information seeking and processing using the case of 2015 MERS outbreak in Korea. Analyses of two-wave online panel data demonstrated that perceived risk, negative affect, subjective norm, and information insufficiency predicted the risk information seeking/avoiding as well as information processing mode, which validates the Risk Information Seeking and Processing(RISP) model. More importantly, this study found new evidence that information seeking and systematic processing promoted MERS preventive behaviors. In addition, active SNS use moderated the link between perceived risk and negative affects about MERS crisis as well as the relationship between social normative pressure and to seek the risk related information.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.12 no.4
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• pp.159-172
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• 2023

In general, social problem-solving research aims to create important social value by offering meaningful answers to various social pending issues using scientific technologies. Not surprisingly, however, although numerous and extensive research attempts have been made to alleviate the social problems and issues in nation-wide, we still have many important social challenges and works to be done. In order to facilitate the entire process of the social problem-solving research and maximize its efficacy, it is vital to clearly identify and grasp the important and pressing problems to be focused upon. It is understandable for the problem discovery step to be drastically improved if current social issues can be automatically identified from existing R&D resources such as technical reports and articles. This paper introduces a comprehensive dataset which is essential to build a machine learning model for automatically detecting the social problems and solutions in various national research reports. Initially, we collected a total of 700 research reports regarding social problems and issues. Through intensive annotation process, we built totally 24,022 sentences each of which possesses its own category or label closely related to social problem-solving such as problems, purposes, solutions, effects and so on. Furthermore, we implemented four sentence classification models based on various neural language models and conducted a series of performance experiments using our dataset. As a result of the experiment, the model fine-tuned to the KLUE-BERT pre-trained language model showed the best performance with an accuracy of 75.853% and an F1 score of 63.503%.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.724-726
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• 2022

딥페이크(deepfake)로 인한 디지털 범죄는 날로 교묘해지면서 사회적으로 큰 파장을 불러일으키고 있다. 이때, 딥러닝 기반 모델의 오류를 발생시키는 적대적 공격(adversarial attack)의 등장으로 딥페이크를 탐지하는 모델의 취약성이 증가하고 있고, 이는 매우 치명적인 결과를 초래한다. 본 연구에서는 2 가지 방법을 통해 적대적 공격에도 영향을 받지 않는 강인한(robust) 모델을 구축하는 것을 목표로 한다. 모델 강화 기법인 적대적 학습(adversarial training)과 영상처리 기반 방어 기법인 크기 변환(resizing), JPEG 압축을 통해 적대적 공격에 대한 강인성을 입증한다.

• Information Systems Review
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• v.13 no.3
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• pp.141-163
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• 2011

The advancement of information technologies including the Internet has affected the way of social information processing as well as brought about the paradigm shift to the information society. Accordingly, it is very important to study the process of social information processing over the digital media through which social information is generated, distributed, and led to social consensus. In this study, we analyze the mechanism of social information processing, identify a process model of social consensus and institutionalization of the results, and finally propose a set of information processing characteristics on the internet media. We deploy the ethnographic approach to analyze the meaning of group behavior in the context of society to analyze two major events which happened in Korean society. The formation process of social consensus is found to consist of 5 steps: suggestion of social issues, selective reflection on public opinion, acceptance of the issues and diffusion, social consensus, and institutionalization and feedback. The key characteristics of information processing in the Internet is grouped into proactive response to an event, the changes in the role of opinion leader, the flexibility of proposal and analysis, greater scalability, relevance to consensus making, institutionalization and interaction. This study contributes to the literature by proposing a process model of social information processing which can be used as the basis for analyzing the social consensus making process from the social network perspective. In addition, this study suggests a new perspective where the utility of the Internet media can be understood from the social information processing so that other disciplines including politics, communications, and management can improve the decision making performance in utilizing the Internet media.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.727-730
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• 2024

최근 딥러닝 기술이 급속히 발전하며 현대 사회의 다양한 응용분야에서 빠르게 적용되고 있다. 특히 영상 기반의 딥러닝 기술은 자연어 처리와 함께 인공지능 기술의 핵심 연구 분야로 많은 연구가 진행되고 있다. 논문에서는 최근 많은 연구가 진행되고 있는 영상의 의미적 분할 (Semantic Segmentation) 성능을 향상하기 위한 연구를 진행한다. 특히 모델에서 고정밀의 의미적 분할을 수행할 수 있도록 추가적인 정보로써 의사 깊이맵 (Pseudo Depth-Map)을 활용하는 방법을 제안하였다. 더불어, 의사 깊이맵을 모델 상에서 효과적으로 학습시키기 위하여 다중 디코더 모델과 학습 효율을 높이는 학습 스케줄링 전략을 제안한다. 의사 깊이맵과 다중 디코더 모델 기반의 제안 모델은 기존 의미적 분할 모델과 비교하여 iIoU 기준 2%의 성능 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.37-40
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• 2018

빅데이터 산업 부상과 함께 교육 데이터 분석 분야가 새롭게 주목받고 있다. 교육 현장에서 학습 데이터의 양과 종류는 꾸준히 증가하고 있고 이를 분석하기 위한 정보기술도 계속 발전하고 있다. 한편, 학교 교육은 사회적 성취와 밀접한 관련이 있어 사회이동의 중요한 수단이 되는 만큼 학교 교육으로부터 이탈할 위험이 있는 학생들을 조기에 발견하여 이탈을 방지하는 것은 매우 중요하다. 본 논문은 대학생의 중도탈락을 예방하기 위해 로지스틱 회귀분석과 다층 퍼셉트론 기법을 이용해 학습 데이터를 분석하여 예측 모델을 생성하고 해당 모델을 평가한다. 평가 결과, 다층 퍼셉트론 모델이 로지스틱 회귀분석 모델에 비해 정확도와 재현율은 우수하였지만 정밀도는 약간 저조하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.109-112
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• 2004

지식정보화 사회에서는 정부기관 간 정보연계가 정보의 원활한 운영을 위해서는 필수적인 요소가 되었다. 하지만, 효율적이고 체계적인 정보연계를 위해서는 서비스 제공 측면뿐만이 아니라 DB관리, 연계대상, 확장성 등을 종합적으로 고려한 정보 레파지터리가 필요하고, 이를 위해서는 보다 효과적인 정보연계 모델이 필요하다. 특히 산재되어 있는 장애인 정보는 기관간의 독립적인 정보시스템에 의해 정보연계가 물리적인 기법과 서비스적 측면에 한정되어 있다. 이에 따라 본 논문에서는 연계의 용이성 및 효율성을 고려한 EAI 기반의 장애인정보 레파지터리 정보연계 모델을 제시한다. EAI 구조는 데이터 라우팅 등으로 이기종간의 정보연계를 용이하게 해주며, 장애인정보 레파지터리는 기존 서비스측면의 정보연계의 한계점을 극복할 수 있는 형태이다. 이로써 본 논문에서 제시한 연계모델을 이용하여 저비용고효율의 정보연계가 가능하게 되어 정부/공공기관 간 정보교류가 활발히 이루어질 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.1079-1082
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• 2005

유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 우리 생활에 밀접하게 다가오면서 결국에는 헤아릴 수 없을 정도의 엄청난 가치를 발생 시킬 것이다. 그러나 문제는 이와 같은 긍정적 영향 이면에는 이를 이용한 사회적 역기능 및 그로 인한 부정적 영향 또한 존재할 것이다. 개인 프라이버시 침해는 수많은 부정적 영향 중 가장 심각한 문제가 될 것이다. 본 논문에서는 이러한 개인 프라이버시 침해 중 매우 현실성 있고 실현 가능성이 있는 시나리오를 설정하여 기본적인 개인 프라이버시 보호 모델을 제안한다. 유비쿼터스 환경이 실현되면서 구현 가능성이 있는 전자명함 전달을 기반으로 개인 프라이버시 보호 모델을 설계하였다. 본 논문에서 제안한 모델은 유비쿼터스 환경에서 전자 명함을 전달할 때 개인의 프라이버시를 최대한 보장하면서 자신의 정보, 즉 전자명함을 안전하게 전달하는 방법이다. 향후 유비쿼터스 컴퓨팅시대가 실현되어 전자명함 서비스가 우리의 생활 속 깊숙이 자리하고 있을 때 본 논문에서 제안하는 모델을 적용하면 개인 프라이버시 보호에 있어서 많은 문제들이 해결될 것으로 기대된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.539-545
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• 2023

초거대 언어모델은 심화된 언어적 이해를 요구하는 여러 분야에 높은 영향력을 미치고 있으나, 그에 수반되는 편향성과 윤리성에 대한 우려 또한 함께 증대되었다. 특히 편향된 언어모델은 인종, 성적 지향 등과 같은 다양한 속성을 가진 개인들에 대한 편견을 강화시킬 수 있다. 그러나 이러한 편향성에 관한 연구는 대부분 영어 문화권에 한정적이며 한국어에 관한 연구 또한 한국에서 발생하는 지역 갈등, 젠더 갈등 등의 사회적 문제를 반영하지 못한다. 이에 본 연구에서는 ChatGPT의 내재된 편향성을 도출하기 위해 의도적으로 다양한 페르소나를 부여하고 한국의 사회적 쟁점들을 기반으로 프롬프트 집합을 구성하여 생성된 문장의 독성을 분석하였다. 실험 결과, 특정 페르소나 또는 프롬프트에 관해서는 지속적으로 유해한 문장을 생성하는 경향성이 나타났다. 또한 각 페르소나-쟁점에 대해 사회가 갖는 편향된 시각이 모델에 그대로 반영되어, 각 조합에 따라 생성된 문장의 독성 분포에 유의미한 차이를 보이는 것을 확인했다.