• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.219-240
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• 2023

사용자가 만족감을 느끼며 상호작용할 수 있는 대화형 인공지능을 개발하기 위한 노력이 이어지고 있다. 대화형 인공지능 개발을 위해서는 사람들의 실제 대화를 반영한 학습 데이터를 구축하는 것이 필요하지만, 기존 데이터셋은 질문-답변 형식이 아니거나 존대어를 사용하여 사용자가 친근감을 느끼기 어려운 문체로 구성되어 있다. 이에 본 논문은 온라인 커뮤니티에서 수집한 30,767개의 질문-답변 문장 쌍으로 구성된 대화 데이터셋(KOMUChat)을 구축하여 제안한다. 본 데이터셋은 각각 남성, 여성이 주로 이용하는 연애상담 게시판의 게시물 제목과 첫 번째 댓글을 질문-답변으로 수집하였다. 또한, 자동 및 수동 정제 과정을 통해 혐오 데이터 등을 제거하여 양질의 데이터셋을 구축하였다. KOMUChat의 타당성을 검증하기 위해 언어 모델에 본 데이터셋과 벤치마크 데이터셋을 각각 학습시켜 비교분석하였다. 그 결과 답변의 적절성, 사용자의 만족감, 대화형 인공지능의 목적 달성 여부에서 KOMUChat이 벤치마크 데이터셋의 평가 점수를 상회했다. 본 연구는 지금까지 제시된 오픈소스 싱글턴 대화형 텍스트 데이터셋 중 가장 대규모의 데이터이며 커뮤니티 별 텍스트 특성을 반영하여 보다 친근감있는 한국어 데이터셋을 구축하였다는 의의를 가진다.

• 기계저널
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• 제44권6호
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• pp.48-52
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• 2004

과거 10여 년 간 Electro-Active Polymer(EAP) 분야는 큰 변형을 낼 수 있는 지능재료들이 출현함에 따라 인공근육을 만들 수 있는 가능성으로 인해 많은 관심이 모아지고 있다. EAP는 외부의 자극에 따라 큰 변위를 생성할 뿐만 아니라 근육과 같이 탄력성이 있는, 다른 재료기술들이 낼 수 없는 특성과 성능을 가지고 있다. EAP가 갖는 생체근육과 같은 작동을 할 수 있는 가능성은 곧 공상과학의 꿈을 이루고자하는 희망을 갖게 하며 인류의 문명발전에 크게 기여할 것이다. EAP는 차세대 마이크로 로봇, 오락산업 또는 초소형 비행체의 구동과 같은 인공근육 작동기의 응용분야를 창출하고 있다. EAP 작동기의 응용성은 폭넓으며 새로운 기술혁신의 기대를 불러 일으키고 있다. (중략)

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.433-436
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• 2002

본 논문은 인터넷상에서 전자우편물을 자동으로 생성하기 위한 에이전트에 관한 연구로서, 사례기반추론(Case-Based Reasoning:CBR) 모델을 통하여 우편물 발송자의 특성에 적응하는 에이전트의 설계 방안을 제안한다. 먼저, 지능형 에이전트와 사례기반 추론에 관하여 간략하게 조사한 후, 전자우편분석 에이전트, 색인 에이전트, 검색엔진 등으로 구성되는 다중 에이전트 시스템을 보여준다. 특히, 인공지능 기법 중의 하나인 사례기반추론의 유사도 계산 방식과 새로운 CBR 처리주기를 이용하여 전자우편물을 자동으로 생성하는 에이전트 시스템을 제안한다. 그리고 Databases와 Case-Bases를 설명하고 전자우편 자동생성 에이전트를 위한 CBR 처리주기를 제안한다. 그 다음, 에이전트와 사례 연구를 위한 프로토타입을 제공한다. 향후, Data-Mining 기법의 연구는 이 시스템이 사용자의 다양한 취향에 적응할 수 있는 유용한 시스템으로 발전하는데 도움이 될 것이다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.261-264
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• 2004

컴퓨터 전략 시뮬레이션 게임 설계에서는 Master ADU(Artificial Decision Unit)의 전략 수립을 위한 방법으로 다양한 기법들이 연구되고 있다. 특히 한정된 자원 하에서 게임을 사실적이고 지적인 기능을 구현하기 위해 치팅(Cheating)을 활용하거나 간단한 인공지능 기법이 적용되고 있다. 하지만 이 기법들은 사용자 적응성 및 전략 수립의 단순성을 야기하는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 전략 시뮬레이션 게임의 전략 수립 에이전트인 Master ADU(Artificial Decision Unit)를 위하여 셀룰라 오토마타의 초기 규칙 생성에 유전자 알고리즘의 교배 및 돌연변이, 적합도 평가를 거친 유전자 형을 적용한 혼합형 전략 수립 기법을 제안한다 이 기법은 ADU가 적합한 유전자 형을 생산 및 선택하여 사용자에 대해 적극적으로 학습할 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.222-227
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• 2022

본 논문에서는 다양한 산업분야에 적용 가능한 딥러닝 알고리즘 기반의 한글 필기체 생성 및 분류 모델을 구현하였다. 구현된 GAN 기반의 한글 필기체 생성 모델과 CNN 기반의 한글 필기체 분류 모델 2가지로 구성되어 있다. GAN 모델은 가짜 한글 필기체 데이터를 생성하기 위한 생성자 모델과 가짜 필기체 데이터를 판별하기 위한 판별자 모델로 구성된다. CNN 모델의 경우 'PHD08' 데이터세트를 활용하여 모델의 학습을 수행하였으며, 학습 결과 92.45% 정확도로 한글 필기체를 분류하는 것을 확인하였다. 구현된 GAN 모델을 통해 생성된 한글 필기체 데이터를 기존 CNN 모델의 학습 데이터세트와 통합하여 분류 모델의 성능평가를 진행한 결과 96.86%로 기존 분류 성능보다 우수하게 나타남을 확인하였다.

• 지식경영연구
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• 제24권3호
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• pp.1-15
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• 2023

본 논문은 최근 큰 반향을 일으키고 있는 생성형 인공지능 ChatGPT를 연구용으로 사용할 때 고려해야 할 연구윤리의 내용을 살펴본다. ChatGPT와 연구윤리를 직접 연결하는 논의가 많지 않기 때문에, 먼저 연구윤리의 전통적인 주제인 인용과 표절, 위조와 변조, 정당한 저자표기, 연구자 공동체, 연구자의 사회적 책임 등을 차례로 ChatGPT 사용과 연결하여 검토할 것이다. 연구윤리에서 인용이나 정당한 저자 표기를 강조하고 표절이 문제가 되는 원리를 고려할 때, ChatGPT 관련 논의를 허용과 불허, 적발과 처벌의 관점에서만 보는 것은 부적절하고, 기존의 규칙들이 ChatGPT의 작동 방식에 제기하는 근본문제를 직시해야 한다. 이에 따라 연구 목적을 위해서 ChatGPT를 쓸 때에는 일단 그 사실을 최대한 밝히고, 그럼에도 불구하고 해결할 수 없는 문제가 있음을 인식해야 한다. ChatGPT의 장기적인 사용이 연구자 공동체에 미칠 영향과 연구자의 사회적 책임에 대해서도 고민해야 할 부분이 많다. 물론 ChatGPT를 비롯한 생성형 인공지능 기술이 아직 개발 초기 단계에 있는 만큼, 섣부른 결론을 내리는 것은 적절하지 않다. 그러나 신기술과 관련한 연구윤리에 대한 관심이 절실하고, 동시에 ChatGPT와 인공지능 기술의 도래로 근본적인 도전에 직면한 연구의 정의에 대한 연구자들의 논의와 합의가 시도되어야 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.479-480
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• 2023

생성형 인공지능은 학습의 기준을 파악하기 어려운 모델이다. 그 중 DCGAN을 분석하여 판별자를 통해 생성자의 학습 기준을 판단할 수 있는 하나의 방법을 제안하고자 한다. 그 과정에서 XAI 기법인 Grad-CAM을 활용하여 학습 시에 모델이 중요시하는 부분을 분석하여 적합한 학습과 학습에 적합하지 않은 데이터를 분석하는 방법을 소개하고자 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.440-442
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• 1999

본 연구에서는 전자연동장치의 확장성과 신뢰성 제고를 위해 전자연동장치의 실시간 연동전략으로 활용될 수 있는 연동 지식베이스를 자동 생성, 구축할 수 있는 지능형 연동지식베이스 자동 구축 소프트웨어(IIKBAGS)를 개발한다. IIKBAGS의 추론부는 주어진 역 모델의 동적탐색하에서 휴리스틱 규칙들의 우선순위에 따라 모든 진로를 탐색함은 물론 각 진로들에 대해 진로상 신호설비들간의 연쇄관계를 확인하여 연동패턴들을 자동생성하는 연동지식 자동생성기능을 가진다. 지식베이스는 전자연동장치상의 실시간 전문가 시스템이 직접적으로 활용할 수 있는 구조로 설계됨으로써 연동도표 입력과정에서 발생할 수 있는 오류를 배제, 연동장치의 정확성과 신뢰성을 높인다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.291-300
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• 1999

본 논문은 인공신경망과 귀납적 학습방법 등의 인공지능 방법과 선물가격결정에 대한 기존 재무이론을 사용하여 일상어취로 표현되는 파생상품 가격예측 모형을 개발하는데 있다. 모형의 개발은 1단계로 인공신경망이나 기존의 선물가격결정이론(평균보 유비용모형이나 일반균형모형)을 이용하여 선물 가격을 예측한 후, 서로 비교 분석하여 인공신경망 모형의 우수성을 확인하였다. 귀납적 학습방법중 CART 알고리듬을 사용하여 If-Then 규칙을 생성하였다. 특히 실용적 측면에서 선물가격의 일상어휘화를 통한 모형개발을 여러 가지 방법으로 시도하였다. 이러한 선물가격 예측모형의 유용성은 일단 If-Then 규칙으로 표현되어 전문가의 판단에 확실한 이론적인 근거를 제시할 수 있는 장점이 있으며, 특히 의사결정지원시스템으로 활용화 될 경우 매우 유용한 근거자료로 활용될 수 있다. 이러한 선물가격 예측모형의 정확성은 분석표본과 검증표본으로 나누어 검증표본에서 세가지 기본모형(평균보유 비용모형, 일반균형모형, 인공신경망 모형)과 각 모형의 귀납적 학습방법 모형의 다른 3가지 어휘표현방법 3가지를 모형별로 비교 분석하였다. 분석결과 인공신경망모형은 상당한 예측력을 갖고 있는 것으로 판명되었으며, 특히 CART를 기반으로 한 일상어취 기반의 선물가격예측 모형은 예측력이 높은 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권11호
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• pp.479-488
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• 2022

최근 기계학습 기술이 빠르게 발전함에 따라 지능형 시스템을 구성하는 여러 기술 중에서 인지, 추론 및 판단, 행위와 같은 분야에서 기계학습을 활용한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 기계학습을 활용하기 위해서는 학습을 위한 데이터의 구축이 필수적이다. 하지만 데이터가 생성되는 환경에 따라 생성되는 데이터의 종류가 다양하고, 기계학습에 활용할 학습모델에 따라 요구되는 데이터의 종류와 양식이 다르다. 이로 인해 새로운 환경에서 기존의 데이터 수집 방법을 재사용하지 못하고 매번 특화된 데이터 수집 모듈을 개발해야 한다는 문제가 있다. 본 논문에서는 위와 같은 문제를 해결하기 위해 명세 기반 인공지능 데이터 수집 방법을 제안하여 데이터 수집 환경에 따른 데이터 수집 방법의 재사용성을 확보하고, 데이터 수집 기능 구현을 자동화할 수 있는 방법을 제시하고자 한다.