• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.595-602
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• 2021

우리나라의 경우, 중소형선박에 의한 해양사고의 발생 비중이 상대적으로 매우 높으며, 통계에 따르면 각종 안전지원 장비의 탑재 의무화에도 불구하고 크게 감소되지 않고 있는 실정이다. 본 논문에서는 대형선박에 비해 상대적으로 탑재 장비가 적은 중소형 선박을 위한 음성합성 기반 자동 안전항해 지원 서비스 제공 시스템의 아키텍처를 제안한다. 시스템의 주목적은 주변 선박들에게 VHF 무전기를 통해 합성된 음성 안전 메시지를 자동으로 제공하여 해양사고를 예방하는 것이다. 안전항해 지원 서비스는 GPS 및 AIS를 연계하여 음성 안전 지원 메시지를 합성하고, VHF를 통하여 자동으로 방송해주는 형태로 동작된다. 따라서 시스템을 구성하는 데이터 처리 모듈, 단계별 위험도 분석 모듈, 음성합성 안전 메시지 생성 모듈, VHF 방송장비 제어 모듈 등을 개발하였다. 또한, 개발한 시스템을 활용하여 실험실 수준의 테스트와 해상 실증 시험을 진행하였으며, 이를 통해 서비스 유용성을 검증하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권5호
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• pp.673-679
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• 2024

최근 조선시대를 배경으로 한 여러 가지의 콘텐츠들이 등장하고 있지만, 한복의 기본 틀조차 지켜지지 않는 한복이 늘어나는 추세이다. 이에 본 연구에서는 문헌 고찰을 통해 한복의 기본적인 한복의 형태를 조사하고 본 게임 안에서의 DALL-E API를 활용하여 한복의 색상과 문양을 다양하게 표현하게 하는 시스템을 제작하고 게임에 구현하였다. 생성형 AI 서비스의 품질에 따라 결과가 일정하지 못하다는 단점과 전통한복 전문가의 고증을 통하지 못하였다는 한계가 있음에도 불구하고 본 연구의 결과는 전통 한복의 형태에 사용자의 창의력을 더해서 개인화하는 방법을 제안함으로써 조선시대 배경의 게임을 개발할 때 활용될 수 있는 기초 자료를 제시하였고, 게임을 통한 우리나라의 전통 한복의 아름다움과 가치를 전 세계로 알릴 필요성을 주장하였다는 의의가 있다. 향후 연구에서는 유저들의 선호도를 조사하여 인터페이스를 클릭하면 그에 맞는 이미지를 생성할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권9호
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• pp.421-428
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• 2024

최근 GPT-4, LLaMA와 같은 초거대 언어모델을 활용한 서비스가 공개되며 많은 주목을 받고 있다. 이 모델들은 사용자들의 다양한 질문에 유창하게 응답할 수 있지만, 한국어 데이터의 학습량이 부족하여 한국 문화 및 한국어에 대한 잘못된 정보를 제공할 가능성이 있다. 본 논문에서는 한국어 데이터를 학습한 주요 공개 모델 8개를 선정하여, 5개 분야(한국어 이해 및 문화 영역으로 구성)에 대한 평가 데이터셋을 통해 한국 문화 이해 능력을 평가하였다. 그 결과, 상용 모델인 HyperClovaX가 전 분야에서 가장 뛰어난 성능을 보였으며, 공개용 모델 중에서는 Bookworm이 한국어 구사 능력에서 우수한 성과를 보였다. 또한, 한국어 이해 및 문화와 관련된 부문에서는 LDCC-SOLAR 모델이 뛰어난 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권9호
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• pp.732-748
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• 2009

시맨틱 웹 서비스 기술은 상황 인지의 실현을 위한 기반 기술로 다양한 자원들을 동적이고 유연하게 상호 융합하여 새로운 서비스를 생성한다. 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 현실화됨에 따라 웹 서비스를 구현하려는 연구가 활발하지만, 대부분이 웹 서비스 설계자의 최초 명세에 국한된 획일화된 서비스 결과만을 초래한다. 본 논문에서는 사용자 요구와 감지한 상황의 월드 모델을 분석하여 계획 시스템에 목표와 초기 상태로 입력하고 초기 상태로부터 목표를 달성하기 위한 일련의 작업들을 계획하는 동적 서비스 제공을 위한 모델링 방법을 제안한다. 제안한 방법론은 실세계로부터 감지한 월드모델을 OWL 도메인 온톨로지를 이용하여 서술논리 기반 온톨로지 추론을 통해 상황정보(context)를 추론한다. 상황정보는 서비스 도메인을 결정하며, 이에 해당하는 OWL-S 서비스 온톨로지를 계획 시스템에서 탐색할 서비스 명세로 활용한다. 계획 시스템은 초기 상태에서 목표 상태를 만족하는 하나 이상의 서비스를 탐색하고 실행 순서를 계획한다. 이 시스템은 STRIPS 형의 역방향 탐색 시스템으로 OWL-S 서비스를 AI 전통 계획 방법론에 근거하여 합성하여, 방대한 웹 서비스의 탐색 범위를 축소한다. 또한 패턴 매칭에 의해 실행 가능한 서비스를 찾지 못한 경우, DL기반의 시맨틱 매칭을 통해 대안이 되는 서비스를 찾는다. 제안한 방법은 비교연구인 OWLS-XPlan과 동일한 시나리오로 실험하여 기존 연구의 문제점을 해결하고, 동적 서비스 실현을 위한 모델링 방법으로써 가능성을 검증한다.

• 융합정보논문지
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• 제11권11호
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• pp.151-158
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• 2021

본 논문에서는 차세대 태양전지로 대표되는 유기, 염료 감응형, 페로브스카이트 태양전지의 최신 연구 동향과 건축, 조형예술, 의류패션 등 분야를 막론한 다양한 산업의 소재로의 과제와 활용 가능성을 분석하였다. 더불어, 웨어러블 IoT 장치와 결합하여 자연 및 인공광과 우리 몸의 움직임에 따라 생성되는 크고 작은 진동 에너지를 전기에너지로 공급하는 역할을 하게 될 '스마트 텍스타일 하이브리드 에너지 하베스팅 소자'의 새로운 미래전망과 그 가능성을 제시하였다. 차세대 태양전지와 마찰·압전소자를 융합한 '하이브리드 텍스타일 에너지 하베스팅 디바이스'는 4차 산업혁명 시대의 웨어러블 IoT 기기에 소재 자체로 결합하여 새로운 '융합 일체형 스마트 의류'로 발전할 것이다. 이 연구가 제안한 차세대 나노기술과 소자가 에너지 하베스팅 기능을 갖는 스마트 섬유 소재 분야에 적용되고, 미래 의류 산업에 융합되어 의료, 헬스케어 등 다양한 분야에 AI 서비스 제공하는 창의적인 제품으로 진화하는 패러다임의 전환점이 되길 바란다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.267-286
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• 2023

인공지능 스피커로 대표되는 대화형 에이전트는 사람-컴퓨터 간 대화형이기 때문에 대화 상황에서 오류가 발생하는 경우가 잦다. 에이전트 사용자의 발화 기록에서 인식오류는 사용자의 발화를 제대로 인식하지 못하는 미인식오류 유형과 발화를 인식하여 서비스를 제공하였으나 사용자가 의도한 바와 다르게 인식된 오인식오류 유형으로 나뉜다. 이 중 오인식오류의 경우, 서비스가 제공된 것으로 기록되기 때문에 이에 대한 오류 탐지가 별도로 필요하다. 본 연구에서는 텍스트 마이닝 기법 중에서도 단어와 문서를 벡터로 바꿔주는 단어 임베딩과 문서 임베딩을 이용하여 단순 사용된 단어 기반의 유사도 산출이 아닌 단어의 분리 방식을 다양하게 적용함으로써 연속 발화 쌍의 유사도를 기반으로 새로운 오인식오류 및 신조어 탐지 방법을 탐구하였다. 연구 방법으로는 실제 사용자 발화 기록을 활용하여 오인식오류의 패턴을 모델 학습 및 생성 시 적용하여 탐지 모델을 구현하였다. 그 결과, 오인식오류의 가장 큰 원인인 등록되지 않은 신조어 사용을 탐지할 수 있는 패턴 방식으로 다양한 단어 분리 방식 중 초성 추출 방식이 가장 좋은 결과를 보임을 확인하였다. 본 연구는 크게 두 개의 함의를 가진다. 첫째, 인식오류로 기록되지 않아 탐지가 어려운 오인식오류에 대하여 다양한 방식 별 비교를 통해 최적의 방식을 찾았다. 둘째, 이를 실제 신조어 탐지 적용이 필요한 대화형 에이전트나 음성 인식 서비스에 적용한다면 음성 인식 단계에서부터 발생하는 오류의 패턴도 구체화할 수 있으며, 오류로 분류되지 않더라도 사용자가 원하는 결과에 맞는 서비스가 제공될 수 있음을 보였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권2호
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• pp.207-216
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• 2024

4차 산업혁명으로 인해 빅데이터가 구축됨에 따라 개인 맞춤형 서비스가 급증했다. 이로 인해 온라인 서비스에서 수집하는 개인정보의 양이 늘어났으며, 사용자들의 개인정보 유출 및 프라이버시 침해 우려가 높아졌다. 온라인 서비스 제공자들은 이용자들의 프라이버시 침해 우려를 해소하기 위해 개인정보 처리방침을 제공하고 있으나, 개인정보 처리방침은 길이가 길고 복잡하여 이용자가 직접 위험 항목을 파악하기 어려운 문제로 인해 오남용되는 경우가 많다. 따라서 자동으로 개인정보 처리방침이 안전한지 여부를 검사할 수 있는 방법이 필요하다. 그러나 종래의 블랙리스트 및 기계학습 기반의 개인정보 처리방침 안전성 검증 기법은 확장이 어렵거나 접근성이 낮은 문제가 있다. 본 논문에서는 문제를 해결하기위해 생성형 인공지능인 GPT-3.5 API를 이용한 개인정보 처리방침 안전성 검증 기법을 제안한다. 새로운 환경에서도 분류 작업을 수행할 수 있고, 전문 지식이 없는 일반인이 쉽게 개인정보 처리방침을 검사할 수 있다는 가능성을 보인다. 실험에서는 블랙리스트 기반 개인정보 처리방침과 GPT 기반 개인정보 처리방침이 안전한 문장과 안전하지 않은 문장의 분류를 얼마나 정확하게 하는지와 분류에 소요된 시간을 측정했다. 실험 결과에 따르면, 제안하는 기법은 종래의 블랙리스트 기반 문장 안전성 검증 기법보다 평균적으로 10.34% 높은 정확도를 보였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.967-971
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• 2023

최근에는 다양한 플랫폼 서비스가 인공지능을 활용하여 제공되고 있으며, 그 중 하나로 ChatGPT는 대량의 데이터를 자연어 처리하여 자가 학습 후 답변을 생성하는 역할을 수행하고 있다. ChatGPT는 IT 분야에서 소프트웨어 프로그래밍 분야를 포함하여 다양한 작업을 수행할 수 있는데, 특히 프로그램을 대표하는 C언어를 통해 간단한 프로그램을 생성하고 에러를 수정하는데 도움을 줄 수 있다. 이러한 능력을 토대로 C언어를 기반으로 만들어진 하드웨어 언어인 베릴로그 HDL도 ChatGPT에서 원활한 생성이 예상되지만, 베릴로그 HDL의 합성은 명령문들을 논리회로 구조 형태로 생성하는 것이기에 결과물들의 정상적인 실행 여부를 확인해야 한다. 본 논문에서는 용이한 실험을 위해 규모가 적은 논리회로들을 선택하여 ChatGPT에서 생성된 디지털회로와 인간이 만든 회로들의 결과를 확인하려 한다. 실험 환경은 Xilinx ISE 14.7로 모듈들을 모델링하였으며 xc3s1000 FPGA칩을 사용하여 구현하였다. 구현된 결과물을 FPGA의 사용 면적과 처리 시간을 각각 비교 분석함으로써 ChatGPT의 생성물과 베릴로그 HDL의 생성물의 성능을 비교하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권2호
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• pp.101-106
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• 2022

최근 가상 휴먼은 국방, 의료, 산업, 유통, 문화, 엔터테인먼트 등 다양한 서비스 분야에서 교육, 훈련 정보 가이드, 홍보 전시 등 널리 활용되고 있다. 또한, 가상 휴먼을 통해 원격지에 접속한 사용자와 상호작용하기 위한 메타버스 서비스가 급속히 확대 적용될 것으로 전망하고 있다. 메타버스 환경 안에서 가상 휴먼(혹은 아바타)을 이용한 상호작용은 참여자가 현실 세계의 실제 친구와 대화하는 것처럼 자연스럽게 소통하는 방식으로 운용이 되고, 이를 위해서는 사용자의 음성, 동작, 감정 등 다양한 입력을 기반으로 반응하는 가상 휴먼 상호작용 매핑 관계를 제작하여야 한다. 또한, 현실 세계의 변화에 동작하는 가상 휴먼의 경우 현실의 환경에 기반한 상호작용 동작이 되도록 지원하여야 한다. 하지만, 기존 가상 휴먼 상호작용 방법은 미리 정해진 반응형 패턴을 제작하기 위해 수작업으로 동작 결과를 프로그래밍하여 구현되었다. 이러한 방법은 개발 기간이 상대적으로 많이 소요되고, 상호작용 수정이 쉽게 변경하지 못하는 단점이 있다. 또한, 실제 주변 환경의 영향에 의해 반응적으로 동작하는 상호작용을 지원하기가 어렵다고 할 수 있다. 본 논문에서는 가상 휴먼의 직관적인 상호작용을 위해 음성, 동작, 감정 등 사용자의 멀티모달 입력과 주변 환경에 대한 반응하는 가상 휴먼 제작 방법을 제시한다. 이를 위한 가상 휴먼 상호작용 저작도구를 통해 쉽고 빠르게 사용자와 반응하는 가상 휴먼의 표현을 생성하고, 가상 휴먼이 자동 적응 기반으로 사용자 입력 및 주변 환경에 변화에 동작할 수 있도록 하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.79-92
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• 2024

ChatGPT는 생성형 인공지능(Generative AI) 기술을 활용한 대표적인 챗봇으로서 과학기술 영역뿐만 아니라 사회, 경제, 산업, 문화 등 당양한 분야에서 유용하게 활용되고 있다. 본 연구는 글로벌 소셜미디어 레딧(Reddit)을 활용해 ChatGPT에 대한 사용자의 감정과 요구에 대한 탐색적인 분석을 수행한다. 이를 위해, 2022년 12월부터 2023년 8월까지의 댓글 10,796건을 수집하여 키워드 분석, 감성 분석, 니드마이닝(Needmining) 기반 토픽모델링을 실시하였다. 분석 결과, ChatGPT에 대한 댓글에서 출현 빈도가 가장 높은 단어는 "time"으로 답변의 신속성, 시간 효율성, 생산성 향상을 강조한 것으로 나타났다. 사용자들은 ChatGPT에 대해 신뢰와 기대의 감정과 동시에 사회적 영향에 대한 두려움과 분노의 감정을 표현하였다. 또한, 토픽모델링 분석을 통해 잠재적 니즈(Needs)를 포함한 14개의 주제를 도출하였고, 사용자들이 특히 ChatGPT에 대한 교육적 활용과 사회적 영향에 많은 관심을 보였다. 또한, ChatGPT와 관련된 언어모델, 직업, 정보, 의료, 서비스, 게임, 규제, 에너지, 윤리적 문제 등 다양한 주제들이 논의된 것을 알 수 있었다. 분석 결과를 바탕으로 사용자들의 요구를 반영하여 향후 실행계획의 방향을 제시하였다. 본 연구는 향후 ChatGPT를 이용하여 제품과 서비스를 개선하고, 새로운 서비스 플랫폼 기획 단계에서 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.