• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.715-718
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• 2022

단일 이미지로부터 3D 모델을 생성하는 방법은 메타버스와 가상현실 콘텐츠에 대한 필요성이 높아짐에 따라, 보다 효율적인 모델 생성방법으로서 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 단일 이미지로부터 3D 모델을 자동 생성하는 기존 딥-뉴럴 네트워크들을 대상으로, 생성되는 3D 모델의 유형에 따라 기존 네트워크들을 분류하고, 주요 딥-뉴럴 네트워크의 형태와 특징, 그리고 모델 생성의 성능을 분석하고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.433-438
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• 2021

대화 시스템은 크게 사용자와 시스템이 특정 목적 혹은 자유 주제에 대해 대화를 진행하는 것으로 구분된다. 최근 자유주제 대화 시스템(Open-Domain Dialogue System)에 대한 연구가 활발히 진행됨에 따라 자유 주제를 기반으로 하는 상담 대화, 일상 대화 시스템의 독성 발화 제어 생성에 대한 연구의 중요성이 더욱 커지고 있다. 이에 본 논문에서는 대화 모델의 독성 응답 생성을 제어하기 위해 일상 대화 데이터셋으로 학습된 BART 모델에 Plug-and-Play Language Model 방법을 적용한다. 공개된 독성 대화 분류 데이터셋으로 학습된 독성 응답 분류기를 PPLM의 어트리뷰트(Attribute) 모델로 활용하여 대화 모델의 독성 응답 생성을 감소시키고 그 차이를 실험을 통해 정량적으로 비교한다. 실험 결과 어트리뷰트 모델을 활용한 모든 실험에서 독성 응답 생성이 감소함을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.289-294
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• 2023

대형 언어 모델(Large Language Model)은 방대한 데이터와 파라미터를 기반으로 문맥 이해에서 높은 성능을 달성하였지만, Human Alignment를 위한 문장 생성 제어 연구는 아직 활발한 도전 과제로 남아있다. 본 논문에서는 Instruction Tuning을 통한 문장 생성 제어 실험을 진행한다. 자연어 처리 도구를 사용하여 단일 혹은 다중 제약 조건을 포함하는 Instruction 데이터 셋을 자동으로 구축하고 한국어 언어 모델인 Polyglot-Ko 모델에 fine-tuning 하여 모델 생성이 제약 조건을 만족하는지 검증하였다. 실험 결과 4개의 제약 조건에 대해 평균 0.88의 accuracy를 보이며 효과적인 문장 생성 제어가 가능함을 확인하였다.

• 융합보안논문지
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• 제23권5호
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• pp.57-64
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• 2023

딥뉴럴네트워크 모델의 취약점으로 모델 탈취 방법이 있다. 이 방법은 대상 모델에 대하여 여러번의 반복된 쿼리를 통해서 유사 모델을 생성하여 대상 모델의 예측값과 동일하게 내는 유사 모델을 생성하는 것이다. 본 연구에서, 학습 데이터가 없이 대상 모델을 탈취하는 방법에 대해서 분석을 하였다. 생성 모델을 이용하여 입력 데이터를 생성하고 대상 모델과 유사 모델의 예측값이 서로 가까워지도록 손실함수를 정의하여 유사 모델을 생성한다. 이 방법에서 대상 모델의 입력 데이터에 대한 각 클래스의 logit(로직) 값을 이용하여 경사하강법으로 유사 모델이 그것과 유사하도록 학습하는 과정을 갖는다. 실험 환경으로 pytorch 머신러닝 라이브러리를 이용하였으며, 데이터셋으로 CIFAR10과 SVHN을 사용하였다. 대상 모델로 ResNet 모델을 이용하였다. 실험 결과로써, 모델 탈취 방법은 CIFAR10에 대해서 86.18%이고 SVHN에 대해서 96.02% 정확도로 대상 모델과 유사한 예측값을 내는 유사 모델을 생성하는 것을 볼 수가 있었다. 추가적으로 모델 탈취 방법에 대한 고려사항와 한계점에 대한 고찰도 분석하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권3호
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• pp.17-30
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• 2000

본 논문에서는 NURBS (Non-Uniform Rational B-Splines) 곡면 근사에 기반하여 거리 데이터로부터 3차원 곡면 모델을 생성하는 기법을 제안한다 입력으로 이용되는 거리 데이터는 연결 정보가 알려지지 않고 정렬되지 않은 일반적인 3차원 점들의 집합으로 가정한다 제안하는 알고리듬은 초기 모델 추정, 계층적 모델 표현, NURBS 곡면 네트워크 생성의 3단계로 나뉘어진다 초기 모델 추정 단계에서는 K-평균 군집화 기법을 이용하여 다각형면과 삼각형으로 표현되는 근사 모델을 생성하고, 계층적 트리 구조를 이용하여 초기 모델을 표현한다. 계층적 트리 구조로 부터 생성된 사각형면 모델에 의하여 $G^1$ 연속인 NURBS 곡면 네트워크를 효율적으로 생성한다. 제안하는 알고리듬은 초기 모델의 계층적 그래프 해석을 통하여 곡면 네트워크 형성에 필요한 계산량을 감소시켰으며, 또한 정확한 NURBS 제어점 추정을 통하여 근사 오차를 감소시킨다. 모의 실험 결과 거리 데이터로 부터 초기 모델과 다양한 해상도의 NURBS 곡면 네트워크가 효과적으로 생성되었으며 생성된 NURBS 곡면 모델의 근사 오치는 무시할 수 있는 수준임이 관찰되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.131-136
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• 2023

본 논문에서는 기존의 요약 태스크에서 주로 사용하는 인코더-디코더 모델과 디코더 기반의 언어 모델의 성능을 비교한다. 요약 태스크를 평가하는 주요한 평가 지표인 ROUGE 점수의 경우, 정답 요약문과 모델이 생성한 요약문 간의 겹치는 단어를 기준으로 평가한다. 따라서, 추상적인 요약문을 생성하는 언어 모델의 경우 인코더-디코더 모델에 비해 낮은 ROUGE 점수가 측정되는 경향이 있다. 또한, 최근 연구에서 정답 요약문 자체의 낮은 품질에 대한 문제가 되었고, 이는 곧 ROUGE 점수로 모델이 생성하는 요약문을 평가하는 것에 대한 신뢰도 저하로 이어진다. 따라서, 본 논문에서는 언어 모델의 요약 성능을 보다 다양한 관점에서 평가하여 언어 모델이 기존의 인코더-디코더 모델보다 좋은 요약문을 생성한다는 것을 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.389-393
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• 2018

딥러닝의 발달로 기계번역, 대화 시스템 등의 자연언어처리 분야가 크게 발전하였다. 딥러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해서는 많은 데이터가 필요하다. 그러나 많은 데이터를 수집하기 위해서는 많은 시간과 노력이 소요된다. 본 연구에서는 이미지 생성 모델로 좋은 성능을 보이고 있는 생성적 적대 네트워크(Generative adverasarial network)를 문장 생성에 적용해본다. 본 연구에서는 긍/부정 조건에 따른 문장을 자동 생성하기 위해 SeqGAN 모델을 수정하여 사용한다. 그리고 분류기를 포함한 SeqGAN이 긍/부정 감성인식 학습데이터를 자동 생성할 수 있는지 실험한다. 실험을 수행한 결과, 분류기를 포함한 SeqGAN 모델이 생성한 문장과 학습데이터를 혼용하여 학습할 경우 실제 학습데이터만 학습 시킨 경우보다 좋은 정확도를 보였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2005년도 춘계학술발표논문집
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• pp.105-107
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• 2005

이 논문은 지식정보 자원 통합 및 상호운용성 제공을 위한 국가 수준의 지식정보자원의 자동 생성 및 유통 시스템의 주요한 특징을 기술한다. 국가 지식정보 관리시스템들은 지식 유형과 지식관리 역할을 수행하는 종합정보센터에 따라 생성 자원 유형 및 유통 메커니즘이 상이하며, 다양하게 분류된다. 이러한 상호운용의 문제점을 해결하기 위해서는 시스템간의 표준화된 지식정보 공유 기능 제공을 위한 국가 지식 정보자동 생성 및 유통 표준 모델의 설계가 요구된다. 이를 위해 설계된 모델은 분산 아키텍처 모델, 프로세스 모델 및 서비스 운영 모델로 구성되며, 국가 지식정보 공유를 위한 생성 및 유통 시스템의 개선, 신규 시스템의 설계 및 개발을 위한 참조모델로서 활용할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.571-576
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• 2023

본 연구에서는 인권의 측면에서 AI 모델이 향상된 답변을 제시할 수 있는 방안을 모색하기 위해서 AI가 인권의 문제를 고민하는 전문가와 자신의 문제를 해결하고자 하는 사용자 사이에서 어느 정도로 도움을 줄 수 있는가를 정량적, 정성적으로 검증했다. 구체적으로는 국가인권위원회의 결정례와 상담사례를 분석한 후 이를 바탕으로 좀 더 나은 답변은 무엇인지에 대해 고찰하기 위해서 인권과 관련된 질의 응답 세트를 만든다. 질의 응답 세트는 인권 코퍼스를 학습한 모델과 그렇지 않은 모델의 생성 결과를 바탕으로 한다. 또한 생성된 질의 응답 세트를 바탕으로 설문을 실시하여 전문적인 내용을 담은 문장에 대한 선호도를 분석한다. 본 논문은 대화형 생성 모델이 인권과 관련된 주제에 대해서도 선호되는 답변을 제시할 수 있는가에 대한 하나의 대안이 될 수 있을 것이다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권1호
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• pp.13-27
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• 2017

본 논문에서는 사용자 인터페이스(UI) 모델로부터 모바일 웹앱을 자동으로 생성하는 도구를 제시한다. UI 모델은 UI 중심적인 내장형 시스템을 UI 모델링을 통해 효율적으로 개발하기 위한 방법인 PELUM(Pattern and Event based Logical UI Modeling)을 기반으로 한다. 본 논문에서 제시하는 도구는 모델 편집기와 코드 생성기로 이루어져 있다. 모델 편집기는 웹 상에서 논리적 UI 모델(LUM)과 프로그래밍 인터페이스 모델(PIM)을 모델링하는 환경을 제공한다. 코드 생성기는 LUM을 기반으로 앱의 화면구성 및 이벤트 동작을 설정하고 PIM을 기반으로 로컬 데이터베이스 스키마를 자동으로 구성하여 모바일 웹앱을 생성한다. 또한 PIM에서 외부 혹은 open API 주소를 입력 받아 매쉬업 웹앱을 생성하는 기능도 제공한다. 생성된 모바일 웹앱은 사용자가 손쉽게 최적화할 수 있도록 Model-View-Controller(MVC) 아키텍처로 구현하였다. 이를 통해 사용자는 웹 상에서 UI를 모델링하여 여러 기기에서 동작 가능한 모바일 웹앱을 생성할 수 있다.