• 한국도서관정보학회지
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• 제52권1호
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• pp.155-178
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• 2021

4차산업혁명 시대에서 공공도서관은 인공지능과 같은 외부 환경 변화에 능동적으로 대응하기 위하여 도서관 지능형서비스 추진 전략이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 인공지능의 개념과 국내외 인공지능 관련 동향 및 정책, 사례 등의 분석 내용을 기반으로 도서관에서의 향후 인공지능 서비스 도입 및 발전 방향성에 대해 제안하였다. 현재 도서관에서는 딥러닝, 자연어처리 등 인공지능 기술 도입을 통해 자동으로 답변을 제공하는 참고정보서비스를 운영하며, 빅데이터 기반 AI 도서 추천 및 자동 도서 점검 시스템을 개발하여 업무 활용도를 높이고, 이용자 맞춤형 서비스를 제공하고 있다. 기업 및 산업 분야에서는 국내외를 막론하고, 사용자 개인 맞춤형 등을 기반으로 한 기술을 개발하여 서비스하고 있으며, 딥러닝을 사용하여 정보를 스스로 학습하여 최적의 결과를 제공하는 식의 형태로 개발하고 있다. 이에 따라 향후 도서관에서 인공지능을 활용하여, 이용자의 이용 기록을 기반으로 한 개인 맞춤형 도서 추천, 독서·문화 프로그램 추천, 도서 택배 서비스 시 자율주행 드론·자동차 등 운송수단을 통한 실시간 배송 서비스 도입 등 다양한 서비스 개발을 도모해야 한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.77-89
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• 2022

대용량의 코퍼스로 학습한 사전학습 언어모델이 다양한 자연어처리 태스크에서 성능 향상에 도움을 주는 것은 많은 연구를 통해 증명되었다. 하지만 자원이 부족한 언어 환경에서 사전학습 언어모델 학습을 위한 대용량의 코퍼스를 구축하는데는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복할 수 있는 Cross-lingual Post-Training (XPT) 방법론을 사용하여 비교적 자원이 부족한 한국어에서 해당 방법론의 효율성을 분석한다. XPT 방법론은 자원이 풍부한 영어의 사전학습 언어모델의 파라미터를 필요에 따라 선택적으로 재활용하여 사용하며 두 언어 사이의 관계를 학습하기 위해 적응계층을 사용한다. 이를 통해 관계추출 태스크에서 적은 양의 목표 언어 데이터셋만으로도 원시언어의 사전학습 모델보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인한다. 더불어, 국내외 학계와 기업에서 공개한 한국어 사전학습 언어모델 및 한국어 multilingual 사전학습 모델에 대한 조사를 통해 각 모델의 특징을 분석한다

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.27-40
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• 2023

스마트 기기의 보급률 증가와 더불어 코로나의 영향으로 스마트 기기를 통한 미디어 콘텐츠의 소비가 크게 늘어나고 있다. 이러한 추세와 더불어 OTT 플랫폼을 통한 미디어 콘텐츠의 시청과 콘텐츠의 양이 늘어나고 있어서 해당 플랫폼에서의 콘텐츠 추천이 중요해지고 있다. 콘텐츠 기반 추천 관련 기존 연구들은 콘텐츠의 특징을 가리키는 메타 데이터를 활용하는 경우가 대부분이었고 콘텐츠 자체의 내용적인 메타 데이터를 활용하는 경우는 부족한 상황이다. 이에 따라 본 논문은 콘텐츠의 내용적인 부분을 설명하는 제목과 시놉시스를 포함한 다양한 텍스트 데이터를 바탕으로 유사한 콘텐츠를 추천하고자 하였다. 텍스트 데이터를 학습하기 위한 모델은 한국어 언어모델 중에 성능이 우수한 KLUE-RoBERTa-large를 활용하였다. 학습 데이터는 콘텐츠 제목, 시놉시스, 복합 장르, 감독, 배우, 해시 태그 정보를 포함하는 2만여건의 콘텐츠 메타 데이터를 사용하였으며 정형 데이터로 구분되어 있는 여러 텍스트 피처를 입력하기 위해 해당 피처를 가리키는 스페셜 토큰으로 텍스트 피처들을 이어붙여서 언어모델에 입력하였다. 콘텐츠들 간에 3자 비교를 하는 방식과 테스트셋 레이블링에 다중 검수를 적용하여 모델의 유사도 분류 능력을 점검하는 테스트셋의 상대성과 객관성을 도모하였다. 콘텐츠 메타 텍스트 데이터에 대한 임베딩을 파인튜닝 학습하기 위해 장르 분류와 해시태그 분류 예측 태스크로 실험하였다. 결과적으로 해시태그 분류 모델이 유사도 테스트셋 기준으로 90%이상의 정확도를 보였고 기본 언어모델 대비 9% 이상 향상되었다. 해시태그 분류 학습을 통해 언어모델의 유사 콘텐츠 분류 능력이 향상됨을 알 수 있었고 콘텐츠 기반 필터링을 위한 언어모델의 활용 가치를 보여주었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.21-30
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• 2023

인터넷 불법금융광고는 인터넷 카페, 블로그 등을 통해 통장매매, 신용카드·휴대폰결제현금화 및 개인신용정보매매 등 불법금융행위를 목적으로 한다. 금융감독당국의 노력에도 불구하고 불법금융행위는 줄어들지 않고 있다. 본 연구는 인터넷 불법금융광고 게시글에 파이썬 딥러닝 기반 텍스트 분류기법을 적용해 불법여부를 탐지하는 모델을 제안한다. 텍스트 분류기법으로 주로 사용되는 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Network), 순환 신경망(RNN: Recurrent Neural Network), 장단기 메모리(LSTM: Long-Short Term Memory) 및 게이트 순환 유닛(GRU: Gated Recurrent Unit)을 활용한다. 그동안 수작업으로 심사한 불법확인 결과를 기초 데이터로 이용한다. 한국어 자연어처리와 딥러닝 모델의 하이퍼파라미터 조절을 통해 최적의 성능을 보이는 모델을 완성하였다. 본 연구는 그동안 이뤄지지 않았던 인터넷 불법금융광고 판별을 위한 딥러닝 모델을 제시하였다는데 큰 의미가 있다. 또한 딥러닝 모델에서 91.3~93.4% 수준의 정확도를 보임으로써 불법금융광고 탐지에 딥러닝 모델을 실제 적용하여 불법금융광고 근절에 기여할 수 있기를 기대해 본다.

• 한국과학교육학회지
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• 제43권6호
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• pp.573-582
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• 2023

본 연구는 영재학교 학생들의 논문 초록의 구조를 파악하여 그 특성을 분석하고, 인공지능을 활용하여 초록을 구성하는 여러 요소를 추출하여 그 성능을 비교함으로써 과학영재교육에서 인공지능의 활용 가능성을 모색하는 것을 목적으로 하였다. 이에 따라 S 영재학교의 2017~2021년의 5년간 졸업 논문 263건을 대상으로 초록에 포함된 배경, 목적, 방법, 결과, 논의의 빈도나 유형이 어떠한지 분석하고 이를 파인튜닝 및 프롬프트를 활용한 인공지능을 활용한 분류 방법을 통해 그 정확도를 평가하였다. 연구 결과, 영재 학생들이 작성한 과학 논문의 초록 요소의 출현 빈도는 목적, 방법, 결과, 배경, 논의(D)의 순이었고, 목적, 방법, 결과 등 초록에서 필수적으로 포함되어야 하는 요소를 모두 담은 경우는 전체 57.4%에 불과하였다. 인공지능을 활용한 이러한 요소를 분류한 결과, 파인튜닝을 이용한 경우가 가장 정확도가 높았으며 5가지 요소 중 배경, 목적, 결과는 비교적 높은 성능을 보였으나 방법, 논의에 대해서는 정확히 분류하지 못하는 경우가 많 았다. 이러한 결과는 여러 요소의 분포 비율이나 학습을 위한 적절한 데이터셋이나 정보를 제공해 인공지능을 활용해야 보다 효과적인 수단으로 활용될 수 있음을 의미하며, 이에 대한 교육적 시사점을 제시하였다.

• 인지과학
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• 제35권1호
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• pp.23-48
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• 2024

대형언어모형(LLM)을 현실에 적용하려는 지속적인 노력에도 불구하고, 인공지능이 맥락을 이해하고 사람의 의도에 맞게 사회적 지지를 제공하는 능력은 아직 제한적이다. 본 연구에서는 LLM이 사람의 감정 상태를 추론하도록 유도하기 위해, 심리 치료 이론을 기반으로 한 공감 체인(Chain of Empathy, CoE) 프롬프트 방법을 새로 개발했다. CoE 기반 LLM은 인지-행동 치료(CBT), 변증법적 행동 치료(DBT), 인간 중심 치료(PCT) 및 현실 치료(RT)와 같은 다양한 심리 치료 방식을 참고하였으며, 각 방식의 목적에 맞게 내담자의 정신 상태를 해석하도록 설계했다. CoE 기반 추론을 유도하지 않은 조건에서는 LLM이 사회적 지지를 구하는 내담자의 글에 주로 탐색적 공감 표현(예: 개방형 질문)만을 생성했으며, 추론을 유도한 조건에서는 각 심리 치료 모형을 대표하는 정신 상태 추론 방법과 일치하는 다양한 공감 표현을 생성했다. 공감 표현 분류 과제에서 CBT 기반 CoE는 감정적 반응, 탐색, 해석 등을 가장 균형적으로 분류하였으나, DBT 및 PCT 기반 CoE는 감정적 반응 공감 표현을 더 잘 분류하였다. 추가로, 각 프롬프트 조건 별로 생성된 텍스트 데이터를 정성적으로 분석하고 정렬 정확도를 평가하였다. 본 연구의 결과는 감정 및 맥락 이해가 인간-인공지능 의사소통에 미치는 영향에 대한 함의를 제공한다. 특히 인공지능이 안전하고 공감적으로 인간과 소통하는 데 있어 추론 방식이 중요하다는 근거를 제공하며, 이러한 추론 능력을 높이는 데 심리학의 이론이 인공지능의 발전과 활용에 기여할 수 있음을 시사한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권12호
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• pp.39-47
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• 2017

한국 문화의 역사, 전통과 관련된 디지털 웹 문서가 증가하게 되었다. 하지만 창작자 또는 전통 문화와 관련된 소재를 찾는 사용자들은 정보를 검색해도 결과가 충분하지 않았으며 원하는 정보를 얻지 못하는 경우가 나타나고 있다. 이런 효과적인 정보를 접하기 위해서는 문서 분류가 필요하다. 과거에 문서 분류는 작업자가 수작업으로 문서 분류하여 시간과 비용이 많이 소비하는 어려움이 있었지만, 최근 기계학습 기반으로 한 자동 문서 분류를 통해 효율적인 문서 분류가 이루어진다. 이에 본 논문은 전통문화 콘텐츠를 체계적인 분류체계로 구성한 한민족정보문화마당 데이터를 기반으로 전통문화 콘텐츠 자동 텍스트 분류 모델을 개발한다. 본 연구는 한민족정보문화마당 텍스트 데이터에 대해 단어 빈도수를 추출하기 위해 TF-IDF모델, Bag-of-Words 모델, TF-IDF/Bag-of-Words를 결합한 모델을 적용하여 각각 SVM 분류 알고리즘을 사용하여 전통문화 콘텐츠 자동 텍스트 분류 모델을 개발하여 성능평가를 확인하였다.

• 인지과학
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• 제22권1호
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• pp.57-78
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• 2011

패러프레이즈는 같은 의미를 다른 단어를 사용하여 표현한 것을 말한다. 패러프레이즈는 일상적인 언어생활에서도 흔히 관측되며 자연어처리 분야에서 다양하게 활용할 수 있다. 특히 최근에는 통계적 기계 번역 분야에서 데이터 부족 문제를 보완하여 번역 성능을 향상시키기 위해 패러프레이즈를 활용한 연구가 많다. 이중 언어 병렬 말뭉치를 이용하는 패러프레이즈 추출 과정에서는 일반적으로 다른 언어를 피봇으로 사용하기 때문에 단어 정렬 및 구 정렬 과정을 두 번 거친다. 따라서 단어 정렬의 오류가 패러프레이즈로 전파될 수 있다. 특히 한국어와 영어와 같이 언어의 구조적인 차이가 큰 경우에는 단어 정렬 오류가 더 심각하기 때문에 피봇 프레이즈부터 잘못 추출되는 경우가 많아진다. 이러한 문제를 보완하기 위해 본 논문에서는 패러프레이즈 추출 과정에서 피봇 프레이즈를 차별화하는 방안으로서 어휘, 품사 정보를 이용해 올바른 피봇 프레이즈에 더 높은 가중치를 부여하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 피봇 가중치 부여 방법을 기존의 패러프레이즈 추출 방법에 추가했을 때 패러프레이즈 추출 정확률과 재현율이 모두 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한, 제안하는 방법을 통해 추출한 패러프레이즈를 한영 기계 번역 시스템에서 활용하였을 때 번역률이 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제25권1호
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• pp.37-46
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• 2017

최근 우리나라는 사회적 요인에 의한 재난이 빈번하게 발생하고 있다. 어떤 위기가 도시민들을 위협할지 예측하기 어려워 우려가 높아지고 있다. 따라서 본 연구에서는 Python언어 기반 Tweepy 플러그인을 적용하여 트윗 데이터를 취득하는 프로그램을 개발하고, 자연어 처리 후 R Studio프로그램에서 텍스트 클러스터링 분석과 오피니언 마이닝 분석을 통하여 시민들의 건강에 영향을 미치는 성분이 검출된 '옥시'와 시민들에게 많은 공포감을 주었던 '묻지마 범죄'와 같은 사회적 재난에 대해 정신적 충격과 불안감을 평가하였다. 텍스트 클러스터링 분석에서 '옥시' 사건은 '정부의 대처능력이 세월호 사건과의 연관성', '옥시제품의 철수지시에도 여전한 판매' 등이 가장 높은 관심도를 보였다. 그리고 '묻지마 범죄' 사건은 '스크린 도어 사건, 세월호 사건 등 예측 못하는 사건에 대한 정부의 대응, 대책', '강남역, 부산의 범죄가 여성혐오로 인한 것' 등이 가장 높은 관심도를 보였다. 또한, 두 범죄를 비교 분석 하였을 때 묻지마 범죄에 대해 시민 감성도 평균 지수가 11.61%p 더 부정적이라는 것을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.11-17
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• 2020

본 논문에서는 지능형 전장인식 서비스를 위한 자연어처리 기반 지식베이스 구축 방안에 대해 연구한다. 현재의 지휘통제체계는 수집된 전장정보와 전술데이터를 등록, 저장, 공유 등의 기본적인 수준에서 관리 및 활용하고 있으며, 분석관에 의한 정보/데이터 융합 및 상황 분석/판단이 수행되고 있다. 이는 분석가의 시간적 제약과 인지적 한계로 일반적으로 하나의 해석만이 도출되며 편향된 사고가 반영될 수 있다. 따라서 지휘통제체계의 전장상황인식 및 지휘결심지원 지능화가 필수적이다. 이를 위해서는 지휘통제체계에 특화된 지식베이스를 구축하고 이를 기반으로 하는 지능형 전장인식 서비스 개발이 선행되어야 한다. 본 논문에서는, 민간 데이터인 엑소브레인 말뭉치에서 제시된 개체명 중 의미 있는 상위 250개 타입을 적용하고 전장정보를 적절히 표현하기 위해 무기체계 개체명 타입을 추가 식별하였다. 이를 바탕으로 멘션 추출, 상호참조해결 및 관계 추출 과정을 거치는 전장인식 지식베이스 구축 방안을 제시하였다.