자연어처리는 인공지능 발전과 함께 주목받는 분야로 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하게 하는 기술이다. 그러나 많은 인공지능 모델은 블랙박스처럼 동작하여 그 원리를 해석하거나 이해하기 힘들다는 문제점이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 설명 가능한 인공지능의 중요성이 강조되고 있으며, 활발히 연구되고 있다. 연구 초기에는 모델의 예측에 큰 영향을 끼치는 단어나 절을 근거로 추출했지만 문제 해결을 위한 단서 수준에 그쳤으며, 이후 문장 단위의 근거로 확장된 연구가 수행되었다. 하지만 문서 내에 서로 떨어져 있는 근거 문장 사이에 누락된 문맥 정보로 인하여 이해에 어려움을 줄 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사람에게 보다 이해하기 쉬운 근거를 제공하기 위한 생성형 기반의 근거 추론 연구를 수행하고자 한다. 높은 수준의 자연어 이해 능력이 필요한 문서 요약 데이터셋을 활용하여 근거를 생성하고자 하며, 실험을 통해 일부 기계독해 데이터 샘플에서 예측에 대한 적절한 근거를 제공하는 것을 확인했다.
본 연구는 초등학교 6학년 학생들의 양적 추론의 특성을 그 유형과 표현 방식의 특성에 기초하여 분석하였다. 먼저 검사지를 통해 양적 추론의 특성을 관찰하기에 적합한 초등학교 6학년 학생 3명을 선정한 후, 문제 해결 과정에 대한 학생들의 사고 전략과 의미 도출 과정에 대한 심층 면담을 실시하였다. 3명의 학생은 문제 해결 과정에서 다른 양적 추론 유형을 사용하였으며, 그에 따라 다른 전략적 특성이 관찰되었으며, 특히 그 추론 수준이 달라서 동일한 문제해결 전략을 사용하더라도 그 세부 양상이 달랐다. 학생들은 또한 시각적 언어적 기호적 표현을 각기 다른 목적과 기능으로 활용하였다. 특히 시각적 표현은 문제 상황에 포함된 양과 그 관계를 표현하고 이를 바탕으로 새로운 관계를 추론하는 양적 추론의 과정에서 가장 큰 역할을 하고 있는 것으로 파악되었다. 연구 결과를 바탕으로 문장제 해결에서 양적 추론의 역할과 초기 대수의 도입에 관한 논의점을 도출하였다.
동기기반추론은 원하는 특정한 결과나 목표를 성취하고자 하는 동기에 영향을 받아 이루어지는 편향된 추론을 의미한다. 이 연구에서는 과학적 사고 발달을 저해하는 동기기반추론 대한 이론적 연구를 시도하고, 실제 국내 과학기술 분야의 학문후속세대들이 경험한 동기 기반추론의 실제적 맥락에 대하여 탐색하였다. 구체적으로 이를 위해 문헌연구에서는 동기기반추론의 심리학적 특성과 과학적 사고에 미치는 부정적 영향에 대해 살펴보았다. 또한 국내 과학기술 분야 대학원생 8인과 신진 연구원 1인과의 심층 면담을 토대로 실제 과학기술 분야에서 나타나는 동기기반추론의 의미와 맥락을 파악하고자 했다. 문헌 분석 결과 동기기반추론은 개인적 수준에서 과학적 사고의 핵심인 이론과 자료의 적절한 조정 과정을 방해하며 과학적 지식 구성의 고착을 가져올 수 있으며, 사회문화적 수준에서 특정 사회문화적 신념이나 목적에 의해 과학이 이용되는 기작으로서 작용할 수 있다는 점에서 합리적이고 객관적인 과학적 사고를 기반으로 한 과학기술의 발전을 저해할 수 있음을 살펴보았다. 또한 실제 국내의 과학기술 분야의 학문후속세대들이 경험했던 동기기반추론 사례를 살펴본 결과, 기존의 신념 보호, 성급한 결론 추구, 사회문화적 신념 보호, 집단의 의사결정을 합리화를 통해 동기기반추론이 나타나고 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 과학기술 학문후속세대들의 동기기반추론은 이들이 보다 이론과 증거의 적절한 조정을 통해 타당한 과학기술 지식을 구성하는데 있어 걸림돌이 될 수 있음을 살펴보았다. 이러한 결과를 바탕으로 이 연구에서는 과학적 사고 교육에 대해 논의하였다.
본 사례 연구의 목적은 대수 문장제의 해결에서 드러나는 학생간의 차이를 공변적 관점에서 탐색하는 것이다. 영재 사사교육 프로그램에 참여한 중학교 3학년 4명의 학생을 대상으로 약 7개월간에 걸쳐 다양한 대수 문장제 해결을 위한 수업을 실시하였고, 수집된 자료를 분석한 결과 변화율이 일정하게 변화하는 상황을 포함하는 대수 문장제의 해결에서 '동희'와 '정희'의 차이점이 발견되었다. 이에 본 연구는 '동희'와 '정희'의 비율 관계를 포함하는 대수 문장제의 해결과 문제에 제시된 상황을 일반화하는 모든 행위에 주목하여, 이러한 행위로부터 추론된 두 변량 사이의 변화 관계에 대한 인식을 Moore와 Carlson(2012)이 제시한 공변 추론 수준에 비추어 비교, 분석하였다.
유연성과 광범위성을 갖는 대규모 인지 시스템의 구축을 위해서는 전문적인 지식 뿐 아니라 상식 수준의 지식을 포함한 대용량 지시베이스의 구축이 필수 불가결하다. 이를 위해서는 효율적인 지식 표현 및 추론 기법이 핵심적 열할을 하게 될 것이다. 본 논문에서는 정성적 지식 표현 및 추론 기법을 이미 구축된 범용의 대용량 Cyc 지식베이스와 접목하여, 일상의 상식적인 추론을 제공할 수 있는 인지 시스템을 소개한다. 본 시스템은 구현되어 여러 예제에 적용되어 그 실효성을 입증한 수 있었다.
보행은 가장 권장되어야 하는 중요한 교통수단임에도 불구하고, 아직까지 구체적인 연구가 미미한 실정이다. 특히, 자동차 위주의 교통계획으로 인하여, 도로시설의 용량분석 및 서비스수준 평가를 위해 제정된 "도로용량편람(HCM)"에서 조차 보행 및 보행공간에 대한 구체적인 분석방법이 제시되어 있지 않고 있다. 그러므로 본 연구는 현재의 보행 서비스수준의 분석 기준인 보행유율에 소음수준과 주변밝기 정도를 추가로 고려하는 보행자가 직접 느끼는 서비스수준을 산정하기 위하여 퍼지근사추론을 사용하였다. 입력변수는 보행유율, 소음수준, 밝기정도를 사용하였으며 주간과 야간으로 나누어 퍼지근사추론 모형을 구축하였다. 구축된 모형의 예측력 분석은 $R^2$와 MAE 그리고 MSE를 사용하였으며 그 값은 주간모형의 경우 각각 0.803, 0.729, 0.735이고 야간모형의 경우 0.893, 0.878, 0.860으로 모형의 설명력이 높음을 보여주고 있다. 본 연구과정에서 야간의 경우 보행유율이 높을수록 밝기정도보다는 소음수준이 보행만족도에 더 큰 영향을 미치는 것을 볼 수 있었다.
유료도로 건설계획시 적정 통행료의 산정은 사업의 경제성 분석에 매우 중요한 요소가 되며, 또한 어려운 일이다. 본 연구에서는 경남의 거제도와 부산의 가덕도를 연결하는 유료 거가대교를 대상으로 하여 SP(Stated Preference)자료를 이용하여 적정요금을 산정하고자 하였다. 이를 위해 거가대교의 잠재이용자인 국도 14호선을 이용하는 승용차 운전자들에 대해 거가대교가 개통된다는 가정하에서 다양한 절약시간 및 요금체계에 대해 설문조사를 하여 SP자료를 수집하였다. 이 SP자료를 이용하여 인간이 개략적인 추론을 통하여 결론에 도달하는 과정을 퍼지이론을 이용하여 모형화한 퍼지근사추론모형을 구축하였으며 이 모형을 이용하여 적정요금을 산정하고 조사대상 승용차 이용자들의 시간가치에 의해 검정하였다. 퍼지추론 모형 구축을 위해서는 통행절약시간과 요금이 입력변수로 선정되었으며 이용률이 출력변수로 선정되었다. 절약시간은 3개의 퍼지집합으로, 요금과 이용률은 각각 5개의 퍼지집합으로 구분되었다. 각 퍼지집합들은 triangular 형태와 trapezoidal 행태의 멤버쉽함수를 사용하였으며 총 12개의 퍼지규칙이 정립되었다. 구축된 퍼지근사추론 모형을 이용하여 각 요금수준에서의 이용률을 추정하고 수입을 최대로 하는 요금수준을 적정요금으로 산정하였다. 순위프로빗 모형에 의한 결과치와의 평균에 의해 추정된 절약 통행시간별 적정요금은 1시간30분 절약시는 요금수준 8,350원, 1시간 절약시는 6,250원, 30분절약시는 3,900원으로 산정되었다. 절약 통행시간 1시간에서의 적정요금 6.250은 승용차 운전자들의 시간가치의 50% 수준으로 과도한 요금은 아니므로 본 연구에서 적용한 기법이 타당성이 결여되지 않는 것으로 판단된다.
본 사례 연구의 목적은 대수 문장제를 해결하고 일반화하는 과정에서 드러난 두 중학생의 공변 추론 수준을 비교하여 분석하는 것이다. 학교 수학에서 이차방정식을 학습하지 않은 중학생 2명을 대상으로 수업을 진행하였고, 수업이 모두 끝난 뒤 회고 분석 과정에서 속도가 일정하게 변하는 상황을 포함한 대수 문장제의 해결에서 두 학생 간의 차이가 두드러지게 드러났다. 이에 본 연구는 속도의 일정함을 가정하거나 속도가 일정하게 변하는 상황을 포함한 대수 문장제를 해결하거나 일반화하는 과정에서 학생들 스스로 구성한 두 변수에 대해 그들 사이의 변화 관계에 대한 이해 수준을 Thompson과 Carlson(2017)이 제안한 공변 추론 수준에 비추어 비교·분석하였다. 그 결과, 본 연구에서는 대수 문장제의 문제 해결 방식과 그 결과가 표면적으로 유사해 보이더라도 두 학생 간의 공변 추론 수준이 서로 다를 수 있음을 확인하였고, 대수 문장제를 해결하고 일반화하는 과정에서 드러난 유사성을 공변 관점에서 제시하였다. 이를 통해 본 연구는 대수 문장제의 교수·학습에서 문제 상황을 빠르게 식으로 변환하여 해를 찾는 데 주목하기보다 학생 스스로 변화하는 두 양을 찾고 그들 사이의 불변하는 관계를 다양한 방식으로 나타내는 활동이 충분히 다루어질 필요가 있음을 제안한다.
본 논문은 거대언어모델에 대한 한국어 상식추론 기반의 새로운 평가 방식을 제안한다. 제안하는 평가 방식은 한국어의 일반 상식을 기초로 삼으며, 이는 거대언어모델이 주어진 정보를 얼마나 잘 이해하고, 그에 부합하는 결과물을 생성할 수 있는지를 판단하기 위함이다. 기존의 한국어 상식추론 능력 평가로 사용하던 Korean-CommonGEN에서 언어 모델은 이미 높은 수준의 성능을 보이며, GPT-3와 같은 거대언어모델은 사람의 상한선을 넘어선 성능을 기록한다. 따라서, 기존의 평가 방식으로는 거대언어모델의 발전된 상식추론 능력을 정교하게 평가하기 어렵다. 더 나아가, 상식 추론 능력을 평가하는 과정에서 사회적 편견이나 환각 현상을 충분히 고려하지 못하고 있다. 본 연구의 평가 방법은 거대언어모델이 야기하는 문제점을 반영하여, 다가오는 거대언어모델 시대에 한국어 자연어 처리 연구가 지속적으로 발전할 수 있도록 하는 상식추론 벤치마크 구성 방식을 새롭게 제시한다.
빠른 웹 정보의 변화에 잘 대응하기 위해서는, 사실과 지식이 실제로 유효한 시간과 장소들도 함께 표현하고 그들 간의 관계도 추론할 수 있도록 웹 기술의 확장이 필요하다. 본 논문에서는 그동안 소규모 지식 베이스를 이용한 실험실 수준의 정성 시간 추론 연구들에서 벗어나, 웹 스케일의 대규모 지식 베이스를 추론할 수 있는 병렬 정성 시간 추론기인 MRQUTER의 설계와 구현을 소개한다. Hadoop 클러스터 시스템과 MapReduce 병렬 프로그래밍 프레임워크를 이용해 개발된 MRQUTER에서는 정성 시간 추론 과정을 인코딩 및 디코딩 작업, 역 관계 및 동일 관계 추론 작업, 이행 관계 추론 작업, 관계 정제 작업 등 몇 개의 MapReduce 작업으로 나누고, 맵 함수와 리듀스 함수로 구현되는 각각의 단위 추론 작업을 효율화하기 위한 최적화 기술들을 적용하였다. 대규모 벤치마킹 시간 지식 베이스를 이용한 실험을 통해, MRQUTER의 높은 추론 성능과 확장성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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