• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.165-184
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• 2023

최근 구글의 BERT, OpenAI의 GPT 등, 언어모델(Language Model)을 사용한 비정형 텍스트 데이터에 대한 딥러닝(Deep Learning) 분석이 다양한 응용에서 괄목할 성과를 나타내고 있다. 대부분의 언어모델은 사전학습 데이터로부터 범용적인 언어정보를 학습하고, 이후 미세 조정(Fine-Tuning) 과정을 통해 다운스트림 태스크(Downstream Task)에 맞추어 갱신되는 방식으로 사용되고 있다. 하지만 최근 이러한 언어모델을 사용하는 과정에서 프라이버시가 침해될 수 있다는 우려가 제기되고 있다. 즉 데이터 소유자가 언어모델의 미세 조정을 수행하기 위해 다량의 데이터를 모델 소유자에게 제공하는 과정에서 데이터의 프라이버시가 침해될 수 있으며, 반대로 모델 소유자가 모델 전체를 데이터 소유자에게 공개하면 모델의 구조 및 가중치가 공개되어 모델의 프라이버시가 침해될 수 있다는 것이다. 이러한 상황에서 프라이버시를 보호하며 언어모델의 미세 조정을 수행하기 위해 최근 오프사이트 튜닝(Offsite Tuning)의 개념이 제안되었으나, 해당 연구는 제안 방법론을 텍스트 분류 모델에 적용하는 구체적인 방안을 제시하지 못했다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 한글 문서에 대한 다중 분류 미세 조정 수행 시, 모델과 데이터의 프라이버시를 보호하기 위해 분류기를 추가한 오프사이트 튜닝을 적용하는 구체적인 방법을 제시한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 AIHub에서 제공하는 ICT, 전기, 전자, 기계, 그리고 의학 총 5개의 대분야로 구성된 약 20만건의 한글 데이터에 대해 실험을 수행한 결과, 제안하는 플러그인 모델이 제로 샷 모델 및 오프사이트 모델에 비해 분류 정확도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권4호
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• pp.563-574
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• 2024

금융 서비스 앱에서 챗봇의 도입과 전문용어 풀어 쓰기가 일반화되고 있으나, 자동차 구매자들을 위한 금융 앱은 여전히 용어 이해가 어렵고 내용이 딱딱하여 만족도가 낮은 상태이다. 이 연구는 자동차 금융 앱에서 대화형 챗봇 인터랙션 모드와 전문 용어 풀어쓰기 방식이 사용자 경험에 미치는 효과를 검증하였다. 사용자 인터랙션 채널 유형(챗봇 vs 일반)과 전문 용어 사용 여부를 조건으로 자동차 리스 견적 태스크에 대한 프로토타입을 제작하고, 2 x 2 실험 조사를 수행하여 친근감, 이해 용이성, 신뢰, 정확성 인식의 차이를 측정하였다. 그 결과, 대화형 인터랙션 기반의 챗봇 모드는 메뉴 인터랙션 기반의 일반 모드에 비해 친근감이 더 높아지는 효과를 보였으며, 전문 용어 풀어쓰기는 이해 용이성과 친근감에 유의미한 영향을 미쳤다. 그러나, 신뢰와 정확성에는 두 조건 모두 차이가 나타나지 않았다. 또한, 모든 변인에서 두 조건 간 상호작용 효과는 발견되지 않았다. 이 연구의 의의는 챗봇 상담 모드의 고객 경험 효과와 금융 서비스 특성에 따른 전문용어 풀어쓰기 효과에 대한 정량적 검증과 실무적 제안을 제시한 점이다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권11호
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• pp.281-290
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• 2020

스마트폰의 보급으로 인해 개인화된 데이터를 활용하고자 하는 서비스들이 증가하고 있다. 특히, 헬스케어와 관련된 서비스들은 다양한 데이터를 다루며, 이를 효과적으로 보여주기 위해 데이터 시각화 기법을 활용하고 있다. 데이터 시각화 기법이 활용되면서 자연스럽게 시각화에서의 인터랙션 또한 함께 강조되고 있다. PC 환경에서 데이터 시각화에 대한 인터랙션은 마우스로 이루어지기 때문에, 데이터에 대한 필터링이 다양하게 제공되고 있다. 반면, 모바일 환경에서의 인터랙션은 화면의 크기가 작고, 인터랙션 가능 여부를 인지하기 어려워 버튼 터치 방식으로 앱에서 제공하는 제한된 시각화만을 제공받을 수 있다. 이러한 모바일 환경에서의 인터랙션 한계를 극복하기 위해, 챗봇과의 대화를 통해 데이터 시각화 인터랙션을 가능하게 하여 사용자들에게 개개인의 데이터를 다양한 시각화를 통해 확인할 수 있도록 하고자 한다. 이를 위해서는 사용자의 질의를 쿼리로 변환하여, 주기적으로 데이터를 축적하고 있는 데이터베이스에서 변환된 쿼리를 통해 결과 데이터를 불러올 수 있어야 한다. 자연어를 쿼리로 변환하는 연구는 현재 많이 이루어지고 있지만, 시각화를 기반으로 하여 사용자의 질의를 쿼리로 변환하는 연구에 대해서는 아직 이루어지지 않았다. 따라서, 본 논문에서는 사전에 데이터 시각화 기법이 정해진 상황에서의 쿼리 생성에 초점을 맞추고자 한다. 지원하는 인터랙션은 태스크 x-축 값에 대한 필터링 및 두 그룹 간 비교이다. 테스트 시나리오는 걸음 수에 대한 데이터를 활용하였으며, x-축 기간에 대한 필터링은 바 그래프, 두 그룹간 비교는 라인 그래프로 나타내었다. 시각화를 통해 요청한 정보를 제공받을 수 있는 자연어처리 모델을 개발하기 위해 1,000명을 대상으로 한 설문조사를 통해 약 15,800개의 학습 데이터를 수집하였다. 알고리즘 개발 및 성능 평가를 진행한 결과, 분류 모델에서는 약 89%, 쿼리 생성 모델에서는 약 99% 정확도를 보였다.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제30권1호
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• pp.207-244
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• 2015

항공안전은 계속적인 위험성의 확인과 관리를 통하여 개인에의 위해나 재산손실의 위험이 수용 가능한 수준으로 감소되거나 그 이하로 유지되는 상태를 의미하며, 항공 안전을 증진하기 위한 다양한 방법이 모색되고 있다. 최근 10여 년 간 국제민간항공은 비교적 높은 수준의 안전을 유지하여 왔으나 2014년부터 여러 가지 사고가 발생하면서 국제민간항공계가 다시 긴장하고 있고 ICAO를 중심으로 다각적인 대응방안을 모색하고 있다. 항공안전은 국제민간항공을 지탱하는 가장 중요한 요소이다. 국제민간항공협약(시카고협약)은 서문에서 안전과 질서가 중요함을 강조하였고, 협약의 다수 조문이 안전에 관계되어 있다. 부속서(1-19)는 몇 개를 빼고는 모두 안전에 관한 국제표준과 권고를 규정하고 있다. 특히 부속서 19는 안전관리체제에 대하여 기존의 부속서에 산재되어 있는 규정을 통합했고 도한 새로운 규정을 신설하였다. 또한 ICAO는 안전 문제를 증진하기 위한 의사결정과 입법 기능을 가지고 있으며 항행위원회, 법률위원회, 항공운송위원회 등과 이사회의 심의를 기초로 하여 총회가 최종 결정 권한을 가지고 있다. 보조 기구로서 전문가 그룹, 태스크포스 등을 수시로 설치, 운영하고 있고, 사무국은 이러한 제반 기구의 사무를 보조하고 있다. 또한 ICAO는 USAOP과 USAP 프로그램을 통하여 체약국의 안전 및 보안 수준을 점검하고 있고, 미국, EU, IATA 등이 별도의 안전점검제도를 운영하고 있다. 2014년에 발생한 MH370기 실종 사건은 회원국, 관제기관, 항행시설, 항공기 등이 제공한 정보를 토대로 전세계추적시스템(Global Tracking System)의 구축을 통하여 항공기의 위치를 실시간 추적 가능토록 하여 문제를 해결하려고 하고 있다. 또한 우크라이나 상공에서 격추된 MH17 사건 이후 ICAO는 회원국이 제공한 정보 및 NOTAM, AIP 등 운항정보를 기반으로 정보를 공유하는 웹사이트를 운영함으로써 분쟁지역에서의 위험관리를 통하여 유사한 사고를 방지하려고 하고 있다. 에볼라가 서아프리카에서 발생한 이래 보건당국과 항공당국간의 긴밀한 협조를 통하여 항공기에 의한 전염병의 확산을 막도록 다각적인 조치를 강구하고 있다. 또한 QZ8501 사건은 악기상하에서 제대로 대처하지 못한 운항의 결과로서 이 또한 ICAO를 중심으로 추가적인 보완 조치를 강구하고 있다. 이밖에도 2015년 3월에 발생한 저먼윙즈의 부기장에 의한 항공기 추락사고와 관련 후속 조치의 강구가 요구되고 있다. 국제항공계는 이러한 사고를 예방하고 안전 수준을 더욱 제고하기 위해서는 안전 관련 데이터 및 정보의 보호와 공유가 필수적임을 인식하여 현재 있는 정보 보호 및 공유에 관한 조항 이외에 추가적인 규정을 제의하고 있으며 회원국에 의한 검토를 거쳐 부속서나 ICAO 안내 문서에 반영될 예정으로 있다. ICAO의 문제해결 방식은 네 가지 차원에서 접근되고 있다. 시간적으로 과거의 경험과 정보를 분석하는 토대위에서 단기, 중기, 장기의 대책을 마련하고, 공간적으로는 각 회원국, 지역, 전 세계에 적용될 수 있는 대책을 수립하고 있고, 항공사, 공항, 지역 사회, 소비자, 제조자, 항행서비스 공급자, 관제기관, 산업계, 보험업계 등을 망라하는 이해관계자를 고려하여야 하고, 규제적인 개선을 위하여 최선의 관행, ICAO 안내문서, 표준 및 권고 관행에 반영될 방안을 심의하고 결정하는 구조를 가지고 있다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.191-206
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• 2022

대량의 말뭉치를 비지도 방식으로 학습하여 자연어 지식을 획득할 수 있는 사전학습 언어모델(Pre-trained Language Model)은 최근 자연어 처리 모델 개발에 있어 매우 일반적인 요소이다. 하지만, 여타 기계학습 방식의 성격과 동일하게 사전학습 언어모델 또한 학습 단계에 사용된 자연어 말뭉치의 특성으로부터 영향을 받으며, 이후 사전학습 언어모델이 실제 활용되는 응용단계 태스크(Downstream task)가 적용되는 도메인에 따라 최종 모델 성능에서 큰 차이를 보인다. 이와 같은 이유로, 법률, 의료 등 다양한 분야에서 사전학습 언어모델을 최적화된 방식으로 활용하기 위해 각 도메인에 특화된 사전학습 언어모델을 학습시킬 수 있는 방법론에 관한 연구가 매우 중요한 방향으로 대두되고 있다. 본 연구에서는 금융(Finance) 도메인에서 다양한 자연어 처리 기반 서비스 개발에 활용될 수 있는 금융 특화 사전학습 언어모델의 학습 과정 및 그 응용 방식에 대해 논한다. 금융 도메인 지식을 보유한 언어모델의 사전학습을 위해 경제 뉴스, 금융 상품 설명서 등으로 구성된 금융 특화 말뭉치가 사용되었으며, 학습된 언어 모델의 금융 지식을 정량적으로 평가하기 위해 토픽 분류, 감성 분류, 질의 응답의 세 종류 자연어 처리 데이터셋에서의 모델 성능을 측정하였다. 금융 도메인 말뭉치를 기반으로 사전 학습된 KB-BERT는 KoELECTRA, KLUE-RoBERTa 등 State-of-the-art 한국어 사전학습 언어 모델과 비교하여 일반적인 언어 지식을 요구하는 범용 벤치마크 데이터셋에서 견줄 만한 성능을 보였으며, 문제 해결에 있어 금융 관련 지식을 요구하는 금융 특화 데이터셋에서는 비교대상 모델을 뛰어넘는 성능을 보였다.

• 서비스연구
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• 제14권2호
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• pp.48-68
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• 2024

코로나 바이러스의 글로벌 팬데믹 여파로 인해 사회적으로 건강관리의 중요성이 더욱 강조되고 있다. 이러한 변화의 영향으로 국내 제약회사들은 정기적인 의약품 배달 서비스, 즉 의약품 및 건강기능식품 구독 서비스를 도입하였다. 현재 이 시장은 지속적으로 성장하고 있는 추세이다. 그러나 이러한 정기 서비스는 복용하지 않은 약이 남아 폐의약품이 증가하는 새로운 환경 문제를 야기한다. 폐의약품 관련하여, 환경부는 폐의약품을 일반 생활 쓰레기와 분리하여 수거 및 처리하도록 규정하였지만 실제로 이 규정이 충분히 이행되지 않는 것이 현실이다. 따라서, 본 연구는 폐의약품의 양을 줄이면서 건강관리를 촉진하는 규칙적인 약 복용 관리뿐만 아니라 약물 폐기에 대한 인식과 실천을 함께 향상하기 위한 서비스를 제안한다. 서비스 설계를 위한 사전조사로, 성인 51명을 대상으로 약 복용 습관 및 폐의약품 수거에 대한 인식을 확인하는 설문조사를 실시하였다. 허니콤 (Honey Comb) 모델을 기반으로 서비스 설계의 가이드라인을 만들고, 사전조사 결과와 서비스 디자인 방법론을 활용하여 서비스를 구체화하여 프로토타입을 제작하였다. 프로토타입의 사용성을 검증하기 위해, 1차 사용자 태스크 조사를 진행하여 프로토타입의 문제점을 파악하였고, 이를 개선한 후 서비스의 효과성을 확인하고자 성인 49명을 대상으로 2차 사용성 검증을 하였다. 사용성 검증은 SPSS Mac 버전 29.0을 사용하여 설문 자료분석을 실시하였다. 설문의 평가결과는 빈도분석 (Frequency Analysis)과 평가 항목 간의 연관성을 확인하기 위하여 스피어만 상관분석 (Spearmann Correlation Analysis)을 진행하였다. 본 연구는 의약품 구독 서비스 확산에 따른 폐의약품 문제에 대한 해결책을 제시하고자 하였으며, 지속가능한 디자인을 고려한 건강 관리 서비스에 대한 기초 연구로서 의의가 있다.

• 서비스연구
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• 제14권1호
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• pp.44-62
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• 2024

코로나19로 인한 온택트 서비스의 발달과 친환경 장례 문화의 사회적 이슈는 온라인 장례라는 새로운 문화의 필요성을 인식하게 하였다. 국내 기관 및 기업에서 온라인 장례 서비스 활성화를 위한 시도가 여러 차례 있었으나, 효과는 미약한 실정이다. 본 연구의 목적은 온라인 장례 플랫폼의 초기 사용자 경험 분석을 통해 사용성의 문제를 파악하고, 온라인 장례 플랫폼의 접근성 및 사용성을 향상할 수 있는 서비스 개발을 제안함에 있다. 이에 본 연구에서는 사용자 경험(UX), OOBE, FTUE 이론의 문헌 고찰을 통해 온라인 장례 플랫폼의 접근성과 사용성 향상에 영향을 주는 요인을 파악하고, 대표적 온라인 장례 앱 '메모리얼'을 연구 대상으로 선정하여 실험을 진행하였다. 초기 사용자 경험을 분석하기 전, 연구 대상인 앱 '메모리얼'의 UX 서비스 특성을 이해하고자 유사 타 서비스와의 IA를 비교 분석하였다. 또한 온라인 장례 플랫폼 사용 경험이 없는 피실험자 10명을 대상으로 Unpack-Setup/Configure-First Use 단계에 해당하는 태스크를 수행하고, 실험 과정을 UX Curve로 표현하여 부정적인 경험이 발생한 지점과 요인을 파악하였다. 그 결과, 주요 문제 요인으로 불필요한 UI 요소, 회원가입 단계에서의 민감한 개인정보 요구, 서비스의 몰입감 부족 등이 있었고, 개선 사항으로는 사용자 간의 감정 공유 및 원활한 소통 촉진을 위한 커뮤니티 기능 강화 등이 있었다. 이러한 인사이트를 반영하여 기존 앱 서비스의 문제점을 해결할 수 있는 서비스 개발을 제안하였다. 개발한 프로토타입의 타당성을 검증하고자 서비스 디자인 전문가 3인의 인터뷰를 진행하였다. 본 연구는 최근 부상하고 있는 온라인 장례 서비스의 질적 향상과 활성화에 기여하기 위해 진행되었으며, 온라인 장례 서비스의 현황을 이해하고, 서비스 접근성과 사용성 강화를 위해 필요한 요인을 규명하였다는 점에서 연구의 의의가 있다.