• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.105-108
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• 2022

오픈 도메인 질의 응답은 사전학습 언어모델의 파라미터에 저장되는 정보만을 사용하여 답하는 질의 응답 방식과 달리 대량의 문서 등에서 질의에 대한 정답을 찾는 문제이다. 최근 등장한 Dense Retrieval은 BERT 등의 모델을 사용해 질의와 문서들의 벡터 연산으로 질의와 문서간의 유사도를 판별하여 문서를 검색한다. 이러한 Dense Retrieval을 활용하는 방안 중 RAG는 Dense Retrieval을 이용한 외부 지식과 인코더-디코더 모델에 내재된 지식을 결합하여 성능을 향상시킨다. 본 논문에서는 RAG를 한국어 오픈 도메인 질의 응답 데이터에 적용하여 베이스라인에 비해 일부 향상된 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.53-58
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• 2022

인공지능 기술이 발전하며, 다양한 산업군에 사람의 업무를 보조하는 인공지능 시스템이 적용되고 있다. 그 중 콜센터 상담사의 상담 업무를 보조하는 자연어 처리 기술 역시 활발히 연구되고 있는 분야 중 하나이다. 콜센터 상담사 보조 시스템은 상담사를 보조하기에 앞서 고객과 상담사의 대화로 진행되는 상담이 어떤 내용인지 정확히 인식해야 한다. 이때, 시스템이 상담의 목적을 대표할 수 있는 발화를 판별한다면 상담 내용을 보다 명확히 인식할 수 있다. 본 논문은 구어체로 진행되는 상담 스크립트의 특징을 주목하여, 실시간으로 상담 내용을 분석하고, 중요한 의미를 가지는 발화를 인지하여 추출하는 모델을 제안한다. 실험 결과, 제안한 모델이 기존 추출 요약과 비교하여, 우수한 성능을 보였다. 본 논문에 제안한 모델을 적용하여, 주요 상담 발화를 추출하고, 관련된 상담 문서 검색, 상담 내용 분류 등에 적용할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.118-123
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• 2021

현대 사회에서 소셜 네트워킹 서비스의 증가와 확산은 많은 정보를 쉽고 빠르게 얻을 수 있도록 하였지만 허위·과장 정보의 확산이 큰 문제로 자리잡고 있다. 최근 해외에서는 이들을 자동으로 분류 및 판별하고자하는 Fact 검증 모델에 관한 연구 및 모델 학습을 위한 데이터의 제작 및 배포가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 아직 국내에서는 한국어 Fact 검증을 위한 데이터가 많이 부족한 상황이기 때문에 본 논문에서는 최근 좋은 성능을 보이는 openai 의 GPT-3를 한국어 태스크에 적용시킨 HyperCLOVA 를 이용하여 한국어 Fact 검증 데이터 셋을 자동으로 구축하고 이를 최신 Fact 검증 모델들에 적용하였을 때의 성능을 측정 및 분석 하고자 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.473-476
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• 2022

본 논문에서는 비대면 교육 상황이 확대되는 시점에서 자율 학습에 유용하게 사용할 수 있는 학습자의 졸음을 인식하여 알려주는 모델을 설계하여 구현하였다. 기계학습의 CNN 알고리즘을 활용하여 공부상태와 졸음상태를 판별하는 모델을 만들고, Opencv 을 사용하여 일정 횟수 이상 졸음상태가 반복되면 알람을 울려 사용자를 잠에서 깨운다. 이 프로그램은 자기 관리 및 독립적인 학습을 수행하는 데에 도움을 줄 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.752-753
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• 2023

2D 객체 그림으로부터 3D 객체로 변환하는 것은 저차원 신호로부터 고차원 공간 정보를 추론하는 문제이다. 본 연구에서는 특정 주제 내에서 미리 구축해 놓은 3D 객체 모델 기반으로 해결하는 ill-posed 문제이다. 사용자의 2D 그림과 가장 유사한 베이스 모델을 판별한 후, 해당 모델을 기반으로 3D 객체를 구성하고 채색 과정을 거쳐 완성한다. 본 연구에서는 이를 기반으로 변환한 객체를 증강 현실 환경에서 구현한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1228-1229
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• 2023

현대 도시 모빌리티의 중요한 구성 요소로 자리 잡은 전동킥보드는 편리한 이동 수단으로 인기를 얻고 있으나, 이에 따른 안전사고 증가로 운전자와 보행자의 안전이 심각하게 위협받고 있다. 본 논문에서는 전동킥보드 운전 중에 발생한 사고의 원인을 객관적으로 분석하고, 사고가 운전자의 부주의로 인한 것인지를 판별하며, 이로 인한 배상 책임을 정확하게 결정하기 위한 모델을 제안한다. 운전 중 수집된 센서 데이터를 활용하여 Deep SVDD (Deep Support Vector Data Description) 모델을 구축하고, 이상치 탐지를 통해 운전 패턴을 분류하며 운전자의 부주의로 인한 사고를 파악한다. 이를 통해, 정확하고 공정한 배상 책임 판단을 지원하며, 도시 모빌리티 분야에서 안전사고 감소에 기여할 것으로 기대된다.

• 물과 미래
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• 제15권1호
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• pp.33-42
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• 1982

하천부지의 이용, 개간사업 및 하천을 공학적 측면에서 지속관리해야 된다는 이론이 활발해 짐에 따라 하천형태학의 연구가 주목을 받게 되었다. 그 가운데서도 하천의 사행에 관한 문제는 가장 중요함을 인정받았다. 그러므로 사행특성의 분석에서 많은 이상적인 모델을 사용하였는데 이와 같은 이상적이 모델에 의해 얻어진 자료나 기하학적 변수의 결정방법은 개인의 선호에 의해 달라지는 수가 많다. 본 연구에서는 수로형태의 모델화에 의한 부합리를 제거하기 위하여 통계적인 방법을 사용하였으며 새로운 사행특성 분석방법인 선형 일반화 알고리즘에 의한 수로모델을 사행특성 분석에 사용하였다. 그 결과 곡율의 분산정도가 사행밀도를 판별해주는 지수가 됨을 알았고, 첨연도는 임의수로 내에서 직선수로의 특성을 표시하는 척도가 됨을 알 수 있었다. 특히 선형 일반화 알고리즘에 의한 수로모델은 사행특성을 분석하는데 좋은 모델이 됨을 나타내 주었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.125-127
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• 2021

본 논문에서는 목조 문화재의 변위 현상 중 하나인 크랙 현상을 감지할 수 있는 EfficientNet 기반 모델을 제안한다. 우선 사전 학습된 EfficientNet모델을 통해 학습 이미지로부터 심층 특징을 추출하고 크랙이 존재하는지 아닌지에 대해 분류하기 위한 완전 연결 신경망을 학습한다. 그런 다음 새로운 목조 문화재 이미지가 들어왔을 때 학습한 모델을 통해서 크랙이 존재하는지에 대해 최종적으로 판별하게 된다. 데이터 셋으로는 충주시 근처의 문화재에 방문해서 수집한 목조 이미지를 가지고 정상 및 비정상으로 구분한 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과 EfficientNet을 사용한 딥 러닝 기반 모델이 다른 사전 학습된 합성 곱 신경망 모델보다 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다. 이러한 결과로부터 우리가 제안한 방법이 목재 문화재에서의 크랙 검출에 있어서 적합함을 보여준다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.3-6
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• 2007

사람들이 어떠한 행동을 할 때는 특정 의도를 가지고 있기 때문에 상황에 맞는 적합한 서비스를 제공하기 위해서는 사용자가 현재 하고 있는 행동에 대한 의도를 파악해야한다. 이를 위해 의도와 행동사이의 연관성을 이용하여 사용자의 의도에 따른 행동의 모델을 만든다. 일상생활에서 사람들이 하는 행동은 작은 단위 행동들의 연속(sequence)으로 이루어지므로, 사용자의 단위행동의 순서를 분석한다면 의도에 따른 행동 모델을 만들기가 용이해진다. 하지만, 이런 단위 행동 분석 방법의 문제점은 같은 의도를 가진 행동이 완벽하게 동일한 단위 행동의 순서로 일어나지는 않는다는 점이다. 시스템은 동일한 동작 순서로 일어나지 않는 행동들을 서로 다른 의도를 가진 행동으로 이해하게 된다. 따라서 이 문제점을 해결할 수 있는 사용자 의도 파악 기법이 필요하다. 본 논문에서는 과거의 사용자의 행동 정보를 기반으로 행동들의 유사성을 판별하였고, 그 결과를 이용하여 행동의 의도를 파악하는 방법을 사용한다. 이를 위해, 과거 사용자가 한 행동들을 단위 시간 별로 나누어 단위 행동의 순서로 만들고, 이를 K-평균 군집화 방법(K-means)으로 군집들의 순서로 나타내었다. 이 변경된 사용자 행동 정보를 사용하여 은닉 마코프 모델을 학습 시키고, 이렇게 만들어진 은닉 마코프 모델은 현재 사용자가 행한 행동이 어떤 행동인지를 예측하여 사용자의 의도를 파악한다.

• 복식
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• 제52권3호
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• pp.29-47
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• 2002

이 연구에서는 대량생산의 장점인 낮은 가격대 창출과 주문생산의 장점인 고객지향을 추구하는 매스 커스터마이제이션(Mass Customization) 방식에 따른 의류제품의 생산모델을 개발하였다. 특히 체형이 매우 다양한 시기에 있어 이러한 고객지향적 의복이 더욱 필요한 중년여성들을 대상으로 하여 기성복에서 얻을 수 없는 인체적합도가 높은 의복을 생산할 수 있도록 하였다. 이 모델은 소비자 체형파악과 체형별 패턴제작의 어려움을 해결해주기 때문에 의류제조업체의 패턴제작과정을 용이하게 해주고, 모든 생산이 주문에 따라 이루어지므로 재고부담을 감소시키게 된다. 생산모델은 크게 5 단계로 나뉜다. 1 단계는 소비자가 제품에 대한 정보를 얻어 선택을 하는 단계이고, 2 단계는 소비자의 신체치수 계측 및 입력, 체형판별의 단계이다. 1) 단계에서는 이러한 내용을 포함하는 주문서를 작성하여 본사로 전송하고. 4 단계에서는 제품을 생산한다. 그리고 5 단계는 제품의 배송 단계이다. 이 연구에서 실질적으로 검증한 매스 커스터마이제이션 의류제품의 생산과정은 주문단계에서 패턴의 수정 단계까지이며, 이후의 마커제작에서 배송단계까지는 생산설비상의 문제 때문에 설명으로 제시하였다. 또한 매스 커스터마이제이션 의류제품에서 특히 중요한 단계는 고객에 대학 접근방법과 가봉 없이도 인체적합도가 높은 의복을 생산하는 것이므로 이 연구에서는 이를 중심으로 다루었다.