• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.222-227
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• 2023

환각 현상이란 LLM이 생성 태스크에서 사실이 아닌 내용을 생성하거나 근거가 없는 내용을 생성하는 현상을 말한다. 환각 현상은 LLM이 생성한 출력물에 대한 사용자의 신뢰를 떨어뜨리기 때문에 환각을 완화할 수 있는 방법이 필요하다. 최근 사후 편집 모델 중 하나인 RARR는 입력 텍스트를 질문들 순서에 따라 순차적으로 편집하여 환각을 완화하였지만 이전 단계의 편집 오류가 전파되거나 같은 작업을 반복하는 등의 단점이 있었다. 본 논문은 환각 현상 완화를 위한 단위 사실 기반 사후 교정을 제안한다. 제안한 방법은 입력 텍스트를 단위 사실로 분해하고 각 사실에 대응하는 질문을 생성한 후 검색된 관련 문서로 환각 여부를 판단한다. 환각이라 판단되면 편집을 수행하여 환각을 완화한다. 병렬적으로 편집을 진행하기 때문에 기존 연구의 순차적인 오류 전파 문제를 해결하고 기존 연구에 비해 더 빠른 사후 편집을 진행할 수 있다. 실험 결과, 제안 방법이 RARR보다 Preservation Score, 원문과의 사실성 일치여부, 의도 보존 여부에서 모두 우수한 성능을 보인다.

• 제품안전
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• 통권202호
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• pp.32-33
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• 2010

• 복식문화학회:학술대회논문집
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• 복식문화학회 2003년도 추계학술발표대회
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• pp.93-94
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• 2003

사이키델릭의 어원적 의미는 그리스어로 정신을 나타내는 사이케(psyche)와 영어로 섬세함을 지칭하는 델리커시(delicacy)의 합성어이다. 또한 환각제의 복용에 따른 환각상태를 뜻하는 LSD로 대표되는 말이기도 하다. 인간은 일반적으로 환각제를 복용하면 통상적인 정신과 감각의 해방감을 맛보게 되고 이것이 확대되면 일종의 환각상태에 빠지게 되는데, LSD상태에서 느끼게 되는 감각의 해방과 체험을 사이키델릭이라고 한다. (중략)

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.243-245
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• 2019

영상 주석 생성 기술은 주어진 영상에 대하여 최대한 자세히 묘사하는 문장을 생성하는 것을 목표로 한다. 따라서, 이 분야에서는 생성된 주석과 입력 영상 간의 연관성이 가장 중요하다. 영상 주석 생성과 관련된 최근 연구들은 영상 내에서 집중해야 될 후보 영역들을 먼저 추출한 뒤, 이들을 LSTM 디코더 등에 입력하여 주석을 생성한다. 비록, 최근에 제안된 방법들이 입력 영상과 매우 연관성 높은 주석들을 생성하지만, 아직 영상 안에 존재하지 않는 물체가 종종 생성된 주석에 포함되는 환각(Hallucination) 문제가 발생하고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 Beam search를 이용하여 기존 방법들보다 더 정확한 여러 주석 후보 군을 생성한 뒤, 각각의 주석을 객체 검출기에서 나온 객체 후보군과 비교하는 방법을 제안한다. 우리는 제안한 방법을 최근에 제안된 주석 생성 기술에 접목한 결과, 환각 문제가 효과적으로 제거되는 것을 확인할 수 있었다. 또한, MS COCO 온라인 서버 제출을 통하여 주석 생성기술의 성능이 향상되는 것을 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.690-693
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• 2023

언어 모델의 파라미터 수의 지속적인 증가로 100B 단위의 거대 언어모델 LLM(Large Language Model)을 구성 할 정도로 언어 모델의 크기는 증가 해 왔다. 이런 모델의 크기와 함께 성장한 다양한 Task의 작업 성능의 향상과 함께, 발전에는 환각(Hallucination) 및 윤리적 문제도 함께 떠오르고 있다. 이러한 문제 중 특히 환각 문제는 모델이 존재하지도 않는 정보를 실제 정보마냥 생성한다. 이러한 잘못된 정보 생성은 훌륭한 성능의 LLM에 신뢰성 문제를 야기한다. 환각 문제는 정보 검색을 통하여 입력 혹은 내부 표상을 증강하면 증상이 완화 되고 추가적으로 성능이 향상된다. 본 논문에서는 한국어 질의 응답에서 검색 증강을 통하여 모델의 개선점을 확인한다.

• 출판저널
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• 통권302호
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• pp.8-9
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• 2001

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.451-458
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• 2016

"제49호 품목의 경매"는 '트리스테로'라는 미스터리한 우편조직의 진실을 찾아가는 오이디파 마스를 통해 작가의 의도를 우리에게 보여주고 있다. 많은 주제 중에서 아마도 가장 중요하고 만연되어 있는 것은 '환각'이라고 할 수 있고, 이는 이 작품의 다른 주제들을 이해하는데 도움을 준다. 이 작품에 내재하는 또 다른 중요한 주제는 바로 '음모'이다. 하지만, 제정신이 아닌 세계에서 현실과 환상을 구별하는 것은 정말로 어려운 일이다. 따라서 트리스테로에 대한 존재가 실제 음모인지 아니면 단순한 환각인지는 확실하지 않다. 트리스테로에 대한 정보가 드러난 이후의 세계는 오이디파에게 친숙했던 세계와는 전혀 다른 세계였고, 트리스테로에 대한 그녀의 탐색은 더 이상 단순한 호기심이 아니었고 그녀는 어떻게든 그 닫혀있는 세계에서 벗어나야만 했다. 그녀가 현실로 돌아가기 위해서는 트리스테로의 비밀을 발견해야만 했었고, 그녀가 보고 들은 것들을 받아들이기 위해서 그녀가 환각 증세를 가지게 되는 것은 아마도 그 상황에 합당한 것이라고 할 수 있다.

• 수면정신생리
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• 제12권2호
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• pp.133-138
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• 2005

목 적：본 연구에서는 성남 용인 소재 고등학생 대상으로 기면병의 특징적인 증상인 주간졸림증, 탈력발작, 수면마비, 입면시 환각의 비율을 조사하고 성별차이에 대한 연관성을 알아보고자 하였다. 방 법：성남 용인 지역의 35개 대상 고등학교 중 26개 학교가 연구에 협조하여 20,407명 대상으로 하였다. 전체 학생들에게 한국어로 번안한 Ullanlinna 기면병 척도를 측정하였고, 14점 이상인 학생들에게 기면병의 증상에 대해서 전화 인터뷰를 시행하였다. 기면병 증상의 비율과, 성별에 따른 심한 정도의 차이, 수면마비와 입면시 환각의 상관관계에 대해서 비교, 분석하였다. 결 과：Ullanlinna 기면병 설문지에 응답한 학생은 20,407명 중 20,343명이었으며 이 가운데 14점 이상 학생은 4,535명(22.2%)였다. Ullanlinna 기면병 설문지에 응답한 20,343명의 남녀 사이에 기면병 척도 평균점수는 유의한 차이가 있었고, 탈력발작과 주간졸림증의 평균점수도 남녀간의 차이가 있었다. Ullanlinna 기면병 설문지에서 14점 이상인 학생 4,535명 가운데 전화 인터뷰에 응답한 학생은 3,234명이었으며 수면발작, 주간 졸림증, 유사 탈력발작, 수면마비, 입면시 환각이 남자보다 여자에서 높은 비율을 보였다. 하지만 심한 수면발작과 유사 탈력발작의 빈도에 있어서는 남녀간의 차이가 없었다. 수면마비와 입면시 환각은 흔히 동반되는 증상이었으며 두 변수 사이에 상관관계가 관찰되었다. 수면마비가 일어나는 시기는 잠자기 전, 잠자는 동안, 잠에서 깨어난 후 중에 잠자는 동안에서 가장 많이 일어난다고 보고하였다. 결 론：기면병의 특징적인 증상인 주간졸림증, 탈력발작, 수면마비, 입면시 환각에서 남자보다 여자에서 높은 비율을 나타냈다. 이러한 성별 차이는 여학생이 남학생보다 신체 증상에 좀 더 민감하다는 것과 연관하여 설명할 수 있을 것이다.

• 서비스연구
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• 제14권1호
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• pp.77-90
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• 2024

본 연구는 소비자의 감성과 경험이 중요한 서비스 분야에서 생성형 인공지능을 활용하는 방법에 대한 조사를 목표로 활용시의 환각 현상을 최소화하고, 소비자의 감성 및 경험에 대한 전략적 서비스를 개발하는 것에 초점을 맞추고 있다. 이를 위해 기계적인 방식의 접근과 사용자가 프롬프트를 직접 생성하는 방식을 검토하였고, 사업아이템 정의 제공, 페르소나 특성 값 제공, 예시와 맥락형 동사명령, 출력 포멧과 톤 컨셉 지정 등의 프롬프트 생성 요인을 중심으로 실험적으로 적용하였다. 연구는 생성형 AI가 제공하는 맞춤형 콘텐츠의 정확성과 사용자 만족도를 향상시키는 데 기여할 수 있는 방안을 탐색한다. 또한, 이러한 접근 방식은 생성형 인공지능을 실제 서비스에 적용 시 발생할 수 있는 환각 현상 중심의 문제들을 해결하는 데 중요한 역할을 하며, 생성형 인공지능을 통한 소비자 서비스 혁신에 기여할 것으로 기대한다. 연구 결과는 소비자의 감성과 경험을 풍부하게 해석하는데 생성형 인공지능이 중요한 역할을 할 수 있음을 보여주며, 이는 다양한 산업 분야에서의 활용 가능성을 넓히고, 기술 발전을 넘어 소비자 감성 및 경험 전략의 새로운 방향을 제시할 것으로 기대한다. 하지만, 아직은 연구가 생소한 생성형 AI 기술 기반의 연구를 진행함으로써 미흡한 부분이 많다. 향후 연구에서는 더 다양한 산업 환경 적용으로 연구요인들의 범용성과 조건별 효과를 더 깊이 탐구할 필요가 있다. 또한, AI 기술의 급속한 발전에 따라 새로운 형태의 환각 증상과 이에 대응하는 새로운 전략 개발에 관한 연구가 지속해서 이루어져야 할 것이다.

• 월간성인병
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• 186호
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• pp.8-8
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• 1996