• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권11호
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• pp.481-492
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• 2023

본 연구는 생성형 대규모 언어 모델을 활용하여 텍스트에서 정보를 추출하기 위한 한글 데이터셋 구축 방법을 탐구한다. 현대 사회에서는 혼합된 정보가 빠르게 유포되며, 이를 효과적으로 분류하고 추출하는 것은 의사결정 과정에 중요하다. 그러나 이에 대한 학습용 한국어 데이터셋은 아직 부족하다. 이를 극복하기 위해, 본 연구는 생성형 대규모 언어 모델을 사용하여 텍스트 기반 제로샷 학습(zero-shot learning)을 이용한 정보 추출을 시도하며, 이를 통해 목적에 맞는 한국어 데이터셋을 구축한다. 본 연구에서는 시스템-지침-소스입력-출력형식의 프롬프트 엔지니어링을 통해 언어 모델이 원하는 결과를 출력하도록 지시하며, 입력 문장을 통해 언어 모델의 In-Context Learning 특성을 활용하여 데이터셋을 구축한다. 생성된 데이터셋을 기존 데이터셋과 비교하여 본 연구 방법론을 검증하며, 관계 정보 추출 작업의 경우 KLUE-RoBERTa-large 모델 대비 25.47% 더 높은 성능을 달성했다. 이 연구 결과는 한국어 텍스트에서 지식 요소를 추출하는 가능성을 제시함으로써 인공지능 연구에 도움을 줄 것으로 기대된다. 더욱이, 이 방법론은 다양한 분야나 목적에 맞게 활용될 수 있어, 다양한 한국어 데이터셋 구축에 잠재력을 가진다고 볼 수 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.967-971
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• 2023

최근에는 다양한 플랫폼 서비스가 인공지능을 활용하여 제공되고 있으며, 그 중 하나로 ChatGPT는 대량의 데이터를 자연어 처리하여 자가 학습 후 답변을 생성하는 역할을 수행하고 있다. ChatGPT는 IT 분야에서 소프트웨어 프로그래밍 분야를 포함하여 다양한 작업을 수행할 수 있는데, 특히 프로그램을 대표하는 C언어를 통해 간단한 프로그램을 생성하고 에러를 수정하는데 도움을 줄 수 있다. 이러한 능력을 토대로 C언어를 기반으로 만들어진 하드웨어 언어인 베릴로그 HDL도 ChatGPT에서 원활한 생성이 예상되지만, 베릴로그 HDL의 합성은 명령문들을 논리회로 구조 형태로 생성하는 것이기에 결과물들의 정상적인 실행 여부를 확인해야 한다. 본 논문에서는 용이한 실험을 위해 규모가 적은 논리회로들을 선택하여 ChatGPT에서 생성된 디지털회로와 인간이 만든 회로들의 결과를 확인하려 한다. 실험 환경은 Xilinx ISE 14.7로 모듈들을 모델링하였으며 xc3s1000 FPGA칩을 사용하여 구현하였다. 구현된 결과물을 FPGA의 사용 면적과 처리 시간을 각각 비교 분석함으로써 ChatGPT의 생성물과 베릴로그 HDL의 생성물의 성능을 비교하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.537-545
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• 2024

본 연구에서는 대학 기록물 관리에 대한 중요성이 강화되고 있는 상황에서, 대학의 교육용 기록정보콘텐츠를 수집하고 관리해야 하는 가치를 사례연구 바탕으로 실증한다. 기록정보콘텐츠 설계 절차에 따라 SW실습교육 기록정보콘텐츠를 개발하고, 정규교과목인 캡스톤디자인과 비교과 해외 기술연수교육 프로그램에 해당 모델을 적용하였다. 설문조사와 인터뷰를 통해 모델 적용 효과를 분석하였으며, 349명이 참여한 캡스톤 디자인 설문에서는 산학연계형 운영방식에 대한 만족도가 가장 높게 나타났다. 산출물을 활용한 확산과 고도화 경험은 두 번째로 높은 만족도로 집계되었다. 해외 기술연수교육 프로그램 설문에는 2년 동안의 참여자 62명이 모두 참여하였다. 리커트형 9문항 전체에서 4점 이상의 높은 만족도를 보였으며 1건의 서술형 문항에서의 의견도 긍정적이었다. 상위 3건의 만족도 항목인 프로그램 내용, 프로그램 운영방식, 확산 및 고도화 경험에서는 각각 4.85, 4.74, 4.71점의 높은 점수분포를 이루었다. 교수, 기업, 학생의 인터뷰에서도 SW실습교육에서 기록정보콘텐츠를 활용한 교수법이 효율적이라는 결론을 얻었으며, 본 연구에서 개발한 콘텐츠 모델은 문화예술, 인문사회 등에서의 SW융합교육 수행의 지표로 활용할 수 있을 것이다.

• 산업과 과학
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• 제3권2호
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• pp.31-37
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• 2024

본 논문에서는 10.3GHz(x-band) 주파수에서 동작하는 단일 및 2-패치 마이크로스트립 배열 안테나 설계 및 시뮬레이션 결과를 제시하였다. 전송선로 이론을 통한 패치와 급전 선로 설계 파라미터를 구하였고 CST MWS를 사용하여 마이크로스트립 패치 배열 안테나를 최적화 설계하는 과정을 제안하였다. 먼저 단일 마이크로스트립 패치 안테나를 설계한 후 최적의 반사 손실 및 이득을 얻기 위해 CST MWS를 사용하여 각 파라미터를 최적화하였다. 그리고 X-대역 애플리케이션을 위한 2×1 마이크로스트립 배열 안테나로 설계를 확장하였다. 사용된 기판은 Roger RO4350B(h=0.79mm, 𝜖_r = 3.54)이고 급전 방식은 안테나 크기와 급전 효율을 고려하여 인셋(inset) 급전 방식을 사용하였다. CST MWS를 활용한 시뮬레이션 결과를 제시하였으며, 동작 주파수(10.3GHz)에서 -18dB의 S11, 10.2dBi의 이득, 0.165GHz의 대역폭, 30°(Az, 𝜑=0), 121°(El, 𝜑=90)의 3-dB 빔폭을 얻었다. 향후 본 연구 결과를 기본으로 4×4 어레이로 추가 확장하여 안테나를 설계 및 제작하여 다양한 X-밴드 애플리케이션에 활용될 수 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제44권3호
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• pp.231-248
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• 2024

본 연구에서는 오픈소스 소프트웨어와 인공지능 문서 분류 모델인 한국어 Sentence-BERT로 고등학교 1학년 통합과학 질문-답변 챗봇을 제작하고 2023학년도 1년 동안 독립형 서버에서 운영했다. 챗봇은 Sentence-BERT 모델로 학생의 질문과 가장 유사한 질문-답변 쌍 6개를 찾아 캐러셀 형태로 출력한다. 질문-답변 데이터셋은 인터넷에 공개된 자료를 수집하여 초기 버전을 구축하였고, 챗봇을 1년 동안 운영하면서 학생의 의견과 사용성을 고려하여 자료를 정제하고 새로운 질문-답변 쌍을 추가했다. 2023학년도 말에는 총 30,819개의 데이터셋을 챗봇에 통합하였다. 학생은 챗봇을 1년 동안 총 3,457건 이용했다. 챗봇 사용 기록을 빈도분석 및 시계열 분석한 결과 학생은 수업 중 교사가 챗봇 사용을 유도할 때 챗봇을 이용했고 평소에는 방과 후에 자습하면서 챗봇을 활용했다. 학생은 챗봇에 한 번 접속하여 평균적으로 2.1~2.2회 정도 질문했고, 주로 사용한 기기는 휴대폰이었다. 학생이 챗봇에 입력한 용어를 추출하고자 한국어 형태소 분석기로 명사와 용언을 추출하여 텍스트 마이닝을 진행한 결과 학생은 과학 질문 외에도 시험 범위 등의 학교생활과 관련된 용어를 자주 입력했다. 학생이 챗봇에 자주 물어본 주제를 추출하고자 Sentence-BERT 기반의 BERTopic으로 학생의 질문을 두 차례 범주화하여 토픽 모델링을 진행했다. 전체 질문 중 88%가 35가지 주제로 수렴되었고, 학생이 챗봇에 주로 물어보는 주제를 추출할 수 있었다. 학년말에 학생을 대상으로 한 설문에서 챗봇이 캐러셀 형태로 결과를 출력하는 형태가 학습에 효과적이었고, 통합과학 학습과 학습 목적 이외의 궁금증이나 학교생활과 관련된 물음에 답해주는 역할을 수행했음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 공교육 현장에서 학생이 실제로 활용하기에 적합한 챗봇을 개발하여 학생이 장기간에 걸쳐 챗봇을 사용하는 과정에서 얻은 데이터를 분석함으로써 학생의 요구를 충족할 수 있는 챗봇의 교육적 활용 가능성을 확인했다는 점에 의의가 있다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제24권8호
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• pp.807-820
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• 2023

Objective: To assess whether computed tomography (CT) conversion across different scan parameters and manufacturers using a routable generative adversarial network (RouteGAN) can improve the accuracy and variability in quantifying interstitial lung disease (ILD) using a deep learning-based automated software. Materials and Methods: This study included patients with ILD who underwent thin-section CT. Unmatched CT images obtained using scanners from four manufacturers (vendors A-D), standard- or low-radiation doses, and sharp or medium kernels were classified into groups 1-7 according to acquisition conditions. CT images in groups 2-7 were converted into the target CT style (Group 1: vendor A, standard dose, and sharp kernel) using a RouteGAN. ILD was quantified on original and converted CT images using a deep learning-based software (Aview, Coreline Soft). The accuracy of quantification was analyzed using the dice similarity coefficient (DSC) and pixel-wise overlap accuracy metrics against manual quantification by a radiologist. Five radiologists evaluated quantification accuracy using a 10-point visual scoring system. Results: Three hundred and fifty CT slices from 150 patients (mean age: 67.6 ± 10.7 years; 56 females) were included. The overlap accuracies for quantifying total abnormalities in groups 2-7 improved after CT conversion (original vs. converted: 0.63 vs. 0.68 for DSC, 0.66 vs. 0.70 for pixel-wise recall, and 0.68 vs. 0.73 for pixel-wise precision; P < 0.002 for all). The DSCs of fibrosis score, honeycombing, and reticulation significantly increased after CT conversion (0.32 vs. 0.64, 0.19 vs. 0.47, and 0.23 vs. 0.54, P < 0.002 for all), whereas those of ground-glass opacity, consolidation, and emphysema did not change significantly or decreased slightly. The radiologists' scores were significantly higher (P < 0.001) and less variable on converted CT. Conclusion: CT conversion using a RouteGAN can improve the accuracy and variability of CT images obtained using different scan parameters and manufacturers in deep learning-based quantification of ILD.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.51-69
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• 2020

본 논문은 ICT 산업분야에서 신생기업이 기업공개(IPO) 이후 단기간 내에 기존 기업에 인수합병됨으로써 산업의 집중도가 높아지는 현상을 실증적으로 규명하였다. 이를 위해 1990년대 이후 기업공개를 한 4,938개 기업에 대해 산업분야를 구분하고 인수합병 여부에 따른 상태 변화를 추적하여 산업의 집중도에 미치는 영향을 분석하였다. 먼저 시기별로 분석한 결과, 2000년대 이후 기업들은 1990년대 기업들에 비해 상대적으로 단기간 내에 기존 기업에 인수합병된 것으로 나타났다. 그러나 이들 기업은 규모, 수익성 및 연구개발비 등이 시장에서 퇴출된 기업에 비해 양호한 것으로 나타났다. 또한 산업분야별로 분석한 결과, 동일한 산업분야로 인수합병되는 경우가 증가할수록 산업의 집중도 역시 증가한 것으로 나타났다. 그리고 산업분야별로 지배적 기업의 존재여부를 분석한 결과, 지배적 기업이 존재할 경우 인수합병이 산업의 집중도에 미치는 영향이 더 큰 것으로 나타났다. 특히 지배적 기업의 비중이 높은 ICT 분야에서 산업의 집중도에 미치는 영향이 더욱 크게 부각되는 것으로 나타났다. 이는 알파벳, 아마존 등이 공격적으로 신생기업을 인수합병하고 시장에서의 지배력을 확장시켜나가고 있는 ICT 산업분야의 최근 추세를 보여주고 있다. 또한 인공지능 및 데이터 애널리틱스 등 ICT 기술기반 신생기업이 인수된 경우 산업 집중도의 변동은 더 큰 폭으로 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 디지털 경제시대에 ICT 분야의 산업 집중도가 높아지는 요인의 하나로서 신생기업이 단기간 내에 인수합병되는 추세를 실증적으로 규명하였다는 점에서 의의가 있다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제42권6호
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• pp.577-595
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• 2009

본 연구에서는 2007 KNHANES 식이섭취자료를 우리나라 일반 연구자들이 많이 사용하는 CAN-Pro 3.0 NDB를 이용하여 재분석함으로써, NDB 차이에 따른 영양소 섭취결과의 차이를 평가하고 지금까지 계산되지 않았던 아연, 비타민 B$_6$, 엽산, 비타민 E, 콜레스테롤 섭취량과 급원식품을 분석하였으며 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1) 단백질과 비타민 C를 제외한 모든 영양소에서 두 NDB를 사용하여 계산한 영양소 섭취량이 유의적인 차이를 보였으나 (p < 0.001) 일부 영양소를 제외하고 0.75$\sim$0.99 사이의 높은 상관관계를 가지고 있었다 (p < 0.001). 2) 두 방법으로 계산한 결과의 차이가 섭취량의 5% 이내인 것은 에너지, 단백질, 비타민 B$_2$, 비타민 C, 철분이었으며 일곱 개의 영양소가 5$\sim$10%, 4가지 영양소가 10% 이상의 비교적 큰 차이를 보였다. 두 방법 간의 차이에 대해서 6가지 영양소에서 연령 군, 성별, 혹은 연령과 성의 교호작용이 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났다 (p < 0.05). 3) 본 연구에서 CAN-Pro 3.0 NDB를 이용하여 2007 KNHANES 대상자들의 아연, 비타민 B$_6$, 엽산, 비타민 E, 콜레스테롤 섭취량을 성별, 연령군으로 나누어 계산하였다. 그 결과 여러 성별, 연령 군에서 아연, 비타민 B$_6$, 엽산, 비타민 E의 평균 섭취량이 권장섭취량이나 충분섭취량에 비하여 낮았으며 그 내용은 영양소에 따라 달랐다. 콜레스테롤은 일부 계층에서 섭취가 과다한 것으로 나타났다. 4) 아연, 비타민 B6, 엽산, 비타민 E, 콜레스테롤의 공급에 중요한 식품군과 식품들을 분석하여 제시하였다. 2007 국민건강영양조사의 식이섭취조사 자료를 CAN-Pro 3.0 NDB를 이용하여 영양소 섭취량을 재계산하여 비교 분석한 본 연구를 통해 식이섭취조사에서 영양소 데이타베이스가 차지하는 중요성을 살펴보았다. 앞으로 영양소 데이터베이스에 관한 많은 정보 교환 및 검증이 이루어져야 하며, 일반 연구자들이 영양소 데이터베이스의 호환성 검증과 함께 정확한 영양소 섭취량 추정 및 식생활 평가를 할 수 있도록 다양한 방안이 모색되어야 할 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.41-50
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• 2021

사이버 킬체인 (Cyber Kill Chain)은 기존의 군사적 용어인 킬체인 (Kill Chain)에서 유래한다. 킬체인은 "파괴를 요구하는 군사 표적을 탐지하는 것에서 파괴하는 것까지의 연속적이고 순환적인 처리 과정 또는 그것을 몇 개의 구분된 행위로 나눈 것"을 의미한다. 킬체인은 핵무기나 미사일과 같이 위치가 변화하고 위험성이 커서 즉각적인 대응을 요구하는 시한성 긴급 표적을 효과적으로 다루기 위해 기존의 작전절차를 발전시켰으며, 방어자가 파괴를 필요로 하는 핵무기나 미사일이 타격점에 도달하기까지의 여러 과정 중 한 단계라도 제 기능을 발휘하지 못하게 하여 공격자가 의도한 목적을 달성하지 못하도록 무력화하는 군사적 개념에서 시작되었다고 볼 수 있다. 이러한 사이버 킬체인의 기본 개념은 사이버 공격자가 수행하는 공격은 각 단계로 구성되어 있으며, 사이버 공격자는 각 단계가 성공적으로 수행되어야 공격 목표를 달성할 수 있으며, 이를 방어 관점에서 보았을 때 각 단계에서 세부적으로 대응 절차를 마련하여 대응하면 공격의 체인 (chain)이 끊어지므로 공격자의 공격을 무력화하거나 지연시킬 수 있다고 본다. 또한 공격 관점에서 보았을 때 각 단계에서 구체적인 대응 절차를 마련하면 공격의 체인이 성공하여 공격대상을 무력화시킬수 있다. 사이버 지휘통제체계는 방어와 공격에 모두 적용되는 체계로 방어시 적의 킬체인을 무력화하기 위한 방어 대응 방안을 제시하여야 하며 공격시에는 적을 무력화하기 위한 각 단계별 구체적인 절차를 제시하여야 한다. 따라서 본 논문은 사이버 지휘통제체계의 방어 및 공격 관점의 사이버 킬체인 모델을 제안하였으며, 또한 방어 측면의 사이버 지휘통제제계의 위협 분류/분석/예측 프레임워크를 제시하였다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제21권4호
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• pp.299-305
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• 2003

목적: 후두암 방사선치료의 표준화를 위하여 후두암에 관한 기본적인 임상 자료를 축적하고 필요한 조사 항목을 결정하여 전국적인 웹 기반 데이터 베이스 시스템을 개발하고자 하였다. 대상 및 방법: 1998년 1월부터 1999년 12월까지 호서호남 지역에서 후두암으로 진단되어 방사선치료를 받은 환자를 대상으로 임상적 분석을 시행하였다. 환자 선정 기준은 18세 이상이며 과거력상 타 장기의 암 진단 병력이 없고 후두에서 기원한 원발성 상피세포암으로 과거 후두에 대한 다른 질환으로 치료력이 없는 환자를 대상으로 하였다. 후두암에 관한 조사 항목 개발은 대한방사선종양학회 호서호남지회 소속 병원의 전문의들이 합의하여 일차적으로 선정한 항목에 대하여 각 병원에서 자체적으로 조사하였다. 통계처리는 SPSS v10.0을 이용하였다. 결과: 자료가 수집된 총 증례수는 45예이었다. 환자의 연령분포는 28$\~$88세(중앙값: 61)이었고 남녀비는 10 대 1로 대부분 남자에 발생하였다. 원발부위는 성문암이 28예(62$\%$), 성문상부암이 17예(38$\%$)이었다. 병리소견으로는 편평세포암이 대부분이었다(44/45, 98$\%$). AJCC (1997년도) 병기 I+II는, 성문암 28예 중 24예(86$\%$)에 비해 성문상부암의 경우는 16예 중 8예(50$\%$)이었다(p=0.002). 증상은 애성이 n예(89%$\%$로 가장 많았다. 진단은 간접후두경이 전체환자에서, 직접후두경검사는 43예(98$\%$)에서 각각 시행되었다. 치료로서 성문암 28예와 성문상부암 17예 중, 방사선 단독치료는 21예(75$\%$), 6예(35$\%$)에서 각각 시행되었다. 또한 수술요법과 방사선요법의 병용은 각각 5예(18$\%$), 8예(47$\%$)이었고, 항암화학요법과 방사선요법의 병용치료는 각각 2예(7$\%$), 3예(18$\%$)이었으나 두 원발 병소 간에 병용치료 빈도의 유의한 차이는 없었다(p=0.20). 방사선치료는 모두 선형가속기 6 MV X-ray를 이용하여 통상적 분할조사 법으로 시행되었다. 분할선량은 성문암 환자의 86$\%$에서 2.0 Gy를 사용한 반면 성문상부암은 59$\%$에서 1.8 Gy를 각각 사용하였다. 방사선단독치료를 완료한 환자에서 원발병소의 평균 총방사선량은 성문암에서 65.98 Gy, 성문상부암에서 70.15 Gy이었다. 수집된 자료를 기초로 후두암 방사선치료형태 연구에 필요한 총 12개의 모듈과 90개의 항목을 개 발하였다. 결론: 본 연구에서는 후두암 데이터베이스 시스템에 필요한 연구 항목을 개발하였다. 향후 웹 기반 데이터 베이스 시스템을 완성하고 전국의 방사선치료 자료를 축적하여 후두암에 대한 한국형 방사선치료의 표준화 및 적정화를 기하고자 한다.