Annual Conference on Human and Language Technology
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2020.10a
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pp.491-494
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2020
최근 언어 모델(Language model)의 기술이 발전함에 따라, 자연어처리 분야의 많은 연구들이 좋은 성능을 내고 있다. 정해진 주제 없이 인간과 잡담을 나눌 수 있는 오픈 도메인 대화 시스템(Open-domain dialogue system) 분야에서 역시 이전보다 더 자연스러운 발화를 생성할 수 있게 되었다. 언어 모델의 발전은 응답 선택(Response selection) 분야에서도 모델이 맥락에 알맞은 답변을 선택하도록 하는 데 기여를 했다. 하지만, 대화 모델이 답변을 생성할 때 일관성 없는 답변을 만들거나, 구체적이지 않고 일반적인 답변만을 하는 문제가 대두되었다. 이를 해결하기 위하여 화자의 개인화된 정보에 기반한 대화인 페르소나(Persona) 대화 데이터 및 태스크가 연구되고 있다. 페르소나 대화 태스크에서는 화자마다 주어진 페르소나가 있고, 대화를 할 때 주어진 페르소나와 일관성이 있는 답변을 선택하거나 생성해야 한다. 이에 우리는 대용량의 코퍼스(Corpus)에 사전 학습(Pre-trained) 된 언어 모델을 활용하여 더 적절한 답변을 선택하는 페르소나 대화 시스템에 대하여 논의한다. 언어 모델 중 자기 회귀(Auto-regressive) 방식으로 모델링을 하는 GPT-2, DialoGPT와 오토인코더(Auto-encoder)를 이용한 BERT, 두 모델이 결합되어 있는 구조인 BART가 실험에 활용되었다. 이와 같이 본 논문에서는 여러 종류의 언어 모델을 페르소나 대화 태스크에 대해 비교 실험을 진행했고, 그 결과 Hits@1 점수에서 BERT가 가장 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
For a long time, mathematics education institutions such as NCTM(National Council of Teachers of Mathematics) have emphasized the essential role of writing, and recent surveys by the Ministry of Education report a decline in foundational academic skills in the post-COVID19 period. The purpose of this study is to redefine the significance of mathematics writing in mathematics education, focusing on competencies highlighted in the field, particularly in the areas of problem-solving, communication, and reasoning. The research findings indicate that writing in problem-solving enhances cognitive organization, fostering the ability to grasp concepts and methods. Writing in communication builds confidence through the meta-cognitive process, and writing in inference allows self-awareness of step-by-step identification of areas lacking understanding. Particularly in the future society where artificial intelligence(AI) is utilized, changes in the learning environment necessitate research for the establishment of authenticity judgment through writing and the cultivation of a proper writing culture.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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v.34
no.4
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pp.222-228
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2023
There are two categories of online crimes related to children and adolescents: those committed by adolescents and those committed against children and adolescents. While recent trends in criminal law show consensus on strengthening punishment in cases of crimes against children and adolescents, there are mixed stances in cases of juvenile delinquency. One perspective emphasizes strict punishment, whereas the other emphasizes dispositions aligned with human rights. While various forms of online crime share the commonality in that the main part of the criminal act occurs online, they can be categorized into three types: those seeking financial gain, those driven by sexual motives, and those engaged in bullying. Among these, crimes driven by sexual motives are the most serious. Second-hand trading fraud and conditional (sexual) meeting fraud fall under the category of seeking financial gain and occur frequently. Crimes driven by sexual motives include obscenity via telecommunication, filming with discrete cameras, child and adolescent sexual exploitation material, fake video distribution, and blackmail/coercion using intimate images/videos ("sextortion"). These crimes lead to various legal issues such as whether to view vulgar acronyms or body cams that teenagers frequently use as simple subcultures or crimes, what criteria should be applied to judge whether a recorded material induces sexual desire or shame, and at what stage sexual grooming becomes punishable. For example, sniping posts, KakaoTalk prisons, and chat room explosions are tricky issues, as they may or may not be punished depending on the case. Particular caution should be exercised against the indiscriminate application of a strict punishment-oriented approach to the juvenile justice system, which is being discussed in relation to online sexual offenses. In the punishment case of online crime, juvenile offenders with a high potential for future improvement and reform must be treated with special consideration.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.34
no.3
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pp.451-461
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2024
Recently, various AI chatbots based on large language models have been released. Chatbots have the advantage of providing users with quick and easy information through interactive prompts, making them useful in various fields such as question answering, writing, and programming. However, a vulnerability in chatbots called "prompt injection attacks" has been proposed. This attack involves injecting instructions into the chatbot to violate predefined guidelines. Such attacks can be critical as they may lead to the leakage of confidential information within large language models or trigger other malicious activities. However, the vulnerability of Korean prompts has not been adequately validated. Therefore, in this paper, we aim to generate malicious Korean prompts and perform attacks on the popular chatbot to analyze their feasibility. To achieve this, we propose a system that automatically generates malicious Korean prompts by analyzing existing prompt injection attacks. Specifically, we focus on generating malicious prompts that induce harmful expressions from large language models and validate their effectiveness in practice.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.19
no.1
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pp.173-180
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2024
Along with its importance, the real estate market poses risks of various fraudulent activities. Recently, a surge in real estate-related scams, such as lease fraud, has caused great financial damage to many ordinary people. These problems are often caused by the complexity of real estate transactions and information imbalance. Therefore, there is an urgent need to secure reliability and improve transparency in the transaction process. In this paper, to solve this real estate fraud problem, we propose a chatbot system using digital technology and artificial intelligence, especially GPT (Generative Pre-Trained Transformer). This system serves to protect users from fraud by providing them with precautions and confirmations in the lease transaction process. In addition, GPT-based chatbots respond to questions from users in time, contributing to reducing uncertainty in the transaction process and increasing reliability.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.19
no.1
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pp.105-112
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2024
In contemporary society, the expression of emotions and self-reflection are considered pivotal factors with a positive impact on stress management and mental well-being, thereby highlighting the significance of journaling. However, traditional journaling methods have posed challenges for many individuals due to constraints in terms of time and space. Recent rapid advancements in chatbot and emotion analysis technologies have garnered significant attention as essential tools to address these issues. This paper introduces an artificial intelligence chatbot that integrates the GPT-3 model and emotion analysis technology, detailing the development process of a system that automatically generates journals based on users' chat data. Through this system, users can engage in journaling more conveniently and efficiently, fostering a deeper understanding of their emotions and promoting positive emotional experiences.
With the advancement of NLP(Natural Language Processing) models, conversational AI such as ChatGPT is becoming increasingly popular. To enhance processing speed and reduce power consumption, it is important to implement the Transformer algorithm, which forms the basis of the latest natural language processing models, in hardware. In particular, the multi-head attention and feed-forward network, which analyze the relationships between different words in a sentence through matrix multiplication, are the most computationally intensive core algorithms in the Transformer. In this paper, we propose a new variable systolic array based on the number of input words to enhance matrix multiplication speed. Quantization maintains Transformer accuracy, boosting memory efficiency and speed. For evaluation purposes, this paper verifies the clock cycles required in multi-head attention and feed-forward network and compares the performance with other multipliers.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.24
no.2
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pp.79-86
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2024
In this paper, we propose a virtual learning platform based on various interactions that occur during real class activities, rather than the existing content delivery-oriented learning metaverse platform. In this study, we provide a learning environment that combines AI and a virtual environment to solve problems by talking to real-time AI. Also, we applied G-learning techinques to improve class immersion. The Virtual Edu platform developed through this study provides an effective learning experience combining self-directed learning, simulation of interest through games, and PBL teaching method. And we propose a new educational method that improves student participation learning effectiveness. Experiment, we test performance on learninng activity based on real-time video classroom. As a result, it was found that the class progressing stably.
Objective : This study aims to assess the potential of utilizing large language models in pattern identification education by developing a simulated patient with fatigue and dual deficiency of the heart-spleen pattern. Methods : A simulated patient dataset was constructed using the clinical practice examination module provided by the National Institute for Korean Medicine Development. The dataset was divided into patient characteristics, sample questions, and responses, and utilized to design the system, assistant, and user prompts, respectively. A web-based interface was developed using the Django framework and WebSocket. Results : We developed a simulated fatigue patient representing dual deficiency of the heart-spleen pattern through prompt engineering. To make practical tools, we further implemented web-based interfaces for the examinee's and evaluator's roles. The interface for examinees allows one to examine the simulated patient and provides access to a personalized number for future access. In addition, the interface for evaluators included a page that provided an overview of each examinees' chat history and evaluation criteria in real-time. Conclusion : This study is the first development of an educational tool integrated with a large language model for pattern identification education, which is expected to be widely applied to Korean medicine education.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.4
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pp.203-211
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2021
With the advent of the age of"untact" modern people are pursuing a healthy body and mind. In order to achieve well-being, LOHAS and Wellness,people prefer to use natural affinity alternative therapies, Aromatherapy. This study focuses on women in their 20s~50s in Zhejiang Province, with the aim of investigating their knowledge and use of essential oils.The questionnaire was divided into four parts: 3 questions for general question, 11 questions for knowledge, 13 questions for use and 9 questions for satisfaction. In addition, the study was conducted using the WeChat and the Wenjuanxing Program from July 5 to August 30, 2019. Finally, a total of 617 questionnaires were analyzed. In this study, SPSS WIN 21.0 program is used for frequency analysis. The level of knowledge and satisfaction is verified by Cronbach's α. And the following analysis results were obtained by frequency analysis, descriptive statistics, Chi-squared test(χ2), one-way ANOVA on the understanding level and usege of essential oils according to age. The results were as follows. The most common characteristics of subjects were the 20s, university students, essential oil recognition was high in having experience. There is no great difference in knowledge or satisfaction depending on age. knowledge and satisfaction was moderate. The results of experience in the use of essential oils were higher among all age groups, those who in their 30s did not think that the use of essential oils would be effective. However, people in their 20s and 40s and older have unclear answers, indicating that results showed a difference. The results of the survey on usage showed that there were significant differences in period of use, place of purchase, method of purchase, purpose of use, place of use, number of use, frequency of use, body parts of use. According to the study, awareness and knowledge of essential oils vary according to age, and those in their 20s use essential oils for facial skin, and those in their 30s and older use essential oils for stress relief and body management. This study provides basic information on marketing related to diversified essential oil products according to age.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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