• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.173-180
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• 2024

부동산 시장은 그 중요성과 함께 다양한 사기 행위의 위험성을 내포하고 있다. 최근, 전세 사기와 같은 부동산 관련 사기가 급증하면서 많은 서민이 큰 재정적 피해를 보고 있다. 이러한 문제는 부동산 거래의 복잡성과 정보의 불균형 때문에 발생하는 경우가 많다. 따라서, 거래 과정에서의 신뢰성 확보와 투명성 제고가 절실하게 요구된다. 본 논문에서는 이러한 부동산 사기 문제를 해결하기 위해 디지털 기술과 인공지능, 특히 GPT(: Generative Pre-trained Transformer)를 활용한 챗봇 시스템을 제안한다. 이 시스템은 사용자들에게 전세 거래 과정에서의 주의사항과 확인 사항을 제공하여, 사기 행위로부터 사용자를 보호하는 역할을 한다. 또한, GPT 기반의 챗봇은 사용자의 질문에 궁금한 사항을 시간으로 응답하여, 거래 과정에서의 불확실성을 줄이고 신뢰성을 높이는 데 기여한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.11-20
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• 2024

AI(Artificial Intelligence)의 다양한 모델 중 생성 모델, 특히 GAN(Generative Adversarial Network)은 이미지 처리, 밀도 추정, 스타일 전이 등 다양한 응용 분야에서 성공을 거두었다. 이러한 GAN은 CGAN(Conditional GAN), CycleGAN, BigGAN 등의 방식으로 확장 및 개선되었지만 재난 시뮬레이션, 의료 분야, 도시 계획 등 특정 분야에서는 데이터 부족과 불안정한 학습에 의한 이미지 왜곡 문제로 실제 시스템 적용에 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 클래스 항목을 판별하는 ACGAN(Auxiliary Classifier GAN) 구조를 기반으로 기존 PGGAN(Progressive Growing of GAN)의 점진적 학습 방식을 활용한 새로운 점진적 단계의 학습 방법론 PST(Progressive Step Training)를 제안한다. PST 모델은 기존 방법 대비 70.82% 빠른 안정화, 51.3% 낮은 표준 편차, 후반 고해상도의 안정적 손실값 수렴 그리고 94.6% 빠른 손실 감소를 달성한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.82-87
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• 2022

대화 모델은 대표적으로 검색 모델 또는 생성 모델을 기반으로 구현된다. 최근에는 두 모델의 장점은 융합하고 단점은 보완하기 위해 검색 기법과 생성 기법을 결합하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 생성 모델이 검색된 응답을 전혀 반영하지 않고 응답을 생성하여 검색 모델을 간과하는 문제 또는 검색된 응답을 그대로 복사해 생성하여 검색 모델에 과의존하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 완화하며 검색 모델과 생성 모델을 모두 조화롭게 활용할 수 있는 대화 모델을 제안한다. 생성 모델이 검색 모델을 간과하는 문제를 완화하기 위해 학습 시 골드 응답을 검색된 응답과 함께 사용한다. 또한, 검색 모델에 과의존하는 문제를 완화하기 위해 검색된 응답들의 내용어 일부를 마스킹하고 순서를 무작위로 섞어 노이징한다. 검색된 응답은 대화 컨텍스트와의 관련성이 높은 것만을 선별하여 생성에 활용한다. 정량 평가 및 정성 평가를 통해 제안한 방법의 성능 향상 효과를 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.88-91
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• 2022

디지털 휴먼, 민원 상담, ARS 등 칫챗의 활용과 수요가 증가함에 따라 칫챗의 성능 향상을 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히, 오토 인코더(Auto-encoder) 기반의 생성 모델(Generative Model)은 높은 성능을 보이며 지속적인 연구가 이루어지고 있으나, 이전 대화들에 대한 충분한 문맥 정보의 반영이 어렵고 문법적으로 부적절한 답변을 생성하는 문제가 있다. 이를 개선하기 위해 검색 기반의 생성 모델과 관련된 연구가 진행되고 있으나, 현재 시점의 문장이 유사해도 이전 문장들에 따라 의도와 답변이 달라지는 멀티턴 대화 특징을 반영하여 대화를 검색하는 연구가 부족하다. 본 논문에서는 이와 같은 멀티턴 대화의 특징이 고려된 검색 방법을 제안하고 검색된 레퍼런스(준정답 문장)를 멀티턴 대화와 함께 생성 모델의 입력으로 활용하여 학습시키는 방안을 제안한다. 제안 방안으로 학습된 발화 생성 모델은 기존 모델과 비교 평가를 수행하며 Rouge-1 스코어에서 13.11점, Rouge-2 스코어에서 10.09점 Rouge-L 스코어에서 13.2점 향상된 성능을 보였고 이를 통해 제안 방안의 우수성을 입증하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.281-286
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• 2023

더욱 사람같은 대화 모델을 실현하기 위해, 페르소나 메모리를 활용하여 응답을 생성하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 다수의 기존 연구들에서는 메모리로부터 관련된 페르소나를 찾기 위해 별도의 검색 모델을 이용한다. 그러나 이는 전체 시스템에 속도 저하를 일으키고 시스템을 무겁게 만드는 문제가 있다. 또한, 기존 연구들은 페르소나를 잘 반영해 응답하는 능력에만 초점을 두는데, 그 전에 페르소나 참조의 필요성 여부를 판별하는 능력이 선행되어야 한다. 따라서, 우리의 제안 모델은 검색 모델을 활용하지 않고 생성 모델의 내부적인 연산을 통해 페르소나 메모리의 참조가 필요한지를 판별한다. 참조가 필요하다고 판단한 경우에는 관련된 페르소나를 반영하여 응답하며, 그렇지 않은 경우에는 대화 컨텍스트에 집중하여 응답을 생성한다. 실험 결과를 통해 제안 모델이 장기적인 대화에서 효과적으로 동작함을 확인하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제34권3호
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• pp.34-42
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• 2019

This study introduces artificial intelligence (AI) techniques for video generation. For an effective illustration, techniques for video generation are classified as either semi-automatic or automatic. First, we discuss some recent achievements in semi-automatic video generation, and explain which types of AI techniques can be applied to produce films and improve film quality. Additionally, we provide an example of video content that has been generated by using AI techniques. Then, two automatic video-generation techniques are introduced with technical details. As there is currently no feasible automatic video-generation technique that can generate commercial videos, in this study, we explain their technical details, and suggest the future direction for researchers. Finally, we discuss several considerations for more practical automatic video-generation techniques.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.450-450
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• 2023

인공지능 기법의 급격한 발달에 따라 다양한 분야에서 인공지능 기법을 활용하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 재난은 발생하기 전에 다양한 전조 현상을 나타내나 수많은 정보 속에서 전조 증상을 정확히 인지하는 것은 매우 어렵다. 따라서 인공지능은 방대한 사전 정보의 해석을 통해 재난 발생의 전조를 신속 정확하게 감지하는데 최적의 기술이다. 최근 OpenAI의 딥러닝 기반의 언어모델인 GPT(Generative Pre-trained Transformer)의 성능이 기대 이상을 나타내면서 많은 분야에서 GPT에 대한 관심과 실험이 시작되고 있다. 본 실험에서는 GPT를 이용하여 재난 검색 및 해석의 특징을 검토하여 보았다. 정확한 재난 기록은 정확한 재난 예측을 위해 반드시 필요한 자료이나 부정확한 재난 기록은 그 기록이 비록 방대하더라도 오히려 예측의 신뢰도를 크게 떨어뜨린 수 있다. 따라서 비지도학습 기반의 대화형 인공지능을 재난 검색에 활용하기 위해서는 인공지능 기법의 인지 특성을 반드시 가늠해 봐야 한다. 향후 보다 많은 연구자가 이에 관심을 가진다면 보다 정확한 인공지능 기반의 재난 탐지 기술의 개발이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.201-203
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• 2022

최근 5년간 당뇨병으로 진료받은 환자가 322만 명으로 27.7% 증가하였으며 여전히 손가락 채혈을 통해 혈당을 확인하므로 연속적인 혈당 측정과 혈당 피크 확인이 어렵고 고통스러워한다. 이를 해결하기 위해 14일 간 측정한 혈당 데이터를 기반으로 인공지능 기술을 사용하여 3개월간의 혈당 예측 데이터를 당뇨 환자들에게 제공해준다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2023년도 가을학술발표대회논문집
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• pp.239-240
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• 2023

Construction site management involves overseeing tasks from the construction phase to the maintenance stage, and digitalization of construction sites is necessary for digital construction site management. In this study, we aim to conduct research on object recognition at construction sites using drones. Images of construction sites captured by drones are reconstructed into BIM (Building Information Modeling) models, and objects are recognized after partially rendering the models using artificial intelligence. For the photorealistic rendering of the BIM models, both traditional filtering techniques and the generative adversarial network (GAN) model were used, while the YOLO (You Only Look Once) model was employed for object recognition. This study is expected to provide insights into the research direction of digital construction site management and help assess the potential and future value of introducing artificial intelligence in the construction industry.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권12호
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• pp.4326-4344
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• 2021

The SinGAN is one of generative adversarial networks that can be trained on a single nature image. It has poor ability to learn more global features from nature image, and losses much local detail information when it generates arbitrary size image sample. To solve the problem, a non-linear function is firstly proposed to control downsampling ratio that is ratio between the size of current image and the size of next downsampled image, to increase the ratio with increase of the number of downsampling. This makes the low-resolution images obtained by downsampling have higher proportion in all downsampled images. The low-resolution images usually contain much global information. Therefore, it can help the model to learn more global feature information from downsampled images. Secondly, the attention mechanism is introduced to the generative network to increase the weight of effective image information. This can make the network learn more local details. Besides, in order to make the output image more natural, the TVLoss function is introduced to the loss function of SinGAN, to reduce the difference between adjacent pixels and smear phenomenon for the output image. A large number of experimental results show that our proposed model has better performance than other methods in generating random samples with fixed size and arbitrary size, image harmonization and editing.