• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.174-176
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• 2022

본 논문에서는인공지능(AI; Artificial Intelligence)알고리즘을 활용한 조음 장애 아동들의 '개인화된 맞춤형 학습' 모바일 애플리케이션을 제시한다. 조음과 관련된 빅데이터(Big Data)를 수집-정제-가공한 데이터 셋(Data Set)으로 학습자의 조음 상황 및 정도를 분석, 판단, 예측한다. 특히, 인공지능 활용 시 기존 애플리케이션에 비해 어떻게 개선되고 고도화할수 있는지를 UX/UI(GUI) 측면에서 바라보고 프로토타입 모델을 설계해 보았다. 지금까지 시각적 경험에 많이 치중해 있었다면, 이제는 데이터를 어떻게 가공하여 사용자에게 UX/UI(GUI) 경험을 제공할 수 있는지가 중요한 시점이다. 제시한 모바일 애플리케이션의 UX/UI(GUI)는 딥러닝(Deep Learning)의 CRNN(Convolution Recurrent Neural Network)과 Auto Encoder GPT-3 (Generative Pretrained Transformer)를 활용하여 학습자의 조음 정도와 상황에 맞게 제공하고자 하였다. 인공지능 알고리즘의 활용은 조음 장애 아동들에게 완성도 높은 학습환경을 제공하여 학습효과를 높일 수 있를 것이다. '개인화된 맞춤형 학습'으로 조음의 완성도를 높여서, 대화에 대한 두려움이나 불편함을 갖지 않길 바란다.

• 인지과학
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• 제34권3호
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• pp.197-226
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• 2023

텍스트 생성요약은 자연어처리의 과업 중 하나로 긴 텍스트의 내용을 보존하면서 짧게 축약된 요약문을 생성한다. 생성요약 과업의 특성 상 본문의 핵심내용을 요약문에서 보존하는 것은 매우 중요하다. 기존의 생성요약 방법론은 정답요약과의 어휘 중첩도(Lexical-Overlap)를 기반으로 본문의 내용과 유창성을 측정했다. ROUGE는 생성요약 요약모델의 평가지표로 많이 사용하는 어휘 중첩도 기반의 평가지표이다. 생성요약 벤치마크에서 ROUGE가 49점대로 매우 높은 성능을 보임에도 불구하고, 생성한 요약문과 본문의 내용이 불일치하는 경우가 30% 가량 존재한다. 본 연구에서는 정답요약의 도움 없이 본문만을 활용해 생성요약 모델의 성능을 평가하는 방법론을 제안한다. 본 연구에서 제안한 평가점수를 AggreFACT의 라벨과 상관도 분석결과, 다음의 두 가지 경우 가장 높은 상관관계를 보였다. 첫 번째는 Transformer 구조의 인코더-디코더 구조에 대규모 사전학습을 진행한 BART와 PEGASUS 등을 생성요약 모델의 베이스라인으로 사용한 경우이고, 두 번째는 요약문 전체에 걸쳐 오류가 발생한 경우이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.749-752
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• 2021

오늘날 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 분야에서 가장 구현하기 어려운 분야 중 하나는 추론이다. 근래 추론 분야에서 영상과 언어가 결합한 다중 모드(Multi-modal) 환경에서 영상 기반의 질의 응답(Visual Question Answering, VQA) 과업에 대한 AI 모델이 발표됐다. 얼마 지나지 않아 VQA 모델의 성능을 개선한 GVQA(Grounded Visual Question Answering) 모델도 발표됐다. 하지만 아직 GVQA 모델도 완벽한 성능을 내진 못한다. 본 논문에서는 GVQA 모델의 성능 개선을 위해 VCC(Visual Concept Classifier) 모델을 ViT-G(Vision Transformer-Giant)/14로 변경하고, ACP(Answer Cluster Predictor) 모델을 GPT(Generative Pretrained Transformer)-3으로 변경한다. 이와 같은 방법들은 성능을 개선하는 데 큰 도움이 될 수 있다고 사료된다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제24권10호
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• pp.952-959
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• 2023

Large language models (LLMs) such as ChatGPT have garnered considerable interest for their potential to aid non-native English-speaking researchers. These models can function as personal, round-the-clock English tutors, akin to how Prometheus in Greek mythology bestowed fire upon humans for their advancement. LLMs can be particularly helpful for non-native researchers in writing the Introduction and Discussion sections of manuscripts, where they often encounter challenges. However, using LLMs to generate text for research manuscripts entails concerns such as hallucination, plagiarism, and privacy issues; to mitigate these risks, authors should verify the accuracy of generated content, employ text similarity detectors, and avoid inputting sensitive information into their prompts. Consequently, it may be more prudent to utilize LLMs for editing and refining text rather than generating large portions of text. Journal policies concerning the use of LLMs vary, but transparency in disclosing artificial intelligence tool usage is emphasized. This paper aims to summarize how LLMs can lower the barrier to academic writing in English, enabling researchers to concentrate on domain-specific research, provided they are used responsibly and cautiously.