• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.66-71
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• 2023

ChatGPT가 등장한 이후 다양한 거대 언어 모델(Large Language Model, LLM)이 등장하였고, 이러한 LLM을 목적에 맞게 파인튜닝하여 사용할 수 있게 되었다. 하지만 LLM을 새로 학습하는 것은 물론이고, 단순 튜닝만 하더라도 일반인은 시도하기 어려울 정도의 많은 컴퓨팅 자원이 필요하다. 본 연구에서는 공개된 LLM을 별도의 학습 없이 사용하여 zero-shot 프롬프팅으로 이진 분류 태스크에 대한 성능을 확인하고자 했다. 학습이나 추가적인 튜닝 없이도 기존 선학습 언어 모델들에 준하는 이진 분류 성능을 확인할 수 있었고, 성능이 좋은 LLM의 경우 분류 실패율이 낮고 일관적인 성능을 보여 상당히 높은 활용성을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.57-63
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• 2021

본 연구는 대구·경북지역 언어재활사의 개인적 특성과 공감능력 및 직무만족도 간의 관계와 특히 인지적 및 정서적 공감능력과 직무만족도 간의 관계를 파악하여 언어재활사의 직무만족도 향상을 위한 기초 자료를 제공하기 위한 융합연구이다. 연구대상은 대구·경북지역에서 근무하는 언어재활사를 대상으로 총 111명의 설문조사를 분석하였다. 자료분석은 연구 목적에 따라 SPSS/PC 21.0 통계 프로그램을 이용하여 t-test와 ANOVA 및 상관분석을 실시하였다. 연구결과 개인적 특성과 공감능력 및 직무만족도 간의 관련성이 높게 나타났고, 공감능력의 하위 요인인 인지적 및 정서적 공감능력과 직무만족도 간의 관련성이 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과를 토대로 추후 집체 및 소집단이나 온·오프라인 교육 등 다양한 교육 프로그램 연계와 대학에서의 공감능력 향상을 위한 비교과 및 교과목 개설이 필요하다는 것을 알 수 있었다. 그리고 향후 공감능력 향상을 위한 전국 단위 언어재활사를 대상으로 한 비교과 및 교과목 이수여부에 따른 언어재활사의 공감능력과 직무만족도를 알아보기 위한 후속연구가 필요하다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.77-89
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• 2022

대용량의 코퍼스로 학습한 사전학습 언어모델이 다양한 자연어처리 태스크에서 성능 향상에 도움을 주는 것은 많은 연구를 통해 증명되었다. 하지만 자원이 부족한 언어 환경에서 사전학습 언어모델 학습을 위한 대용량의 코퍼스를 구축하는데는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복할 수 있는 Cross-lingual Post-Training (XPT) 방법론을 사용하여 비교적 자원이 부족한 한국어에서 해당 방법론의 효율성을 분석한다. XPT 방법론은 자원이 풍부한 영어의 사전학습 언어모델의 파라미터를 필요에 따라 선택적으로 재활용하여 사용하며 두 언어 사이의 관계를 학습하기 위해 적응계층을 사용한다. 이를 통해 관계추출 태스크에서 적은 양의 목표 언어 데이터셋만으로도 원시언어의 사전학습 모델보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인한다. 더불어, 국내외 학계와 기업에서 공개한 한국어 사전학습 언어모델 및 한국어 multilingual 사전학습 모델에 대한 조사를 통해 각 모델의 특징을 분석한다

• 스마트미디어저널
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• 제12권1호
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• pp.32-46
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• 2023

Natural Language Processing (NLP) has grown tremendously in recent years. Typically, bilingual, and multilingual translation models have been deployed widely in machine translation and gained vast attention from the research community. On the contrary, few studies have focused on translating between spoken and sign languages, especially non-English languages. Prior works on Sign Language Translation (SLT) have shown that a mid-level sign gloss representation enhances translation performance. Therefore, this study presents a new large-scale Korean sign language dataset, the Museum-Commentary Korean Sign Gloss (MCKSG) dataset, including 3828 pairs of Korean sentences and their corresponding sign glosses used in Museum-Commentary contexts. In addition, we propose a translation framework based on self-supervised learning, where the pretext task is a text-to-text from a Korean sentence to its back-translation versions, then the pre-trained network will be fine-tuned on the MCKSG dataset. Using self-supervised learning help to overcome the drawback of a shortage of sign language data. Through experimental results, our proposed model outperforms a baseline BERT model by 6.22%.

• Korean Journal of Radiology
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• 제25권3호
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• pp.224-242
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• 2024

The emergence of Chat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT), a chatbot developed by OpenAI, has garnered interest in the application of generative artificial intelligence (AI) models in the medical field. This review summarizes different generative AI models and their potential applications in the field of medicine and explores the evolving landscape of Generative Adversarial Networks and diffusion models since the introduction of generative AI models. These models have made valuable contributions to the field of radiology. Furthermore, this review also explores the significance of synthetic data in addressing privacy concerns and augmenting data diversity and quality within the medical domain, in addition to emphasizing the role of inversion in the investigation of generative models and outlining an approach to replicate this process. We provide an overview of Large Language Models, such as GPTs and bidirectional encoder representations (BERTs), that focus on prominent representatives and discuss recent initiatives involving language-vision models in radiology, including innovative large language and vision assistant for biomedicine (LLaVa-Med), to illustrate their practical application. This comprehensive review offers insights into the wide-ranging applications of generative AI models in clinical research and emphasizes their transformative potential.

• 한국융합학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.1-5
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• 2012

본 연구에서는 통합 빌링의 장점을 그대로 계승하고 커스터마이징을 최소화하는 다국어 버전 빌링 시스템에 대한 연구와 시제품을 개발하고자 한다. 해외 시장에서의 빌링 시스템 경쟁력 강화 및 성공적인 사업 지원 수행을 위해 영어, 일어, 한국어 등 데이터베이스 기반의 UI 메시지 데이터 추가만으로 다국어 버전이 지원되는 빌링 시스템, 그리고 다양한 통신 사업에 대한 통합 과금 정책을 지원하는 패키지화된 형태의 빌링 시스템을 목표로 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권10호
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• pp.321-327
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• 2019

본 연구의 목적은 언어장애 환자군의 의사소통 능력 향상을 위하여 스마트 기기 기반의 언어재활 프로그램 개발에 있다. 이를 위하여 기존에 개발된 다양한 국내외 의사소통 언어훈련 프로그램을 비교분석하여 구체적인 의사소통 범위 및 훈련 과제, 문항 등을 검토하여 과제 구성에 필요한 콘텐츠를 선별하였다. 다양한 의미범주와 문법요소를 포함하고 언어학적 단위에 기초하여 단어수준, 의미범주, 문장수준, 담화수준의 이해산출 능력 향상을 위하여 17개의 의미범주를 추출하고 29개의 훈련과제와 3780개의 훈련 문항을 제작하였으며, 윈도우를 기반으로 하는 관리 프로그램과 안드로이드 기반 재활 훈련 애플리케이션을 개발하였다. 본 언어재활 프로그램은 가정에서 쉽고 편리하게 홈 프로그램으로 사용되어 언어훈련 효과를 증대시킬 수 있으며, 환자 관리 및 훈련 결과 데이터베이스 구축 등 언어장애 환자군의 치료에 유용하게 사용될 것으로 기대된다. 향후 언어장애 환자군 별 언어재활 효과 검증 등의 후속 연구가 진행될 예정이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.1987-1994
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• 2014

본 논문에서는 외국어 계열과 IT 계열의 창의적 인력 양성을 위한 융합적 교육 방안에 관한 제언을 목적으로 한다. 학계와 기업, 그리고 정부는 지금까지 대학졸업자의 취업을 위해서 수많은 변화와 노력을 시도하였고, 더 나은 방향을 제시하고자 여러 사업과 계획들을 추진하였다. 그러나 이러한 노력에도 불구하고 여전히 대학졸업생의 취업률이 심각한 사회문제로 남아 있는 게 현실이다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 국내 대학 및 전문대학의 취업률을 고찰하고, 상대적으로 취업률이 저조한 외국어 계열 대학의 취업률을 높이기 위해서 IT 계열과의 융합교육 방안을 제안한다. 세부적으로 창의성, 차별성, 현지성, 그리고 융합성이라는 새로운 패러다임을 만들고, 이를 바탕으로 노동시장의 한계점을 극복할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.131-142
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• 2015

본 연구는 중국어 모어 화자 한국어 학습자의 쓰기에 나타난 오류 분석을 실시하여 오류의 원인을 살펴보고 이를 분석한 내용을 바탕으로 학습자들이 생산해 내는 오류에 효과적인 교육 방안을 제시하는데 있다. 본 연구의 분석 대상 자료는 '내가 생각하는 한국', '중국과 한국의 문화융합에 대하여', '친구' 등의 주제로 작문한 것을 바탕으로 모든 문장을 입력하고 이들 문장 중에서 어휘 오류를 추출하여 수정한 후, 본 연구자가 설정한 오류 유형의 범주에 의하여 재분류하였으며 분류한 오류의 빈도수를 작성하였다. 연구의 결과, 대치 오류 > 철자 오류 > 오형태 > 누락 오류 > 첨가 오류 의 순으로 오류의 유형이 나타났다. 오류 방지를 위한 교육 방안으로 문법적인 요소나 어휘의 형태적인 면을 제시할 경우에는 그 부분의 제약이 되는 점을 같이 제시해줘야 오류를 미연에 방지할 수 있을 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.173-180
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• 2016

OpenCV는 디지털 영상처리와 컴퓨터 비전에서 사용되는 프로그래밍 언어이다. 본 연구에서는 OpenCV 프로그래밍 언어를 이용하여 제작된 미디어 아트를 살펴보고 활용 가능성에 대하여 알아본다. 이를 위해 본 연구에서는 첫째, 미디어 아트에서 자주 사용되는 OpenCV 함수와 활용 예를 살펴본다. 둘째, OpenCV를 이용한 미디어 아트를 함수와 작품 제작을 위해 사용된 프로그래밍 언어와 환경을 중심으로 기술한다. 셋째, 기술된 OpenCV를 이용한 미디어 아트 작품들의 특징을 사용된 함수들과 프로그래밍 언어를 중심으로 분석한다. 이 연구는 OpenCV 또는 프로그래밍 언어를 이용하여 미디어 아트를 제작하려는 아티스트들에게 가이드라인을 제공할 수 있다.